集装箱|用真正的无人驾驶集卡，定义港口数智化转型的商业价值( 二 ) 人工智能

但是，在港口深耕过程中，西井科技意识到港口内的水平运输正面临着许多困境。
作为贸易大国，中国进出口需求强劲。根据交通运输部数据，2021年1月—4月，全国港口完成货物吞吐量489727万吨，同比增长16.6%；完成集装箱量8953万TEU(Twenty-feet Equivalent Unit，集装箱国际计量单位)，同比增长18.1%。
西井科技发现，吞吐量大的港口的集卡通常需要24小时运行，港区需要大量有经验的驾驶员，很多港口的人工成本占到了整体成本的70%。相关报告也显示，截止2019年，在我国100万TEU吞吐量以上的集装箱码头，共配置了6000-8000辆内集卡，拥有约1.5万-2万名内集卡司机。
目前，中国港口内集卡司机成本（含工资和社保）平均每年约15万-20万元，并且逐年上涨。按此标准计算，我国大中型集装箱码头每年用于内集卡司机的人工成本大概在22亿-40亿元。这样，每辆自动驾驶集卡将至少节省人力成本45万元/年。
其次，港口内集卡司机需要至少A2等级以上的驾驶证，外加若干年安全驾驶经验，是技术要求较高的职业。但内集卡司机较长途运输司机收入低，加之行业竞争压力大，外部环境稍微有一些变动，比如新冠疫情，内集卡司机就可能出现歇业的情况。因此，内集卡司机这一两年来一直处于人手短缺的状态。
对于港口企业来说，除了人工成本，必须面临人员短缺难招聘的情况，管理成本也随之进一步提升。
如何在吞吐量上涨的情况下，把成本降下来的同时，还能解决人力短缺的问题，对于港口集装箱运输来说是一个亟待解决的重要难题。
西井科技CEO谭黎敏曾表示，“港口生产中最大的痛点来自港区水平运输，也就是港口内集卡这部分人力开销和劳动力断层问题。”
捕捉到这一行业痛点后，西井科技在码头前线测试的过程中意识到，只有完全不留驾驶位，才能真正“解放”一线员工的辛苦，保障叠加的人员安全并节约成本。
于是，完全取消Q-Truck的人类驾驶室的想法，在西井科技的产品规划中悄然生根。
辰韬资本智驾基金合伙人萧伊婷曾表示：“所有无人驾驶公司的落地速度其实都是决定于甲方有多痛，无论科技再酷炫，如果甲方不存在痛点，采用的几率几乎为零。”
显然，西井科技也很早就懂得了这个道理。
2018年1月，西井科技在珠海港完成全球港区作业无人集卡第一箱。彼时的集卡虽然还保留着驾驶室，但实际运行时驾驶室已做到空无一人，车辆自主按照既定程序完成从堆场到安桥装卸箱全流程。
2018年9月，西井科技Qomolo自动驾驶品牌正式发布，“无驾驶室、纯电动”的全时无人驾驶新能源重卡Q-Truck概念车面世，这个“无人”的自动驾驶新物种让行业看到了新的产品定义。
完全取消人类驾驶室，优点远不止节省人力成本除了节约人力成本外，西井科技Q-Truck还能提供全方为AI能力，帮助港口智能化升级，实现降本增效。
西井科技自主研发的车队管理系统FMS（Fleet Management System），更可在港口场景中对车队进行信息化的有效管理，进行一对一的任务配对，减少车辆空驶率；实时定位监控，掌握车辆以及货物情况。
车队系统能同时管理多辆无人集卡，甚至实现无人驾驶和有人驾驶车辆之间的混行运营，这是一般做单车智能的自动驾驶公司所不具备的。
遭遇不寻常交通状况或恶劣气候，Q-Truck远控系统也能实现人工接管，通过场内通讯系统，对车辆进行紧急停车等远程控制。
针对不同的应用场景，西井科技也研发了Q-simulation场景快速仿真系统，快速搭建一套仿真平台，为用户真实模拟使用状态，并籍此为用户的场景设计。