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签下北方最大港口,聚焦无人驾驶卡车技术的主线科技朝商业化又进一步

本文作者:张梦华 2017-12-28 19:36
导语:港口道路和外部公路路况较为接近,如果前者可以实现流畅运营,也可以相对容易地向外部道路迁移,实现更广范围的覆盖。

签下北方最大港口,聚焦无人驾驶卡车技术的主线科技朝商业化又进一步

“要么省钱,要么省事,或者能保证安全。”张天雷的这句话也代表了眼下业内对无人驾驶落地条件的普遍认知。

2017 年 3 月,从百度自动驾驶事业部离开的张天雷,与李博、何贝共同创办了主线科技,聚焦港口集装箱卡车的 L4 级自动驾驶应用。仅仅 9 个月之后,今天,主线科技与天津港正式签署《港口智能装备研发发展合作框架协议》,将在天津港落地其无人驾驶集装箱牵引卡车,不过关于项目试运营时间,两方都暂时没有公布。

之前,主线科技的自动驾驶卡车一直较少露面,在本月上海汽车城主办的中国智能汽车大赛中,搭载其自动驾驶系统的一汽解放 J7 才算完成了首次公开展示。据张天雷透露,其自动驾驶卡车使用了两个 16 线激光雷达,6 个毫米波雷达,前向共 3 个摄像头,后向也有根据场景而定的摄像头配置。

主线在港口的测试车车速基本在 30km/h 左右,需要安全员坐在驾驶舱中等待车辆接管,如此来看,目前阶段其自动驾驶卡车可能更加接近 L3 水平。若如之前媒体报道,要在 2018 年 5 月实现商业化,对这个 15 人的团队来说,存在的挑战可能确实不小。

据雷锋网了解,虽然是在今天才正式举行签约仪式,但主线技术入驻天津港其实已有半年时间,最早,团队主要在码头部署了相应的数据系统,采集运输作业中的环境数据、驾驶数据。

虽说是限制场景,但港口区自动驾驶卡车要实现稳定运营,需要克服的问题并不少。比如,集装箱自动驾驶牵引车载重 40 吨,车头 4 吨,车高近 4 米,带挂总长超过 17 米,要实现安全、精确行驶,前期需要大量数据积累;自动驾驶汽车通常对纵向精度要求较小,但码头的特定停车精度则需达到厘米级。

商用车一直是业内公认将率先落地和商业化的自动驾驶应用场景之一。一方面,其可替代的人力成本较高,经济效益引力较大;同时,其涉及交通场景较为简单,相对市内乘用车,落地难度降低不少。据张天雷所言,在确定港口集装箱卡车的自动驾驶路线之前,团队也曾在多个领域做过大量调研,之所以选择这一方向入手,一方面与眼前的技术成熟度、法规限制有关,另外,港口道路和外部公路路况较为接近,如果前者可以实现流畅运营,也可以相对容易地向外部道路迁移,实现更广范围的覆盖。

天津港位于天津海河入海口,是北方最大的综合性港口,2016年,天津港货物吞吐量居全球港口第 5 位,集装箱吞吐量居全球集装箱港口第 10 位。根据新华社早前消息,2017 年 1-11 月,天津港共完成集装箱海铁联运量 33 万标准箱,累计完成集装箱吞吐量1395万标准箱。如此大的货运量,可以想象,若主线科技的技术可顺利实现商业化运营,将可为其带来极大的人力成本节约。

签下北方最大港口,聚焦无人驾驶卡车技术的主线科技朝商业化又进一步

主线科技 CEO 张天雷为清华大学博士,师从李德毅,曾是清华智能车车队队长,在百度无人车团队主要负责决策规划和控制仿真,目前也是人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长。李博也同样出自百度无人车团队,他曾相继就读于北大和苏黎世理工视觉计算研究所,长于三维视觉感知,曾参与欧盟 V-Charge 自动驾驶项目和谷歌街景项目。何贝为清华大学电子系博士,之前曾任职于百度地图和智能汽车事业部,在主线科技主要负责 3D 高精地图与定位。今年早些时候,团队也获得了讯飞旗下基金数千万元的天使轮投资。

12 月 27 日,张天雷在参与雷锋网·新智驾与雷锋网·AI慕课学院联合推出的自动驾驶线上课程讲解时,也提到了自动驾驶从理论、技术到产品化之间的鸿沟问题,言语中已经走出工程师技术为先的思维路线,更看重自动驾驶技术的产品化和商业化,而在这一实现过程中,持续测试、数据积累的重要性也被其一再强调。(2018 年 1 月 16 日,雷锋网·新智驾将在美国硅谷举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会,届时,将有国内外多位自动驾驶行业专家到场,带来丰富的行业干货分享。详情请点击:https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018)

谈及自动驾驶商用车应用,必须要提的是被 Uber 6.8亿美元收购的 Otto,2016 年 10月,其自动驾驶卡车运载 5 万瓶百威啤酒从科罗拉多州柯林斯堡市到了 120 英里外的科泉市,被很多人称为自动驾驶卡车首秀。不过,当时的 Otto 虽然在新闻上出尽风头,业内也出现不少对其“赶鸭子上架”的质疑,认为其技术成熟度还没有达到长距离上路行驶的要求。而之后,Uber 也因为其陷入与谷歌漫长的诉讼纷争,今年下半年已经很少看到关于 Otto 技术进展的相关信息。

自动驾驶商用车的需求显而易见,以目前的形势判断,未来几年,国内也势必将有该领域的自动驾驶公司屹立潮头。现在,找到各自施展余地的各家也纷纷抛出了自己的落地时间表,接下来要面对的,就是如何与时间赛跑。

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