西井科技首席运营官章嵘以《AI赋能加速一带一路数智化浪潮》为题发表演讲。
以下为演讲原文，亿欧EqualOcean在不改变嘉宾原意的基础上，进行了编辑，供行业人士参考。
西井是一家土生土长的上海科创企业，名字是来源于上海朱家角的一条百年石板街西井街。今天，我们主要是用人工智能赋能全球的大宗物流行业和城市运营管理，帮助这两个大的行业进行数智化升级，基于我们的这些年的探索，今年也是很荣幸获得了国家专精特新小巨人企业的认定。
西井科技主要有三个大的产品方向，首先是全局化的智慧港口解决方案，第二是我们面向封闭场景和特殊场景的无人驾驶相关产品，第三个是我们云边端一体化的AI算法算力平台。
团队现在目前350多人，78%的技术人员占比，他们的主要专注于人工智能、芯片设计、机器视觉和深度学习这些领域。
2016年，我们团队正式开始运营，聚焦在以集装箱为载体大宗物流的行业，通过集装箱物流作为起点，逐步拓展在上下游产业链的一些智能性的应用，赋能产业。
疫情下，人工智能赋能大宗物流行业的重要性
今年，在疫情下我们可以看到整个大宗物流行业是非常火热。以四个全球范围内领先的航运企业的财报数据显示，基于上半年经济运行的实际情况，马士基上半年净利润为65亿美元，达飞集团净利润约56亿美元，赫伯罗特净利润为33亿美元，中远海控净利润370.98亿元人民币（按当下汇率，约57亿美元），四家合计约211亿美元。
说明这个行业有巨大的需求。同时，疫情导致了在这样的巨大需求的情况下，物流行业的供给面临极大的挑战。特别是相关行业的劳动力、生产能力、自动化的供给遇到了非常大的问题，比如说发生新冠疫情，劳动力无法及时到港提供支持。在海外，像新闻报道比较多的洛杉矶港口有大量的卡车司机罢工，导致大量的集装箱堆集在港口。一方面是非常大的需求，航运市场的火热；另一方面，如果没有非常稳定的运营能力的支持，会导致物流链供需不平衡，和整个全球范围内大宗物流运输成本和费用的高企。
我们今天做的这件事，更多是基于这样一个大背景，希望帮助客户在疫情、劳动力短缺的情况下实现行业内运营的自动化、智能化和无人化，保证他们更高效、更安全、更低成本地进行整体运营。
比如海港这样的一个场景，我们今天会有覆盖码头各个作业场景的整体方案，包括智慧岸桥、智慧场桥、智慧闸口，覆盖三个作业场景的智能识别以及智能化港机升级的需求。此外，我们也提供具有无人驾驶功能的集装箱水平运输平台，它能实现场内整个集装箱的串联和水平运输无人化。
海铁联运需求趋势明显，因此我们也提供了智慧铁路方案能力的提供，帮助港口提升海铁联运效率。同时，我们结合港口安全无人化管理的要求，提供了智慧安监系统。
我们提供的人工智能整体解决方案，帮助客户快速获取结构化的数据，提供或者辅助人工进行相对自动化和高效的操作，同时自动化和无人化能替代相对重复的劳动工种，这些我们在港口实际均有产品落地。
在智慧港口，西井科技正在用人工智能技术打通码头全流程作业环节。刚才谈到了三个大的作业场景，但在码头内真正串联作业场景的是我们的无人驾驶水平运输系统。我们从进入港口以后发现，如果要真正地实现整个港口运营的智能化或者无人化，那么必须要实现港区内集装箱水平运输的无人化。这也是为什么我们在2016年年底就开始成立无人驾驶的团队，逐步拓展产品能力。
2018年1月，我们在珠海港完成全球首辆港区作业无人驾驶集卡的落地。这是一辆基于柴油车进行的后装线控改造，来进行人工智能或者无人化运输。
不断创新，以达到高效率且全场景适用的目标
其实我们也通过实际的运营发现，如果无人车还保留驾驶室，保留安全员在生产场景中，还是达不到降本增效的目标。
针对场景的实际需求，我们开始去探索怎么样的车会更适合这样的场景，哪些设计应该被融入这辆车的设计？
2018年9月，我们发布了自主品牌全时无人驾驶新能源商用车Q-Truck，希望以无人驾驶重卡帮助我们客户实现港区内无人化运输。
从整体发展的路线来看，2018年9月份我们发布的是Q-Truck概念的设计，通过一年的研发和投产，2019年8月份我们完成了这辆车真正的工程化量产化，2020年又发往一带一路的泰国林查班港进行真正的商业化的运营。
去年年底，我们进一步升级了Q-Truck前装的感知模块，加载了更好的双目工业级AI相机和温控系统。
2021年，Q-Truck又发运到阿联酋的中远海运阿布扎比哈里发二期码头，那边整体运营环境的气温非常高，包括温控系统和传感器的配置上都做了一部分的调整，以适应更加高温高热的环境需求。
今年，我们开始在推动整个Q-Truck与换电相关的能力建设。基于越来越多的客户，我们开始推动规模化交付，更加灵活配置新能源。
Q-Truck为什么这么设计？
它是完全没有人类驾驶室，在港口的环境内对于高重载和长续航有非常高的需求。我们既然在做无人化，原本驾驶室的空间是浪费的，我们要在这个的空间里配置更高容量的电池。今天我们提供了282度电的电池，保证我们的车在港区内最大80顿的载重能力，还可以提供超过150公里以上的续航。同时，我们加入了自研线控的转向，包括把AI的传感器进行整体的加载，保证车在这样的环境下可以提供整体无人驾驶的功能。
港口场景非常特殊，有大量的金属物，对导航信息环境的影响是非常巨大，车辆在岸桥下面穿梭的时候是没有导航信号的。在这种情况下，我们需要大量传感器和多元信号的融合。这些多传感器、多信号源的融合，保证了在港区不同的作业区域和作业环节中做到真正的互补，发挥各个传感器在各个作业环节的一些特性，能够更好地实现环境感知、定位和导航。
我们提供的是一个整体生产作业的能力。我们不但要实现单车的自动驾驶，也需要把我们的自动驾驶车辆和真正的生产作业的系统进行对接，真正地实现自动驾驶在港区内生产作业能力。为此，我们专门开发了一整套的FMS车辆管理调度系统，把码头的作业系统和车辆进行完整的对接，我们可以用FMS承接码头作业的信息和任务，通过FMS整体调度管理底层的自动驾驶车辆，从而实现真正运营管理作业的需求。
FMS是作为无人驾驶车队的智慧大脑，帮助码头实现以车队级别效率最优化的能力，而不是追求单车自动驾驶的效率最优化。可以看到，我们通过这套系统可以计算电量、追踪每辆车的实际运行状态、计算每一个车队的效率，并且可以非常实时地去运行整体车辆、规划路径和调整任务规划。
此外，我们还开发了车辆仿真平台。这个平台的第一个目的是完整地把车辆港口机械物理特性都融入到这套仿真系统，从而帮助我们去模拟最严苛、真实的生产环境，保证车辆在没有现场测试环境情况下也能进行训练和优化。第二个目的是我们可以在完成交付之前，完整对接我们客户的生产作业系统，进行运营效率的一些仿真和模拟，找到在整个生产过程中效率的瓶颈，并进行前期的优化和设计的优化。如果实际部署后，再做调整会相对比较浪费时间。
因此，我们现在不单为港口提供单车的自动驾驶技术，更多是提供一整套的系统，保证了自动驾驶能力、数据、效率、仿真、车辆调度管理、远程控制、通讯方面一整套能力的体现和提供。
通过这整套系统的落地，我们可以帮助每户每年节省单车至少45万的运营成本，同时在效率上可以提升15%，因为我们使用的是新能源，可以至少帮助客户减少66%的碳排放。
国内国家双循环，产品和系统持续落地
通过我们创新和落地上的实践，我们今天在客户的落地上已经完成了超过10个国家和地区的覆盖，同时我们已经完成了超过80个客户的签约和运营。覆盖的地区包括国内绝大多数的沿海地区，覆盖的国家包括印度、泰国、新加坡等东南亚国家，同时我们在欧洲、南非、中东都有相关产品和系统的落地。沿着“一带一路”，我们完成了在国内国际双循环，形成互相促进的格局。
首先是泰国林查班码头从去年投产以来完成了14个月的生产运营，这个码头我们实现的是无人驾驶车队和有人驾驶车队无隔离的混行运营,并已经做到了完全交付用户自己运营。截至12月的最新数据，我们已完成了276艘的实船作业，完成了66500TEU的实船作业。可以看到，我们整个的作业数量是持续、稳定的爬坡中，在泰国的实际运营中可以达到28TEU每小时稳定的输出。
此外我们在阿布扎比，Q-Truck车队也帮助中远海哈里法二期码头成为中东地区第一个部署无人驾驶系统的一个港口。同时，我们在这个港口也首创了全球首个新的无人驾驶代运营模式，车队不是以直接销售的模式提供给客户，而是通过代运营的模式提供给客户。这意味着我们西井将会根据无人驾驶车队的作业箱量进行收费。
在国内，我们也在积极探索相关无人驾驶产品的落地。例如，我们在新疆服务国际陆港中欧班列的铁路站，提供无人驾驶的车辆进行集装相关的运输和运营。同时，我们在青岛港自动化码头和传统码头的连接点，通过平板式的无人驾驶车流提供整体运营、水平化运营能力的一个实现。
特别是，在今年国内最大规模的港区内无人驾驶项目——天津港全球首个“智慧零碳”码头，西井作为参建方之一。在天津港，完整地提供了从上层调度管理系统到自动驾驶车辆，以及车上的自动驾驶系统。目前在港口可以看到我们的FMS车辆调度管理系统，融合了整个码头的生产要素进行综合的调度管理，并对接我们的无人驾驶车辆，完成整体水平化的运输。
我们还在不断的进化，包括刚才提到在换电的模式上。我们预期在明年年初会完成全球4个国家商业化的落地和交付。
2021年11月，我们发布了我们的跨场景无人驾驶重载移动平台Qomolo ONE，我们目标是围绕更大场景的覆盖，以更加通用化、标准化的自动驾驶底层平台，赋能更多的一些场景。在整个的平台能力上，我们也进一步地提升整体速度，我们现在最大的速度可以达到85公里/小时。我们还设计了一个整体模块化的接口，可以在不同的场景进行快速换装，在底层相对通用化的情况下能够更快速地去适配不同场景的需求。
我们也期待能够与更多的行业伙伴,共同探索AI在智慧大物流数智化应用，并一起加速“一带一路”数智化浪潮。
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