自动驾驶港口玩家，又传出新消息。

在第六届世界人工智能大会，西井科技展出了三款产品：智能换电无人驾驶商用车 Q-Truck、新能源无人驾驶牵引车 Q-Tractor、基于大模型打造的集装箱物流新型智能机器人专家 TerminalGPT。

通过这三款产品，西井科技实现港口的单一场景突破，由海陆港打入空港、工业园区等特殊场景。

在现场活动群访中，西井科技表露的野心却不止于此，其正在开拓海陆空铁等更广阔的一片天地。

两大新能源无人驾驶产品

西井科技所在的世博展览馆 H1-C121 展台，最为显眼的是智能换电无人驾驶商用车的 Q-Truck。

据西井科技介绍，Q-Truck 采用新一代融合感知架构，搭载工业级超远视距高精双目 AI 摄像头、激光雷达等多种传感器，配合智能算法和整套全栈式系统，具备像人一样的感知和决策能力。如果配套智能能源服务 PowerOnair，5 分钟即可完成无人化电池补能。

商务部数据显示，2023 年 1-4 月，中国汽车出口 149.4 万辆，同比增长超过 76.5%，出口至全球 204 个国家和地区，新能源汽车占整体出口金额比重提升至 42.9%。

其中包括西井科技。从 2020 年起，Q-Truck 已先后在泰国、阿联酋、英国、马来西亚、墨西哥等多个国家商业落地。而在 2023 年 6 月，西井科技与和记港口签约，英国第一大港费利克斯托港新增 100 辆新能源智能无人驾驶卡车 Q-Truck。

Q-Truck 展品的附近，停放着一辆与体积较小的新能源无人驾驶牵引车 Q-Tractor。

据介绍，Q-Tractor 可适配空港、工厂、物流中心等多元场景，主要用于小型货物运输、行李牵引等物流运输。其最大载重 40 吨，可实现 7x24 小时全天候运输。基于西井自研 Q-Pilot 自动驾驶平台，配合多传感器融合技术，Q-Tractor 支持 360 ° 精准感知、自主定位、自主货物测重、自主接脱挂、自主充电等多功能。

与无驾驶室的 Q-Truck 不同，Q-Tractor 配有驾驶室，支持有人驾驶和无人驾驶两种模式切换。

西井科技表示，Q-Tractor 配有驾驶室是基于特殊场景工况需要而设计。比如人员行李搬运，Q-Tractor 牵引车在有人驾驶情况下完成行李运输，驾驶员可以下车参与行李搬运。在其它常规运营阶段，Q-Tractor 可无人驾驶自主运营。

Q-Tractor 拥有的数智互联能力，可助力空港、工厂等工作人员更好的工作和生活，并整体提升物流的运营效率。卓越的人机交互功能，车辆与 FMS、WellSim 等系统的深度耦合，用户可以实时掌握 Q-Tractor 运行状态，高效管理车辆运输任务，并对车辆进行全生命周期的维护保养，实现全天候、全流程的无人化的货物运输。

引入大模型，赋能集装箱物流

" 西井科技正在全力让全球生产要素拥有同一张时刻生产表。" 在宣传稿中，西井科技如是写道。

掌握全球生产要素的信息无疑是一件难事，这是一场对西井科技信息收集、归纳、分类、处理等综合能力的考验。西井科技解决的办法之一是在生产活动中引入大模型。

据西井科技介绍，自西井科技成立就是一家以 AI 技术驱动的科技公司。2015 年，西井科技就将大模型引入集装箱物流场景调服务。经过多年的技术沉淀与迭代，西井科技推出了集装箱物流新型智能机器人专家 TerminalGPT。

TerminalGPT 结合大物流场景的经验知识和操作习惯，可自主学习并利用 " 大数据 " 预测 " 智能推荐 " 以及 " 统筹规划 "，通过对 WellOcean（集装箱物流场景智能解决方案）、Qomolo（新能源无人驾驶及智能商用车）等各智能及信息系统的链接，赋能各系统使其更 " 智慧 "。

这一做法，可有效打通港口、工厂等生产场景下的车辆、人员、空间及能源等多维度的运营壁垒，赋能集装箱物流场景更高效、更安全及更低碳。

具体而言，在实际作业过程中，可通过 " 推荐 " 各项关键性的智能操作，辅助人做出最优决策，提升生产要素执行效率，使生产运营更高效。

西井科技举例，起重机操作司机在 TerminalGPT 的指导下提升装卸效率，可快速 " 拥有 "20 年操作经验。西井自研 WellFMS 车队管理调度系统借助 TerminalGPT 的态势感知能力做出更多提前预测及未来智能推荐，进一步实现港口的 " 智能化升级 "。

除此之外，西井科技正计划加速换电站的推广。

据介绍西井科技的换电站不仅用于封闭 / 半封闭场景，还可在开放场景建设，以提升新能源商用车的续航里程，扩大物流运输服务范围。