編者按：《賀雄松帶你讀自動駕駛場景商業化》，帶你讀懂自動駕駛領域不同場景的商業化，客觀、理性地解讀商業化背後投資政策演進。
本欄目由辰韬資本執行總經理賀雄松與汽車之心聯合出品，每周六更新，内容獨家授權汽車之心釋出。
你好，我是賀雄松，歡迎來到《賀雄松帶你讀自動駕駛場景商業化》第六講。
這一講我們将進入到對港口自動駕駛場景的分析。
接下來，我們來了解下港口自動駕駛的運輸現狀及相關公司具備怎樣的發展前景？同時分析下港口自動駕駛行業有哪些痛點和以及有怎樣的業務進展？帶着這些問題，我們一起來探讨一下。
01
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) 貨物通過岸橋裝置，在碼頭面進行裝卸船；
2) 貨物通過水準運輸裝置，在碼頭面和堆場之間運輸；
3) 貨物通過場橋裝置，在堆場進行裝卸箱。
集裝箱水準運輸指的就是第 2）作業環節：将貨物按照指定的路徑，完成碼頭面和堆場之間的運送。
資料來源：自動駕駛應用場景與商業化路徑（2020）中國電動汽車百人會
目前全球水準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、攝像頭等硬體，利用自動駕駛技術，實作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)，加裝雷射雷達、攝像頭、毫米波雷達、定位子產品以及陀螺儀等硬體，利用自動駕駛技術，實作無人化改造。
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正常的鋼筋混凝土結構。
跨運車隻能滿足 1-3 個集裝箱高度的堆放，普遍應用于歐美的集裝箱碼頭，國内碼頭場地有限，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），是以更加适合老舊碼頭。
我認為，無人駕駛集卡将會成為港口智能化改造的主要方向。
02
市場規模測算：從港口到幹線
2019 年中國集裝箱吞吐總量 2.61 億标準箱（TEU）。以水準運輸 20 元/TEU 計，港口水準運輸市場約為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認證 AGV 方案實作水準運輸自動化，三個自動化碼頭合計全年吞吐量 500 餘萬箱。
港口集裝箱水準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幹線場景延伸，根據前文介紹，幹線自動駕駛有上萬億的市場空間。
03
市場的痛點
（一）成本高
截止到 2019 年，在大陸 100 萬箱吞吐量以上的集裝箱碼頭，共配置了 6,000-8,000 輛内集卡，擁有約 1.5-2 萬名内集卡司機。
目前内集卡司機成本（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，港口營運公司可以大幅減少集卡司機或者安全員，是以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，加之内集卡在港區内工作需要遵守港區安全生産的規定，是以港區對于内集卡司機駕駛資格、駕駛經驗通常會有更高的要求。
據港口方介紹，港口内集卡駕駛人員需要 A1 等級的駕駛證，外加若幹年安全駕駛經驗，并且教育訓練至少 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緻的不穩定情況，使得司機管理難度大、成本高。
無人集卡技術成熟後，自動駕駛将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。
04
項目進展
2017 年起，伴随着自動駕駛技術、軟硬體的發展，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營運的可能性。
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範，陸續在碼頭進行測試營運。
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營運服務的角色，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作商業化的場景之一，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、融資能力略遜于幹線物流、 Robotaxi 等賽道；
目前整個行業内産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、對港口場景的需求了解以及批量化傳遞能力上，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名額，達到要求後才能在港口測試營運，通常會從 1-5 台車開始；
港口測試或營運的車輛數量、營運模式、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，而幹線物流、 Robotaxi 場景對技術、硬體的要求高，是以落地更為困難。
由于各個場景之間的特性、需求差異極大，是以很難實作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了解；故而從高速場景向低速場景的降維打擊通常難以實作。
下面我們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「營運」切入，僅成立 1 年就獲得了來自甯波和唐山兩個港口的商業化營運訂單；2 年内完成了3 次融資。
融資速度、港口簽約速度和車隊規模在行業内領先。
在長期商業模式上，斯年智駕将新增 SaaS 服務模式，與營運并行。
随着車輛和碼頭數量的雙路拓展，斯年智駕也規劃在未來幾年内，實作港口間物流到港口外幹線物流的産業化布局，實作無人駕駛在泛港口領域的落地。
好了，這一講我就先講到這兒。
這一講我主要分享了港口自動駕駛的相關内容。
我發現，港口自動駕駛公司能依靠港口實作快速落地，同時具備向幹線自動駕駛發展的潛力，兼具短期和中長期的成長邏輯。
最後，我想要來請你來談一談，你對港口自動駕駛行業有什麼看法？
期待你在留言區的分享。
以上就是這一講的全部内容，我們下一講再見。