2017年，谷歌决定放弃自主开发设计的无人驾驶原型小车“萤火虫”项目，作为全球首款上路测试的无人驾驶汽车，结束了自己4年的征程。
这家公司称，设计的初衷是让团队验证没有方向盘和油门、刹车踏板的无人驾驶汽车是如何工作的。但距离真正的量产还有很长的路要走。萤火虫的设计速度只有25mph。
然而，在“萤火虫”的确给了行业了一些思考，真正的无人驾驶需要什么。,谷歌的无人驾驶团队(后来的Waymo)决定“迅速”进入下一阶段——基于量产车的改装实现大规模部署。
一年后，2018年9月，一家来自中国的人工智能公司――西井科技正式推出全新自动驾驶品牌――Qomolo逐路，并发布全球首款真正意义的全时无人驾驶电动重卡Q-Truck,首创无驾驶室车辆设计，可应用于港口、物流园区、矿山、高速等场景。
当时西京科技从无到有组建无人驾驶团队，用了不到两年的时间。更重要的是，西京科技在8个月前(2018年1月)刚刚与广东珠海港完成了全球首张港口作业无人集卡的首箱作业。
这家以AI底层芯片和底层算法起家的初创公司，把“解放生产力并找准商业落地”作为公司商业版图构建的基本准则，相比于纯技术驱动型的同行来说，西井科技既是“半路杀出的程咬金”，也是一家从实际落地业务中寻求技术应用突破的“非典型”无人驾驶公司。
与Waymo等自动驾驶公司选择“改装”模式突破大规模“瓶径”不同，拥有80多家商业合作客户的西京科技选择了“跨场景无人驾驶重型移动平台”。
11月6日，西井科技在上海正式发布全球首款跨场景无人驾驶重载移动平台Qomolo ONE，基于动力平台化、功能模块化，这家公司希望在下一个征程重新定义无人驾驶交通工具。
用公司创始人兼CEO谭黎敏的话说,三年前诞生的全新无人驾驶物种Q-Truck，重新定义了全时无人驾驶重型卡车。今天，Qomolo ONE用无人驾驶重新定义商用车，多用途通用平台彻底打破应用场景限制，开启全球无人驾驶商用车的全新篇章。
1.“西京科技是一家怎样的公司？”
2018年初，经过一年多的自主研发，西京科技的DeepWell芯片一次性流片成功。该芯片参考仿生大脑设计，集成自研深度学习算法，采用自研处理器钠架构。双核功耗1W，峰值性能达到1.8TOPS
然而，分流成功后，谭利民仍然需要面对接下来的生存问题。在那个时间点上，AI芯片公司一般都有较大的资金和人力投入，但生产成功后，并不能马上满足所有应用场景的需求。
谭黎敏的想法是先把一个行业打深打透，再去做横向的第二行业。在创业的过程中，我们也在不断寻找人工智能的边界。
港口的智能化成为西京科技落地业务的第一入口，帮助大量已运营的中小型码头进行智能化升级，提供从闸口到码头桥再到堆场的全球化人工智能港口解决方案，大幅降低港口运营管理成本，产生更大的间接经济效益。
很快，从岸边桥理货系统、人工智能无人集装箱锁眼对位系统、无人跨运车到无人集装箱车，西京科技找到了做深做透垂直行业解决方案的“秘诀”，对无人驾驶的落地前景越来越清晰。
用谭黎敏的话说，西井科技不是一家芯片公司，也不是一家AI公司，更不是一家纯粹的无人驾驶公司，而是一家从客户实际需求出发，以技术和市场为双轨导向，让硬核科技服务生产力企业数智化转型的全栈智能解决方案提供商。
而全时无人驾驶电动重卡Q-Truck的出现，恰恰体现了一家深度服务用户应用场景的科技公司的别样眼光。“我们从未想过如何与传统卡车竞争。从一开始，我们探索的就是如何创造一个新的物种，能够更好地满足特定场景下的所有需求”。
对于西井科技来说，里程碑式意义在于迈出了中国乃至全球港口货运真正商业化无人驾驶的第一步。
在谭利民看来，这背后有西京科技的特殊基因。“因为公司不是做自动驾驶的本土公司，所以从16年底到17上半年，团队经历了很多摸索。因为目标足够清晰，应用指向性明确，从底层技术到落地，都是贴合场景的刚需。”
g">西井科技的Q-Truck，可实现小于2cm的车辆精准控制系统；80吨超大负荷载重；35km/h―90km/h的低速/高速场景自定义驱动系统；最大1500牛米扭矩发动机，不仅提供高载重下的顺畅起步，更可满足15%的最大爬坡率，从容应对各种复杂场景下的负荷作业。
Q-Truck还搭载了Q-platform多路况无人驾驶平台，分为低速版和高速版两大车型，适用于集装箱运载，散货及矿石运载，危险品运载，通过多口径可定制化标准拖挂鞍部，实现多场景下的运输和作业。
和传统集卡改装无人驾驶相比，Q-Truck从六大技术层面实现全栈式特定场景的无人驾驶：高精度矢量地图构建技术、车辆底层线控技术、独特的环境辨识技术、高精度车辆定位、局部路径规划、车辆及运行数据管理平台。
而在取消了驾驶室后，由于不需要安全员（可以远程控制），以每车配4名司机“三班倒”计算，单车人员成本每年节省约40万元，另外纯电动车的日常运营，要比柴油车每年节省差不多10万元左右的费用。
此外，借助自主研发的车队管理系统FMS，西井科技可在港口场景中对Q-Truck车队进行信息化有效管理，一对一配对任务，减少车辆空驶率；实时定位监控，掌握车辆及货物情况；还能同时管理多辆无人集卡，甚至实现无人驾驶和有人驾驶车辆之间的混行运营。
而西井科技的更大突破，则是来自于商业化落地。
从2020年4月开始，Q-Truck帮助泰国林查班港成为全球首个无人驾驶与人工驾驶混合作业的码头，持续运营的平均效率达到了超越人工效率的28 MOVE/小时，且已完全交付用户自己运营，这在全球实属首次。
在中远海运港口阿布扎比码头（CSP Abu Dhabi Terminal），Q-Truck则是全球首创“无人驾驶商业化代运营”模式，通过实际按集装箱量收费模式，在帮助客户降本增效，提升作业安全性的同时，也为无人驾驶落地塑造了标杆。
二、在港口场景的阶段性成功，也让谭黎敏及其团队开始思考跨行业的拓展和落地模式。从0到1，再从1到N，显然不是简单的技术拷贝和场景适配微调。
彻底打破应用场景限制，成为西井科技的突破口，也是无人驾驶落地的终极模式。而在此之前，汽车制造商也有过类似的尝试。
比如，丰田在2018年推出的e-Palette概念平台，模块化的无人驾驶底盘，适配从4米至7米不等的功能车厢。此后，全球也有不少公司推出了类似的概念平台。
不过，这些概念平台并没有实现真正的商业化运营。
这一次，已经实现港口场景无人驾驶商业化落地的西井科技推出了Qomolo ONE，用无人驾驶重新定义商业车。对于一家非汽车制造行业出身的初创公司来说，通用化底盘平台的设计，得益于Q-Truck的成功经验。
完全“去除驾驶室”的理念，贯彻模块化设计，带来具有可互换性和可拓展性的底盘平台，实现用户场景自定义，一个无人驾驶平台提供多种用途，以创新彻底突破场景限制。
西井始终在思考下一个“第一”会在哪里？在谭黎敏看来，从实际需求出发，灵活服务多元场景，为高速变革的数智社会创造更多价值，也是团队的共同理念。
按照西井科技无人驾驶合伙人孙作雷的介绍，Qomolo ONE在设计之初，就瞄准了载货及载人双重需求，通过整车上载车厢快速滑板式换装，带来更灵活的适配方案，实现模块化可升级。合作方可以自定义上装设计与生产，应用于多种特殊需求下的无人化作业场景。
Qomolo ONE外观延续乐高式整车设计理念，车身采用航天级轻量化铝合金，电光式贯穿车灯彰显出科技含量，无际感知LED交互屏可实时显示车辆决策和状态信息。
而核心的竞争力，在于经过5年多针对特定场景的实际工况积累，西井科技无人驾驶商用系统已拥有一整套成熟的全栈解决方案，模块化的硬核无人驾驶技术，可迅速迭代在新品之上，从而造就Qomolo ONE与生俱来的智能与可靠性。
Qomolo ONE采用了新一代融合感知架构，搭载了自研的超远视距高精度工业级双目摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种组合传感器，帮助车辆像“人”一样360度全方位感知周围工况。
在确保稳定实现功能的同时，Qomolo ONE内嵌一体化传感器工艺，采用一体化接插设计，车规级标准，一致性的安全生产工艺，从基础工艺和流程上确保安全。
依托自研深度学习引擎和边缘计算平台，超高速智能路径规划运算和超视距路况V2X智能协同系统，赋予了Qomolo ONE极为精准的无人驾驶工作能力，让实际作业流程变得更灵活。加上厘米级精度融合定位，实现在业务场景下，精准停靠一次完成，实现无人化的自动充电、自动装卸等工作支持。
在性能上，Qomolo ONE防水、防尘、防震动，和Q-Truck一样无惧严寒和酷暑。动力上设定150KW的额定功率，250KW的峰值功率，可实现70吨的最大牵引力；此外，还可提供单轴、双轴转向，轻松应对如半坡启动、半坡跟车等复杂工况。
此外，新平台的最大突破，则是Qomolo ONE的最高时速可达85KM/H，可覆盖大部分场景下的行驶速度，这也是西井科技团队首次突破原有的低速场景边界，也为后续多场景应用提供了底层技术的保障。
而在动力系统方面，西井科技也率先“突围”舒适区（大部分仍是基于现有量产车的改装，极少数公司会涉足动力系统的全新设计），作为首款运用固态电池的商用车动力平台，Qomolo One在相同电量的配置情况下，实现比同类型车辆多20%以上的续航里程，充电提速30%。
相比传统柴油商业车，Qomolo ONE平台车采用铝合金骨架和纯电动移动平台，全生命周期减排50%，整车重量减轻8%。同时，主副电池系统可在1小时内完成100%快充，副电池可通过简易换电流程，6分钟完成换电，并实现200KM以上的续航里程。
接下来，西井科技还将在全球范围内再次刷新“第一”记录，并计划在四个国家同步开启特定场景无人驾驶换电业务。Qomolo家族也将全线采用新能源电池，实现可充、可换、能源可升级。
当然，在这些技术创新应用落地的背后，西井科技还在不断拓展自己的“井字形”商业版图。
用算法及算力构建能够支撑所有业务的AI底座与数字化生态环节，在基础层与环境层“协助人”；以无人驾驶技术为运力，串联起各个生产与生活要素并覆盖运营与运转，实现执行层与运力层“接替人”；
同时用互联网平台和区块链业务构建数字化生产及生活要素互联平台LOOPO，在网络层与平台层“联接人”。其中，LOOPO路舶平台聚焦于人工智能算法与行业模型分析，打造匹配集装箱物流行业的标准化在线物流SaaS平台，从而优化集装箱的资源分配与运力网络。
在疫情下全球供应链发生巨变的背景下，西井科技希望联手港口客户和物流企业，将货主、船东、逐步汇聚到这一平台上，打通供应链全流程，实现运力平台的标准化、规模化、智能化，最终提升物流效率。
从重新定义全时无人驾驶商用车的Q-Truck，首创“无人驾驶商业化代运营”模式，再到重新定义“货客两用”的无人驾驶重载移动平台Qomolo ONE，西井科技不断探索更多无人驾驶商业化场景应用，以AI底座为支撑发展无人驾驶技术，用快速落地的能力为用户创造最大价值。
“先人一步挖掘行业痛点，成就突破性产品”，这是谭黎敏和团队设定的目标，也是无人驾驶从商业化突围到规模化部署的正确路径。
