即便一向低调，但何晓飞教授的消息已经许久未见。他是浙江大学计算机系的知名教授，同时也是滴滴研究院的创始人、滴滴无人车的创始人以及飞步科技的创始人兼CEO。

自2017年创立飞步科技以来，何晓飞和他的团队专注于自动驾驶货运领域。2019年2月，飞步科技宣布与中国邮政和德邦物流合作，成为国内自动驾驶货运商业化领域的一颗闪亮之星。

最近，交通运输部发布了《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和运用的指导意见》，明确鼓励自动驾驶货运的落地。这让大家意识到，何晓飞教授和飞步科技似乎又有了新的进展。

港口里的自动驾驶

何晓飞教授和他的团队如今活跃于港口，利用自动驾驶技术解决实际问题。2020年12月，飞步科技与宁波舟山港集团合作，在行业内首次实现了混线工况下的自动驾驶集卡编队独立整船作业。宁波是中国最繁忙的大港城市，也是全球第一大年货物吞吐量港口，因此被称为“宇宙第一港”。

在宁波舟山港，飞步科技为宁波舟山港集团打造了L4级自动驾驶集卡。不过，目前仍不是完全无人化的方案，而是更复杂的混线工况，需要与人工集卡协同作业，覆盖近200种实际作业工况。

早在2020年5月，L4级自动驾驶集卡就已经在中国最大的集装箱船“现代阿尔赫西拉斯”号靠港后，与人工集卡共同完成装卸船作业。这一人机协作的里程碑标志着中国的智慧码头和智慧港口在自动驾驶商用方面迈出了重要一步。

港口自动驾驶商用的挑战

尽管港口环境相对封闭，看似自动驾驶可以轻松实现，但实际上仍面临不少挑战：

1. 无保护路口：港区内道路通常没有交通信号灯控制，每个路口都处于无保护状态。自动驾驶集卡需要应对繁忙的卡口、引桥口等地带，这极大地考验了感知能力和行为预测能力。

2. 厘米级精度：在桥吊下装卸集装箱时，集卡的对位精度要求在5厘米以内。然而在恶劣天气条件下，如七级大风，吊具的偏移可能会超过0.5米，这对自动驾驶集卡提出了更高的要求。

3. 日常长尾问题：除了基本的驾驶任务，自动驾驶集卡还需要应对各种日常问题，如桥吊遮挡道路、逆行作业车辆、人工驾驶内集卡、作业人员和不规则障碍物等。

飞步科技的解决方案

在交通部发布的指导意见中，智慧港口是其中的重要内容。飞步科技不仅在自动驾驶集卡方面取得了突破，还在混线作业方面展示了重要的技术能力。

飞步科技透露，从第一台港口集卡上路测试到形成作业能力，他们用了半年时间进行紧密的研发和论证。之后，又用一个月的时间完成了从12台新集卡到梅山港的批量部署。除了可见的自动驾驶集卡，飞步科技还有看不见的云端系统和平台，自主研发的智能云控平台对智能集卡车队进行调度管理，整合多源数据，并具备完善的监控管理、故障诊断、远程指令控制和运营大数据分析等功能。

例如，在引桥口被桥吊遮挡时，自动驾驶集卡可以利用云端信息自主完成从桥吊后大梁绕行上下泊位和桥吊间的穿插，从而灵活安排船舶计划，大大提高泊位利用率。通过车云一体化，自动驾驶集卡已经进行了29次作业，累计运输了2079标准箱，接近人工集卡的作业效率。

未来，飞步科技计划通过优化车端智能作业算法、搭建路端感知设备，并在云端智能系统的全局调度优化下，打造能够在真实、混线工况环境下高效作业的L4级自动驾驶运输方案。下一步，飞步科技将依托内集卡水平运输项目的经验，重点研发外集卡在码头间水平运输跨运的运营策略，逐步实现自动化运输链路的优化。

结语

创办三年后，飞步科技的重点落地场景将是港口和码头。在AI时代的背景下，何晓飞教授正从风吹日晒的码头，推动自动驾驶技术迈向更加广阔的天地。