人工智能

西井科技:全局化人工智能行业解决方案提供商

人工智能如何融入传统港口?

2018年12月28日
  • 人工智能

2015年成立的西井科技以类脑芯片研发起家,随后把相关人工智能技术应用至商业细分领域。在应用场景选择上,西井科技偏向标准化程度高,且能在场景中创造更多价值的生产型行业。从供给角度看,人工智能技术能够切实帮助企业提高整体作业效率,降低人力成本。最终西井科技将港口作为第一个商业应用场景,以人工智能集装箱理货为切入点,为港口客户提供全栈式智能港口解决方案。

人力成本高、工作危险系数大是困扰港口运营方的两大难题。

一方面,大型港口人员冗杂,人力成本居高不下。除去大量理货员,港区内不间断跨运、调动集装箱,需要卡车司机三班倒工作,年吞吐量达300万集装箱的港口大约需要数百位司机和理货员,光司机人力成本就可达上亿。

另一方面,港区内都是标准化的重人力工作,不仅存在安全风险,而且单纯增加人力成本投入难以提升效率。以理货环节为例,集装箱编码结构相同但形式各不一样,如果不依靠智能化手段,则需要人工依次肉眼识别,并输入集装箱信息至港口TOS系统中,再进行人工复核;另外,在桥吊区域进行理货时,理货员需要站在危险位置查看集装箱装卸,不仅效率低下,人员安全也无法保障。

西井科技把图像识别技术应用于全天候工作的智能理货系统,安装在桥吊和跨运设备上的摄像头有效距离在20米左右,目前已经实现集装箱信息、损耗、规范化作业动作等全识别。这套系统可以对接港口管理系统,做到全自动装卸货。

此外,根据港口客户对水平运输的智能化需求,西井科技在2016年12月组建了无人驾驶团队。作为全球最早落地行业应用的自动驾驶团队,西井科技凭借类脑人工智能底层硬件与算法及应用的优势,无磁钉零基建,多传感器融合定位,无缝对接TOS及ECS系统,减少港区内物流95%的人力成本,同时比司机驾驶更高效、更安全。

理货之后的搬运环节流程更为复杂。想要提高码头作业效率,集装箱理货、任务调度、分配以及卡车无人驾驶,每一个单项拿出来都具有很大的技术难点,但今天的西井科技已经取得突破,不仅自主研发无人集卡感知、决策、控制方案,并通过多年在港口作业流程的经验积累,正式将无人驾驶推向产品阶段。目前,西井科技协助全球港机龙头振华重工开发的全球首辆人工智能港口集装箱跨运车(AI Straddle Carrier)已经进入市场销售阶段,并已成功获得第一个商业订单。

2018年9月13日,西井科技发布全球首款真正意义的全时无人驾驶电动重卡 Q-Truck,该车即将实现量产。Q-Truck创新性地取消了驾驶舱的设定,大幅降低了整车的硬件制造成本,并采用线控控制系统,控制性能和操作简易程度都优于传统卡车,可应用于港口、物流园区、矿场、高速等多场景。

根据西井科技已有的20多个港口用户的不完全数据统计,其全局化人工智能解决方案可以帮助港口提升300%的作业效率,并降低80%的成本,目前已在沿海码头、海关保税区等多个集装箱物流场景下进行使用。

在全局化人工智能港口领域积累了丰富的成功经验后,西井科技经过了长时间的调研,决定踏入第二个人工智能全局解决方案场景:智慧矿场。

目前,西井科技已与中国最大的铅锌矿企业之一——西藏珠峰达成战略合作,并收获了首个自动驾驶矿车订单,双方未来将携手打造中国矿业首个全局化人工智能智慧矿场。

未来,双方考虑从无人驾驶运输、矿场智慧监管、无人采掘等三个领域着手,由西井科技提供软硬件全栈解决方案,联手打造矿场新能源人工智能无人转运车、矿下人工智能无人车辆、人工智能无人采掘设备、人工智能矿场调度系统、人工智能图像识别矿场智慧监控管理系统、无人采掘人工智能管理系统等产品,覆盖矿场运营的各个生产环节。