编者按：2022年5月31日，由盖世汽车主办的2022商用车自动驾驶-云论坛如期举行。北京斯年智驾科技有限公司CEO何贝受邀出席并发表《物流重卡无人驾驶的商业化落地》的主题演讲。盖世汽车根据演讲整理成文，以分享读者。

当前社会环境对物流重卡自动驾驶提出了较为旺盛的需求，主要体现在以下几个方面。第一是人类驾驶员驾驶对汽车安全性提出了挑战。第二是绿色化、智能化、无碳化、零碳码头、碳中和、碳达峰、一带一路新基建，都和物流重卡相关，商用车自动驾驶成为了中国发展政治、文化、经济的重要条件。第三是人口红利的消失，物流场景环境恶劣，面对着招人难招人贵的问题。第四是降本增效，因为效率是未来提升进一步积极发展的关键。

 

 

实现自动驾驶迫在眉睫 面对挑战也十分严峻

当前实现商用车场景自动驾驶，何贝认为需要满足三个条件：第一是场景封闭可控；第二是产品标准化；第三希望客户能有比较高的认知程度。干线物流已经成为了商用车自动驾驶发展的未来，在政策法规、技术、产品标准化上需要继续提升。当前渐进式的L4路线，通过延展性来发力突破技术，突破市场的天花板。

当前实现商用车自动驾驶商业化落地也面临了诸多挑战：

第一是成本高，搭载自动驾驶技术的商用车动辄几百万，对业主方来说，它决策的链条和难度都会变得道阻且长。第二是认知偏差，供应商不知道客户会怎么用设备，供应商也不知道商用车的使用场景是什么。所以只有深耕场景，接触运营，拿到真实的场景和数据，才有可能带来整个商用车的商业化落地。

细化运营模式 斯年智驾的全盘规划

截至去年底，斯年智驾港口场景运营车辆已超过数十辆，初具规模，累计作业近百万TEU，实际运营里程110万公里，且在持续扩张中。

因此，对深耕港口场景的斯年智驾认为，当前商用车在绿色化、智能化、用工难、用工荒、智能化、协同效率的驱动下，实现自动驾驶有百利而无一害。而且随着油价越来越贵，电费越来越便宜，无人驾驶的提升，自动驾驶商用车的利润率的差额会越来越大。

在商业模式上，斯年智驾也走出了自己的路。CEO何贝率领斯年智驾开创了销售+运营协同模式，实现飞轮式数据闭环。

2021年6月，斯年智驾与宁波大榭招商码头签署了全球首个L4级别无人驾驶商业化运营付费协议，成功拿下全球首个港口商业化运营订单，并于8月在唐山港快速复制落地。据悉，2022年5月，斯年智驾已与珠海港高栏码头签署第三个港口无人驾驶商业化运营订单。

 

 

预计到2023年，斯年智驾就会从之前的代运营模式切换到技术服务的模式。在代运营模式里面更多是属于少量的样板，但是可能会达到样板间数据积累场景完成试运营。而在之后的模式，能够被港口和运输公司大规模的接受和认可，从而形成大规模的推广，会产生合资运营、独立运营、分润等多种商业模式。行业体量将会产生急速的飞升和跨越。

探索技术路径 斯年智驾的全栈思考

在技术路径上，斯年智驾采用的是激光+相机+毫米波+超声波融合方案保证感知冗余，可满足港口各种工况的感知。自研的层级式特征融合网络则能保证障碍物100%召回，99.7%准确，在自研智能硬件上计算速度可达32fps，有效提高系统稳定性。

与此同时，多重融合定位及精确停位系统可保证斯年智驾自动集卡±5cm定位精度和±2cm停位精度。独创的云控平台也可支持路网和运输设备的智能调度，支持数百辆无人运输车辆的实时仿真，并进行远程监测和控制。

此外，相较于其他供应商，斯年智驾的无人驾驶系统还能适配装卸船、空箱场地等工况，支持轮胎吊、轨道吊和堆高机的协同作业，在多个有人无人混行的码头完成常态化无人水平运输。

当前斯年智驾采取车端-路断-云端协同的方式进行技术布局，其既不会只用车端，也不会只用路端和云端。何贝认为，所谓结合，一定是单车为主，因为单车有限，有限基本上不会遇到断网，会遇到一些延时丢包的问题，所以它的安全性是最高的。而云端和路断是冷却弥补好单车端视野的不够，就是它的格局不够，所以需要云端和路端基于5G网络和车联网，对整个无人驾驶进行协同和提升。

斯年智驾正在谋局4.0的框架，从车端与云端两方面发力，车端主要是围绕传感器、计算平台、冗余，包括远程遥控来展开。在软件方面布局中间件、感知、决策、规划、定位等算法，应用、驱动、记图等等。云端比如与使用方相关，包括调度、运营、监控等等。

在感知方面，斯年智驾也独有妙招。首先车道间的避障很简单，能不能稍微错一点点做车道间的避障。头车跟挂是分开的，怎么做一些开放区的搜索和绕行，怎么倒车，怎么泊车，怎么实现这些复杂的规划和决策是其关键。二是控制精度，我们能达到业界领先5公分的精度，纵向而言，如何能够防止流坡、自动称重、自行识别参数、适配国内绝大多数的车型。

提升整个调度的速度，完成大数据闭环和小数据闭环，包括我们的AI扩容件，包括自动驾驶的训练和迭代框架，这些都是属于斯年智驾的技术壁垒和一些技术核心。

深耕场景 踏入星辰大海

 

 

未来，商用车自动驾驶落地既有确定性也有跳帧，这需要脚踏实地，深耕场景和业务，通过脚踏实地的把无人驾驶落地商业化，带给所有用户。