谭黎敏，西井科技创始人兼CEO。西井科技（WESTWELL），国家高新技术企业、国家“专精特新”小巨人企业。

作为国内少数具备全栈式开发能力的人工智能公司，致力于以人工智能激活多产业潜能，做全球智能服务业的开疆者。西井科技以人工智能技术为锚点，结合无人驾驶技术，驱动全球大物流领域的生产要素智能化服务，以及城市生活要素的数智化运营转型升级。

财经早餐特邀谭黎敏先生做客《名人早餐会》栏目，与财友们分享人工智能如何走向大众、智慧物流的底层逻辑、产品出海的机遇和挑战以及“井”的哲学等话题。

财经早餐：据了解，西井科技创立之初主要从事类脑芯片行业。经过多年的发展，最终落到Q-Truck这类产品经历了哪些过程呢？

谭黎敏：从某种层面来说，西井科技并不是一家完完全全的人工智能公司，我们更多定义为行业智能化的服务商。整合既有的集成电路、算力开发能力、算法开发能力、软件开发能力，以及自动驾驶团队组建后，所具备的自动驾驶能力，去服务于行业。

在发展过程中，我们逐渐发现底层技术并不能直接产生生产力，还需要和应用结合。于是我们开展对于应用场景的摸索，这个过程中沉淀了一套方法论，并且首创“AI效率经济学”理念，也是希望凭借积累的智能化技术, 真正赋能业务，最大程度为客户降本增效，创造商业价值。

2016年，西井找到了第一个落地的应用场景——集装箱港口。通过芯片所提供的算力，在端上实现人工智能、图像识别，帮助用户去解决集装箱的识别和到港离港的确认动作。此时，这还只是一个功能，但为西井进入港口场景提供了机遇。

在这个过程中，两点思考值得分享：

首先纯粹的技术，不能提供生产力，必须要形成产品化、系统化的能力，要与用户的场景有更加深入的耦合；

其次在具体场景中，只解决一个单点问题，并不能为用户创造完全的价值。只有把多点的服务能力串联起来，形成完整的解决方案，才能在一个场景中为用户创造多点的服务能力。

我们发现港口场景存在着比较大的人力支出和痛点，在港口内的水平运输系统，首先司机难招，另外成本高昂，作业强度很高。基于此，西井开始组建自动驾驶团队。

我们也不确定能做到什么样，但是市场在那里，又能够和其他的港口内产品形成协同效应，真正去实现全局化、智能化港口解决方案。

目标明确后，再加上对于港口场景的充分理解， 2018年1月23日，西井完成了全球首辆港区作业无人集卡的第一箱作业。

但这依然还是在技术层面、单点层面，仍需要进一步产品化。借助自有的设计开发公司，西井完成了整车造型设计，并整合自行研发的算法和整套自动驾驶套件打造了Q-Truck。现在我们已经对Q-Truck迭代了好几个版本，目前最新的智能换电版Q-Truck，能自主前往智能电站，可保证7*24小时工作，降本增效效果显著。

财经早餐：市场上认为，物流用车的“油换电”能给行业带来春天，充换电等基础设施建设也是政府未来的工作重点之一，西井在智慧港口上已经做得很好，下一步能否到更开放的道路？

谭黎敏：在海港场景当中，是内部车辆和外部车辆混合行驶的场景，和开放道路差异不大。

在开放道路上，行驶行业通常要求20公分的范围，但在港口则要求2公分-5公分的距离。

而且红绿灯十字路口是固定的不会变，港口是动态，港口所有的作业不断移动，每次到不同地方都要求在2-5公分。

财经早餐：每个集装箱要标上特殊的符号吗？

谭黎敏 ：结合用户的生产作业系统，我们构建了一套无人驾驶车辆管理调度系统，包括用户的现场地图、实时的堆放箱情况、目标集装箱位置、车辆协同位置。

换言之，在自动驾驶的驱动下，对整个港口进行了数字化的改造、升级、建设，基于实际物理环境中的集装箱港口，构建了一套元宇宙形态。

财经早餐 ：如果要真正走到开放道路，比如切入物流领域，您认为难点有哪些？

谭黎敏：物流只有实现更广阔的道路运输，才能真正解决问题。

在特定场景中，车辆的算法、各方面的设计和性能，和开放道路都没有特别大的区别。

特定场景中车速在40公里左右，开放道路在80公里到100公里出头，这需要传感器能够开得更远，同时对算力要求更高；整套我们都有相对应的方案，并且已经在做验证。

无论是最早时候的测试验证，到现在商业化的作业，其实都是在不断打磨这套底层，基础打磨好以后，后续等到法律法规完善，自然可以往更开放的道路上去行驶。

财经早餐：有研究显示，AI算法效率每16个月翻番，超越摩尔定律。实践中，算法、算率如何迭代？

谭黎敏：算力确实有周期性的提升，与此同时算法端也在不断的做优化。

两年前做一件事情，可能要花费一个单位的算力，但今天通过算法的优化，可能只需要花费原本的1/10的算力就能够提供同样的功能。

一方面单位能耗上的算力不断在增长、在叠加；

另一方面算法也在不断的优化，所以无人化的可实现度会变得越来越好。

财经早餐 ：西井科技在海外项目上亮点颇多，2021年做到海外业务占公司总收入的三分之一，在智慧出海方面，西井科技有哪些考量？

谭黎敏 ：在国内，我们最早进入港口市场，全球前十大港口里，中国港口有6~7个。并且如今中国港口在全球港口行业中发挥着标杆作用，其作业效率超过全球平均值的20%左右，能够做到24小时不间断连续作业。但是由于工作习惯等因素，海外的市场不可能进行长时间的作业。

在国内高强度的作业体系中所打磨出的智能化产品，同样具有市场的竞争力。甚至可以把它理解为工作强度上的降维打击。

一方面我们具备了足够的产品力，在国内有了足够的自信和底气；

另一方面这是全球化的行业，我们希望能够走出去看一看，抱着学习的态度，去检验产品是否同样满足和适合海外的作业习惯，同时兼顾我们的作业的能力，去寻找产品优化的增长点。

与此同时，企业在走向海外时，还需要提前与海外的标准做好沟通和对接。

我们的产品出海到泰国、中东分别经过了当地认证；再到英国，认证标准相对更加严格，需要有UKCA的认证。值得一提的是，今年，我们无人驾驶商用车Q-Truck获欧盟权威机构CE认证，这将有助于产品在欧盟国家和认可欧盟CE认证的各国进行全球市场的业务推广。

在出海的过程中，一方面在服务客户，促进营收迅速增长；另外一方面借助出海，实现产品标准的不断提高，同时也提升了企业的认知和产品设计水平。

财经早餐：现在，百度在做无人驾驶、华为也在研究，一些传统的汽车企业，也在思考如何在无人驾驶汽车领域分得一杯羹。当众多玩家一起进场时，我们如何去应对各种类型的竞争对手？

谭黎敏：今天我们面临一个非常好的市场机遇——新能源重塑汽车行业。在整个汽车新能源浪潮转型中，我们已经占据有利的位置。从电池、电机控制，再到整车，每个维度都打破了很多传统车企的垄断和壁垒。

我们也花了很多时间思考如何构建自己的核心竞争力，后来发现在特定的场景中，我们与主机厂存在一个较大的差异点：主机厂做惯了一件事情——生产一辆车，司机是人，只要把钥匙交给他，就完成了产品的交付。

但在一个场景中，一辆无人驾驶的车辆并不是如此简单结束；而是把整车放到现场，使其控制系统能够接入用户的作业流程，与用户的作业流程形成匹配和磨合，能够顺利工作起来，这需要很深的行业积累。

财经早餐 ：在“双碳”目标上，西井科技一直在贡献自己的力量：通过“智能化+绿色化”的高精准度和效率运输，助力港口等特定场景实现“低碳” “零碳”，尽显企业社会责任担当。在数字化、绿色化转型的浪潮中，西井还可以做些什么？

谭黎敏：智能化、新能源在未来二三十年都是大势所趋，人工智能的驱动也是能源的驱动，最初的人工智能需要算力来支撑，算力最大的开销就是电，未来不断的去优化算法，节省电力开销，提升算力的单位能耗，能够实现更好的正向推动。

另一方面，在新能源板块，今天西井所有的车辆、所有的车型都是为多个场景准备，其设定都是新能源、零碳排放。

从行业大趋势，到战略层面，再到产品层面的实现，西井都在践行智能化和绿色新能源的目标：全系车型的构建都基于新能源，通过无人化、智能化，进行更高效的调度以实现更进一步的节能减排。

财经早餐：西井科技的命名有哪些考究，您能否从“井”哲学上谈谈西井未来的发展方向？

谭黎敏：以前我们读书的中学就在西井街上，有了西井这个名字后，对应着产生了WESTWELL的英文名字。在思考企业的价值取向时，我们从“井”字中发掘出了很有价值的点，包括：

第一，吃水不忘挖井人，要感恩。

第二，要做探索者，做掘井的人，而不是取水者，要不断的给予和付出。

挖井这件事很有意思，一般挖井不会只在一个点上打井，而是不断的探索，叫作广挖井；再瞄准一个点，挖深井，扎下去才能打出最鲜活的泉水。

财经早餐 ：广挖井实际上是寻找增长业务，挖深井就是现金流主打业务。

谭黎敏：是，我们也逐步找到了井字格的战略，一个井字，分成九宫格，是三个维度的发掘。

“井”字最底层，西井在为用户构建智能化的底座。一个平台，如果没有具备数字化和智能化的底座能力是无法叠加在场景中的。

在底座之上，自动驾驶的意义在于把底座上的每个点串联成业务链，形成更完善的整体流程和机制，中间是一个偏运输和执行的过程。

“井”字战略的最上层，在于基于底座、中间的运力和执行，借助数字化能力把垂直场景做好，形成网络化效应。

就像“井”一样，从最底下开始挖到最深，再慢慢的浮上来，从底座、中间的执行层、再到网络层，实现单一场景的做深做透。

财经早餐 ：From human to human，我们西井科技怎么凸显这种价值观？

谭黎敏 ：From human to human是我们的slogan，翻译成中文是“取智于人，用智予人”。

主要有两重含义，一方面是截取人类的智慧运用到算法开发，再运用到产品上，实现赋能人类。

我们的团队中有一位同事，最早是卡车司机，工作非常辛苦。2018年，我们开始做自动驾驶测试，需要一位测试司机，他就加入了我们团队，但随着车的无人化能力越来越强，开车的工作就不被经常需要。

他又从另一方面给出了from human的部分，他教会了工程师无人驾驶的驾驶策略，怎样控制油门、刹车、变速以及转向的时候大概力度是多少，如何配合油门刹车。这是工程师所不了解的。

在此之后，他开始进行整车测试，包括算法、工程师开发的行驶策略，进行系统的判断反馈。他也从传统的卡车司机转变为自动驾驶的调试和部署工程师，真正践行了from human to human。

另一方面可以分享一个具体的案例，西井一直致力于解决人工和智能的关联关系，通过算法和软件系统帮助人实现减负增能。上海浦东在封控期间，社区居民排队做核酸会产生拥挤。大量的现场工作，都是工作人员用纸质的方式登记。为了帮助基层工作者以更加电子化的方式记录，减轻负担；帮助社区居民更加有序的检测，避免交叉感染风险。所以在浦西封控前，我们火速开发了“井井有序”小程序。

让每一个个体的人的属性不断得到提升，这是第二层的含义。