簽下北方最大港口，聚焦無人駕駛卡車技術的主線科技朝商業化又進一步

“要麼省錢， 要麼省事， 或者能保證安全。 ”張天雷的這句話也代表了眼下業內對無人駕駛落地條件的普遍認知。

2017 年 3 月， 從百度自動駕駛事業部離開的張天雷，

與李博、何貝共同創辦了主線科技， 聚焦港口集裝箱卡車的 L4 級自動駕駛應用。 僅僅 9 個月之後， 今天， 主線科技與天津港正式簽署《港口智慧裝備研發發展合作框架協定》， 將在天津港落地其無人駕駛集裝箱牽引卡車， 不過關於專案試運營時間， 兩方都暫時沒有公佈。

之前， 主線科技的自動駕駛卡車一直較少露面， 在本月上海汽車城主辦的中國智慧汽車大賽中， 搭載其自動駕駛系統的一汽解放 J7 才算完成了首次公開展示。 據張天雷透露， 其自動駕駛卡車使用了兩個 16 線雷射雷達， 6 個毫米波雷達， 前向共 3 個攝像頭， 後向也有根據場景而定的攝像頭配置。

主線在港口的測試車車速基本在 30km/h 左右，

需要安全員坐在駕駛艙中等待車輛接管， 如此來看， 目前階段其自動駕駛卡車可能更加接近 L3 水準。 若如之前媒體報導， 要在 2018 年 5 月實現商業化， 對這個 15 人的團隊來說， 存在的挑戰可能確實不小。

據雷鋒網瞭解， 雖然是在今天才正式舉行簽約儀式， 但主線技術入駐天津港其實已有半年時間， 最早， 團隊主要在碼頭部署了相應的資料系統， 採集運輸作業中的環境資料、駕駛資料。

雖說是限制場景， 但港口區自動駕駛卡車要實現穩定運營， 需要克服的問題並不少。 比如， 集裝箱自動駕駛牽引車載重 40 噸， 車頭 4 噸， 車高近 4 米， 帶掛總長超過 17 米， 要實現安全、精確行駛， 前期需要大量資料積累；自動駕駛汽車通常對縱向精度要求較小，

但碼頭的特定停車精度則需達到釐米級。

商用車一直是業內公認將率先落地和商業化的自動駕駛應用場景之一。 一方面， 其可替代的人力成本較高， 經濟效益引力較大；同時， 其涉及交通場景較為簡單， 相對市內乘用車， 落地難度降低不少。 據張天雷所言， 在確定港口集裝箱卡車的自動駕駛路線之前， 團隊也曾在多個領域做過大量調研， 之所以選擇這一方向入手， 一方面與眼前的技術成熟度、法規限制有關， 另外， 港口道路和外部公路路況較為接近， 如果前者可以實現流暢運營， 也可以相對容易地向外部道路遷移， 實現更廣範圍的覆蓋。

天津港位於天津海河入海口， 是北方最大的綜合性港口， ２０１６年， 天津港貨物輸送量居全球港口第 5 位，

集裝箱輸送量居全球集裝箱港口第 10 位。 根據新華社早前消息， 2017 年 1-11 月， 天津港共完成集裝箱海鐵聯運量 ３３ 萬標準箱， 累計完成集裝箱輸送量１３９５萬標準箱。 如此大的貨運量， 可以想像， 若主線科技的技術可順利實現商業化運營， 將可為其帶來極大的人力成本節約。

主線科技 CEO 張天雷為清華大學博士， 師從李德毅， 曾是清華智能車車隊隊長， 在百度無人車團隊主要負責決策規劃和控制模擬， 目前也是人工智慧學會智慧駕駛專業委員會副秘書長。 李博也同樣出自百度無人車團隊， 他曾相繼就讀於北大和蘇黎世理工視覺計算研究所， 長於三維視覺感知， 曾參與歐盟 V-Charge 自動駕駛專案和谷歌街景專案。 何貝為清華大學電子系博士， 之前曾任職於百度地圖和智慧汽車事業部， 在主線科技主要負責 3D 高精地圖與定位。 今年早些時候， 團隊也獲得了訊飛旗下基金數千萬元的天使輪投資。

12 月 27 日， 張天雷在參與雷鋒網·新智駕與雷鋒網·AI慕課學院聯合推出的自動駕駛線上課程講解時， 也提到了自動駕駛從理論、技術到產品化之間的鴻溝問題，言語中已經走出工程師技術為先的思維路線，更看重自動駕駛技術的產品化和商業化，而在這一實現過程中，持續測試、資料積累的重要性也被其一再強調。（2018 年 1 月 16 日，雷鋒網·新智駕將在美國矽谷舉辦 GAIR 矽谷智慧駕駛峰會，屆時，將有國內外多位自動駕駛行業專家到場，帶來豐富的行業乾貨分享。詳情請點擊：https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018）

談及自動駕駛商用車應用，必須要提的是被 Uber 6.8億美元收購的 Otto，2016 年 10月，其自動駕駛卡車運載 5 萬瓶百威啤酒從科羅拉多州柯林斯堡市到了 120 英里外的科泉市，被很多人稱為自動駕駛卡車首秀。不過，當時的 Otto 雖然在新聞上出盡風頭，業內也出現不少對其“趕鴨子上架”的質疑，認為其技術成熟度還沒有達到長距離上路行駛的要求。而之後，Uber 也因為其陷入與穀歌漫長的訴訟紛爭，今年下半年已經很少看到關於 Otto 技術進展的相關資訊。

自動駕駛商用車的需求顯而易見，以目前的形勢判斷，未來幾年，國內也勢必將有該領域的自動駕駛公司屹立潮頭。現在，找到各自施展餘地的各家也紛紛拋出了自己的落地時間表，接下來要面對的，就是如何與時間賽跑。

也提到了自動駕駛從理論、技術到產品化之間的鴻溝問題，言語中已經走出工程師技術為先的思維路線，更看重自動駕駛技術的產品化和商業化，而在這一實現過程中，持續測試、資料積累的重要性也被其一再強調。（2018 年 1 月 16 日，雷鋒網·新智駕將在美國矽谷舉辦 GAIR 矽谷智慧駕駛峰會，屆時，將有國內外多位自動駕駛行業專家到場，帶來豐富的行業乾貨分享。詳情請點擊：https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018）

談及自動駕駛商用車應用，必須要提的是被 Uber 6.8億美元收購的 Otto，2016 年 10月，其自動駕駛卡車運載 5 萬瓶百威啤酒從科羅拉多州柯林斯堡市到了 120 英里外的科泉市，被很多人稱為自動駕駛卡車首秀。不過，當時的 Otto 雖然在新聞上出盡風頭，業內也出現不少對其“趕鴨子上架”的質疑，認為其技術成熟度還沒有達到長距離上路行駛的要求。而之後，Uber 也因為其陷入與穀歌漫長的訴訟紛爭，今年下半年已經很少看到關於 Otto 技術進展的相關資訊。

自動駕駛商用車的需求顯而易見，以目前的形勢判斷，未來幾年，國內也勢必將有該領域的自動駕駛公司屹立潮頭。現在，找到各自施展餘地的各家也紛紛拋出了自己的落地時間表，接下來要面對的，就是如何與時間賽跑。