場景介紹

集裝箱在港口的裝卸過程通常會涉及三個作業環節：

1) 貨物通過岸橋設備，在碼頭面進行裝卸船；

2) 貨物通過水平運輸設備，在碼頭面和堆場之間運輸；

3) 貨物通過場橋設備，在堆場進行裝卸箱。

集裝箱水平運輸指的就是第 2）作業環節：將貨物按照指定的路徑，完成碼頭面和堆場之間的運送。

當前全球水平運輸自動化主要有三種解決方案：

1）自動導引運輸車，即 AGV（AutomaticGuidedVehicle），其中帶舉升功能的自動導引運輸車為 L-AGV。AGV 在行進線路下方鋪設磁釘，可以按照既定線路行進。

2）無人跨運車 ASC(AutonomousStraddleCarrier)，這是基于傳統跨運車，加裝雷達、攝像頭等硬件，利用自動駕駛技術，實現跨運車的無人化改造。

3）無人駕駛集卡，基于傳統集裝箱卡車(集卡)，加裝激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、定位模塊以及陀螺儀等硬件，利用自動駕駛技術，實現無人化改造。

其中，AGV 需要在碼頭建設中預先鋪設非常多的磁釘，碼頭土建中還不能使用常規的鋼筋混凝土結構。

跨運車只能滿足 1-3 個集裝箱高度的堆放，普遍應用于歐美的集裝箱碼頭，國內碼頭場地有限，跨運車應用少。

無人集卡無需專門鋪設導航軌道，其應用到集裝箱碼頭作業也不需要太多的碼頭改造（尤其是土建部分），因此更加適合老舊碼頭。

無人駕駛集卡將會成為港口智能化改造的主要方向。

市場規模測算：從港口到干線

2019 年中國集裝箱吞吐總量 2.61 億標準箱（TEU）。以水平運輸 20 元/TEU 計，港口水平運輸市場約為50 億元每年。

目前廈門遠海自動化碼頭、青島港全自動化碼頭和上海洋山深水港四期自動化碼頭已通過 AGV 方案實現水平運輸自動化，三個自動化碼頭合計全年吞吐量 500 余萬箱。

港口集裝箱水平運輸市場自動化滲透率不到 2%，絕大多數傳統碼頭都還是使用有人集卡的方式。

港口自動駕駛公司未來可以向干線場景延伸，根據前文介紹，干線自動駕駛有上萬億的市場空間。

市場的痛點

（一）成本高

截止到 2019 年，在我國 100 萬箱吞吐量以上的集裝箱碼頭，共配置了 6,000-8,000 輛內集卡，擁有約 1.5-2 萬名內集卡司機。

目前內集卡司機成本（含工資和社保）平均約 15-20 萬元/年，并且逐年上漲。

無人集卡一旦在港口碼頭商用，港口運營公司可以大幅減少集卡司機或者安全員，因此在人員成本上每年可以降低很多。

（二）用工短缺

目前集卡司機需要至少 A2 等級以上的駕駛證，加之內集卡在港區內工作需要遵守港區安全生產的規定，因此港區對于內集卡司機駕駛資格、駕駛經驗通常會有更高的要求。

據港口方介紹，港口內集卡駕駛人員需要 A1 等級的駕駛證，外加若干年安全駕駛經驗，并且培訓至少 3 個月才能上崗。

大量的人工司機和高強度、高要求的作業，使得在司機管理上存在很多問題。加之諸多人為因素導致的不穩定情況，使得司機管理難度大、成本高。

無人集卡技術成熟后，自動駕駛將直接解決港口企業集卡司機的招聘難題，解決大量人工司機的管理難題，使管理成本大幅度降低。

項目進展

2017 年起，伴隨著自動駕駛技術、軟硬件的發展，由于港口場景封閉、低速、載物等特性，資本和自動駕駛人才開始進入港口領域，探索港口自動駕駛解決方案和測試運營的可能性。

斯年智駕、西井科技、主線科技等公司都完成了無人駕駛集卡的示范，陸續在碼頭進行測試運營。

目前，提供港口自動駕駛解決方案，并在港口進行自動駕駛測試和運營服務的角色，包括了：自動駕駛科技公司、傳統工程機械公司、傳統汽車電子公司等（其中以自動駕駛科技公司為主）。

自動駕駛科技公司：斯年智駕、西井科技、主線科技、暢加風行、飛步科技、牧月智能、元戎啟行、圖森未來；

傳統工程機械公司：三一海工、振華重工；

汽車電子公司：經緯恒潤；

對于自動駕駛科技公司而言，目前已經形成以下格局：

行業普遍預期港口是自動駕駛技術最早實現商業化的場景之一，但由于港口自動駕駛市場空間較小，港口賽道自動駕駛公司的估值、資本關注度、融資能力略遜于干線物流、 Robotaxi 等賽道；

目前整個行業內產品級的港口自動駕駛解決方案正在快速推進中，各家公司在算法能力、工程能力、對港口場景的需求理解以及批量化交付能力上，存在較大差異；

由于港口公司的國有企業背景和安全管理等要求，科技公司進入港口開展測試的門檻較高，港口會有比較嚴格的技術要求和指標，達到要求后才能在港口測試運營，通常會從 1-5 臺車開始；

港口測試或運營的車輛數量、運營模式、港口測試作業流程進度、 測試港口的數目，一定程度上可以表征公司技術方案的成熟度、穩定性和港口認可度；

自動駕駛各場景的差異極大，礦山、港口、清掃、末端配送等場景相對容易，而干線物流、 Robotaxi 場景對技術、硬件的要求高，因此落地更為困難。

由于各個場景之間的特性、需求差異極大，因此很難實現各個場景之間解決方案的簡單遷移。

這就要求自動駕駛公司對場景方的需求以及場景的工藝進行非常深刻的洞察和理解；故而從高速場景向低速場景的降維打擊通常難以實現。

下面結合斯年智駕的具體情況進行了解。

斯年智駕成立于 2020 年 4 月，集結了中國最早一批做港口自動駕駛的團隊。斯年智駕在車輛定位/停位效果上遠超行業平均“精度”。

在“速度”上，斯年智駕以“運營”切入，僅成立 1 年就獲得了來自寧波和唐山兩個港口的商業化運營訂單；2 年內完成了3 次融資。

融資速度、港口簽約速度和車隊規模在行業內領先。

在長期商業模式上，斯年智駕將新增 SaaS 服務模式，與運營并行。

隨著車輛和碼頭數量的雙路拓展，斯年智駕也規劃在未來幾年內，實現港口間物流到港口外干線物流的產業化布局，實現無人駕駛在泛港口領域的落地。

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