私人园区如何成为自动驾驶货运最具前景的前沿领域
战略转向：从高速公路到园区
在2017年创立ISEE AI之前，尹彪赵（Yibiao Zhao）和克里斯·贝克（Chris Baker）两位联合创始人深度参与美国麻省理工学院（麻省理工学院）的研究工作，致力于为他们所称的“协作机器人”开发人工智能。研究重点在于教会机器理解人类的社会意图，并以类似人类的方式在复杂环境中导航。
“我们正在为机器人构建理解社会意图的人工智能：机器人如何在复杂环境中理解人类，以及如何以类似人类的方式进行导航。”ISEE AI首席执行官尹彪赵在ACT Expo展会期间接受FreightWaves采访时表示，“当时我们就在思考，这在‘具身AI时代’将极具实用性。”
这一“心智理论”（theory of mind）研究最终成为该公司核心产品的基础——可在混乱、非结构化环境中与人类作业人员（从叉车操作员到长途司机）协同运行的自主园区牵引车。
ISEE AI最初的押注在高速公路场景。截至2018年，该公司已在繁忙的达拉斯—休斯顿走廊为一家大型电子商务客户承运货物。“当时我们已能在达拉斯与休斯顿之间全程无需人工干预地运行我们的车辆，”尹彪赵表示，“做一次演示非常容易。”
问题在于演示之外的一切。高速公路货运要求系统具备“故障可运行”（fail-operational）能力，以在高速状态下应对近乎无限的边缘案例，同时拖曳着45,000磅动能载荷。客户认可了该技术能力，却随即提出了另一项挑战。
“我们的客户说：‘噢，我真的很喜欢你们的技术。你们为什么不看看我的后院？’”尹彪赵回忆道，“因为这是私人产权区域，没有监管法规；没有随机闯入者，也没有青少年司机；所有人都穿着安全背心，车速更低；我们始终拥有紧急停车选项。”
至2018年底，ISEE AI已完全转向园区作业。此举使公司得以从“故障可运行”要求转向“故障安全、故障即停”（fail-safe, fail-stop）架构。监管环境大幅简化，公众接受度问题也基本消失。唯一剩下的障碍是向客户证明该技术切实可行。
攻克“倒立摆”：倒车作业的技术挑战
园区作业需持续进行倒车操作——包括挂接拖车、在狭窄的装卸货口泊车以及重新定位载荷。对自主系统而言，倒车本质上比前进驾驶更困难。
“与其他自动驾驶卡车公司不同，当它们向前行驶时，拖车会跟随车辆移动，”尹彪赵解释道，“但当你倒车时，其行为类似于一个倒立摆——这是一个不稳定系统。你稍一施力，就极易失控发散，因此必须进行高度主动的实时控制。”
情况更为复杂的是：每辆拖车均不相同。尺寸各异，双轴位置偏移，载荷重量分布差异巨大——从10,000磅至45,000磅不等。传统自动驾驶系统需耗时数天甚至数月完成校准。而ISEE AI在繁忙园区中仅拥有数秒时间完成连接。
“我们采用机器学习实现毫秒级实时学习，”尹彪赵表示，“在抵达泊车位前——通常我们会先驶出再进入泊位——我们已对拖车及其运动学与动力学特性形成极为精确的理解。”
结果是：倒车性能优于人类，且ISEE AI首席科学家克里斯·贝克（Chris Baker）称之为“一步到位、一次成功泊车”的成功率超过98%。
“无需重新对齐，无需反复进出调整——若需重新对齐并重设泊车角度，整个过程将耗时两至三分钟，”贝克表示。
解决自动挂接：三种连接路径
园区自动化的“最后一英尺”涉及将气管与电线物理连接至拖车。这仍是行业最棘手难题之一。ISEE AI根据客户约束条件提供三种解决方案。
- 第一种是采用计算机视觉的机械臂，可直接连接拖车的气刹接头（glad hands）。该方案无需对拖车进行永久性改装，适用于不拥有自有车队的客户。
- 第二种方案依托与Electrans的合作关系，为拥有自有设备且愿意进行资本投入的客户提供卡式（cassette-style）永久性拖车改装。
- 第三种是ISEE AI自主研发的磁吸式拖车适配器，取二者之长：该装置通过磁力吸附于拖车底部，在不实施永久改装的前提下标准化连接接口。安装与拆卸耗时约30秒。
“它支持临时安装，”尹彪赵表示，“客户离场前可随时断开并取下该装置。”
效率提升与运营影响
除倒车精度外，自主园区牵引车消除了人为休息带来的运营损耗：无午餐休息、无如厕中断、无吸烟间隙。
“单班次至少可节省一小时——实现连续作业，”贝克表示。
客户还报告称货损索赔与安全事故显著减少。尹彪赵描述了一个客户现场案例：一名长途司机将拖车停放在错误的装卸货口；一名园区司机未察觉仓库工人已在内部启动输送系统，随即拉动拖车——导致“整套输送系统坍塌”。
“仅因这一失误造成的损失就达数十万美元，”尹彪赵表示，“而我们严格遵循客户既定工作流程，确保此类事件绝不会发生。”
目前，ISEE AI已在客户现场部署运行20余台自主车辆，每周执行数千次作业，且无任何安全事故报告。
安全案例完成与未来规模化部署
该公司迈向大规模部署的关键里程碑是完成其安全案例，该案例已由第三方评估机构FEV依据ISO 26262标准及ISO 21448《预期功能安全性》（SOTIF）标准完成验证。
“客户向我们抛出上千个问题——展示这个、展示那个、出示数据、播放视频，”尹彪赵表示，“最终他们说：‘是的，这确实坚不可摧。你们实际上已覆盖全部细节。’”
随着第七代（Gen-7）自动驾驶套件正式定型，并与园区牵引车原始设备制造商TICO达成制造合作，ISEE AI正瞄准2027年启动量产。公司预计将在未来一年内获得数百台卡车的订单。
“关键转折点在于安全案例的闭环，以及下一代卡车的落地，”尹彪赵表示，“现在我们已真正准备好推进大规模部署。”
来源：FreightWaves
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
