过去一年,驭势科技分别在香港机场、上汽通用五菱宝骏基地落地。
对于香港机场和宝骏基地等应用方而言,驭势所带来的是一种生产关系的革新,劳动力的补充,安全性与效能的双向提升,以及降本的方法,并非是无人驾驶技术所带来的虚幻噱头。
进入2020年以来,有关于无人驾驶如何商业化的话题成为一个热议的话题,事实上,驭势近年来,也一直在探索商业化落地的方法,逐渐聚焦于无人物流运输的航道上。
从一个场景迁移到另一个场景,从机场到生产基地运输,更为重要的是,这些无人驾驶应用是真正的去掉安全员的应用。换言之,驭势已经迈过了从技术到产品的门槛。
机场实践
事实上,无论是Waymo,还是Cruise,都在往真正的无人化方向努力,唯有真正、彻底的无人化才是商业意义上的真正开端。
相对于RoboTaxi 的开放环境,特定场景的商业化更容易落地,但对于场景的选定,不仅要考虑技术问题,还需要考虑商业问题。
如何将现有的技术落地,落地于一个富有商业价值的场景,不仅考验商业眼光,还考验着技术水平。因此对于选取什么样的场景,驭势有着自己的判断标准 —— 高刚量。所谓的高刚量,就是用户日常使用高频,属于刚需目的,并且必须有上量的使用才构成商业意义。
在众多的场景当中,驭势先后在香港机场以及宝骏基地进行无人驾驶的货物运输,而事实上,机场和大型厂区都是一个极具技术挑战性的场景。
香港机场是全球最为繁忙的机场之一,2019年,香港机场旅客吞吐量7128.6633万人次、货运量470.3989万吨。折算成每一天的量就是客运每天近1200架次、货运可达上万吨。
庞大的业务需求,迫切需要技术的革新,并且能够切实地解决问题。
但香港机场的环境复杂,包括上坡隧道、连续陡坡弯道、单行道、施工道路,并且需要在各种天气状况下作业,以及在全天候作业的情况下完全应对航班节拍。
这是一件极具挑战的事情。经过两年时间的研发,最终驭势向香港机场交付的无人车——直接拿掉安全员的无人车,这是全球首个在机场实际操作环境下运行的无人驾驶常态化运营项目,也是首个无人货运商业化的标志。
据驭势向雷锋网新智驾透露:机场内的无人驾驶行李运输线路, 驭势主要通过自研的多车协同系统,调度多台无人物流车的运营。
此外,率先启动常态化运营的这条运输线路的重要特点是包含了一段双向通行的单车道。在此类道路,目前通过自研的路侧单元(RSU)和C-V2X车路协同系统实现无人车与其他车辆在单行道内的交互。识别和躲避其他参与者的技术一是通过单车无人驾驶感知, 二是通过路侧单元(RSU)的交互来远程感知。
为了确保无人车在机场内的输送安全,驭势与香港机场共同研发并申请专利的E-Fence电子围栏系统,可以有效的规范无人车的线路,确保无人车在规定的线路行驶。
新的物流运输实践
和庞大的物流市场相比,无人驾驶技术有着巨大的发挥空间,新技术的到来需要实在可见的经济效益来证明自身的价值。
宝骏基地就是一个确凿的例证。
从2019年11月开始,驭势在宝骏五菱基地打造了一条7×24小时全天候运营的无人物流运输线,主要负责工厂内部各个生产部门、车间之间的物料运转。
厂区内的道路复杂,存在着行人、各类型的车辆交汇,此外,流水线的生产节拍浮动大,对于无人车的响应速度、运行效率都有着一定的要求。在这种情况下,对于无人驾驶本身的稳定性,有着极高的要求。
目前在宝骏基地运行的是无人电动物流拖车,拖车跟拖斗之间是一种半刚性的链接,半刚性的运行轨迹具有很大的不确定性。
与此同时,半刚性的连接也对制动的压力构成了挑战,在制动时刚性连接会把很多惯性动力传导过来,会导致制动距离发生变化,而且拖斗的多少空载和满载的差别也非常大,一切都需要算法和系统自我适应和调整。
此外,拖斗的数量也是非固定,这意味着整个拖车的车长是不固定的;且拖斗装上货物后,对于车身的侧面和后面感知有巨大的影响。为了攻克这些困难,驭势也在仿真环境和实际环境中做了大量的实验和数据来验证和优化算法。
在单系统上,做到99.9%的可靠性;与此同时,驭势也提供多系统冗余保护,保证在任何情况下无人电动拖车的稳定运行。在这个基础之上,驭势还提供了一个兜底的方案—— 提供了远程的监控系统,用户可以实时监视无人电动拖车的运行,并能够实时的随时的接管和控制。
为了更好地使得无人车的运行效率更高,驭势开发了一套云端智能运营管理平台,所有的无人车都在云端的统一调度之下,同时又独立自主的去执行自身的操作,云端可以根据各个车的位置,进行计算以及调度,随时保障整体的动作统一和协调。
截止2020年2月,在完全无人化的实际业务量作业中,无人物流车行驶里程已超过10000公里,已实现超过6000次的白车身运输。
尽管无人驾驶技术先进,但用户更为关心的是如何能够更高效地完成运输并压缩更多的成本,才是关键。
而驭势也给出自己的答卷,据雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾了解,在相同的物流节拍情况下,两个班次的司机人工能够完全替换,仅需要2名操作员。换算为更直观的数字,就是单条运输线路的人工成本可节省50%以上。
商业化挑战
无论是机场运输行李,还是大型厂区的物流运输,驭势已经成功摸索出了一条真正能够去掉驾驶员的商业模式,可以说,在无人驾驶技术商业化上,驭势走出了重要的一步。
而接下来驭势所要面对的是,如何拓展出更多的在物流运输的道路上,拓展出更多的商业化机会,说服更多的人,替换一种新的技术方式。
得益于驭势有一套「车脑+云脑」的组成而成的 U- Drive 智能驾驶系统,车脑能够集成AI算法,适配多种车型;向上,“云脑”能够部署在云端,嵌入至机场、工厂、港口等不同业务场景中。二者相配合,车辆便有信心实现全无人的自动驾驶。因此,这个系统使得驭势能够在多种场景下进行拓展。
用户并不需要懂无人驾驶,重要的是新的尝试能够转化成实际收益,而怎么样将无人驾驶的技术变成更多的收益,这是驭势2020年的现实挑战。雷锋网
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