飛步科技正以“科技出海”這一新模式，推動(dòng)碼頭的智能化、無(wú)人化升級(jí)。

無(wú)人駕駛港口落地再傳捷報(bào)。

技術(shù)上，無(wú)人集卡搭載端到端大模型，車隊(duì)兵分8路，獨(dú)自包下了整條超大型遠(yuǎn)洋集裝箱船舶——單次作業(yè)箱量突破5000TEU，效率不輸人工，持續(xù)刷新行業(yè)紀(jì)錄。

商業(yè)上，拿下了位于亞洲和大洋洲核心港口客戶的無(wú)人車隊(duì)訂單，成功實(shí)現(xiàn)“科技出圈出?！?/strong>。

上述突破的實(shí)現(xiàn)，都來(lái)自于飛步科技。這家總部位于杭州市西湖區(qū)的國(guó)家級(jí)專精特新“小巨人”企業(yè)，在成立初期便將“飛速進(jìn)步”的初心，融入企業(yè)名稱里。

現(xiàn)在，他們通過(guò)“AI+數(shù)據(jù)”，真正建立起“技術(shù)-商業(yè)”的正向循環(huán)。車隊(duì)落地更多的國(guó)內(nèi)和海外碼頭也是水到渠成，全球訂單紛至沓來(lái)。

真是“忽如一夜春風(fēng)來(lái)，千樹(shù)萬(wàn)樹(shù)梨花開(kāi)”。

AI大模型賦能 飛步無(wú)人車隊(duì)破解行業(yè)難題

“無(wú)人集卡這車停得不錯(cuò)，比我們司機(jī)停得都好。”

鏡頭中的無(wú)人集卡，正在與堆高機(jī)交互作業(yè)。精準(zhǔn)的一次性停車，讓一旁“強(qiáng)勢(shì)圍觀”的內(nèi)集卡司機(jī)連連感嘆。

無(wú)人集卡車隊(duì)所在的梅東碼頭，年集裝箱吞吐量已破1100萬(wàn)TEU，超級(jí)大港蔚然成型。國(guó)際航線的優(yōu)化調(diào)整，吸引更多的超大型遠(yuǎn)洋集裝箱船?？扛蹍^(qū)，超大規(guī)模多路作業(yè)因此成為“必考題”。

截至2024年年底，全球已有170余座自動(dòng)化碼頭，但行業(yè)內(nèi)從未有過(guò)8路及以上混線場(chǎng)景下的全無(wú)人化作業(yè)案例。主要原因是：

1、規(guī)模層面

遠(yuǎn)洋大船單次作業(yè)箱量通常超過(guò)3000TEU，需要配置7-8路以上的橋吊，才能覆蓋整船作業(yè)。這意味著參與作業(yè)的集卡數(shù)量將有明顯增長(zhǎng)，無(wú)人車隊(duì)與傳統(tǒng)內(nèi)外集卡的交互頻率大幅提升。同時(shí)，單次大船作業(yè)持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)，對(duì)無(wú)人車隊(duì)軟硬件系統(tǒng)的穩(wěn)定性，提出了更高要求。

2、工況層面

大型集裝箱船舶的作業(yè)要求裝卸船同步進(jìn)行。相比卸船，裝船需要考慮嵌檔、懸空等因素造車的車序控制要求，帶來(lái)的交互調(diào)度復(fù)雜程度指數(shù)級(jí)提升。

3、效率層面

遠(yuǎn)洋大船對(duì)于停泊時(shí)長(zhǎng)的要求近乎嚴(yán)苛，無(wú)人車隊(duì)循環(huán)作業(yè)效率必須向人工看齊，甚至超越。

無(wú)人集卡車隊(duì)落地梅東碼頭已超2000天，快速完成了從“能用”到“好用”的功能迭代進(jìn)化。“新質(zhì)生產(chǎn)力”成色幾何，檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)也在不斷被刷新。

2024年11月，梅東作為全球首個(gè)且唯一一個(gè)單體超千萬(wàn)級(jí)混線作業(yè)的自動(dòng)化集裝箱碼頭，首次嘗試開(kāi)展8路大規(guī)模編組作業(yè)。

彼時(shí)，飛步已完成行業(yè)內(nèi)首個(gè)端到端港口大模型的研發(fā)，并在首批無(wú)人集卡車端完成部署。無(wú)人集卡感知精度進(jìn)一步提升，變道決策也更加類人，成功完成了作業(yè)，也填補(bǔ)了行業(yè)空白。

2025年3月25日，梅東碼頭迎來(lái)“馬士基生克萊門特”號(hào)船舶停靠。該次作業(yè)累計(jì)投入無(wú)人集卡80臺(tái)，并且搭載的全部是飛步技術(shù)團(tuán)隊(duì)不斷打磨和優(yōu)化的全新一代港口大模型，采用一段式端到端方案，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)響應(yīng)速度，實(shí)現(xiàn)感知決策一體化。

作業(yè)結(jié)束后的間隙，云控平臺(tái)可視化界面里，已立刻生成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)報(bào)表，顯示單船作業(yè)箱量超5000TEU，其中裝船箱量占比接近40%，橋吊效率不輸人工作業(yè)水平。

基于端到端大模型的無(wú)人集卡，智能性與可靠性再次被驗(yàn)證。

飛步無(wú)人集卡車隊(duì)開(kāi)展8路超大船集裝箱作業(yè)

相關(guān)數(shù)據(jù)刷新行業(yè)紀(jì)錄的同時(shí)，也宣告著港口無(wú)人駕駛的落地應(yīng)用，有了全新的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)：是否具備超大型遠(yuǎn)洋船只的全天候作業(yè)能力。

“AI+數(shù)據(jù)”驅(qū)動(dòng) 數(shù)字大腦發(fā)揮產(chǎn)業(yè)價(jià)值

無(wú)人駕駛企業(yè)落地港口，從一開(kāi)始解決的就是復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)化工程難題。從2路到4路再到8路，路數(shù)乘以2倍，同一時(shí)空下的指令組合復(fù)雜度持續(xù)激增。

飛步聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO楊政博士帶隊(duì)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，如何破局？在近期的內(nèi)部溝通與外部分享環(huán)節(jié)，頻頻被提及的一個(gè)說(shuō)法是：“AI+數(shù)據(jù)”驅(qū)動(dòng)。

AI指的是算法創(chuàng)新?！斑^(guò)去行業(yè)里的算法局限在追求單車效率的最大化。大船作業(yè)路數(shù)多，短時(shí)間內(nèi)大量車涌入泊位。單車頻繁變道，客觀上會(huì)加劇擁堵。”楊政解釋道，“現(xiàn)在我們搭建的是全局算法體系，追求的是橋吊效率最大化。”

基于全局思路，飛步團(tuán)隊(duì)在車端大模型之外，同步研發(fā)了云端大模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)指令工況和實(shí)時(shí)交通流信息的智能解讀和決策。

云端大模型對(duì)傳統(tǒng)作業(yè)堵點(diǎn)的清理與打通，開(kāi)始蔓延到泊位調(diào)度、路口交互、堆場(chǎng)超車等不同場(chǎng)景。

例如，模型內(nèi)的裝船車序優(yōu)化模塊，整合碼頭全域的空間資源，通過(guò)對(duì)當(dāng)下生產(chǎn)態(tài)勢(shì)的判斷和未來(lái)交通流的預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)懸空車輛的合理分散，如同為港口水平運(yùn)輸系統(tǒng)搭建了一條“綠波帶”。

大模型扮演著“看不見(jiàn)的紅綠燈”，讓堆場(chǎng)-引橋-泊位全鏈路暢通，無(wú)人集卡在最合適的時(shí)間，出現(xiàn)在最合適的位置，最終帶來(lái)的結(jié)果就是橋吊效率提升10.2%。

人工智能前沿成果，成為客戶能夠真實(shí)感知到的數(shù)值。

飛步無(wú)人集卡車隊(duì)開(kāi)展8路超大船集裝箱混編作業(yè)

模型迭代的背后，對(duì)“數(shù)據(jù)燃料”的需求愈加強(qiáng)烈。

楊政此前已帶隊(duì)建立了全球最大規(guī)模的港口自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集，團(tuán)隊(duì)充分利用這一成果，開(kāi)展遠(yuǎn)洋集裝箱船無(wú)人化作業(yè)的仿真驗(yàn)證，已構(gòu)建近千例場(chǎng)景。

在過(guò)去，10小時(shí)起步的大船作業(yè)流程全部結(jié)束后，往往再需要耗時(shí)2-3周，人工進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與策略討論，得出路徑規(guī)劃和作業(yè)排布的優(yōu)化建議?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)平臺(tái)上線后，僅需要耗時(shí)數(shù)小時(shí)，就可以全部完成8路及以上的作業(yè)回溯或仿真推演。

艙蓋板的避讓邏輯如何設(shè)置？鎖站如何分配？決策的優(yōu)化設(shè)想，通過(guò)下一次作業(yè)完成即時(shí)驗(yàn)證，相關(guān)數(shù)據(jù)又實(shí)時(shí)傳輸進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺(tái)，形成新一輪閉環(huán)。

算法迭代周期由數(shù)周、數(shù)月，被壓縮到了天級(jí)。無(wú)人車隊(duì)主動(dòng)適應(yīng)新場(chǎng)景、應(yīng)對(duì)新變化的能力，已完全不同于以往。

數(shù)據(jù)佐證，無(wú)人車隊(duì)全場(chǎng)景提速10%，進(jìn)一步滿足了客戶對(duì)于效率提升的期待。

靠人工制定規(guī)則，靠結(jié)果扭轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)，徹底成為了歷史。新質(zhì)生產(chǎn)力的“新”，有了最佳的注解。

科技出海 無(wú)人車隊(duì)落地海外碼頭

2017年，飛步科技成立初始，面對(duì)全球港口自動(dòng)化領(lǐng)域被磁釘導(dǎo)航AGV方案壟斷的格局，傳統(tǒng)碼頭動(dòng)輒需數(shù)十億元基建改造的困境。對(duì)此，飛步科技提出“用AI重新定義港口物流”的顛覆性構(gòu)想——通過(guò)車端智能決策，取代物理軌道，讓無(wú)人車在開(kāi)放場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)自由穿行。

現(xiàn)階段，飛步建成全球最大規(guī)模的無(wú)人集卡車隊(duì)（160余臺(tái)）。單碼頭無(wú)人集卡車隊(duì)作業(yè)箱量突破9萬(wàn)TEU/月。通過(guò)對(duì)司機(jī)的替代，預(yù)計(jì)單碼頭可節(jié)省人力成本超6500萬(wàn)元/年。

當(dāng)同行還在依賴高精度地圖時(shí)，飛步科技已通過(guò)車路云協(xié)同感知，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)動(dòng)態(tài)定位。當(dāng)傳統(tǒng)方案受制于雨霧天氣時(shí)，其多模態(tài)融合算法，仍能讓無(wú)人駕駛車隊(duì)持續(xù)高效作業(yè)。

正是這些突破，讓飛步港口無(wú)人駕駛系列產(chǎn)品，入選工信部“人工智能賦能新型工業(yè)化典型應(yīng)用案例”，推動(dòng)中國(guó)方案站上全球港口智能化升級(jí)的潮頭，并吸引了更多國(guó)外港口客戶的目光。

飛步無(wú)人集卡車隊(duì)列隊(duì)中

2025年年初，飛步科技相繼中標(biāo)亞洲與大洋洲全自動(dòng)化碼頭建造與升級(jí)項(xiàng)目，成為中國(guó)首個(gè)進(jìn)入全球頂級(jí)港口供應(yīng)鏈的自動(dòng)駕駛解決方案商。

“接下來(lái)，我們要做的就是讓無(wú)人車在全球市場(chǎng)加速出圈?！睏钫嘎?，目前該公司已與一些海外發(fā)達(dá)國(guó)家港口達(dá)成合作意向，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)將覆蓋多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。

“將人力從重復(fù)勞動(dòng)中解放，是中國(guó)給智慧港口建設(shè)的最佳答案?！睏钫f(shuō)，人工智能算法帶給行業(yè)的，不僅是智能化升級(jí)的路線圖，更是一張新產(chǎn)業(yè)秩序的“入場(chǎng)券”。

飛步科技正以“科技出?！边@一新模式，推動(dòng)碼頭智能化、無(wú)人化升級(jí)，在不確定性急劇升溫的時(shí)代背景中，為港口這一優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)戰(zhàn)略資產(chǎn)增添更多定力，為國(guó)家“一帶一路”建設(shè)和新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新應(yīng)用貢獻(xiàn)力量。

歡迎通過(guò)留言，提供新聞線索，投稿可發(fā)送至hangwuzhoukan@126.com

本期編輯：Effy 審發(fā)：王禹

（點(diǎn)擊小程序卡片，查詢船東精品航線）