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　　近日，第七届世界智能大会智能交通高峰论坛在天津举行。华为公路水运口岸智慧化军团CTO岳坤受邀出席并发表《携手创新，自动驾驶技术助力智慧港口建设》主题演讲，分享了华为在智慧港口自动驾驶领域的最新洞察与实践。　

       演讲全文如下
 

　　女士们、先生们，大家下午好！
 

　　我是华为公司岳坤，我今天演讲的题目是“携手创新，自动驾驶技术助力智慧港口建设”。
 

　　在过去半年多，天津港第二集装箱码头在国内外获得了很高的知名度，很多国内外政府官员、行业专家和新闻媒体的朋友们，亲自到现场看过以后，基本上都得出一个结论，这个码头已经看不到传统码头那么多人了，人工智能改善人的工作环境已经在天津港得到实现。作为天津港数字化转型中的一个缩影，这个全球闻名的自动化码头都有哪些过人之处？首先让我们来看一组数据：
 

　　01 全无人水平运输，缓解集卡司机招工难
 

　　02 76辆车满负荷常态化运营超18个月
 

　　03 行驶百万公里，接管率低于1‰
 

　　04 集装箱倒运环节减少50%
 

　　05 作业效率达到39自然箱/小时
 

　　这一组数据的背后充分说明：这是一个高效生产、全天候运营的自动化码头。这个码头应用了很多新的技术，如5G、人工智能、自动驾驶等等，但这不是一个用来参观的演示示范区，而是一个高效运营的生产场所。换句话说，人工智能在这个码头是用来用的，不是用来看的。
 

　　华为非常荣幸从2020年开始参与该码头的设计规划实施和运营的过程，华为和很多合作伙伴一起提供了部分产品与解决方案，最终协助天津港客户打造了新一代自动化码头。作为亲历者之一，我们就如何把人工智能等新技术应用到自动化码头分享如下四个观点：
 

　　第一个观点
 

　　我们认为，在应用人工智能技术打造的自动化码头中要坚定地落实三个解耦。
 

　　我们知道，自动化码头不是一个新的概念，第一个自动化码头在1993年鹿特丹就已经实现了，但过去的30年发展并不快，其中一个原因是，之前的自动化码头强调的是机械自动化，不是人工智能自动化，天津港有一个观点是，现在的自动化码头是自动化码头2.0，即应用了5G、人工智能等大量ICT技术的自动化码头。当然我们也不是说之前的自动化码头都不好，应该说之前的很多自动化码头建设的时间较早，他们也做了当时的历史条件的最佳技术选择，比如当时没有5G，就只能用4G和3G，所以也没有问题。但除了技术条件的限制以外，我们发现，机械自动化供应商的强捆绑在一定程度上也制约了这个行业成本的降低和规模化发展。如在之前的很多自动化码头中，自动驾驶的车和车队管理系统是一个供应商提供的，只要是用的这个供应商的车队管理系统，在相当长的一段时间内，如10-15年，都必须用这个供应商的车。但我们也知道，很多技术是应用了摩尔定律的，每18个月成本减低一半，性能提升一倍。如果因为你用了某公司一套自动化系统，而要求你在10-15年后用8折的价格去购买10年前甚至更早的产品和方案，这个需求和供给的性价比GAP可想而知，所以后来很多客户就不再买了。
 

　　所以在华为和天津港合作的自动化码头中，在天津港的统一指导下，整个方案成功地实现了“云端与车辆解耦”、“自动驾驶与车辆的解耦”和“自动驾驶软硬件的解耦”这三个解耦，使得整个自动化码头占比很高的自动驾驶车队的成本得到了大幅度降低，而且我们相信，随着技术的进步和规模效应，成本会有进一步降低的空间。当然这三个解耦也给客户增加了工作量，客户需要去协调各个供应商接口和调测，但我们天津港的客户“把复杂留给了自己，最终收获了最佳的性价比”，我想这是我们在应用人工智能等新技术到自动化码头应该学习和借鉴的。
 

　　第二个观点
 

　　车队管理系统是在有限区域内交通组织优化的最难试验场。
 

　　华为在和天津港合作的自动化项目中，我们承担了车队管理系统的职责，整个过程应该说是多次推倒重来。我们的研发团队最初收到需求的时候考虑得比较简单，车队管理不就是从A到B，把车排序好，给智能车下发起点和终点，车按照导航走就行了？但是很快，当我们发现车的数量变多，比如超过30辆，超过50辆车的时候，如果所有的智能车都收到了一个从A到B的指令，在码头这样一个狭窄的通道中，一定会出现各种情况的拥堵，甚至是死锁。死锁就是陷入死循环，所有车都挤在一起了，很多做过自动驾驶系统的业界同仁应该理解这个概念。所以我们又调动了华为2012实验室的交通组织工程专家，对于整个码头的交通流进行了组织优化，我们开发了全局路径优化算法，从全局效率的角度去看问题，即有的车直接走，有的车从左走，有的车从右走，有的车绕一圈再转到目的地，通过这样的方式，使得整个码头堆场不会出现拥堵的情况。但后来我们又发现，一方面不能拥堵，但另一方面也不能在作业资源最稀缺的岸桥下没有车或者货等车而影响作业效率，于是在客户的指导下，我们的系统需要提供虚拟停车区，即在作业的时候，让车先去岸桥旁边的虚拟停车区等候，岸桥下的车每走一辆，虚拟停车区就上一辆。但问题是这个虚拟停车区最好是在船头或者船尾的位置，但我们知道每个码头每天都有各种不同长度的船舶靠泊，每天的船头和船尾都是不一样的，使得每次的虚拟停车场的位置是动态的，于是我们客户给我们提出了，这个车队管理系统必须支持动态虚拟停车场，这相当于要把高清地图做成动态的。做过高清地图开发的都知道，这有多难？但我们的团队最终实现了。这里的两个需求，一个全局路径优化，一个动态虚拟停车场，我们软件重构了至少两次；有人说，为什么不一次性把事情做好，我想说，新的技术引入，客户和我们都是在摸着石头过河，要想做好，就必须有不断否定自己，不断重构自己的决心。
 

　　第三个观点
 

　　车队管理系统是生产要素重整合和建立新的生产关系的核心载体。
 

　　首先声明一下，这个观点不是华为原创，这个观点是上海海事大学宓为建教授的原创并得到宓教授的授权。我们前几天和宓教授在一起做一个访谈的时候，教授说：现在的自动化码头最核心的问题不是技术带来的生产力的提高，而是因为生产力提高了，原来短缺的资源不再短缺了带来的生产要素重组和生产关系重构。以自动化码头为例，原来短缺的是车和司机，现在不短缺了，但我们可能需要考虑的是路，锁站或者其他装备或者资源的短缺，如何有效地把这些新的生产要素按照新的配比组织起来，就是新的生产关系的重构。车队管理系统对接各类生产要素，只有有效地根据新技术带来的生产力的提升对各类生产要素按照合适的配比进行整合，才能形成新的有竞争力的生产关系。
 

　　第四个观点
 

　　基于云原生的车队管理系统，让无限趋近于全混行成为可能。
 

　　我去年有一个演讲，提到了有限混行和混行的问题。很多业界同行一直在纠结这个问题，今天借用这个大会，我们也重新表达一下华为对于自动化码头混行方面的观点。我们认为：由于码头场地等方面的原因，混行是必须的。华为的水平运输解决方案将支持混行。但没有任何限制的全混行还有很多制约，但无限接近于全混行将是我们积极追求的目标。我们也已经在客户的指导下，在多个码头开始的接近全混行的方案验证的实施，目前来看效果完全可以达到客户的预期。另外一点，混行的前提是各个系统数据的打通和整合。在这里我们通过多年的数字化转型和数据整合拉通的实践来看，我们建议行业内都基于云原生的技术来部署水平运输的各项系统。云原生的好处我就不再赘述，但一旦采用了云原生的技术，如果系统之间的数据再拉不通，那就不是技术问题而是意愿问题了。
 

　　在这里，我们也呼吁行业内的各位同仁能够从整体行业推动出发，聚焦做好自己最擅长的领域，互联互通，开放解耦，基于云原生实现无限趋近全混行的自动化码头水平运输。最后：让我们“携手创新，推动自动驾驶技术助力智慧港口建设”。谢谢！