L4自動駕駛，剛剛掙了一個億。

智能車參考獲悉，一筆價值過億元的大單被簽下——

總共85臺自動駕駛集裝箱卡車，將陸續交付給寧波、舟山碼頭，在港口園區投入完全無人、24小時不間斷、全路況的商業運營。

這是迄今為止港口自動駕駛這個細分賽道曝光的最大一筆訂單，也是距離商業化跑通最近的新紀錄。

推動這一進展的玩家，是世界級AI科學家、浙大教授何曉飛的創業項目，base杭州的自動駕駛公司飛步科技。

港口無人車的億元大單
飛步科技透露，目前已分別中標“寧波梅東集裝箱碼頭有限公司40輛智能集卡采購項目”與“舟山甬舟集裝箱碼頭有限公司45輛智能集卡采購項目”。

總數85輛，中標金額超億元人民幣。

同樣是全無人的集裝箱卡車，但兩個碼頭的應用場景稍有不同。

寧波的梅東碼頭規模較大，原有運行體系高度成熟，總計有10個集裝箱泊位，年集裝箱吞吐量將突破一千萬標箱，外集卡日均進出港超8000輛車次。

在這樣的體量場景下，專門為無人車開辟一個泊位進行測試或運營不太現實。所以在梅東碼頭，飛步科技的運營場景是傳統內外集卡和L4無人卡車高強度混線作業。

寧波梅東碼頭的場景是典型的有人無人混合作業的話，那飛步科技在舟山甬舟碼頭的場景更多是自動化設備群在開放混線場景下的協同作業。

因為在2023年，飛步科技就已經在甬舟碼頭落地了12臺智能引導運輸車（IGV）。這次的45臺無人集卡將會和IGV一起結成無人運力編隊，由統一的調度運營網絡指揮。

而兩個不同的運營場景，面臨的技術挑戰也有所不同。

怎么解讀？
首先要理解飛步為啥做這件事。

核心原因是港口碼頭對降本增效的迫切需求。

舉個例子，傳統運營模式下，每100輛集卡，需要配300名左右司機和管理人員進行幾班倒輪換作業，才能保證港口24h不間斷運行。

而同樣數量的IGV和無人集卡，僅需20名運維人員，人力需求降低了94%。

這樣計算單車成本每年能節約50萬元。

但這樣的降本是有前提的：無人集卡必須和傳統車隊一樣，實現24h全無人、全天候、全工況作業。

挑戰也很明確：

所有的左轉都是無保護左轉。
定位環境差。
車輛對位精度要求極高，誤差通常要求±5厘米以內。
經常要在有限的空間內做直角轉彎和掉頭，對于車輛控制要求同樣很高。

這里其實可以歸納總結為兩類問題，一個是單車層面，需要實現更精準的感知、定位和控制；另一類則是車隊協同層面，如何有效地與有人駕駛車輛爭奪路權，以及如何分配車隊內的無人集卡通行權。

之前飛步科技在寧波港落地62臺自動駕駛卡車，標志著掃清了技術上的障礙。

具體來說，單車層面的挑戰，飛步科技研發了無人駕駛水平運輸系統(FabuDrive)，深度適配集卡與平板運輸車，依靠車身搭載的傳感器，與各種港口裝卸工藝進行適配，比如支持含空/重箱在內的裝卸移指令，支持與橋龍及堆高機等全設備協同作業。