成本高、招工难是港区面临的两大难题。有数据显示，国内港口作业卡车司机成本占据整个港口运输成本的 50% 以上。在吞吐量大的港口，集卡通常需要 24 小时运行，这意味着卡车司机需要超负荷地完成高强、高压的运输任务，且由于涉及高空作业和疲劳驾驶，传统港口成为安全事故高发地，不仅严重威胁着卡车司机的安全，也带来了用工短缺的难题。因此，港口运输对无人化替代的需求日渐明显，在智慧港口升级大趋势下，港口场景正在成为自动驾驶的新战场。

在阿联酋阿布扎比哈利法港，有一支无人驾驶重卡车队经受住了当地每日平均 40℃ 以上的高温挑战，全天候地支持码头的实船作业。这支车队搭载了多套工业级传感器，具备超高精度的定位及识别功能，无需码头进行复杂的大规模基建改造，便可实现 24 小时不间断作业。不仅将人力从时间长、强度大的高危驾驶工作中解放出来，也实现了更高精准度和更高效率的运输。这支由西井科技打造的全时无人驾驶重卡 Q-Truck 车队，目前已先后在泰国、阿联酋等地实现商业化落地。

西井科技在阿联酋中远海哈里法二期码头率先部署无人驾驶

作为国内率先在港口无人驾驶布局的自动驾驶企业，西井科技自 2016 年建立无人驾驶团队以来，已携手全球 90 多家客户以港口为支点，深入物流资源分配与运力网络。并且创造了多个行业第一：联合珠海港发布全球首辆港区作业无人集卡、助力振华重工打造全球首辆自主驾驶无人跨运车、自主研发全球首款真正意义的全时无人驾驶电动重卡 Q-Truck、自主研发全球首款跨场景无人驾驶重载移动平台 Qomolo ONE 等。
 

瞄准港口场景，做智能时代的“凿井人”

交通运输部数据显示，2021 年，全国港口完成集装箱吞吐量 2.8 亿TEU，同比增长 7%；完成货物吞吐量 155.5 亿吨，同比增长 6.8%。在吞吐量不断上涨的大背景下，各大港口急需降本增效，而港口物流自动化发展就是解决方式之一。

一位集卡司机一年的薪水约为 10-15 万元，一个中型码头需配备集卡 200 辆左右，每辆集卡大致配四个司机，这项开销一年就达到 9000 万元左右。如果能够省下这部分开支，将会帮助港口减轻不少的运营成本压力。

“自动驾驶技术在港口场景的落地可以大幅减少集卡司机或者安全员，有效降低人员成本，同时也将直接解决集卡司机的招聘难题”，西井科技智能驾驶产品总监Steven说道，“并且在技术层面上，港口环境具有限定区域、规则可控等特点，又存在刚需缺口，更容易实现自动驾驶技术商用落地”。

西井科技车队在泰国林查班港口作业中

据中金公司预计，如果仅考虑狭义范围内在码头内的集装箱车辆的自动驾驶升级，市场规模约有 108 亿元 /年。此外港口自动驾驶企业也会提供对应的车辆调度软件解决方案，市场规模约为 10 亿元/年。看准这一赛道的西井科技自主研发了 WellOcean（人工智能智慧港口解决方案）、Qomolo（新能源无人驾驶商用解决方案）等，并已在全球 90 多家港口、物流园区等落地运行。

除自主品牌的 Q-Truck，加上助力振华重工的智能跨运车，以及为天津港、厦门港用户的提供基于 ART、IGV 车型平台的自动驾驶系统，西井科技在全球实际运营了超百台无人驾驶车辆。另外，其海外市场也将继续发力，在瑞典、丹麦、马来西亚、墨西哥等地的业务也会陆续落地。2022 年，西井科技也将在全球开启特定场景无人驾驶换电业务。

关键技术发力，突围港口运输困境

西井科技优异的实战表现以及在港口场景的加速布局，都得益于在研发上持之以恒地投入，以及对研发基础建设的洞察和不断的完善。
 

首先，在自动驾驶感知层面，西井团队采用多传感器融合的方案来实现车辆的精准作业。虽然港口内无人驾驶场景是相对封闭的，但技术开发难度一点不比开放道路低。例如，开放道路对车辆的定位精度一般要求在纵向 20 厘米左右，但在港口内，重卡还需要和港口中的大型机械做对位，做交互，这就要求定位和控制精度必须在 2 厘米左右，这是一个和开放道路相比高达 10 倍的定位精度要求。

与开放道路不同，码头堆放的集装箱经过来来回回的吊装，在一段时间后，无人卡车可能就会面临全新的行驶环境。此外，港口内巨大的集装箱货船、金属集装箱也可能对 GPS 信号形成干扰，加大高精度定位的误差。因此，西井的无人驾驶与场景做了深度耦合，通过多传感器融合的方案来保证车辆能够灵活应对各种工况，安全、高效地执行运输任务。

其次，面对特定场景，西井团队提供的是全栈式开发方式，而非单点自动驾驶技术。例如，针对港口场景，西井走的是软硬件自研路线，除了应用端集卡，其产品还包括高精地图构建、车辆调度系统、多视场前融合感知引擎、自研路测 V2X 感知计算单元、WellSim 无人驾驶及客户场景仿真平台、无人驾驶软件系统 Q-Pilot、自动驾驶底盘 AVCU、线控转向 Q-Wire 等。
 

“在港口场景中，考验的实际上就是企业打造全栈式解决方案的能力、运营能力等各方面的整体实力。我们对港口运营逻辑有着更为深入的理解，作为全栈厂商，也具有更强的市场竞争能力”，Steven 说道。

配备优质感知系统，助力港口智慧化升级

西井科技全栈式的解决方案，满足了港口场景对无人驾驶车辆的技术要求。但部分港口不仅路况复杂、不规则，还具有面积大、车流量大等特点。为应对不同工况，西井需要具备一套可靠的感知系统。西井选择搭载禾赛科技 XT 激光雷达，具备高精度、零盲区、高性价比等优势，能够为无人驾驶车辆提供强大的环境感知能力。

西井科技选择搭载禾赛 XT 激光雷达

在港区内，对于长达十余米的大货车来说，要在几厘米的误差范围内腾挪转换，必须具备精准的感知能力。相比传统 16 线中距离激光雷达，XT32 将线数提高至 32 线，分辨率提升一倍，并且禾赛 XT32 最高测距精度（1σ）可达到 5 mm，远远领先于市场同级别产品，能够输出优质的点云数据，为后续的算法处理提供便利。

禾赛 XT32 激光雷达

禾赛 XT 系列还通过创新光路收发系统架构，实现了近距离零盲区。即使有物体紧贴激光雷达光罩时，也能够准确捕捉雷达近场区域内的物体，使得脏污自检和遮挡探测成为可能，帮助车辆在港口场景下完成精准的对位和交互。
 

在港口的实际作业中，面临着震动频繁、盐腐蚀、频繁起停对设备本身冲击大等难题。由此，硬件设备的稳定性和可靠性十分关键。XT 系列的激光收发系统完全基于禾赛芯片化的架构，不仅实现了增能降本，也保证了激光雷达产品出厂的一致性和稳定性。

禾赛 XT 通过数十项可靠性测试

为确保激光雷达安全可靠运行，禾赛 XT 采用冗余架构设计，多系统独立配置，大大降低了产品的失效概率和维护成本。还通过了数十项严格的可靠性实验把关，确保激光雷达在各种工况下都能同样坚实可靠。在典型条件下，XT 系列设计使用寿命大于 30000 小时。

“无论是激光雷达的性能表现，还是产品的售后服务，禾赛始终保持着业内领先的水准。在产品的设计中，很好地满足了我们定制化的功能需求。禾赛具有很强的开发能力，能够对激光雷达产品进行不断地优化和升级”，西井科技战略发展中心副总 Harrison 说道。

禾赛 XT 产品系列经过了港口场景的考验，也获得了西井的信任。Harrison 表示：“未来，我们将继续和禾赛一起，深入探索无人集卡场景应用。也将在一些新的场景，或者半开放的场景落地中，共同为客户提供优质的产品，打通上下游，对内外协同创造出更大的效益”。