贾浩楠 发自 副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto

L4自动驾驶，刚刚挣了一个亿。

智能车参考获悉，一笔价值过亿元的大单被签下——

总共85台自动驾驶集装箱卡车，将陆续交付给宁波、舟山码头，在港口园区投入完全无人、24小时不间断、全路况的商业运营。

这是迄今为止港口自动驾驶这个细分赛道曝光的最大一笔订单，也是距离商业化跑通最近的新纪录。

推动这一进展的玩家，是世界级AI科学家、浙大教授何晓飞的创业项目，base杭州的自动驾驶公司飞步科技。

港口无人车的亿元大单

飞步科技透露，目前已分别中标“宁波梅东集装箱码头有限公司40辆智能集卡采购项目”与“舟山甬舟集装箱码头有限公司45辆智能集卡采购项目”。

总数85辆，中标金额超亿元人民币。

同样是全无人的集装箱卡车，但两个码头的应用场景稍有不同。

宁波的梅东码头规模较大，原有运行体系高度成熟，总计有10个集装箱泊位，年集装箱吞吐量将突破一千万标箱，外集卡日均进出港超8000辆车次。

在这样的体量场景下，专门为无人车开辟一个泊位进行测试或运营不太现实。所以在梅东码头，飞步科技的运营场景是传统内外集卡和L4无人卡车高强度混线作业。

宁波梅东码头的场景是典型的有人无人混合作业的话，那飞步科技在舟山甬舟码头的场景更多是自动化设备群在开放混线场景下的协同作业。

因为在2023年，飞步科技就已经在甬舟码头落地了12台智能引导运输车（IGV）。这次的45台无人集卡将会和IGV一起结成无人运力编队，由统一的调度运营网络指挥。

而两个不同的运营场景，面临的技术挑战也有所不同。

怎么解读？

首先要理解飞步为啥做这件事。

核心原因是港口码头对降本增效的迫切需求。

举个例子，传统运营模式下，每100辆集卡，需要配300名左右司机和管理人员进行几班倒轮换作业，才能保证港口24h不间断运行。

而同样数量的IGV和无人集卡，仅需20名运维人员，人力需求降低了94%。

这样计算单车成本每年能节约50万元。

但这样的降本是有前提的：无人集卡必须和传统车队一样，实现24h全无人、全天候、全工况作业。

挑战也很明确：

所有的左转都是无保护左转。
定位环境差。
车辆对位精度要求极高，误差通常要求±5厘米以内。
经常要在有限的空间内做直角转弯和掉头，对于车辆控制要求同样很高。

这里其实可以归纳总结为两类问题，一个是单车层面，需要实现更精准的感知、定位和控制；另一类则是车队协同层面，如何有效地与有人驾驶车辆争夺路权，以及如何分配车队内的无人集卡通行权。

之前飞步科技在宁波港落地62台自动驾驶卡车，标志着扫清了技术上的障碍。

具体来说，单车层面的挑战，飞步科技研发了无人驾驶水平运输系统(FabuDrive)，深度适配集卡与平板运输车，依靠车身搭载的传感器，与各种港口装卸工艺进行适配，比如支持含空/重箱在内的装卸移指令，支持与桥龙及堆高机等全设备协同作业。

协同层面，飞步科技则是通过车队与设备调度管理系统进行调度，其内核是一个交易引擎，除提供车队实时车道级路径规划服务外，系统还可根据生产指令进行装船调度、装卸锁调度与全局交通流调度。

以及还有安全兜底措施远程控制系统(FabuRemote)：通过一对多的实时监管、动态预警与远程驾驶，解决无人化作业中的各类异常工况难题。

这也使得飞步科技的宁波港项目，成为全球首个无人化水平运输的付费运营项目，无人驾驶的价值真正被认可，建立起可持续发展的健康模式，堪称里程碑事件。

这次亿元大单落地，首先是技术层面飞步完成了不同场景的深化细化探索，从港口普遍技术挑战的解决方案中，自然而然延伸出面对不同具体码头的解决方案。

比如甬舟码头，重点要解决IGV引导车和无人集卡的高效率交互问题。

所以在车队与设备调度管理系统基础上，飞步科技又提出了“强车+强云” 的架构方案。其中，强车保证开放混线场域的交互安全，强云则专注于交互效率本身，综合考虑作业优先级，来确定车辆的通行次序，从而实现效率最大化。

梅东码头的挑战，则是如何对已经成熟的港口环境进行自动化改造。举个例子，港口内部道路复杂，但是却没有交通灯，这就使得无人卡车与传统集卡混线交互时的缺少一项重要的决策依据。

所以除了前面提到的车云协同规划外，飞步科技还提出了虚拟交通灯、协同变道等等方案保证无人车与有人车，以及无人车之间的交互问题。

而在宏观的商业落地层面，85台无人集卡签单，证明飞步的技术实力、无人车的持续运营能力，预计安全可靠方案，已经完全获得港口用户的认可。

3个系统为技术依托，底层无人驾驶系统和港口基本交互、调度经验已经能快速复制到不同港口场景。

而飞步从2019年开始深耕港口场景，如何应对不同码头各自环境特征和不同用户的特殊需求，也已经形成了制度化的工作流程。

换句话说，85台价值一亿元的无人卡车签单，其实更深刻的意义是港口无人驾驶这条赛道，已经彻底摸清、验证了商业模式，开始全面进入规模化复制应用的加速阶段。

更直白的说，以前飞步无人车在港口的试点、摸索项目，是一次一张的“打印机”模式，而今后就进入不断产出结果的大规模“复印机”模式。

飞步科技是谁？

最后再来回顾一下飞步科技的基本情况。

成立于2017年8月，是一家总部位于杭州的自动驾驶公司。

大家对其更为熟知的一面，是作为滴滴研究院创始院长、浙江大学教授何晓飞的创业项目。最新的融资进展是5月24日官宣完成数亿元B轮融资。此轮融资由达晨财智领投，德屹资本、浙大友创、招商致远等机构跟投。

从自身定位来看，飞步并非一开始就瞄准港口做自动驾驶。

从公司成立初到2018年底，该阶段主要把精力投入在了自动驾驶轻卡上，跑支线运输。包括当时也与中国邮政和德邦快递进行了合作落地，但商业化进程并没有想象中顺利。

在深刻认识到自动驾驶落地的困难和挑战后，才把目光放到了港口，从2019年初就一直做到了现在。

2022年初，飞步开始在宁波港撤下安全员，从测试版L4转为运营版L4，真正达到了全车无人且投入运营的状态。

这是商业化最重要的前提条件，当时飞步透露了下一步计划：产品化，系统做到足够稳定和易用，服务维护形成流程制度。

这正是技术规模化复制的前提条件。

从飞步这次释放的亿元订单不难推测，“产品化”的阶段性任务，飞步科技已经顺利完成。

“从特定场景的L4再到扩大场景的L4”自动驾驶战略，顺利迈出第一步：

啃透海港场景之后，横向去陆港和空港逐步落地。因为陆港、空港有着相似的共同点：场景固定且限速，车辆的使用频次高。

另一方面，也可以从港口向外去辐射。例如集装箱从港口运出来后到中间的临时堆场或中转站，然后再向全国向内陆去进行覆盖……

从支线到干线，逐一进行突破，最终走通整个货运市场。

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