又是半年没写东西了，产量实在太低了，没收入，所以95号汽油烧不起了，上下班120KM，配不上珍贵的宝马车主光环，在对比蔚小理、极氪之后，选择了“blue sky coming”。
选择理由也很简单：车机还可以，自动驾驶还可以，我对增程没有需求，我看好换电的商业模式，李斌扯淡的风格我还能接受，蔚来FL的几漂亮又热情，还有帅气热情的在某次CIO会议上认识的蔚来汽车的李学总，促成了我在没试驾、没到店、没沟通的情况下，第一次在家APP远程下单订车。
有点扯远了，说回无人驾驶。我身边了解我的朋友都觉得我一定会选特斯拉，在此之间我也坚定地认为我买电车一定会买特斯拉。因为对我来说每天120KM基本是高架段和高速段，我一定会用辅助驾驶和自动驾驶。特斯拉的FSD一定是首选。但是老婆站在一个很高的高度毅然决然不让我买，我只能退而求其次，综合考虑选择了蔚来。
提车一周，目前行驶里程已经600多KM，启用自动驾驶（领航辅助）路段已接近300KM。这300KM的自动驾驶感受，让我对近几年做集装箱码头的无人驾驶进行了反思。
早在2017年，在公司完成智能理货项目后，我看到了人工智能在企业中的应用方向，我开始了解无人驾驶。并且算是在全国乃至全球最先在集装箱码头引入集卡无人驾驶技术，开启智慧港口的平面运输的自动化解决方案探索之旅。
往返公司三天，系统提示可以使用领航辅助的路段大概是全程的80%，但这80%的自动驾驶过程中，还有20%是需要人工介入或者是需要人工特别关注判断是否需要紧急介入的。原因是人类无法梳理所有自动驾驶场景的规则，AI无法遍历所有的场景和用例，人类也不知道AI的各种corner case下会有什么样的判断。
在做智能理货箱号识别的时候我说过，通用AI识别的识别率能轻松达到95%，但这之后的每个1%的提升，所需要的投入可能是之前全部投入的好几倍。所以可以理解之前加州的无人驾驶测试牌照的发放是按自动驾驶里程和时间作为门槛，这是针对corner case没办法的办法。
有句话说“悲观的人往往正确，乐观的人往往成功。”这是一句完整的话，玩很多人把这两句话割裂着看，觉得自己是前一种或者是后一种，但这句话合在一起才准确。
做技术的，要看得透资本、媒体和玩家的“乐观”，而不是一起跟着乐呵。我们伟大的祖国，在电车时代弯道超车的时候，各家造车新势力的自动驾驶产品也是百花齐放。当然，我们处在商用车的场景中，也接受到了商用车自动驾驶的各种变迁。
在我按下自动驾驶模式按钮的时候我一直在想一个问题，我所开的自动驾驶和我码头集卡的自动驾驶，到底有啥区别？
在进小区的一个红灯路口，看着旁边一排一起在等红灯准备进小区的车子，小区车位有限，他们都是来跟我抢车位的啊，在这种情况下我如果用自动驾驶，肯定是抢不过他们的啊。我好像突然明白了，平时我觉得无人驾驶好用，那是因为我对到达目的地的时间计划和执行质量要求不高，或者基本没啥大的要求。而港口里面集卡的无人驾驶，那妥妥的都是强目标啊。也就是说，对行驶过程中目标时间和执行过程都有极高的要求，这要求就体现在港口的作业计划兑现和全局设备协同。这就是“能开好”和“一定开好”的区别，这也是消费级无人驾驶和企业级无人驾驶产品的核心区别。
对于已建投产的传统集装箱码头来说，洋山四期、青岛QQCTN、厦门远海的AGV方案给大家的印象是投资大、我们不可能这么改，但相信很多人和我一样，确信不可能像他们一样，但也投去羡慕的目光。他们是数字化码头的原住民，对这些码头来说，直接进入数字化的工艺优化时代，而传统码头，还在经历自动化改造、作业过程感知沉淀，还有漫长的且最为噩梦的过度阶段。集卡无人驾驶对传统码头来说，从目前来看确实是最佳的平面运输自动化解决方案。
传统码头的自动化改造，最怕的就是对现有业务的影响，港口人都明白，港机的自动化改造对效率是有影响的，无论是龙门吊远控还是桥吊远控，作业效率都没有人工高，更不希望因为引入平面运输自动化解决方案而导致场地变更带来堆场容量的减小和效率的再次降低。单一类型设备的自动化不能带来效率的提升，但是寄希望于全局协同带来的综合效能提升始终是一块悬在天上又圆又大的大饼。
所以传统集装箱码头的自动化改造，寄希望于对现有影响小但又能有效果的解决方案，对无人驾驶技术的引入也是，在堆场里面绝对不能埋磁钉，也不希望改变堆场的现有设施和布局。所以大家走上了一条“混流”的不归路。
华为在前两年某次智慧港口主题的大会上专门表达了——港口的“混流”自动驾驶就是一个伪命题。但是提出太早，有太多“乐观”的人不认同。
在将近300KM自动驾驶亲身体验后，我总结了当下无人驾驶技术在港口“混流”发展不好的原因：强目标 and 弱规则！
“强目标”上面已经说了，不在多讲了。而“弱规则”，就是寄希望于无人集卡可以和社会道路无人驾驶一样自己判断超车、借道、等待、避障等等，但在混流场景中，在一个希望全局协同提升效率的大系统中，又寄希望于单体设备有自主的判断力来提升效率又要保证安全，这显然是个悖论啊。
对于集卡自动运行来说，最大的问题来自有人驾驶集卡，或者说主要是外集卡。全自动化码头内集卡和外集卡完全独立，AGV作业区一旦有其他对象侵入，AGV作业就会停止。传统集装箱码头的自动驾驶集卡就没这么好命，它们没条件拥有自己的小天地，“混流”就是宿命。
这是传统集装箱码头自动化改造的宿命，底层逻辑是组织对变革的恐惧，同时也是变革时期，缺乏能够看清未来的工具的体现。所以，不只是港口行业，很多传统行业的数字化转型和变革，都是以润物细无声的方式进行。但码头行业从来不缺创新探索的勇士，在跟北二集司信息中心主任蒋浩沟通时，他想过在堆场设立专门外集卡交换区来给无人驾驶创造相对独立的环境。跟梅东和甬舟两位负责智能集卡的虞世宇经理、胡豪炜经理也多次深度沟通，每个兄弟对自动驾驶都有非常深度的理解和独到的想法。
兄弟码头搞无人驾驶的，要么就是从相对封闭往相对开放（混流）走，要么就是像我们一样从相对开放往相对封闭走。
我的大老板胡升欣总给了我答案——我们要创造游戏规则。我们一直被技术所蒙蔽，陷在技术的坑里面，老板让我明白，其实我们追求的是综合效率和成本收益，它是个管理问题。
所以，在思考“封闭”和“混流”的问题上，不用纠结了，它们最终都是殊途同归——就是在规则的条件下“混流”，达到可控，可控是可优化的前提，从而达到全局优化，带来效能提升。
胡总某次会上脑洞大开地跟我们说，外集卡进场可以用无人驾驶后退役的司机以代驾的方式在场内运行。虽然觉得这个想法确实有点跳跃，但是深入地回味后，背后提现的是管理逻辑——可控。
面对港口平面运输要解决的“强目标 弱规则”问题，削弱目标是不可能的，那唯一的出路填平“弱规则”，变成强规则。
无人驾驶本身就是在规则下行驶；
内集卡是码头自己管理的，相对可控、可管、可改变；
唯有外集卡，受控性很弱。
所以，解决外集卡可控性问题的解决方案的方向不外乎这几种：
解决外集卡司机（让他们的行为受控）
创造相无人驾驶车辆和外集卡（可控性差设备）相对隔离的条件（即：封闭、封闭、封闭，这就是封闭）。
可以是空间的完全隔离（成本高）
如无人集卡和有人集卡车道分离，作业区分离，泊位分离
可以是时间上的隔离
如作业车道有人集卡进入时无人车辆禁止进入
还可以是基于逻辑的隔离（时空的组合）
强制要求无人集卡让有人集卡，某些场景的排队，待停区等等
回到上面说的，自动驾驶技术的引入，对港口码头来说是一种工具的变革，既然是新工具，既然是一种变革，你的整体工艺流程就得变啊。这和我对团队招人的态度是一致的，要新招一个人，不是根据现在团队缺个位置，让它来补，而是要让新来的人引发原有组织重组，变成全新的更有战斗力的团队。对传统码头来说，自动化水平运输方案的引入，一定是要激发原有作业工艺的变革的。
所以，这里有个“成熟度”的概念。我再跟兄弟码头交流港口无人驾驶的时候，我一定会提到组织应用自动驾驶技术的“成熟度”问题。对码头水平运输来说，一台无人驾驶参与码头作业、两台无人驾驶参与作业、到一路无人驾驶车辆参与作业，到多路无人驾驶参与作业，到全部无人驾驶车辆作业，对码头作业的效率管控要求是不一样的。认识到这个“成熟度”，引发作业工艺的演进，这是自控驾驶人的责任和担当。
有人寄希望于通过百度地图和高德导航APP来解决外集卡管控问题。外集卡管控的核心要解决的是偏航、超速和违停问题，解决这三个问题的核心是对外集卡实现车道级定位的能力。高德和百度地图APP，对我们的场景唯一有好处的是用户数和定位算法。但我觉得，寄希望于集卡司机的手机通过百度地图和高德导航APP解决场内车道级定位问题，那真是没开过车的人才会有的想法。但凡开过车用过导航的都知道，这两货在高架上是有一个按钮让用户自己切换在高架还是在地面，在主路还是在辅路。换句话说，这两货是没法通过大多数手机实现车道级定位的。除非换用高精度定位设备。
港口的无人驾驶说简单也简单。AGV是寻磁钉，无人驾驶车辆就是寻迹。所以配合规则（顶层设计的游戏规则），寻迹的无人驾驶效能最高最安全也是最简单的方案。但是介于当下，我们大榭集司的3家无人驾驶运行场景，我们没有给到太多规则支撑的条件下，他们还是能跑，且效率也能到到人工的75%左右，也真是可以的了，特别是斯年智驾。同样是寻迹，斯年的智能化和场景的判断水平处于领先水平。
路还很长，且行且勇敢。也感谢蔚来的无人驾驶技术，带给我更多的思考。