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    巨人踏步,港口自動駕駛提速向前打開行業新空間

     2024-02-01 17:56  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

      域名預訂/競價,好“米”不錯過

    按照吞吐量排名,全世界最大的50個港口,中國占了29個。在中國的港口和碼頭上,一場進化正在發生:人在這個生態中占的比重越來越少,技術接管的要素正在越來越多。像是最具代表性的全球綜合自動化程度最高的碼頭——上海洋山港四期自動化碼頭上,甚至到了“人跡罕見”的地步。

    之所以稱之為進化,是因為任何事物在規模達到一定水平時,效率就會成為增長的關鍵。因為在規模支撐下,每使效率提高一個點、成本降低一個點,帶來的結構性價值就會非??捎^。港口場景下的自動駕駛,因此成為了這條理論的實踐前沿。類似的還有礦山場景,它們的傳統運營模式均承擔著較大的人力成本,同時被復雜的作業環境,限制了效率的提高。

    盡管距離真正實現大范圍常態化作業還有一定距離,但路上越來越多的無人集卡,正在為港口自動駕駛的商業模式填充細節。而全球海運市場中密集往來的集裝箱、散貨和短途接駁需求,則撐起了比拉箱子更大的想象空間。

    不過,像洋山四期這種含著金湯匙出生的碼頭數字化時代“原住民”畢竟是少數,大多數傳統碼頭,沒有改造和新生的條件,更需要外力的協助,完成產業優化。

    在2020年之后,寧波港、唐山港等國內一線港口,逐漸冒出了不少涂裝有“斯年智駕”標識的載貨車輛,成為一道獨特的風景線。隨著全無人車隊規模從0開始突破到去年底的220輛,產品批量化交付運營,也讓斯年智駕這個將自身定位于“場景物流無人駕駛”的領軍者,成為了港口自動駕駛賽道的融資明星:

    斯年智駕的A輪融資由字節跳動領投;2022年12月宣布獲得超億元的A+輪融資;2023年7月獲得新創建集團有限公司融資;2024年1月獲得由力合資本及浙江金投鼎新聯合領投的數億元B輪融資。資本近幾年對自動駕駛領域的態度已經從熱捧轉為理性,一連串的融資歷程被賦予了更多含金量。

    這當然有場景的宏觀價值在支撐,但更重要的是路上的玩家怎么實現技術和場景的融合,或者說接駁,從而拿到參與大規模競賽的資格。因為在這些場景中存在的運輸體系,往往因為環境的復雜,變得有些混亂。要讓自動駕駛成體系地融入港口場景,但又不造成“熵增”,遠比單獨一輛車在路上跑起來要困難得多,回報也大得多。

    “螺螄殼里做道場”,港口自動駕駛的特點與難點

    不同場景的自動駕駛,各有其發展邏輯。松果財經認為,它們可以大致按場景和用途進行應用劃分。

    這能解釋為什么自動駕駛在港口、礦山這些場景的運營落地速度和資本成熟程度,會遠大于傳統物流和載人領域。因為所需要關注的外部因素越少,能節省的成本就越多。場景自動駕駛是一種生產力工具,重點會放在高效完成生產任務,而對其他因素的考慮,更多只需要適配所屬場景的需求。但載人的自動駕駛模式,不得不為自己準備一個極高的安全邊際,并回答一系列關于社會化運營的底線問題。技術或許沒有優劣之分,運營目標的不同,卻會將其導向不同的結果。

    到了某個具體場景中,因為需求和技術的分層,自動駕駛的應用層次將被劃分得更細。港口自動駕駛,需要專注解決自身場景內部的問題。大部分已經運營多年的港口和碼頭,都不具備從頭開始建立一個完全服務于無人化操作新系統的條件,“全天候、全工況、全場景”的運營需求,實際是考驗新技術如何與舊體系高效融合。

    以往港口追求降本增效的方法,多是針對作業流程進行精細化管理,或者采用早期AGV階段的港口自動化建設。到了這個時代,這種純粹由系統預設的自動化已經不再是必選的解法,它的成本太高,但適用范圍又太狹窄。

    只是,要實現更高自由度的無人化,港口環境是個大問題:堆場數不清的集裝箱和經常變化的堆疊挑戰著運行規劃,因為運輸任務繁忙導致的秩序混亂和擁堵,港口遠比內陸多變甚至惡劣的氣象環境對感知技術的干擾。簡而言之,港口雖然在外部看來是個近似于封閉的場景,但內部環境卻十分“開放”,一切都是動態的——包括可能出現的問題。

    強車強云,技術為場景邏輯服務

    宏觀問題要從宏觀解決,在技術路線上,斯年智駕直接選擇了“強車強云”的方案,即云端宏觀調度+車端即時運營。斯年智駕CEO何貝曾將其比喻為類似游戲操作中的“全面的大局觀結合個人視角的優秀微操”。

    (圖源:斯年智駕)

    強車,是針對傳統AGV模式做出的改進。傳統模式下,碼頭平臺化管理有自己的優點,比如在AGV作業模式下,其他對象都可以給AGV的自動化執行讓位。但自動駕駛集卡要融入這個傳統碼頭的交通體系中,必須盡量自力更生地處理和環境的協調問題、混行問題,碼頭不可能讓渡過多精力和資源為自動駕駛服務。

    此時,技術為單車運行賦予了新的能力。斯年智駕的多傳感器部署,令車輛感知范圍超越了最初5cm的預期,滿足港口作業需求;系統層面L4+L2+AEB冗余架構,既提升了作業效率,也保障了生產過程對安全邊際的要求。斯年智駕為港口場景專門自研了安全域控制器與定位授時模組,把算力、精度、安全、維護等方面的需求做到了最佳。

    強化單車智能并盡可能接近甚至超越人工的作業效果,提高作業精度,減少過程中的失誤和介入,這樣不需要港口進行大幅改造,就能平滑進入智能化階段。早期,西井科技等港口自動駕駛企業同樣是從強單車智能入手,建立港口自動駕駛的初步架構。

    強云,來自對港口復雜作業環境的需求適配。傳統AGV模式已經有了系統性思維和應用,不過由于AGV的優先級高,云平臺不需要考慮大范圍的混行難題和突發問題。而傳統碼頭卻不同,碼頭TOS需要與自動駕駛系統融合,自動駕駛系統則要在每臺車可以穩定高效地跑起來的情況下,協調它們與整個碼頭作業的關系。

    這有些類似載人自動駕駛領域,單車智能和車路云一體化路線的分化。只不過在港口環境下,并不需要同等投入開放環境中車路云一體化所需的巨大成本,就能實現相對好的車隊運營效果。

    強車強云深度聯動,實現了路徑規劃與實時運行決策在碼頭場景下的獨特突破,為有人無人混合運行打牢了基礎,從而把越來越多的無人集卡送進了作業場景,港口自動駕駛的發展由此提速。

    從融入港口,到走出港口

    自動駕駛進港口到底有什么價值?除了表面的降本增效之外,其實有兩個方向上的思考路徑。

    首先是對港口自身來說的。其實我們不難想象,對于日復一日活在傳統運營機制中的傳統碼頭來說,引入自動駕駛,不管是現有的司機還是運營團隊,大概率會有摩擦與碰撞,尤其是磨合期,實際會讓港口現有體系的底層邏輯被挑戰。

    然而,無論是出于頂層設計的創新需求,還是過程提效帶來的降本預期,這一定會倒逼碼頭提升自身的精細化管理水平,靠引進自動駕駛提升作業效率,逐步摸索把碼頭全局場景做到效率最優。系統性的變革,往往就是從星星之火開始的。

    另一個方面則是對港口自動駕駛企業而言的,從斯年智駕的融資歷史和業務落地節奏可以看出,市場仍十分期待港口自動駕駛產生經濟效益。

    值得關注的點在于,在積累了更多運營經驗后,港口場景是具有延伸價值的——從碼頭-物流站階段,到港口-倉庫階段,短程接駁的開放道路,可以復用非常多的核心技術,實現復利。

    此外,還有車輛對場景的適配。斯年智駕在2022年推出了智能移動運輸平板車IMV(Intelligent Mobile Vehicle),這是業內首個在混行碼頭應用的無人智能平板運輸設備,能憑借自身的機械設計,實現更小的轉彎半徑和變道距離,更好的適配運輸需求。

    憑借以上綜合優勢,自2020年成立以來,斯年智駕無人運輸車隊先后進駐寧波港、唐山港、珠海港、蘇州港、廈門港、宿遷港、濰坊港、青島港,截至2023年底已在場景物流全業務線累計部署無人運輸車隊規模達220輛,獲得8個港口的商業化付費訂單。2023年,斯年智駕在港口場景自動駕駛本土公司市場競爭力榜單中穩居第一。

    (圖源:高工智能汽車)

    港口的經濟活動永遠不會停止,創新進步也就成為持續的需求。智慧化碼頭建設都是大型工程,自動駕駛相關的配置成本,反而可能只是巨額投資中不太大的一部分。用相對小的成本撬動大的安全和效率價值,這有助于讓自動駕駛成為更快成為智能化的標配。手握成熟項目可復制性的斯年智駕,含金量也在不斷攀升。

    總之,趨勢是不可阻擋的。雖然磨合過程總是有問題需要解決,但當碼頭上的人越來越少、智能設備越來越多,就意味著進化時刻都在進行。這是港口的未來,也是生產力的未來。

    來源:松果財經

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