到底什么才是真正的港口无人集卡? 港口圈

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“如何用产品来真正定义一辆港口无人驾驶集卡?随着自动驾驶进入各场景,行业开始讨论如何逐步去安全员时,西井科技早在2017年就有了个大胆的想法——完全取消Q-Truck人类驾驶室。这一步的跨越,直接让我们看到了无人驾驶给与行业的真正生产价值。”

近几年,无论科技行业,还是资本市场,对于自动驾驶的热度其实经历了三个话题:Robotaxi、干线物流自动驾驶、特定场景内自动驾驶。虽然热度依旧,但关注度已经从最初大家热逐Robotaxi到追捧干线物流,再到逐渐转移到更快落地且更早实现商业回报的特定场景。

而特定场景里面,港口因其半封闭及标准化程度高等特点,被视为最有潜力快速实现数字化转型的场景之一,各种力量从行业内外部共同加速推动这一进程。

对于港口来说,代表当下最前沿技术的新生力量的进入是否能真正帮助行业颠覆生产模式?尤其是最受关注的无人驾驶,将如何加速港口自动化进程?

近期,西井科技(Westwell)率先帮助和记港口泰国用户实现了全球首个人工智能混行集卡码头运营,已达到人工司机的作业效率,用无人驾驶运力串联起整个港口生产环节,或许可以成为一个值得研究的案例。

“对于西井来说,做无人驾驶的初衷就是解决港口内的集装箱水平运输痛点;而不是为了做自动驾驶而做自动驾驶,因为任何技术的导向,市场是第一驱动力。”

港口是一个作业模式基本依靠人工的场景。现有人工的作业,不仅有安全风险,成本也越来越高。

2016年,西井科技最早落地的产品是一个帮助港口实现智能理货的AI系统。但在和客户的不断交流和实践中,自动驾驶的需求日益彰显。吞吐量大的港口的集卡通常需要24小时运行,港区需要大量有经验的驾驶员,很多港口的人工成本占到了整体成本的70%。

同时,由于涉及到高空作业和疲劳驾驶,传统港口属于安全事故高发场所。卡车司机疲于高强高压满负荷工作,矛盾凸显,直接影响港口运输的效率与安全。

这几年,国内外港口的内集卡司机更普遍出现招工难的问题,尤其是疫情之下,多地港口物流企业负责人表示,目前集卡司机人数仍没有恢复到疫情前水平,很大程度上影响了港口物流的运转。

2016年年底,西井科技成立自动驾驶团队。2018年1月,西井科技在珠海港完成全球港区作业无人集卡第一箱。当时集卡虽然还有驾驶室,但实际运行时驾驶室已做到空无一人,车辆自主按照既定程序完成从堆场到安桥装卸箱全流程。

在码头前线测试的过程中,团队对港口的生产作业流程有个更深刻的了解,并亲身体验到一线司机的辛苦。行业中从事自动驾驶研究,塔拉戈纳如果最终车辆上还需要调试人员,或者安全员,不仅不能真正让一线人员从原本的辛苦中解脱出来,而且车辆的使用成本无法降低,同时叠加的人员安全,如何保障?带着这种思考,从而迸发了完全“不留驾驶位”的目标,整个团队围绕着产品设计的底层逻辑和技术细节,进行了一遍又一遍的推敲与打磨。

2018年9月,西井的Qomolo自动驾驶品牌正式发布,“无驾驶室、纯电动”的全时无人驾驶新能源重卡Q-Truck概念车全新面世,这个真正“无人”的自动驾驶新物种让行业看到了一种全新的产品定义。

2019年,Q-Truck实现工程化量产,并首次用上了自主研发的第四代车规级线年,Q-Truck量产车开始走向海外市场。

目前,西井的Q-Truck集卡正在泰国林查班港、阿联酋阿布扎比哈利法港二期码头定期作业中。

其中,泰国林查班的Q-Truck车队是全球第一个实现有人驾驶和无人驾驶混行且已经进入日常运营的无人驾驶车队。自2020年10月至今年5月,西井Q-Truck组成的无人驾驶集卡车队,已在泰国林查班安全作业了超过23,243TEU的集装箱。

这支车队已帮助和记港口泰国实现了全球首个无隔离混行车队作业管理,全面覆盖包括Mother Vessel在内的各船型。超长续航能力,使其可以不间断地参与完成最大船型约4,000箱货物的装卸任务,作业效率持平人工效率的平均26Move/小时,并不断攀升。

除海港外,Q-Truck还在陆港等其他物流场景进行拓展,今年Q-Truck也已实现在新疆国际陆港商业化运营。

在港口自动化和无人驾驶这条路上,西井的研发方向从一开始就很明确,产品设计以无人化为终极目标,坚定了无驾驶室的方案,期望以Q-Truck来定义真正的港口无人作业集卡,彻底解决港口等场景劳动力短缺带来的生产力问题。

同时,这样的设计还可以降低整车造价。相比其他自动化集卡,Q-Truck能够装载更多电池、计算单元等硬件,还能根据指定场景进行个性化智能设置。据悉,未来西井还将考虑取消传感器仓和拖头。

把“无人”作为起点,这对西井Q-Truck的安全性和流畅性的要求极高,这是西井团队强大的技术和系统自信,也表明西井的客户们对Q-Truck有着充分的信任和信心。

为了达成这个目标,Q-Truck的产品设计不仅考虑了系统各模块底层架构上的逻辑,也兼顾了多个模块之间耦合时的系统的稳定性和可靠性。

对于港口场景的深度理解和学习,更让西井团队借鉴了许多港口运输中的操作细节,并将其融入在产品设计中。“我们做了大量的模拟,考虑了港口场景中可能发生的各种突发问题。

目前,西井的Q-Truck集卡已实现港口场景的深度耦合,如在岸桥和场桥下,吊具锁头与集装箱锁孔对位误差不超过3cm,准确率接近100%;无线度无盲区覆盖等。

西井自主研发的车队管理系统FMS(Fleet Management System),更可在港口场景中对车队进行信息化的有效管理,进行一对一的任务配对,减少车辆空驶率;实时定位监控,掌握车辆以及货物情况。

车队系统能同时管理多辆无人集卡,甚至实现无人驾驶和有人驾驶车辆之间的混行运营,这是一般做单车智能的自动驾驶公司所不具备的。

日前,西井科技还分别助力天津港与青岛港,配备西井科技自动驾驶系统的平板式无人驾驶车辆,已经分别参与到天津港C段自动化码头,以及青岛港的实际商业化无人驾驶项目,用科技赋能,为七一献礼。塔拉戈纳

未来从不会等到人们准备好了才到来,真正的港口自动化的未来从西井的第一辆“无驾驶室”的Q-Truck落地就正式启幕了。

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