在港口的繁忙景象中，無人駕駛技術正悄然改變著作業模式。想象那一幕：無人駕駛集卡如同一支訓練有素的軍隊，8路同時出擊，獨立承擔起超大型遠洋集裝箱船舶的裝卸任務。它們在單次作業中箱量突破5000TEU，效率與人工作業不相上下，甚至屢屢刷新行業紀錄。這一切，都歸功于飛步科技，這家位于杭州市西湖區的“小巨人”企業，將“飛速進步”的初心融入企業名稱，如今通過“AI+數據”建立起“技術-商業”的正向循環，全球訂單紛至沓來。

在梅東碼頭，無人集卡與堆高機的默契配合讓人贊嘆。精準的一次性停車，讓旁觀的內集卡司機不禁感嘆：“無人集卡這車停得不錯，比我們司機停得都好。”梅東碼頭年集裝箱吞吐量已破1100萬標箱，成為超級大港。國際航線的優化調整，吸引更多超大型遠洋集裝箱船停靠港區，超大規模多路作業成為“必考題”。而飛步科技的無人集卡車隊，已在梅東碼頭落地超過2000天，從“能用”到“好用”的功能迭代進化，不斷刷新“新質生產力”的檢驗標準。

2024年11月，梅東碼頭作為全球首個且唯一單體超千萬級混線作業的自動化集裝箱碼頭，首次嘗試開展8路大規模編組作業。飛步科技完成了行業內首個端到端港口大模型的研發，并在首批無人集卡車端完成部署。無人集卡的感知精度進一步提升，變道決策也更加類人，成功完成了作業，填補了行業空白。

2025年3月25日，梅東碼頭迎來“馬士基生克萊門特號”船舶停靠。該次作業累計投入無人集卡80臺，搭載的都是飛步技術團隊不斷打磨和優化的全新一代港口大模型。作業結束后，云控平臺可視化界面里已立刻生成了實時數據報表，顯示單船作業箱量超5000TEU，其中裝船箱量占比接近40%，橋吊效率不輸人工作業水平。基于端到端大模型的無人集卡，智能性與可靠性再次被驗證。

飛步科技的無人集卡車隊開展8路超大船集裝箱作業，相關數據刷新行業紀錄的同時，也宣告著港口無人駕駛的落地應用有了全新的檢驗標準：是否具備超大型遠洋船只的全天候作業能力。無人駕駛企業落地港口，從一開始解決的就是復雜的產業化工程難題。飛步聯合創始人兼CTO楊政博士帶隊的技術團隊，如何破局？他們提出的解決方案是“AI+數據”驅動。

AI指的是算法創新。過去，行業里的算法局限在追求單車效率的最大化。而現在，飛步團隊搭建的是全局算法體系，追求的是橋吊效率最大化。基于全局思路，飛步團隊在車端大模型之外，同步研發了云端大模型，實現對指令工況和實時交通流信息的智能解讀和決策。云端大模型對傳統作業堵點的清理與打通，開始延伸到泊位調度、路口交互、堆場超車等不同場景。

例如模型內的裝船車序優化模塊，整合碼頭全域的空間資源，通過對當下生產態勢的判斷和未來交通流的預測，實現了對懸空車輛的合理分散，如同為港口水平運輸系統搭建了一條“綠波帶”。大模型扮演著看不見的紅綠燈，讓堆場-引橋-泊位全鏈路暢通，無人集卡在最合適的時間出現在最合適的位置，最終帶來的結果是橋吊效率提升10.2%。

飛步科技的無人集卡車隊開展8路超大船集裝箱混編作業，模型迭代的背后，對“數據燃料”的需求愈加強烈。楊政此前已帶隊建立了全球最大規模的港口自動駕駛數據集。團隊充分利用這一成果，開展遠洋集裝箱船無人化作業的仿真驗證，已構建近千例場景。在過去，10小時起步的大船作業流程全部結束后，往往再需要耗時2-3周，人工進行數據統計與策略討論，得出路徑規劃和作業排布的優化建議。現在，數據平臺上線后，僅需要耗時數小時就可以全部完成8路及以上的作業回溯或仿真推演。

飛步科技正以“科技出海”這一新模式，推動碼頭的智能化、無人化升級，在不確定性急劇升溫的時代背景中，為港口這一優質的基礎戰略資產增添更多定力，為國家“一帶一路”建設和新質生產力創新應用貢獻力量。2025年7月3日，由低速無人駕駛產業聯盟主辦的“2025（第五屆）低速無人駕駛場景生態共建拓展大會”將在杭州舉辦，誠邀行業大咖共話五年之變，再謀新時期的“破與立”，敬請期待！