用 CEO 谭黎敏的话说，西井科技并不是一个原生的自动驾驶公司。成立于 2015 年 5 月的西井最初的核心业务是 AI 芯片，曾在 2017 年流片深度学习类脑芯片 deepwell ，聚焦的应用领域包括医疗、无人机等。随着自动驾驶技术的应用层面逐渐打开，最近一年来，公司开始在这一领域深扎，招聘页面也基本被汽车电子、自动驾驶、计算机视觉等职位占满。

2018 年一开始，西井就完成了两个重要的自动驾驶落地方案，1月 14 日，公司与上海振华重工联合推出的自动驾驶集装箱跨运车进行了公开测试，1月 23 日，在珠海国际货柜码头，其自动驾驶集装箱卡车又成功落地。

西井在珠海国际货柜码头的自动驾驶集装箱卡车

从底层技术到应用

在自动驾驶乘用车方面，虽然很多汽车厂商与科技公司都纷纷推出了自己的测试车型，并在积极进行路测里程积累，但因为涉及的开放道路场景复杂，就其可抵达的智能程度以及可实现的大范围落地时间，很多人的预期仍然相对保守。

商用车的前景则要乐观许多。一方面，如港口、矿区、高速公路等，车辆行驶和作业环境较为简单，自动驾驶的决策、控制也相对容易，更易达成所需要的技术成熟度；更重要的是，驾驶员成本一直占据商用车运营成本的重要部分，以港口货运车为例，仅人力成本就占去了总成本的六成，再加上工程车的安全操作等因素，自动驾驶需求最明确和迫切，也最可行的，毫无疑问是在商用车领域。

与振华重工合作的自动驾驶跨运车

2016 年中，西井推出了自主研发的智慧港口系统 WellOcean，其通过对集装箱箱号、箱型等关键因素进行视觉识别，可替代以往的人工作业，进行更高效率的智能理货，由此大幅度缩减劳动力成本。该系统最早在宁波大榭招商码头进行了试水，如今在青岛、大连、宁波、上海、烟台、广西等地的多个港口都有 WellOcean 的运行加持，这为西井带来了第一批营收。

也是从这一应用场景出发，在与客户深入接触，明确其在自动驾驶方面的需求之后，西井在 2016 年底成立了单独的自动驾驶团队，聚焦于港口自动驾驶商用车解决方案。

张波博士也正是在这一时期加入。早在 2007 年，张博士就曾在法国国家实验室参与欧洲航天航空局的登月车研发，长于视觉识别，由他带队的自动驾驶部门从起初的三四人逐步成长到如今 20 人左右的规模。

港区自动驾驶

跨运车是在港口前沿与堆场之间进行集装箱搬运与堆放的机械设备，一般高 10 多米，有 6 -8个车轮，驾驶室在车辆最上面。因为自身构造对灵活性的限制，车辆在作业过程中对精准度要求较高，必须达到厘米级。

另一方面，集装箱卡车车头加车身总长将近 18 米，制动与转弯难度都要比乘用车高出许多，比如转弯时经常存在重心偏移和视线死角问题。同时，自动驾驶集卡还要与港口桥吊配合，进行集装箱抓取的龙门吊下车道线宽 2.52 米，而集卡的车宽就有 2.5 米。

此外，港口区虽是限制环境，但集装箱装卸灵活，也意味着道路轨迹可能面临经常性的变更，这些都是港口区自动驾驶需要解决的重要问题。

“比如园区车，它对停车精度没有明确的限制：必须要停在一个什么范围，但作业车不是单体，在港口会有大型的龙门吊它的箱子，必须要走到很精准的位置，必须达到厘米级定位，吊具才正好抓到箱子。”工程作业，一毫的偏差就可能埋下安全隐患。

在车辆决策控制上，上述问题更多依赖传感器的冗余机制，在珠海港口的集装箱卡车上，团队用了两个 16 线的 Velodyne 激光雷达，一个摄像头，一个毫米波雷达。在跨运车上，则需要更复杂的配置。

据谭黎敏介绍，因为港区的特殊自然环境，在进行传感器配置时，团队曾经跟国内的激光雷达厂商提出在激光雷达上面直接浇水测试，而港口经常出现的盐雾也为其设备养护提出了更高要求。

目前，西井在珠海港口的自动驾驶集卡方案成本在数万美元左右，而跨运车因为所需要的冗余配置更高，成本则在几十万元。当然，对于任何一家自动驾驶公司而言，眼下的方案成本都会在之后的技术迭代与量产之后得到压缩，这与公司的技术发展进度有关，也与传感器市场价格等因素有关。

“一下跳到了产品端”

从最早专注于底层芯片，到如今提供从车辆底层改造，传感器融合，到上层处理单元的全栈自动驾驶解决方案，谭黎敏形容整个团队是“一下跳到了产品端”。这个路线其实是公司从创办之初便定下的，即“通过嵌入式处理器进入各种应用领域”。

“各个场景对底层算法的要求不同，做 AI 处理器不可能做一个通用处理器，今后的 AI 公司不是以技术来区分，而是以行业来区分。”谭黎敏解释道。而正在迎来爆发式发展的自动驾驶则成了他们率先切入的领域。

2017 年 9 月，西井和振华重工确定合作之后，在上海郊区搭建了一个码头集装箱的模拟测试场地，并在三个月之后完成了自动驾驶方案定制。今年一月份的两次公开测试中，自动驾驶跨运车还有安全员在驾驶员位置上进行车辆监控，之后的自动驾驶集卡则已经是真正意义上的自动驾驶。

但一辆车显然远远不足以支撑一个码头的日常作业，这也指向了团队在 2018 年的主要规划，即投入更多车辆，进行车队运营，争取在年底正式商业化。谭黎敏向新智驾透露，今年年中，与振华合作的自动驾驶跨运车将有 4 辆进入日常测试。

另外，西井所提及的全套解决方案不仅限于自动驾驶，还包括整个码头的调度和作业系统，这取决于码头的特殊作业环境，也是基于西井早期在智能理货系统业务方面的积累。

“就是什么船过来，把箱子卸下来，放在什么地方，安排谁去装这个箱子，我们会跟顶层系统做一个交互，这也是港口自动驾驶商用车和乘用车不太一样的地方。乘用车只是一个单体，不需要去被调度，这里必须要去调度，而且要跟别的设备交互，告诉它到哪个设备取箱子。”

就自动驾驶集卡而言，按照平常的要求，一个桥吊要配备 5 辆卡车，一个码头则有 10-20 多个桥吊，各个区域的协调配合必须纳入重要考虑范围之内。

2016 年 5月，西井获得了复星同浩的数千万 A 轮投资，这之前公司还曾分别拿过千万级的 Pre-A 轮和数百万的天使投资。与自动驾驶行业动辄数亿美元的融资量级相比，正处于小步快跑阶段的西井，无论在资金还是人员上，都必须更加集约。如今，这个近 60 人的团队，底层应用部门和自动驾驶部门双线作战，相互配合，正试图以港口区自动驾驶方案为起点，逐步打通更多垂直场景应用。