港口是城市、国家之间贸易的起点和终点，也是重要的交通基础设施。目前全球贸易的三分之二、中国进出口贸易的90％以上，都是通过以港口为枢纽的航运完成的。在整个全球无人驾驶大产业格局中，港口无人驾驶是业界公认的投资回报率、投资周期最佳的产业方向之一。

根据交通运输部的数据显示，中国港口货物吞吐规模逐年增长，到2020年，吞吐量达到145.50亿吨，同比增长4.3%。以水平运输20元/标准箱（TEU）计，港口水平运输市场每年约为50亿元。随着吞吐量的迅猛增长、老旧码头的智能化改造，港口一直在寻找降本增效的办法，尤其面临作业安全、劳动力短缺两个重大问题。但同时，场景变化复杂、准确率极高、7×24小时无间断作业等，也是港口发力智能化、自动化的难点。港口无人驾驶具备落地场景佳、周期最短、产业化进度最快、市场需求刚性强等特点。将自动驾驶技术应用于港口，降低港口企业风险系数，提高作业安全性以及作业效率上已经成为智慧港口建设的重点方向之一。

且对于中国港口码头来说，不需要太多的码头改造（尤其是土建部分）也能应用到集装箱码头，尤其它的规划路径比较固定，是无人驾驶集卡的优势所在。据头豹研究院曾预计，2025年中国港口码头自动驾驶行业市场规模超过70亿元，年复合增长率可达到5%以上。

一、港口自动驾驶现状及发展趋势

码头自动化，自1993年荷兰鹿特丹港ECT码头为代表的第一代以来，已经发展到第四代。

中国目前已实现运营的自动化码头均采用上海振华重工提供的系统集成第四代技术自动化岸桥+AGV+ARMG的模式。

第四代技术其高额的投资及建设成本（青岛港已建设完成正常运营的4个泊位，年80万标准箱吞吐量，系统集成总承包金额为1.6亿美金）比较适合于大型码头的改建及新港口建设。

采用AGV方案的中国自动化码头有，青岛港、厦门远海、洋山港以投入运营，在建的南沙港四期预计2021年建成。

中小港口（现存）及新建中小码头的自动化方案，比较倾向于传统岸桥+自动驾驶集卡+ARMG（自动化轨道吊）-自动化岸桥+自动驾驶集卡+ARMG（自动化轨道吊）的路线。

中国的，天津港（1504万标准箱）、曹妃甸港（22.45万标箱）、珠海港（227万标箱）都在测试无人集卡，新加坡和欧洲的其他港口也在对自动驾驶货运卡车进行试验。

二、港口自动驾驶：单车智能与平台智能的精妙结合

在与光锥智能的交流中，斯年智驾CEO何贝就提到，斯年智驾的战略就是既重平台智能，也重单车智能。飞步科技CTO杨政也认为，如今港口注重效率和安全，只注重平台智能，或只注重单车智能都是行不通的，必须两者结合才能打磨好产品。

所以，区别于其他自动驾驶场景，港口自动驾驶不仅仅是单车智能的单打独斗，同时也是单车智能与平台智能的精妙结合。

曾经，提到港口、矿区等特定场景下的L4自动驾驶时，大家的第一反应都是“简单”，因为封闭或半封闭场景没有开放道路复杂，应该更容易落地。

“我在2019年初第一次进港口的时候觉得这个场景非常简单，因为它很固定，Corner Case会更好收集，同时速度更低，决策时间会更长。但随着一点点深入，我们会发现它的交互频率更高，对于车的控制要求更高。”杨政对港口自动驾驶认知的转变，也体现了这个场景的许多潜在的复杂性。

“在港口会有许多特定的问题，比如无人集卡停车定位的误差要达到正负5cm的精度，比如在满是金属集装箱的港口，卫星定位会不精准，甚至在车辆间交互，姿态控制，转弯等方面都会面临挑战。”杨政向光锥智能称。

首先是定位。在港口，无人集卡需要和大型设备配合作业，港口的集装箱需要吊桥从船舶上吊起放在卡车上，然后由无人集卡将其运送到堆场，再由龙门吊吊起放在堆场上。

卡车停放与龙门吊的相对位置需要非常准确，停不准，龙门吊就很难将集装箱从车上拿起，或者放下。更重要的是，龙门吊的位置是会移动的，这又对车的精准定位提出了更高的要求。

其次是港口的道路问题，港口通常是填海造陆而成，寸土寸金，需要最大限度地利用空间。这导致港口的道路很多时候非常狭窄。“集卡的宽度通常2.7m、2.8m，但港口许多地方路可能只有2.9m，所以港口对车的操作和决策要求更极限，对技术也有更高要求。”杨政说。

另外，区别于乘用车，无人集卡在港口作业基本每次都必然会遇到大角度的转弯、掉头。而无人集卡车体更大，更长，所以在转弯、掉头的时间也会更长，意味着其与后车的交互的时间也会更长。

但在港口，无人集卡其实没有太多时间用来掉头，因为通常车队作业，后面的车源源不断地驶来，如果掉头一次没有成功，后面的车队可能就会堵上，影响整个港口的运行效率。

目前，绝大多数港口都处于无人集卡和人工作业混行的状态，再加上还有港口外的卡车、场地作业的工人等等，港口的环境仍然复杂，这些情况都对无人集卡的单车智能提出了更高的要求。

“如果单车智能不够强大，那对港口来说就像是一个定时炸弹，一旦某辆车遇到特殊情况停了下来，后面的车都会停下，不及时人为干预甚至可能导致整个港口陷入瘫痪。”何贝说道。

所以港口自动驾驶企业都有做相应的安全冗余，比如斯年和飞步配备有远程驾驶的技术，司机可以在控制中心远程监控车辆状态，一旦某一辆车出现问题，就可以通过远程驾驶立即干预。

而提到自动驾驶，其对劳动力的补充又是一个必要的话题。比如在港口，集卡司机用工成本高，招工难，长时间驾驶对司机健康损害大等等。

但实际上从上世纪90年代就开始，港口就通过AGV等方式开始了无人化的探索。所以除了降低用工成本，自动驾驶对于港口更大的意义还在于效率和安全。

要提高效率，单靠强大的单车智能其实并不容易。就像蚂蚁搬运粮食一样，当群体协作成为工作的主要方式时，在个体的能力之外，合理的组织和调度就变得尤为重要。

在这方面，港口自动驾驶企业普遍采用的是“车”“云”协同的方式来实现港口整体效率的最大化。比如飞步科技提出的“车路云协同一体化”和斯年智驾的“车端-云端一体化”。

引入云端的概念，在于“云”能够对港口整体的情况进行判断，比如从A点到B点，通常来讲直线距离最近，但直接过去可能会堵车，而经过C点绕过去，路程或许更远，但道路通畅却可能更快。

杨政解释道，通过传感器和接通港口数据，云端能够知道哪里需要更多的车，哪里车辆有冗余，以此来更合理的分配运力。“我们帮助港口设计打造智能化操作系统，不仅聚焦水平运输本身，同时也致力于全局的降本增效。”

在许多港口自动驾驶公司的共同努力下，如今港口已经开始进入了无人化阶段，无人集卡，IGV（Intelligent Guided Vehicle 智能导引车）等车辆在港口的占比逐渐提升。

比如在年集装箱吞吐量超千万级的宁波舟山港梅东码头，飞步科技的无人集卡数量占比已经超20%，作业效率已十分接近传统驾驶员。而在宁波港大榭码头、江苏宿迁港等地，斯年智驾完成了百辆车队的第一链布局，其运营的无人集卡效率相对于AGV和IGV提高了1.5~2倍左右。

整体来看，港口像是一个蚁群的工作场地。个体的调度与集体的配合，障碍物避让与路径规划。很多时候，大自然的神奇之处就在于此，人类苦心追求最优解，往往在许多微小的地方早已写下了答案。

三、以租代买还是联合开发？商业化的深水区

以新事物、新技术发展曲线来验证，作为新兴技术的自动驾驶仍处于早期，没有成熟的案例模式来参考借鉴。行业中深耕港口一线场景的自动驾驶企业，会依据客户意愿的差别与企业自身的基因性格来定义不同的商业化路线。

深水区已至，除了技术上的创新，也更需要在商业化上有突破式的探索。

关于商业化，何贝将其分成了三步， “有没有人买”是第一步，“有没有一群人买和有没有回头客”是第二步，“能不能批量化复制”是第三步。

“目前我们处在第二步，关键是毛利率和无人驾驶技术的落地，而现在到明年的重点是第三步，将项目产品化，完成大规模的复制。”何贝提到。

但就整个商业化而言，最难的却是第一步，找到“第一个吃螃蟹”的客户。

一方面，传统的港口、码头对新事物的接受程度较慢；同时，购买自动驾驶集卡也确实是一笔不菲的投资。目前一辆无人集卡价格大约在200万左右，如果配上30辆就要6000万，在还没有太多成熟案例的前两年，这个价格无疑让港口感到迟疑。

“斯年的策略是‘以租代买’，即自己花钱买车、改装，然后作为一个‘运输公司’在港口拉活儿。”何贝向光锥智能介绍他们最早进入港口的方法。

通过代运营的方式，一方面可以提前获得一部分收入，同时能够更好地收集行驶数据来改进算法。另一方面，当港口方实际看到自动驾驶的效果，它们自然愿意为此付费。

在获得港口认可之后，斯年也会有“软硬件一体”的产品销售模式，就是将装配好的设备一次性打包卖给港口，为其提供技术服务和后续的运营支持。这样，斯年就像一个无人驾驶技术软件供应商，按照运营里程收取技术订阅费。

贡玺认为，现在港口自动驾驶公司大致可以分为两类，一类是轻资产运营，即自己不持有资产，只提供整体的解决方案，做后端的改装；另外一类则是重资产运营，自己买车，自己改装，然后给港口提供运力。

“根据企业发展的不同阶段，轻资产和重资产都是必要的，前期需要通过重资产获客，中后期需要通过轻资产减轻运营压力。”贡玺说。

从重资产走向轻资产，这是斯年切入市场的方式。而飞步科技进入港口的方式，则是一开始就和港口共同研发。

“在未来真正运营智能水平运输的主体，一定是港口自己。”杨政表示，“无人集卡与IGV等新事物，演化到终局，本质上是与场桥、岸桥一样的机械化生产工具。港口应该，也必须实现自主可控。”

“所以，我们从进入港口的第一天开始就以‘产品化’为目标，尽量把除了系统设计和系统集成之外的操作部分和港口一起打磨，然后逐步让渡给他们。”杨政说。

他认为，产品化有两个比较重要的点，一个是可交付性，就是这套产品一定要操作简便、稳定，交付给客户之后即使没有技术人员也能够使用。二是产品要有核心价值，具体表现为性价比，安全和效率。

“宁波舟山港货物运输种类最为齐全，吞吐量全球最大，梅东码头又是超千万级的传统混线码头。因此，这里是全球智慧港口建设改造实实在在的珠峰。”杨政透露，飞步与宁波舟山港梅东码头在三年内完成四期合作，交付的无人集卡数量达到62台。通过车端智能与远控系统的组合，无人集卡车队开展多路编组实船作业超1000天，现阶段基本实现了与人工作业效率的持平。

“BD很重要，技术也很重要，企业要两条腿一起走路。”贡玺提到：“回顾汽车产业的发展，我们会发现最终成功的企业，无非是抓住了两点，即极具技术壁垒的产品力，或是极强的商务关系，这是汽车这个大to B行业本身基因决定的。”

文章来源： 光锥智能，赛迪奇智，汽车知识分享交流