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| 本文作者： 田哲 | 2021-12-21 10:12 |
2021 年 12 月 10 日，由雷峰网 & 新智驾主办的第四届「全球智能驾驶峰会」在深圳正式召开。
这一次，雷峰网新智驾以「智能驾驶鏖战时刻 」为主题，将话筒递给业内 19 家标杆企业，辐射 13 大技术/场景，覆盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地等多个维度，每个领域只筛选最具代表性的一家企业。
遵循“基础理论技术创新”和“行业解决方案落地”两项黄金标准，演讲嘉宾向行业分享他们对过去经验的总结回顾、对未来趋势的预测以及行之有效的模式的分享。
峰会之上，西井科技无人驾驶事业合伙人孙作雷带来了题为「用无人驾驶提升商用车的数智化价值」的精彩演讲。
孙作雷在会上指出，得益于过去几年智能驾驶科技公司的共同努力，如今对商用车无人驾驶的用户培育已经基本完成，产品和技术的成熟度正空前提升。
据介绍，西井科技已助力振华重工的全球首辆自主驾驶无人跨运车，还自主研发了全球首款真正意义的全时无人驾驶电动重卡 Q-Truck，并携手和记港口打造全球首个 AI 无人驾驶集卡与人工驾驶集卡100%混行的自动化码头项目。
“今年很多行业用户开始直接着眼于实际商业落地，一批无人驾驶码头已经实现持久化运营。可能过几年我们再复盘，会发现2021年将是商用车无人驾驶规模化落地的元年。”孙作雷认为。
以下是孙作雷演讲全文，雷峰网新智驾做了不改变原意的整理与编辑：
大家上午好！非常荣幸能有这样的机会和大家交流，分享我们团队过去五年在商用车无人驾驶方向的实践。
这两年的疫情影响了很多行业，但唯独航运物流业却逆势增长。比如，预计今年航运巨头的总利润要达到1000亿美金。同时，商用车司机的缺口也逐渐增大，这使得整个行业对机器替代人的需求空前地高涨
另一方面，在过去几年，源自于包括我们在内的一众创业公司的共同努力，商用车无人驾驶的用户培育期已经基本完成，产品和技术的成熟度空前地提升。
今年，很多行业用户已经厌倦了需求的新鲜感，而是直接着眼于实际的商业落地。今年有一批港口用户的无人驾驶码头已经运营，几年后再复盘今年，2021年将成为商用车无人驾驶规模化落地的元年。
我们团队在2016年以智能理货产品线进入了港口物流行业，使用深度学习和机器视觉完成集装箱形态的分割，今天的这条产品线已经拥有海内外80多个物流行业的用户。
在随后的几年，我们又用相同的产品和技术方法，扩展到物流行业中的每个生产环节，从而构建了全局的智慧物流解决方案。
我们的商用车无人驾驶源自2018年1月，我们和珠海港联手成为行业内首家实现无人驾驶集卡的公司，在真实工况下实际作业。当时我们团队驻场两个多月进行联调试配，遇到了超出预期的挑战。这让我们深深认识到：传统的燃油商用车的设计、制造都完全为有人驾驶服务，如果想要让无人驾驶的灵魂得以完美地构建，那么必须从头开始打造一款完全面向无人驾驶的躯体。
之后的半年，我们经过了几轮产品迭代，发布了拿掉驾驶室、传感器线束完全预装的无人驾驶新能源商用车Q-Truck。在2019年的8月和2020年的12月，我们对它分别进行了两代改款。在今年12月，我们还下线了Q-Truck2022款，它将全面支持全自动换电。
Q-Truck的驾驶室被设备舱替代，所有传感器预装，所有线束预埋，直接拿掉了驾驶室，让我们从产品和技术设计之初就开始考虑安全。也正是因为拿掉了驾驶室，才能确保真正地节省运营成本，让一线员工从辛苦的作业中解放出来，确保人员的安全。这本来就应该是商用车无人驾驶的终极形态，我们选择一步到位，以始为终，以终为始。
在打造Q-Truck的过程中，我们有很多的模块需要实现自我定制，比如在四五年前，我们很难找到一款上手即用的商用车线控底盘，于是我们组建了车辆工程团队，开始自研线控转向。经过三代产品轮回，我们今天发售的所有无人驾驶车上都搭载了自研的线控转向QWire。
再比如，我们很早就尝试将立体视觉运用到系统中以提升系统的性能，但是市场上也很难找到一款完全适用的双目传感器，于是我们选择定制这款超宽动态、超高精度、超远视距的双目传感器，它在我们系统的很多模块中都发生了重要作用。比如和IMU实现视觉紧耦合SLAM，可以在用户场景中实现高精度定位，而且基于自研的深度学习引擎，完成全工况、全光照条件下的可行驶区域的分割。
经过几年的积累，我们构建了适配多种车型的自动驾驶组件QPilot，它包含了Robotaxi应用的所有技术基础架构组件，同时还集成了面向行业用户垂直运输系统所需要的精准对位模块。
虽然我们的商用车无人驾驶目前对标于限定场景，但是我们的无人驾驶车辆要和有人驾驶车实现百分之百的混行，所以在定位、感知、控制和规划的技术基本模块上，我们采用了和Robotaxi一样的架构。
同样，用户场景中因为卫星信号经常被遮挡，环境高动态，所以我们面临了比Robotaxi更多的挑战。如果要对接用户系统，还需要考虑多车协同，所以我们很早就打造了车队管理系统产品线，它负责任务调度以及多车路径规划。当多个单车在用户场景中作业，组成无人驾驶车队，那么任务的调度和多车路径规划的性能，直接决定了无人驾驶车队在用户场景中的作业效率的高低。车队车辆的数目越多，这种挑战也就越大。
我们的另外一款车型——助力振华重工的无人跨运车，要进入用户场景中的堆场，通过自身的吊具实现集装箱的自动化堆叠、抓取、摆放，所以除了要规划车本身的行驶路线以外，还要规划吊具的动作。
我们的WellFMS产品线，可以实现多维度的精细化数据挖掘，为用户提供运营流程以及整体排布的优化方案。
我们还构建了一整套面向商用车无人驾驶的仿真平台，能够仿真不同光照、不同天气、不同传感器的数据，实现离线模型的训练，以及预运营，同时能够为用户优化布局，进一步提升效率。
我们的无人驾驶车队，在很多场景中已经落地，在泰国和记港口旗下的林查班港口，我们的Q-Truck无人驾驶车队、码头存量的有人驾驶内集卡，以及进入码头的有人驾驶外集卡，实现百分之百不分车道、不分区域、不设隔离、不分船型的混行。
在中东阿布扎比的中远海运港口，我们还创造性地提出了Q-Truck车队代运营模式，以箱量计费。
在乌鲁木齐新疆国际陆港，Q-Truck还在极寒的工况下运行，打造了中欧班列沿线首个无人驾驶标杆。
在瑞典斯德哥尔摩，我们助力振华重工实现了无人驾驶跨运车队系统，已经投入了商业化运营，同时引入某国际供应商体系，已经进入实际的运营。
在青岛港，空轨和我们的另一款车型彻底拿掉车头的IGV，实现了自动化的对接作业，完成从空轨下到堆场之间的集装箱商业搬运。
今年10月，全球首个“智慧零碳”码头——天津港北疆港区C段智能化集装箱码头正式投产运营。作为参建单位之一，西井科技提供了相应方案，在天津港首先实现了港口无人驾驶方案的完整落地，从车辆调度管理系统和智能化无人驾驶车队交付，为客户提供整体化的港区无人集装箱水平运输能力。
同时我们还发布了面向半开放场景的无人驾驶巴士Q-Shuttle，它具备在任意一个新场景下，一周以内快速上线的快速部署能力，同时可以支持白天黑夜无缝切换。
在上个月，我们还发布了全球首款移动式重载平台Qomolo One，它采用模块化设计，所有的硬件和软件可以根据用户的场景自由组合，同时可以实现完全根据用户所定义的自由换装。
今年我们还和协鑫能科、趣链科技开始探索智能驾驶与区块链和新能源的商业化链接，也在和各大主流动力电池厂商展开全面的合作。同时还和清陶联合探索固态电池在无人驾驶商用车的商业化落地。2022款Q-Truck也将全面支持全自动换电。
经过近五年的产品迭代，我们体会到无论任何方向，如果想要技术落地，实现商业价值，都必须达成两个目标：为用户降本增效，我们也是这样一直在做自我要求，以产品为支点，迈出自动驾驶量产商业化运营的每一步。期待与更多行业伙伴共同探索商用车无人驾驶的生态，提升商用车的数智化价值。
谢谢！
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