场景介绍

集装箱在港口的装卸过程通常会涉及三个作业环节：

1) 货物通过岸桥设备，在码头面进行装卸船；

2) 货物通过水平运输设备，在码头面和堆场之间运输；

3) 货物通过场桥设备，在堆场进行装卸箱。

集装箱水平运输指的就是第 2）作业环节：将货物按照指定的路径，完成码头面和堆场之间的运送。

当前全球水平运输自动化主要有三种解决方案：

1）自动导引运输车，即 AGV（AutomaticGuidedVehicle），其中带举升功能的自动导引运输车为 L-AGV。AGV 在行进线路下方铺设磁钉，可以按照既定线路行进。

2）无人跨运车 ASC(AutonomousStraddleCarrier)，这是基于传统跨运车，加装雷达、摄像头等硬件，利用自动驾驶技术，实现跨运车的无人化改造。

3）无人驾驶集卡，基于传统集装箱卡车(集卡)，加装激光雷达、摄像头、毫米波雷达、定位模块以及陀螺仪等硬件，利用自动驾驶技术，实现无人化改造。

其中，AGV 需要在码头建设中预先铺设非常多的磁钉，码头土建中还不能使用常规的钢筋混凝土结构。

跨运车只能满足 1-3 个集装箱高度的堆放，普遍应用于欧美的集装箱码头，国内码头场地有限，跨运车应用少。

无人集卡无需专门铺设导航轨道，其应用到集装箱码头作业也不需要太多的码头改造（尤其是土建部分），因此更加适合老旧码头。

无人驾驶集卡将会成为港口智能化改造的主要方向。

市场规模测算：从港口到干线

2019 年中国集装箱吞吐总量 2.61 亿标准箱（TEU）。以水平运输 20 元/TEU 计，港口水平运输市场约为50 亿元每年。

目前厦门远海自动化码头、青岛港全自动化码头和上海洋山深水港四期自动化码头已通过 AGV 方案实现水平运输自动化，三个自动化码头合计全年吞吐量 500 余万箱。

港口集装箱水平运输市场自动化渗透率不到 2%，绝大多数传统码头都还是使用有人集卡的方式。

港口自动驾驶公司未来可以向干线场景延伸，根据前文介绍，干线自动驾驶有上万亿的市场空间。

市场的痛点

（一）成本高

截止到 2019 年，在我国 100 万箱吞吐量以上的集装箱码头，共配置了 6,000-8,000 辆内集卡，拥有约 1.5-2 万名内集卡司机。

目前内集卡司机成本（含工资和社保）平均约 15-20 万元/年，并且逐年上涨。

无人集卡一旦在港口码头商用，港口运营公司可以大幅减少集卡司机或者安全员，因此在人员成本上每年可以降低很多。

（二）用工短缺

目前集卡司机需要至少 A2 等级以上的驾驶证，加之内集卡在港区内工作需要遵守港区安全生产的规定，因此港区对于内集卡司机驾驶资格、驾驶经验通常会有更高的要求。

据港口方介绍，港口内集卡驾驶人员需要 A1 等级的驾驶证，外加若干年安全驾驶经验，并且培训至少 3 个月才能上岗。

大量的人工司机和高强度、高要求的作业，使得在司机管理上存在很多问题。加之诸多人为因素导致的不稳定情况，使得司机管理难度大、成本高。

无人集卡技术成熟后，自动驾驶将直接解决港口企业集卡司机的招聘难题，解决大量人工司机的管理难题，使管理成本大幅度降低。

项目进展

2017 年起，伴随着自动驾驶技术、软硬件的发展，由于港口场景封闭、低速、载物等特性，资本和自动驾驶人才开始进入港口领域，探索港口自动驾驶解决方案和测试运营的可能性。

斯年智驾、西井科技、主线科技等公司都完成了无人驾驶集卡的示范，陆续在码头进行测试运营。

目前，提供港口自动驾驶解决方案，并在港口进行自动驾驶测试和运营服务的角色，包括了：自动驾驶科技公司、传统工程机械公司、传统汽车电子公司等（其中以自动驾驶科技公司为主）。

自动驾驶科技公司：斯年智驾、西井科技、主线科技、畅加风行、飞步科技、牧月智能、元戎启行、图森未来；

传统工程机械公司：三一海工、振华重工；

汽车电子公司：经纬恒润；

对于自动驾驶科技公司而言，目前已经形成以下格局：

行业普遍预期港口是自动驾驶技术最早实现商业化的场景之一，但由于港口自动驾驶市场空间较小，港口赛道自动驾驶公司的估值、资本关注度、融资能力略逊于干线物流、 Robotaxi 等赛道；

目前整个行业内产品级的港口自动驾驶解决方案正在快速推进中，各家公司在算法能力、工程能力、对港口场景的需求理解以及批量化交付能力上，存在较大差异；

由于港口公司的国有企业背景和安全管理等要求，科技公司进入港口开展测试的门槛较高，港口会有比较严格的技术要求和指标，达到要求后才能在港口测试运营，通常会从 1-5 台车开始；

港口测试或运营的车辆数量、运营模式、港口测试作业流程进度、 测试港口的数目，一定程度上可以表征公司技术方案的成熟度、稳定性和港口认可度；

自动驾驶各场景的差异极大，矿山、港口、清扫、末端配送等场景相对容易，而干线物流、 Robotaxi 场景对技术、硬件的要求高，因此落地更为困难。

由于各个场景之间的特性、需求差异极大，因此很难实现各个场景之间解决方案的简单迁移。

这就要求自动驾驶公司对场景方的需求以及场景的工艺进行非常深刻的洞察和理解；故而从高速场景向低速场景的降维打击通常难以实现。

下面结合斯年智驾的具体情况进行了解。

斯年智驾成立于 2020 年 4 月，集结了中国最早一批做港口自动驾驶的团队。斯年智驾在车辆定位/停位效果上远超行业平均“精度”。

在“速度”上，斯年智驾以“运营”切入，仅成立 1 年就获得了来自宁波和唐山两个港口的商业化运营订单；2 年内完成了3 次融资。

融资速度、港口签约速度和车队规模在行业内领先。

在长期商业模式上，斯年智驾将新增 SaaS 服务模式，与运营并行。

随着车辆和码头数量的双路拓展，斯年智驾也规划在未来几年内，实现港口间物流到港口外干线物流的产业化布局，实现无人驾驶在泛港口领域的落地。

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