5G+无人驾驶融合创新，赋能港口智能化发展！

Posted 2022-12-16 腾讯云开发者

导语 | 在新一轮科技革命的时代背景下，5G 技术和无人驾驶的创新融合，使得我国当前港口的智慧化建设走在了世界的前列，智慧港口的发展不断深入。此次，我们邀请到了飞步科技的联合创始人兼 CTO、腾讯云 TVP 杨政老师，他将为我们解读无人驾驶在港口落地的技术挑战与应用实践，分别从行业痛点、智慧港口发展历程及无人驾驶落地码头过程中的技术挑战等多方面入手，结合飞步科技解决方案和应用案例，为大家进行细致入微的分析。

作者简介

杨政，腾讯云 TVP、飞步科技联合创始人兼 CTO，浙江大学博士，浙江省飞步智慧交通高新技术企业研究开发中心负责人，主要研究方向为机器学习，涉及数据降维、图像分类聚类、跨媒体检索、多传感器目标检测与跟踪，及深度学习等前沿领域。在国际顶级学术会议（如 NIPS，IJCAI 和 CVPR）及顶级期刊（如 TNNLS ）发表论文 10 余篇，申请发明专利 32 项，其中授权 4 项。主导研发了 L4 级无人驾驶系统并在港口、公交、物流园区等场景成功落地：支撑全球最大规模的港口无人集卡车队（62 台）开展规模化多路混编作业，连续多年为世界互联网大会提供自动驾驶接驳服务，为中国邮政等运送包裹超 100 万件。

一、港口发展的三大行业难题及现状

目前，我国港口行业的发展主要面临以下三大难题：

• 安全问题：港口作业过程中的车速限制在 30 公里每小时以内，且环境单调，加上占比非常大的等待情形，容易让司机产生困顿疲劳的感觉，并最终诱发危险驾驶行为。
• 人力问题：主要集中在考取 A2 驾照周期长、三班倒工作强度大及作业工况恶劣等方面，导致越来越少的年轻人愿意从事港口司机这一职业。
• 效率问题：码头的选址建设与海岸线及腹地经济消费水平息息相关，需要进一步挖掘提升效率的空间，来满足不断增长的运力需求。传统码头缺失数字化运营思维，高度依赖人工调度，强调个人经验和单车的单打独斗，无法做到全局最优。

而港口作为国家经济的晴雨表，反映着整个国家的经济发展状况。在这样的背景下，国家相继发布《交通强国建设纲要》、《关于建设世界一流港口的指导意见》、《国家综合立体交通网规划纲要》等多个指示文件和相关政策，明确提出“打造一流设施、一流技术、一流管理、一流服务”，“建设安全便捷、智慧绿色、经济高效、支撑有力、世界先进的世界一流港口”。

二、智慧港口的发展历程

伴随市场经济的发展，我国港口在 21 世纪初开始基于自动化方案，针对智慧港口的建设展开有效探索。2019 年，全球最大年货物吞吐量港口宁波舟山港开始通过“边运营、边改造”的模式，摸索传统码头智能化升级的全新路径。相比自动化方案，基于集卡和 IGV 等车型的智能化方案具备成本低，环境依赖小，强自主规划、强容错和高成长性等一系列优势。

也正是因为这些方面的优势，我们可以看到智能化在港口行业的发展速度尤为迅猛。截止到今年，国内集装箱量排名前十的港口里，其中有九个已经成功落地了自动驾驶，并开始撤除安全员的真正的无人化运营。在技术和政策法规的支持下，可以预见的是，在 2024 年，全无人化水平运输基本在港口这个领域将会迎来一个大范围的落地。

三、无人驾驶落地智慧港口的挑战与解决方案

智能化的方案更加符合传统码头在内的港口智能化转型升级需求，显著加速推进了自动驾驶水平运输在国内沿海集装箱码头的落地。但在实际应用过程中，也仍有一些技术挑战需要解决，具体包括以下三方面问题：

• 混线场景：传统码头存量多，混线工况占比大。无人集卡与包括有人集卡、服务工程车辆、捆扎工人等在内的广泛主体开展高频交互。而像无保护左转等一些经典场景也十分常见。
• 定位干扰：港口工况对于无人驾驶集卡的作业精度要求极为严苛，而港口内大型金属作业设备会给无人集卡的定位信号带来持续性的干扰及屏蔽影响。
• 长尾情形：港口封闭区域内的施工人群、闯入十字路口的动物、极端的大雾等恶劣天气情形，也会给无人驾驶带来威胁。

针对这些挑战和问题，我们解决的核心关键在于打造一套具备可成长性的车端无人驾驶系统，要求其自主、可控、可优化。对此飞步实现了无人驾驶系统内从感知定位到决策规划控制的全栈技术覆盖，基于港口真实环境数据加快系统的迭代优化。同时，针对撤除安全员的全无人化运营场景，飞步科技与腾讯云合作打造了 5G 远程智能驾驶系统，基于低带宽、低时延的高清视频传输，为紧急情况下的接管提供可靠的图传服务。

国内主要集装箱码头基本完成了对自动驾驶水平运输的技术验证。智慧港口建设的下半场，已朝“增效”这一深水区前进。港口行业具有潮汐作业波动明显、过度依靠传统经验、设配协同度低等痛点，需要基于大数据+人工智能的数字化协同运营来实现精准的业务供需匹配与可控的全局作业效率。

未来智慧港口的发展方向聚焦在“全无人驾驶、全场景感知、全链路调度”。我们也通过路端智能感知计算，解决无人集卡视野盲区的问题并提供超视距感知；通过云端调度管理平台，做到对所有车辆和设备的全链路管理，杜绝个体贪心，实现全局效率最优。

当前，飞步解决方案的商业化进展成效显著，其中宁波舟山港梅东码头作为传统码头改造的典型，已打造具备开展多路混编实船作业能力的全球最大规模无人集卡车队（62 台）。同时我们在南通港吕四作业区实现了无人集卡+IGV 的多车型 L4 级编组运营。我们将继续把前沿技术扎根到传统场景，加速推进数字化智慧港口建设。