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巨人踏步,港口自动驾驶提速向前打开行业新空间

 2024-02-01 17:56  来源:A5专栏  我来投稿 撤稿纠错

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按照吞吐量排名,全世界最大的50个港口,中国占了29个。在中国的港口和码头上,一场进化正在发生:人在这个生态中占的比重越来越少,技术接管的要素正在越来越多。像是最具代表性的全球综合自动化程度最高的码头——上海洋山港四期自动化码头上,甚至到了“人迹罕见”的地步。

之所以称之为进化,是因为任何事物在规模达到一定水平时,效率就会成为增长的关键。因为在规模支撑下,每使效率提高一个点、成本降低一个点,带来的结构性价值就会非常可观。港口场景下的自动驾驶,因此成为了这条理论的实践前沿。类似的还有矿山场景,它们的传统运营模式均承担着较大的人力成本,同时被复杂的作业环境,限制了效率的提高。

尽管距离真正实现大范围常态化作业还有一定距离,但路上越来越多的无人集卡,正在为港口自动驾驶的商业模式填充细节。而全球海运市场中密集往来的集装箱、散货和短途接驳需求,则撑起了比拉箱子更大的想象空间。

不过,像洋山四期这种含着金汤匙出生的码头数字化时代“原住民”毕竟是少数,大多数传统码头,没有改造和新生的条件,更需要外力的协助,完成产业优化。

在2020年之后,宁波港、唐山港等国内一线港口,逐渐冒出了不少涂装有“斯年智驾”标识的载货车辆,成为一道独特的风景线。随着全无人车队规模从0开始突破到去年底的220辆,产品批量化交付运营,也让斯年智驾这个将自身定位于“场景物流无人驾驶”的领军者,成为了港口自动驾驶赛道的融资明星:

斯年智驾的A轮融资由字节跳动领投;2022年12月宣布获得超亿元的A+轮融资;2023年7月获得新创建集团有限公司融资;2024年1月获得由力合资本及浙江金投鼎新联合领投的数亿元B轮融资。资本近几年对自动驾驶领域的态度已经从热捧转为理性,一连串的融资历程被赋予了更多含金量。

这当然有场景的宏观价值在支撑,但更重要的是路上的玩家怎么实现技术和场景的融合,或者说接驳,从而拿到参与大规模竞赛的资格。因为在这些场景中存在的运输体系,往往因为环境的复杂,变得有些混乱。要让自动驾驶成体系地融入港口场景,但又不造成“熵增”,远比单独一辆车在路上跑起来要困难得多,回报也大得多。

“螺蛳壳里做道场”,港口自动驾驶的特点与难点

不同场景的自动驾驶,各有其发展逻辑。松果财经认为,它们可以大致按场景和用途进行应用划分。

这能解释为什么自动驾驶在港口、矿山这些场景的运营落地速度和资本成熟程度,会远大于传统物流和载人领域。因为所需要关注的外部因素越少,能节省的成本就越多。场景自动驾驶是一种生产力工具,重点会放在高效完成生产任务,而对其他因素的考虑,更多只需要适配所属场景的需求。但载人的自动驾驶模式,不得不为自己准备一个极高的安全边际,并回答一系列关于社会化运营的底线问题。技术或许没有优劣之分,运营目标的不同,却会将其导向不同的结果。

到了某个具体场景中,因为需求和技术的分层,自动驾驶的应用层次将被划分得更细。港口自动驾驶,需要专注解决自身场景内部的问题。大部分已经运营多年的港口和码头,都不具备从头开始建立一个完全服务于无人化操作新系统的条件,“全天候、全工况、全场景”的运营需求,实际是考验新技术如何与旧体系高效融合。

以往港口追求降本增效的方法,多是针对作业流程进行精细化管理,或者采用早期AGV阶段的港口自动化建设。到了这个时代,这种纯粹由系统预设的自动化已经不再是必选的解法,它的成本太高,但适用范围又太狭窄。

只是,要实现更高自由度的无人化,港口环境是个大问题:堆场数不清的集装箱和经常变化的堆叠挑战着运行规划,因为运输任务繁忙导致的秩序混乱和拥堵,港口远比内陆多变甚至恶劣的气象环境对感知技术的干扰。简而言之,港口虽然在外部看来是个近似于封闭的场景,但内部环境却十分“开放”,一切都是动态的——包括可能出现的问题。

强车强云,技术为场景逻辑服务

宏观问题要从宏观解决,在技术路线上,斯年智驾直接选择了“强车强云”的方案,即云端宏观调度+车端即时运营。斯年智驾CEO何贝曾将其比喻为类似游戏操作中的“全面的大局观结合个人视角的优秀微操”。

(图源:斯年智驾)

强车,是针对传统AGV模式做出的改进。传统模式下,码头平台化管理有自己的优点,比如在AGV作业模式下,其他对象都可以给AGV的自动化执行让位。但自动驾驶集卡要融入这个传统码头的交通体系中,必须尽量自力更生地处理和环境的协调问题、混行问题,码头不可能让渡过多精力和资源为自动驾驶服务。

此时,技术为单车运行赋予了新的能力。斯年智驾的多传感器部署,令车辆感知范围超越了最初5cm的预期,满足港口作业需求;系统层面L4+L2+AEB冗余架构,既提升了作业效率,也保障了生产过程对安全边际的要求。斯年智驾为港口场景专门自研了安全域控制器与定位授时模组,把算力、精度、安全、维护等方面的需求做到了最佳。

强化单车智能并尽可能接近甚至超越人工的作业效果,提高作业精度,减少过程中的失误和介入,这样不需要港口进行大幅改造,就能平滑进入智能化阶段。早期,西井科技等港口自动驾驶企业同样是从强单车智能入手,建立港口自动驾驶的初步架构。

强云,来自对港口复杂作业环境的需求适配。传统AGV模式已经有了系统性思维和应用,不过由于AGV的优先级高,云平台不需要考虑大范围的混行难题和突发问题。而传统码头却不同,码头TOS需要与自动驾驶系统融合,自动驾驶系统则要在每台车可以稳定高效地跑起来的情况下,协调它们与整个码头作业的关系。

这有些类似载人自动驾驶领域,单车智能和车路云一体化路线的分化。只不过在港口环境下,并不需要同等投入开放环境中车路云一体化所需的巨大成本,就能实现相对好的车队运营效果。

强车强云深度联动,实现了路径规划与实时运行决策在码头场景下的独特突破,为有人无人混合运行打牢了基础,从而把越来越多的无人集卡送进了作业场景,港口自动驾驶的发展由此提速。

从融入港口,到走出港口

自动驾驶进港口到底有什么价值?除了表面的降本增效之外,其实有两个方向上的思考路径。

首先是对港口自身来说的。其实我们不难想象,对于日复一日活在传统运营机制中的传统码头来说,引入自动驾驶,不管是现有的司机还是运营团队,大概率会有摩擦与碰撞,尤其是磨合期,实际会让港口现有体系的底层逻辑被挑战。

然而,无论是出于顶层设计的创新需求,还是过程提效带来的降本预期,这一定会倒逼码头提升自身的精细化管理水平,靠引进自动驾驶提升作业效率,逐步摸索把码头全局场景做到效率最优。系统性的变革,往往就是从星星之火开始的。

另一个方面则是对港口自动驾驶企业而言的,从斯年智驾的融资历史和业务落地节奏可以看出,市场仍十分期待港口自动驾驶产生经济效益。

值得关注的点在于,在积累了更多运营经验后,港口场景是具有延伸价值的——从码头-物流站阶段,到港口-仓库阶段,短程接驳的开放道路,可以复用非常多的核心技术,实现复利。

此外,还有车辆对场景的适配。斯年智驾在2022年推出了智能移动运输平板车IMV(Intelligent Mobile Vehicle),这是业内首个在混行码头应用的无人智能平板运输设备,能凭借自身的机械设计,实现更小的转弯半径和变道距离,更好的适配运输需求。

凭借以上综合优势,自2020年成立以来,斯年智驾无人运输车队先后进驻宁波港、唐山港、珠海港、苏州港、厦门港、宿迁港、潍坊港、青岛港,截至2023年底已在场景物流全业务线累计部署无人运输车队规模达220辆,获得8个港口的商业化付费订单。2023年,斯年智驾在港口场景自动驾驶本土公司市场竞争力榜单中稳居第一。

(图源:高工智能汽车)

港口的经济活动永远不会停止,创新进步也就成为持续的需求。智慧化码头建设都是大型工程,自动驾驶相关的配置成本,反而可能只是巨额投资中不太大的一部分。用相对小的成本撬动大的安全和效率价值,这有助于让自动驾驶成为更快成为智能化的标配。手握成熟项目可复制性的斯年智驾,含金量也在不断攀升。

总之,趋势是不可阻挡的。虽然磨合过程总是有问题需要解决,但当码头上的人越来越少、智能设备越来越多,就意味着进化时刻都在进行。这是港口的未来,也是生产力的未来。

来源:松果财经

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