近日，在新疆乌鲁木齐天山国际机场，近百台无人驾驶车辆正在机坪上有序运行。其中，52台无人牵引车承担了机场超过九成的货邮转运任务，20台无人巴士在办公区与机坪之间往返穿梭。这支机坪无人驾驶车队是目前国内民航机场中规模最大的。运营方驭势科技透露，天山国际机场该车队的累计真无人驾驶里程已突破160万公里。

  “160万公里是整个车队在真实运营中积累下来的，这比单车里程更有参考价值。”驭势科技董事长兼CEO吴甘沙将这组数据置于民航安全的特殊语境中解读，“在机场，99.9分的安全等同于0分。”

  从极寒到强干扰，挑战“最难”场景。

  机场被业界视为自动驾驶的“高难度”考场。机坪上没有车道线，卫星定位容易受到飞机起降信号的干扰，冬季零下二十多度与夏季地表近七十度的高温交替出现。项目团队介绍，自2020年启动以来，雪天作业是最大的挑战之一。雪花落在激光雷达上会产生噪点，算法难以识别，而极端大雪场景每年只有一次数据采集窗口。团队利用有限的窗口期反复调优，最终开发出适应雪天的算法模型。从极寒到高温，从暴雨到沙尘，系统逐步具备了全天候作业能力。

  更严峻的考验来自不同风险等级的道路，包括机头路、穿越滑行道和机尾路。穿越滑行道时，车辆需要实时识别正在滑行的航空器；机尾路则要求同时辨认指示灯、地勤手势等多种信号。这些难点全部攻克后，无人驾驶才覆盖了行李牵引、人员摆渡、围界巡逻、跑道异物检测等全场景作业。

  吴甘沙回忆，2019年底企业获得了全球第一张机场无人驾驶牌照，但真正大规模应用是在2023年。“拿到牌照只是起点，我们对安全的要求远高于牌照标准。”

  七层体系守护每一公里。

  “安全是所有0前面的1。”吴甘沙以此概括技术底座的重要性。围绕这一理念，技术团队搭建了七层递进式安全架构：从底层异常监测，到至少6种定位方式互为备份，再到基于大模型和世界模型的算法训练，以及OTA升级验证、主动风险预测和误操作保护。吴甘沙补充道：“我们每一次刹车都有数据记录。”

  该自动驾驶系统已通过ISO 26262 ASIL-D最高功能安全认证和ASPICE CL3过程质量认证，能够保障车辆在感知、定位、决策各环节的可靠性。

  除了安全，机场运营对效率同样要求严苛。“不能让一飞机的人等行李。”吴甘沙说。为此，团队在限速范围内保持满速运行，并攻克了弱网环境下“断连前预判、断连中自主、恢复后对齐”的能力。配套的运维体系可实现秒级响应、远程分钟级脱困，并每日为车辆计算健康指数，进行预测性维护。

  从卖设备到“AI司机订阅”。

  技术之外，商业模式的变革也在推进。吴甘沙介绍，早期思路是“卖黄金铲子挖富矿”，但后来发现，更可持续的模式是“AI司机订阅”——不造车、不运营，而是将全栈无人驾驶能力以标准后装套件部署到客户现有车辆，按里程或时长计费，从而降低客户的一次性投入成本。

  他将其描述为“π”商业模型。驭势科技是横杠，两端分别连接主机厂和行业集成商，完成认证对接后即可开启订阅服务。目前，该模式已与多家头部商用车企合作，落地于养殖转运、矿山运输、电力巡检等场景。

  机场是起点，吴甘沙的目光已投向更远处。他把未来十年的关键词定义为“新劳动力”。“100年前华工艰辛出洋是旧劳动力，今天中国出口的无人车、机器人本质上不是产品，而是新劳动力。”他判断，到2030年全球自动驾驶市场将达到万亿级规模，实体经济高危岗位缺口巨大，AI司机可24小时不间断作业。

  技术路线上，他计划未来两三年内将模块化、端到端、VLM、世界模型和强化学习等路径全部打通。业务节奏分三步走：近期深耕机场、工厂、园区等场景；中期拓展公交、干线和城配；远期延伸至Robotaxi和干线物流。

  如今，无人驾驶车队已在天山脚下安全运行一年有余。吴甘沙表示，AI司机为客户开十年车，卖的不是硬件，而是可靠与信任。“这是最难商品化的东西。”（宋雅娟）