智能制造新引擎：驭势科技AI司机批量进驻头部车企工厂

在工业数字化与物理AI加速渗透的今天，不少制造企业的产线和仓储环节已实现高度自动化，但车间之外的搬运与运输环节仍是突出的薄弱环节。

以汽车制造工厂为例，作为典型的离散制造行业，其零部件数量庞大、装配工艺繁杂、多品种混线生产的特征十分鲜明。传统人工驾驶的物流方式人力依赖重、管理难度高，难以形成标准化运作，极易成为制造业数字化转型的断点。

近日，驭势科技新一批50台AI司机在国内某头部主机厂陆续投运，覆盖多条核心生产业务线路，承担室内外复杂厂区环境下的全场景、全天候物料转运任务。

AI司机何以成为制造业的新一代生产力？随我们一探究竟！

在数字世界，AI出现的差错尚有机会补救。但当物理AI进入人机混合的真实作业现场，安全事故往往带来严重的后果与损失。在制造工厂中，AI司机的安全保障机制至关重要。

在人工驾驶的过程中，经验欠缺、环境陌生、设备性能不熟、规范执行不到位、疲劳分神等情况都易诱发安全事故。为了从根本上摆脱重载物流对人工的高度依赖，杜绝人为因素导致的安全隐患，驭势科技在全流程无需安全员的前提下，构建了层层递进的七级安全防护体系：

每台AI司机运行时产生的数百种状态、交互后形成的成千上万种状态转移，最底层的安全底座保证任何异常都能被及时识别并触发降级运行或安全停车。

在安全兜底机制之上，是由冗余设计、实时监控、边界防护和数据安全共同构建的全维度系统安全保障。通过互为备份的定位机制应对可能出现的失效，同时让AI司机的每一次决策都有完整的数据记录可供回溯，支持本地化部署方案可满足数据合规与隐私安全的需求。

依托驭势在厂区场景无人驾驶积累的海量专有数据库，算法从规则逐步迈向VLM、VLA、大模型与世界模型的迭代进化，并通过强化学习来培育更安全的无人驾驶算法。

此外，还有从测试到验证、每一步都有据可查的OTA流程；从"不撞人"的被动安全响应到"不被撞"的主动风险预测规避；以全感知覆盖实现各类事件留痕，避免车辆及拖斗发生事故后责任方逃逸。

驭势科技还首创了人工驾驶安全兜底机制，当人机协同操作车辆时，能精确识别人工恶意行为或误操作，并及时采取对应的安全措施。

当安全具备了确定性，AI司机的规模化落地运营便拥有了稳固的基础。

不同于单点自动化设备仅解决单一转运场景，AI司机实现了从单车自动驾驶到全流程无人化的跃迁。在上述汽车制造工厂的实际运营中，AI司机覆盖冲焊车间侧围/顶盖/门盖转运、白车身转涂装、外协件RDC库到总装车间、轮胎产线及滚筒线对接等多场景物料转运。

为打造不间断的无人化物流链路，驭势科技结合汽车制造细分场景需求，锤炼出多项针对性的核心技术功能。物料流转得以彻底摆脱人力束缚，形成标准化作业模式，让物流节拍精准契合智能制造的生产节奏。

针对厂区复杂路况，AI司机具备单向双车道自动绕障、隧道缓坡上下通行能力，可与场内其他作业车辆及作业人员混行，适配真实厂区的动态作业环境。依托V2X方案，无人车与智能红绿灯自主交互，到达时自动亮绿灯、通过后亮红灯，动态实现路权调配。

AI司机还拥有多车协同作业能力，牵引车负责核心物料的厂内运输，并与AMR联动实现装卸货自动化方案；平板车实现全流程自动化，包括辊筒对接装卸货及运输两个环节。基于业务路线的脱挂钩调度流程，支持多条线路协同运营，通过手持Pad及监控大屏实时调度监控。

针对转运环节中原有依赖司机操作的装卸、脱挂、充电等重复作业环节，AI司机可在无人工介入的情况下自主执行。车载自动脱挂钩实现空满拖斗自动交换，运输全流程无人化装卸；通过接触式与无线充电方案，AI司机将在低电量时自动精准停靠补能，保障24小时的不间断运营。

在实际生产中，如果司机无法按规定时间完成物流链路中需要人工介入的环节，运输排班、运输策略等就都需重新调整。而AI司机通过端到端的无人化消除了这些环节中的不确定性，无人车队可按照既定时间、速度、频次顺畅完成运输作业。

试运营期间，AI司机24小时不间断运行，累计无人驾驶里程超2.4万公里、运营时长超11748小时、转运次数超11444趟，单日平均398趟，运营效率已达到工业化运营水平。

伴随厂区物流智能化水平的提升，运营运维管理能力也需同步升级。驭势科技为AI司机构建了一套安全、开放、易用的多级运营运维平台，以实时响应生产物流节拍。

通过运营运维平台统一调度和规划车辆、人员、货物、场地等要素，打破原有物流车辆利用不均衡、使用效率低的局面。同时利用实际运营大数据，重新推演与仿真物流模型，选择最合适的运卸配比，减少等待时间，优化运输模式，精益管理货物转运，从而提升整体运行效率。

为实现全业务流程互联互通，驭势科技将调度系统与客户LES物流执行系统及第三方系统深度集成形成闭环，支持云端/内网白名单部署，物流指令自动下发、状态实时回传，并配套运营监控大屏实现数据可视化管理。业务报表、V2X等成熟方案可跨基地标准化复用，为体系内规模化复制提供了标准模板。

在新劳动力经济时代，要实现真正的智能制造，不再局限于生产工序的自动化，更需要落地全场景、全时段、全链路的无人化物流闭环。当规模化的AI司机驶入更多工厂，智能制造的下一站升级正变得触手可及。