西井科技章嵘:聚焦智慧港口,AI公司的“另类”商业化路径

巫盼 3周前 (09-04)

港口的AI生意要怎么做?

港口码头,曾上演过许多惆怅万千的离别故事,如今则是全球物流的主要承载中心。

从传统码头过渡到自动化码头,也已经有了30年的历史,不过国内的自动化码头仍处于起步阶段。数据显示,截至2019年3月,内地仅有厦门港远海、青岛港、上海港洋山四期3个自动化码头。

随着吞吐量逐年上升,国内港口运营商也在迫切寻求自动化乃至智能化的港口改造方案,AI初创公司西井科技便是从这个需求切入。

在世界人工智能大会召开期间,西井科技对外展示了首辆全时无人驾驶电动重卡量产车,镁客网也采访到了他们的COO章嵘,章嵘和我们分享了AI公司将技术落地到场景的一些经验和心得。

西井科技章嵘:聚焦智慧港口,AI公司的“另类”商业化路径

图 | 西井科技COO章嵘

始于芯片和算法,做港口的无人驾驶

西井科技成立于2016年年初,最开始从芯片和算法切入,去年2月,其嵌入式“片上学习”AI芯片DeepWell一次性成功流片。不过,和多数AI芯片公司路径不同的是,西井科技在埋头搞研发的同时,迅速将眼光瞄准了传统的制造业。

“我们虽然选择AI芯片作为起点,但AI初创公司还是需要把技术和实际的场景做结合,有自己的落脚点。”

章嵘表示,他们当时对传统制造业做了大量的调研,结合市场需求和西井的技术特性,选定了港口作为切入点。

基于自研的算法和芯片,以计算机视觉技术为依托,西井科技最早落地的产品是一个帮助港口理货自动化的智慧理货系统。

之后在和港口客户的持续沟通中,西井科技对港口的智能化认知也到了新的阶段。

“我们发现要打造一个完全无人的港口,必须要优化运输环节,所以自动驾驶在港区是一个刚需。举个例子,港口的集卡通常需要24小时运行,如果按照每辆车需要三到四个驾驶员、一个中型的码头需要两百辆车来算,港区需要大量的驾驶员,但现在很多人不愿意从事这部分工作,港口也缺乏相应的劳动力,我们看到了这些痛点。”

基于港口客户的需求,西井科技在2016年年底成立了自动驾驶团队,为深入港口场景做更全面的准备。

全球首辆全时无人驾驶电动重卡量产车正式亮相

去年9月,西井科技发布了自研的全球首款全时无人驾驶电动重卡Q-Truck该车采用无驾驶室整车设计,搭载了视觉摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多套工业级传感器,可以精确辨识周边环境,实现高精度车辆定位、局部路径规划等等。另外,除自主行驶之外,Q-Truck还能自主探测集装箱,并完成厘米级精度的抓箱、跨箱和放箱。

章嵘透露,经过一段时间的技术测试、生产线适配,西井科技已经量产了一个车队的Q-Truck。他表示,“产品落地的过程中,也一直在反哺我们的技术开发。比如做量产准备的同时,我们的车也在港口现场实际作业,根据实际落地反馈的问题调整量产车的设计,让它出厂时达到最好的效果。”

西井科技章嵘:聚焦智慧港口,AI公司的“另类”商业化路径

在刚刚结束的世界人工智能大会上,西井科技也展出了这款无人驾驶电动重卡Q-Truck量产车。

不过,自动驾驶量产车只是智慧港口的“冰山一角”。

西井科技的全局化智慧港口整体解决方案涵盖了集装箱从岸桥、场桥到闸口的物流链智能识别、无人自主驾驶跨运车、无人驾驶新能源集卡、堆场管理等,还包括对港口机械的智能化改造,比如轮胎吊、智能防撞、大车纠偏等等。

从这个角度再去看西井科技的无人驾驶业务,可以说是另辟蹊径。首先,他们并不是从自动驾驶切入到港口的场景,而是基于早期落地产品挖掘的业务需求去开发自动驾驶产品。其次,在这个过程中,落地产品不断反哺技术的迭代更新,最终打造出以技术为核心的全局方案。

目前,海内外合计有38个码头使用了西井科技的智慧港口方案。港口之外,西井科技也在探索智慧矿区场景,并于去年和国内大型矿业上市公司西藏珠峰达成合作,联合打造“一带一路”上的全球首个全局化人工智能智慧矿场。

谈商业化经验:深挖业务,建立行业口碑

智慧港口、智慧矿场等落地场景背后的最大功臣非西井科技的芯片和算法莫属,目前,他们还自主研发了Orwell云端一体化AI加速硬件平台,其AI加速芯片功耗比仅为普通显卡的五分之一,并且成本更低,支持Tensorflow,Caffe等开源框架下开发的模型训练,在边缘端和终端场景下有很好的效能优势。

除了前端、边缘计算外,Orwell人工智能加速硬件也可应用于数据中心服务器。在世界人工智能大会期间,西井科技官宣了和中立云厂商UCloud的合作,双方将构建一套从云端训练、测试、调优,到利用融合接入的边缘智能网关进行远程部署、边缘计算、反馈强化训练的AI计算生态闭环。

西井科技章嵘:聚焦智慧港口,AI公司的“另类”商业化路径

章嵘提到,这款产品的目标是给AI创业者提供更经济、更高效的云端AI算力解决方案,让他们更低成本地获得AI训练、测试、部署、边缘计算的能力。

最后,他总结了西井科技在技术商业化上的经验,无外乎两点:对于TOB客户或者大的场景,一是要做到深挖、理解业务;二是要专注,建立好行业口碑。

“和大型客户的沟通是建立信任的过程,我们通过产品的落地效果,反哺技术开发,找到客户真正需要的,然后从技术端解决这些问题,这种情况下技术才有价值。最终,通过对客户业务的理解来帮助我们建立行业口碑,从而越来越快地推动业务的规模化。”

确实,从公司成立之初就坚持技术和市场两手抓,也让西井科技能够更快地找到技术、产品和市场化之间的平衡。目前,西井科技正进入规模化无人车量产的发展阶段,他们内部的创研院团队,也在努力发掘新的应用场景。

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