乔布斯曾说，“消费者并不知道自己需要什么，直到我们拿出自己的产品，他们就发现，这是我要的东西”。

但在西井科技创始人兼 CEO 谭黎敏看来，技术应该服务于需求，尤其是人工智能，其本质应该在于解放人类的生产力。

“技术普惠和实现商业价值是可以兼顾的，但作为商业公司，其实商业化落地是最关键的。”谭黎敏对新智驾表示。

日前，西井科技宣布智能换电无人驾驶商用车 Q-Truck 实现量产，同时，其无人驾驶品牌 Qomolo 也将全线采用新能源电池，实现可充、可换、能源可升级。

这是全球范围内，首次实现换电无人驾驶商用车的量产。

换电站的加持，使得港口场景下无人驾驶重卡的补能时间从 2 小时缩减至 5 分钟，同时还使其覆盖范围有机会从封闭场景拓展至 200 公里的场景。

产品和公司的想象空间，也由此就被一下子大大打开。

“未来将有两股势能支撑我们去向前、做深：一方面，西井会继续在集装箱物流行业纵向生根，另一方面，则会围绕新能源重卡，做覆盖范围的横向拓宽。”谭黎敏透露。

从充电到换电

事实上，在 2018 年西井科技发布 Q-Truck 时，在电能补给方面，Q-Truck 采用的是主副电池系统设计，即主副电池系统可在 2 小时内完成 100% 快速充电，副电池则可通过简易换电流程，做到 3 分钟换电，实现 30 公里的续航里程。

但 Q-Truck 作为电动集卡，在实际运行时，还是会面临着续航里程短、充电时间长、电池衰减快等系列问题。

另外汽车行业分析师张翔还对新智驾表示，由于装载量大、能耗多，在相同续航里程情况下，电动集卡所需的电池组数量比乘用车要更多，成本比传统燃油车贵的同时，也会对车辆的拉货量有所限制，因此在 2020 年以前，纯电动重卡在市场上的关注度一直并不高。

于是换电，则被认为了是当下可以解决电动重卡续航里程短、充电时间长两大核心痛点的另一补能方案。

清华大学教授陈全世就曾公开表示，出租车、公交车、物流车、码头、矿山、施工现场的运输车等，只能采用快充或者快速更换电池组的换电方式，来补充电能。

能解决行业切实痛点是一方面，另一方面，在“双碳战略”的政策利好下，换电作为国家力推的新能源汽车能量补给路线，在 2021 年更是卷土重来，一举成为新能源汽车行业最热门的话题之一。主机厂不断推出换电车型，新能源换电相关企业数量更是激增。

2021 年 10 月，工信部发布了《关于启动新能源汽车换电模式应用试点工作的通知》，终于宣布启动新能源汽车换电模式应用试点工作，提出要实现推广换电车辆 10+ 万辆，换电站 1000+ 座的目标，并设立了 3 个重卡特色类试点城市。

“一方面，目前国内的钢铁、电力、煤炭、水泥等行业都在考核碳排放指标，对于企业来说，换电重卡有利于减少碳排放指标，另一方面，国家关于换电重卡的补贴政策也有明确的额度，所以当下车企就会有申报换电重卡的积极性。”张翔认为。

谭黎敏则对新智驾表示，未来港口的发展趋势，毫无疑问将是智能化、无人化以及新能源化。

因此在 2021 年 12 月，西井科技也彻底弃“充”改“换”，开发出了换电新能源无人驾驶重卡 Q-Truck。

谭黎敏称，借助这两款卡车和智能换电模式，西井科技将取代原来的充电模式，可在五六分钟内完成电能更新，以此实现车辆的运力覆盖范围最大化。

目前，电动车的换电方式主要有底盘式的换电、侧方换电以及后背式换电。

出于安全考虑，西井科技换电版 Q-Truck 采用的则是侧方换电的模式，也不再需要人工换电。

这是无人驾驶商用车辆首次采用舱内侧换电池的模式，此前，市面上几乎所有的商用车换电，大多都采用后背式换电。

根据介绍，侧方换电的好处，一在于电池有设备舱保护，有防水或降低其他潜在风险的能力，二则是由于在舱内固定了电池所在位置，因此在使用过程中车辆的加减速等操作，对电池以及充电接口的冲击震动影响就能大大减少。

务实派

而从西井科技自身的角度看，谭黎敏认为，一旦有了换电站和中转堆场，新能源重卡的运营范围就能从原本的封闭场景逐渐拓展到 200 公里的场景，再逐步拓展至 400 甚至 600 公里的场景。

西井科技的业务主要分为“智慧大宗物流板块”与“智慧大城运”两个板块，前者以集装箱物流为载体，面向海港、河港、铁路/公路无水港等场景，“智慧大城运”则主要瞄准城市数字化升级与转型的数字化城市运营治理。

但据谭黎敏透露，当下西井科技仍是比较专注于以集装箱为中心载体的物流场景，“无非就是会从海港转向铁路港，再转向公路港做一些横向的延伸”。

因此，西井科技除了发布换电版无人驾驶 Q-Truck，还推出了换电有人驾驶网联卡车 E-Truck，并不只跟“无人驾驶”较劲。

从充电到换电，从无人驾驶到有人驾驶，实际上西井科技一直贯穿着这种“按需应变”的风格。

2015 年创立之初，西井科技主要是在研发类脑芯片，后来则从商业落地的角度开始转向人工智能的应用端，选择直接以下游市场的需求来定义自己的产品。

事实上，在创业之初，谭黎敏团队的出发点，就是希望能够利用人工智能技术，在帮助人类提高生产效率的同时，找到 AI 实现潜在商业价值的机会。

在他看来，AI 的本质在于解放生产力，当思考要如何解放生产力这件事本身的时候，一个场景就非常自然地被推导出来——生产领域。

通过对传统制造业做了大量调研，并结合市场需求和自身的技术特性后，西井科技看到了港口自动化升级这个切入口。

2016 年，西井科技基于自研的算法和芯片，以计算机视觉技术来分析视频流信息，落地了一套帮助港口自动化理货的智慧理货系统，做到通过摄像头识别集装箱的箱号、箱型、装卸提箱等状态。

随着之后和港口客户的持续沟通，西井科技发现，在集装箱物流场景，无人化的水平运输系统将成为其中至关重要的一个环节。

于是在 2016 年 11 月，西井科技就组建了自动驾驶团队。

所谓水平运输系统，指的是集装箱在港口内从岸桥-集卡-桥场-闸口的运转过程，其中集卡部分包括集卡/跨运车/AGV，也分为内集卡和外集卡。

根据日前汉能投资集团和 36 氪联合发布的《中国自动驾驶行业研究报告》，目前我国拥有港口近 100 座，其中大型港口十余座，港内用于集装箱运载的集卡约 2 万台，但其中落地了自动驾驶集卡的港口仅有 13 个。

报告预测，随着自动驾驶技术的成熟，引入自动驾驶集卡车的港口增多，自动驾驶集卡的起销量将稳步增长，预测到 2023 年，国内港口码头自动驾驶集卡车销量将超 5000 辆，市场规模约为 50 亿元。

港口无人驾驶集卡有广阔市场增长空间，同时传统的跨运车和 AGV 也各自存在着不少硬伤，让西井科技觉得 AI 可在此实现落地突破，而自动驾驶，则成为了人工智能在水平运输环节的典型应用。

西井科技就曾在其发布的一份行业报告中表示，传统跨运车有着这几大缺点：

• 堆箱能力低，集装箱最多只能堆放到三到四层；
• 对地基要求高，尤其是当下亚洲正在建造一些回填陆域的码头，如果使用传统跨运车，就会需要码头对整个运营厂区进行专门的地基加固；
• 跨运车车体高，对司机操作、维修人员的技术要求都较高，且造价昂贵，初期投资大。

至于目前主流的 AGV，采用的技术都是磁钉引导或基站引导，外设装置的成本很高，而作业效率比较低，其推广部署的效果也会被影响。

因此，在 2018 年西井科技发布了无人驾驶品牌 Qomolo 后，还陆续推出了全时无人驾驶集卡 Q-Truck、和振华重工合作推出的智能跨运车、基于 IGV 车型平台的自动驾驶系统、跨场景无人驾驶重载移动平台 Qomolo One、载人小巴 Q-Shuttle。

谭黎敏这么总结这几年推着西井科技能够不断往前走的两股信念：

• 纯粹的技术，并不形成生产力，只有融入生产的技术才是真正的生产力；
• 企业在服务特定场景时，不能仅提供自动驾驶车辆，而是更需要提供一辆可以工作的自动驾驶汽车，这就使得西井科技需要对客户整个生产作业流程有深入的了解。

由此，也就不难理解，为什么西井科技的系列产品，会经历动力平台从柴油车切换到电动车，补能方式从充电切换到换电，车辆的生产模式则从和主机厂合作造车换成如今自己造车、从无人驾驶的 Q-Truck 延伸到有人驾驶的 E-Truck 等一系列变化。

“作为一家商业公司，商业化落地其实是最关键的。”谭黎敏对新智驾如此表示。

1月份订单量已超去年总和

谭黎敏还认为，人工智能也好，自动驾驶也好，都是非常宽泛的概念，“单靠某一个技术点并不能打通行业，而是需要将多个技术点进行链接和整合，去形成更有质量和价值的产品，才能实现这些技术的商业落地和商业价值”。

从技术指导思维上讲，这就意味着企业需要完成从算法的工程师思维到工程化体系思维的转变，这二者最大的区别，从结果上看，一个是仍在做原型的 demo（0-1），另一个则是以量产为目的（1-n）。

这则与一个团队的发展阶段和它面向用户所需交付的产品规模有非常密切的关系。

西井科技无人驾驶事业合伙人孙作雷表示，如今西井科技的用户体量以及所面对的交付需求，推动着西井科技要走出做 demo 的想法，去直接做产品工程。

“算法的工程师思维和做工程化体系的思维，它们所需的底层技术积累是相似的，但后者是前者的全集，前者是后者的子集。”孙作雷认为，从工程化体系的思维出发，企业就需要考虑产品量产时的诸多工程问题，比如配套的服务与技术、供应链体系管理，以及集成产品过程中的各种权衡等。

因此西井科技在面对港口场景时，走的是软硬件自研路线，除了应用端的集卡等，其产品还包括高精地图构建、车辆调度系统、多视场前融合感知引擎、自研路测 V2X 感知计算单元、WellSim 无人驾驶及客户场景仿真平台、无人驾驶软件系统 Q-Pilot、自动驾驶底盘 AVCU、线控转向 Q-Wire 等。

众所周知，基于学习的感知方法，是由数据驱动的。孙作雷表示，数据工程的难度远高于深度神经网络模型研发本身，对支撑数据智能的基础建设有很高的要求。

“因为我们的无人驾驶车队都处于混行状态，所以我们一直努力打造能适配于开放道路下的感知能力，在数据平台上也都在持续投入。”

而目前，西井科技已经初步构建起 MLOps 驱动下的数据闭环体系。

谭黎敏则认为，自主研发制造软硬件不仅有利于西井科技把握发展节奏，产品一致性也会更好。

另外西井科技还表示，目前它们是全球唯一一家能够提供港口全局化人工智能改造的公司，除了无人驾驶和智能理货，西井科技的智慧港口系统还有智能闸口、智能堆场、智能港机改造、全场的智慧安全监管等功能。

从成果看，西井科技进展也不错。

截至目前，西井科技自主研发的产品与服务已在全球 80 多家港口、物流园区等落地运行，另外海外市场今年则将可能超过国内业务，成为其今年的主力市场，接下来在瑞典、丹麦、马来西亚、墨西哥等地的业务也会陆续落地。

而 2022 年，西井科技还将在四个国家同步开启特定场景无人驾驶换电业务。

与此同时，由于换电自动驾驶车的量产，公司的商业模式也将有所改变。现阶段，西井科技的商业模式分为三种：一是直接售卖车辆；二是车辆为公司自持，为用户提供服务，按照每次作业的数量进行收费；三则是换电服务的收费模式。

“今年 1 月份，我们目前在手的订单数量，已经超过了去年订单的总和。”谭黎敏对新智驾透露，如果按此趋势预测，2022 年西井科技的订单增速会是 2021 年的 2-3 倍。

除此之外，在融资方面，西井科技至今也已共获得 11 次增资。就在 1 月初，西井科技还宣布完成了新一轮融资。

值得注意的是，此新一轮融资的领投方之一，为中交资本旗下中交国调蓝色（厦门）产业基金（以下简称“蓝色基金”）。

蓝色基金是中交集团的第一支市场化股权 PE 基金，而此前西井科技还曾和中交集团的控股公司振华重工合作推出过智能跨运车。

蓝色基金称，通过中交资本的此次战略投资，中交集团将为西井科技在港口设计建设、疏浚和集装箱起重机制造领域提供助力。

不过港口作为自动驾驶技术落地最快的场景之一，其中的竞争者不少，主要有长于 AI 算法的无人驾驶初创公司如主线科技、斯年智驾、飞步科技、畅行智能等，以及工程设备制造商如上汽集团、一汽集团和三一重工等，近年也都有陆续推出和落地了不少相关自动驾驶车辆和解决方案。

但谭黎敏认为，西井科技的差异化在于，能够面向用户提供全局化解决方案，而非单点自动驾驶技术，“我们其实在走一条相对来说挺不一样的路，目前在行业内还没有对标公司。”

总结

谭黎敏并非 AI 技术出身，在创办西井科技之前，更主要是在做 Marketing 工作，但这也使得他对科技最前沿的技术感知更为敏锐，想法也更为务实落地。

他用“好学、勇敢、谦卑”三个词来形容自己，认为在管理公司时，首先要怀着谦卑的学习心态，原因也十分务实——

西井科技身处的领域，需要对多个技术点进行整合，才能形成可商业化落地的有质量的产品，“在这过程当中，就需要不断地横向学习，帮助自己形成认知，从而做出更好的判断”。