中小企業應該走“專精特新”之路，已經成為從政府到企業界、投資界的共識。
36氪廣東重磅推出
“‘專精特新’們的晉升之路”專題
，記錄全國“專精特新”企業發展史，探索“隱形冠軍”的晉級之路，探討重點產業的高質量發展。
文 |
陳錟冰
編輯 |
許璧端 江倩君
近年來，大資料、算力、演算法等技術的創新突破與成熟應用，推動了人工智慧領域的高速發展，也催生出多個細分賽道具體應用的落地。人工智慧不斷被提及，成為當下熱點。
在人工智慧眾多應用場景中，無人駕駛是較為火爆的賽道之一。據36氪與漢能投資共同釋出的《中國自動駕駛行業研究報告》，2021年中國自動駕駛行業相關融資事件達94起，熱度在整個汽車出行領域最高；披露融資金額超435億元，同比歷史最高。另外，據中商產業研究院統計，2017年-2021年，我國無人駕駛市場規模由681億元增至2358億元，年均複合增長率為36。4%，
預計2022年該領域市場規模將達到2894億元。
龐大的無人駕駛市場主要分為非載人級的商用車和載人級的乘用車兩大板塊。獲評工信部第四批國家級專精特新“小巨人”企業的杭州飛步科技有限公司（以下簡稱「飛步科技」）就選擇了智慧駕駛商用車賽道。
「飛步科技」成立於2017年，是一家致力於實現全自動無人駕駛的人工智慧企業，也是國內最早專注於封閉場景下無人駕駛技術及商業化應用落地的企業之一。
據「飛步科技」聯合創始人兼CTO楊政介紹，「飛步科技」早期創業團隊成員多為人工智慧領域的專業技術人員。結合自身技術積累，以及對無人駕駛賽道垂直領域的深刻分析後，
「飛步科技」認為商用車亟需解決的市場痛點更多、技術覆蓋面更廣、後續的技術延展性更好、有明確的贏利點且商業化落地速度更快，
因此「飛步科技」將無人駕駛商用車作為主要業務發展方向。
2019年起，「飛步科技」開始深耕港口無人駕駛這一細分賽道。
在經濟全球化背景下，港口不僅承擔著物流運輸、對外貿易等功能，對供應鏈體系建設也起著舉足輕重的作用。然而，對於早期港口運營商來說，最大的難題是水平運輸，主要面臨兩大痛點：
一是人力方面。
傳統港口大多使用普通集卡運輸，惡劣的自然環境和艱苦的作業環境，使得運輸過程十分依賴司機個人駕駛能力。然而，
駕駛技術嫻熟、操作規範的集卡司機數量較少，難以滿足市場需求；
大部分集卡司機工作模式是“三班倒”，
體能負荷大，
身體和精神上的疲勞也是卡車事故多發的一大原因。
二是效率方面。傳統的集卡在港口運輸場景中，難以精準感知全域性車輛作業狀態。
楊政舉例說明道，當多個橋吊下的同一條作業線路發生擁堵時，往往需要司機依靠個人經驗進行判斷，決定超車或原地等待。
這種基於人工經驗的車輛排程方式存在很大不確定性，難以達到全域性最優作業效果。
針對這些痛點，行業內先後出現了AGV、集裝箱跨運車等解決方案。前者雖然增強了運輸安全性和效率，降低了用人成本，但AGV的程式設計設計特點讓它在面臨突發性或非重複性任務時，不如人工操作靈活。而集裝箱跨運車雖然作業靈活、機動性強，但機械結構複雜，運營維護成本較高，且堆箱層數低、堆場利用率也較低，因此國內自動化碼頭較少使用集裝箱跨運車。基於此，近年來，
具備L4級自動駕駛技術應用的無人駕駛集卡成為自動化港口中水平運輸的重點，同時也是「飛步科技」的主要研發產品。
楊政介紹，港口是典型的封閉作業場景，場內相對開闊，作業車輛的行駛車速低（一般不超過30km/h），且行駛路線固定，是無人駕駛集卡落地應用的良好場地。
無人駕駛集卡可實現24小時全天候作業，高利用率可幫助港口快速回收軟硬體建設方面的投入成本；另外，其安全可控的特點，能夠較好彌補港口運輸方面人工操作的不確定性。
在深入洞察使用者安全高效的需求之後，
「飛步科技」以使用者為導向，打造了“車路雲”一體化協同作業平臺。
首先是車端無人駕駛系統。
無人駕駛集卡的每一個行車操作都要求在較短的時間和較小的空間內完成，這就要求駕駛視野中的盲區越少越好。「飛步科技」的L4級無人駕駛系統透過軟體、硬體、底層資料三部分互相配合，為無人駕駛集卡配置鐳射雷達、視覺相機、毫米波雷達等多種感測器，覆蓋集卡前後左右多個方向。楊政介紹，「飛步科技」的車端無人駕駛同時依託一體化控制演算法和高精度地圖，使集卡在進行裝箱、避讓來車、掉頭、倒車等操作時，將誤差控制在5釐米以內，擴大車端駕駛感知範圍，增強極限操作的精準度，提高車端駕駛效率。
其次是路端智慧感知計算。
楊政舉了一個例子，“當一艘大船在港口停靠作業時，可能出現同一條作業車道上兩個或以上的橋吊在同時作業的情況。如果某輛集卡需要穿過當前橋吊才能抵達目標橋吊時，該集卡需要獲知目標位置到底是空閒狀態還是作業狀態。如果是空閒狀態，該集卡則可以變道至超車道，再到達目標橋吊；如果是作業狀態，那變道至超車道後，該集卡無法前行至目標橋吊，就會造成超車道的擁堵，從而影響全域性車輛的執行”。「飛步科技」的路端智慧感知計算基於多感測器融合演算法感知結果，實現無人駕駛集卡超視距感知，強化路端全域性感知能力，並能對路端安全生產管理進行監測。
再者是雲端智慧排程。
從港口運營商的角度來看，港口整體運營是否順暢高效，直接決定了港口收益。因此，對區域內船舶、車輛、人員、集裝箱等的統一協調是港口運營的關鍵之一。港口場景較為封閉，無人駕駛集卡需要與其他車輛、橋吊等互動配合。「飛步科技」的雲端排程管理平臺透過對港口內全域性裝置及狀態的實時監控，再由大資料進行視覺化分析，最佳化集卡作業任務分配，使任務與車輛更加匹配，減少空駛時間，縮短空駛距離。
在多車路線出現交錯時，雲端智慧排程平臺可以根據每輛車的作業任務和狀態，判斷哪一輛車更具有優先順序，達到整體調控，減少時間成本，提高港口運營效率。
《中國自動駕駛行業研究報告》顯示，我國擁有近 100 座港口，其中大型港口有十餘座，港內用於集裝箱運載的集卡在2萬臺左右，
預計2023 年國內港口碼頭自動駕駛集卡車銷量將超 5000 輛，市場規模約為 50 億元。
在這個龐大的市場中，無人駕駛集卡市場競爭主體主要有三類，一是以三一海洋重工為代表的傳統港口機械製造商；二是以「飛步科技」為代表的以港口智慧駕駛為主要業務的科技公司；三是以上汽集團為代表的汽車廠商。
在楊政看來，無人駕駛是AI技術與工程應用“對半開”的領域，相比傳統車企或網際網路造車公司，
「飛步科技」作為科技公司最大的優勢就是“專”和“精”。
“我們公司技術人員佔比超80%，核心團隊在華為、滴滴、阿里巴巴、騰訊等業內知名企業有多年經驗積累。所以我們在垂直領域也會有一套完善的工具應用和設計理念去做港口智慧駕駛。
在服務客戶的過程中形成的全棧式技術解決方案就是「飛步科技」的技術壁壘。
”
目前「飛步科技」的“車路雲”一體化智慧港口解決方案已在全球最大港口寧波舟山港一期至四期應用中，獲得了長期穩定的商業化落地驗證。
近期，「飛步科技」與南通港集團有限公司、中交第三航務工程勘察設計院有限公司共同成立了“IGV技術聯合研究中心”，用於豐富港口自動化水平運輸裝置鏈路並加速科技成果轉化。在南通港自動化港口建設過程中，「飛步科技」提供了由自動駕駛集卡+IGV等多車型組成的L4級運輸佇列，使集卡可自主辨識複雜交通環境、障礙物和交通標誌標線，在不依靠大規模基礎設施建設的情況下完成道路行駛、精確停車、集裝箱裝卸和障礙物繞行避讓等動作，
降低成本投入的同時提高全域性生產運營效率。
楊政透露，早期無人駕駛集卡的驗證過程中，車上需要配置一個安全員。從今年開始，
「飛步科技」正逐步實現“安全員下車”，並致力於覆蓋更廣場景。
下一步「飛步科技」將繼續深耕智慧港口行業，打造標準化產品，推動港口無人駕駛集卡產業化。
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