机场是自动驾驶的＂地狱考场＂,驭势科技在天山国际机场考了个160万公里零事故

《四度中标新疆机场！驭势科技70台无人车单日跑6000公里，效率是人工2倍，极寒都扛住了》）

图源：经济参考报

机场这道题，到底难在哪？

吴甘沙把民航叫作物理AI最好的场景。

"最佳"的另一面是"最难"：机坪没有车道线，卫星定位受飞机起降干扰严重偏移，零下二十多度暴雪与夏季六七十度地表温度交替，任何一次定位漂移都可能让车闯入滑行道。

"在比特空间做错可以重来，在原子世界一个小错可能是毁灭性灾难。"

最难啃的骨头是下雪天。雪花打在激光雷达上产生噪点，算法"像看见漫天暗器"。

更大的考验在机坪道路分级。

机头路最简单，飞机静止；

穿越滑行道需实时识别滑行中的航空器；

机尾路最复杂，航空器推出前有指示灯、地勤手势等多重信号。

三类道路全部攻克，才实现全机坪覆盖：行李货运牵引、人员摆渡接驳、围界巡逻、跑道异物检测、机坪清扫、航油餐食运输。

吴甘沙算过一笔账：2019年底拿到全球第一张机场无人驾驶牌照，真正大规模上量是2023年5月，中间隔了三年半。

"拿到牌照只是第一步，我们对安全的要求远比牌照的标准更高。"

七层安全体系，每一脚刹车都有数据记录

"安全是所有0前面的1。"为了应对民航最严苛的要求，驭势搭起七层递进安全体系。

最底层：数百个车辆状态、成千上万种状态转移，任何异常都能被发现并终止。往上：至少6种定位机制互为备份。

再往上：依托行业最大机场专有数据库，算法从规则走向VLM、VLA、大模型与世界模型。

此外还有OTA升级验证、主动风险预测、事故感知防逃逸、人工驾驶误操作保护。"我们每一脚刹车都有数据记录。"

这套U-Drive系统已通过ISO26262 ASIL-D最高功能安全认证与ASPICE CL3过程质量认证。

安全之上是效率。机场拖头车限速25公里，驭势满速跑——机场SLA要求准点，"不能让一飞机人等你的行李"。

背后是一整套OAM运维体系：事件秒级响应、远程分钟级脱困、现场10分钟级到达，每天为车辆计算健康指数做预测性维护。

近十年投入超10亿元研发，近三年迭代上百个版本，积累千万公里级真实数据。

弗若斯特沙利文数据显示，驭势在大中华区机场场景L4商用车自动驾驶市占率达90.5%。

吴甘沙的判断更直接：全球真正实现机场场景规模化无人运营的只有驭势，"行业整体还停在我们2019年的阶段。"

从卖"黄金铲子"到卖"AI司机订阅"

技术壁垒之外，吴甘沙正在推动商业逻辑的根本切换。

早期思路是"卖黄金铲子挖富矿"：卖车收维保费。

但这条路很难走向更大规模。"一辆车10年生命周期，原来请司机的工资变成AI司机的工资，这才是可持续模型。"

于是有了AI司机订阅服务：驭势不造车、不运营，把FSD级全栈无人能力以标准后装套件部署到客户现有车辆，按单台AI司机、里程或时长计费。

图源：网易智能

吴甘沙将其描述为"π"商业模型。一横代表驭势，两侧分别是主机厂和各行业集成商、方案商、运营商。

目前驭势已与6家头部商用车企深度合作，落地养殖转运、矿山运输、电力巡检等场景。

AI司机的价值，是新劳动力

机场是驭势的现在，吴甘沙的目光已投向未来十年最重要的词：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，是新劳动力。"他判断2030年全球自动驾驶市场将达万亿级。

支撑这一判断的是U-Drive系统一套覆盖乘用车、商用车、物流、公交、环卫、港口、矿山、农牧等场景，已适配五六十种车型。

"做这么多车型，本质是在占物理AI的入口。"

160万公里是驭势在天山机场交出的答卷。但用吴甘沙的话说："AI司机为客户开10年车，卖的是自动驾驶的可靠与信任，这是最难商品化的。"

驭势用十年时间证明：在最难的考场上拿高分，然后去考下一场。

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