L4自动驾驶，刚刚挣了一个亿。

智能车参考获悉，一笔价值过亿元的大单被签下——

总共85台自动驾驶集装箱卡车，将陆续交付给宁波、舟山码头，在港口园区投入完全无人、24小时不间断、全路况的商业运营。

这是迄今为止港口自动驾驶这个细分赛道曝光的最大一笔订单，也是距离商业化跑通最近的新纪录。

推动这一进展的玩家，是世界级AI科学家、浙大教授何晓飞的创业项目，base杭州的自动驾驶公司飞步科技。

港口无人车的亿元大单
飞步科技透露，目前已分别中标“宁波梅东集装箱码头有限公司40辆智能集卡采购项目”与“舟山甬舟集装箱码头有限公司45辆智能集卡采购项目”。

总数85辆，中标金额超亿元人民币。

同样是全无人的集装箱卡车，但两个码头的应用场景稍有不同。

宁波的梅东码头规模较大，原有运行体系高度成熟，总计有10个集装箱泊位，年集装箱吞吐量将突破一千万标箱，外集卡日均进出港超8000辆车次。

在这样的体量场景下，专门为无人车开辟一个泊位进行测试或运营不太现实。所以在梅东码头，飞步科技的运营场景是传统内外集卡和L4无人卡车高强度混线作业。

宁波梅东码头的场景是典型的有人无人混合作业的话，那飞步科技在舟山甬舟码头的场景更多是自动化设备群在开放混线场景下的协同作业。

因为在2023年，飞步科技就已经在甬舟码头落地了12台智能引导运输车（IGV）。这次的45台无人集卡将会和IGV一起结成无人运力编队，由统一的调度运营网络指挥。

而两个不同的运营场景，面临的技术挑战也有所不同。

怎么解读？
首先要理解飞步为啥做这件事。

核心原因是港口码头对降本增效的迫切需求。

举个例子，传统运营模式下，每100辆集卡，需要配300名左右司机和管理人员进行几班倒轮换作业，才能保证港口24h不间断运行。

而同样数量的IGV和无人集卡，仅需20名运维人员，人力需求降低了94%。

这样计算单车成本每年能节约50万元。

但这样的降本是有前提的：无人集卡必须和传统车队一样，实现24h全无人、全天候、全工况作业。

挑战也很明确：

所有的左转都是无保护左转。
定位环境差。
车辆对位精度要求极高，误差通常要求±5厘米以内。
经常要在有限的空间内做直角转弯和掉头，对于车辆控制要求同样很高。

这里其实可以归纳总结为两类问题，一个是单车层面，需要实现更精准的感知、定位和控制；另一类则是车队协同层面，如何有效地与有人驾驶车辆争夺路权，以及如何分配车队内的无人集卡通行权。

之前飞步科技在宁波港落地62台自动驾驶卡车，标志着扫清了技术上的障碍。

具体来说，单车层面的挑战，飞步科技研发了无人驾驶水平运输系统(FabuDrive)，深度适配集卡与平板运输车，依靠车身搭载的传感器，与各种港口装卸工艺进行适配，比如支持含空/重箱在内的装卸移指令，支持与桥龙及堆高机等全设备协同作业。