无人驾驶解决港口运输痛点，无人集卡/平板车方案并行。
传统港口运营成本高，降本增效是实现内生式增长的核心途径。港口费用主要由港口劳 务费和规费构成，从具体成本拆分来看，人工及能耗成本占港口总成本65%（人工+外付 劳务费+能耗费），特别是在近年来高资质要求和劳动力老龄化背景下，万吨集装箱码 头数量持续增长导致港口司机出现短缺问题，人工成本高企，港口降本增效需求迫切。
集卡司机资质要求高且工作吸引力低，用工老龄化趋势明显。根据《机动车驾驶证申领 和使用规定全文》，需持有A2驾照的驾驶员才可驾驶牵引车（含集卡车），而申领A2级 驾照至少需要4年以上驾驶经验，导致A2驾照申领难度增加。根据中国物流与采购联合 会调查统计，2022年货车司机持有A2驾照的比重仅为63%。此外，我国近年来劳动年龄 人口数量持续下降，货运行业因工作强度大、环境艰苦、危险性高等因素，导致对年轻 人缺乏吸引力，2023年46岁以上货车司机占比36.1%，同比+2.3pcts，行业老龄化趋势 明显，司机短缺现象普遍，制约运输效率提升。
传统港口经营痛点：司机长时间作业事故风险高，同时环保能源转型需求迫切
港口属于高危场景，货车司机长时间高强度作业下安全事故风险高。港口用 车存在较多视野盲区，对货车司机的运输速度和规模需要严格要求。伴随港 口运输货物规模日益增长，通常需要货车司机24-48小时连轴紧密运转。根 据中国物流与采购联合会统计，2023年中重型货车司机日均工作时长超8小 时人数占比高达78%，长时间高强度工作极易出现体力透支、过劳作业等问 题，根据最高人民法院报告统计，2016-2019年货车交通肇事案占比高达32%， 而截止2019年6月，货车保有量仅占汽车总量10.7%，货车涉案量远超标准水 平。
传统港口经营多以柴油集卡为主，环保能源转型需求迫切。根据中国移动源 环境管理年报披露，2022年柴油车PM和Nox污染物排放占汽车排放总量的99% 和87.8%，环境污染问题日益凸显。传统的港口运输设备则以柴油作为主要 能源，而无人驾驶港口解决方案主要以混动或纯电作为主要能源，有望成为 重要替代方案。
港口运输主要流程：通过外集卡将货物从港外 运输至港内，经场桥将货物从集卡上垂直吊装 至堆场，再通过内集卡将货物从堆存区域安全 高效地运送至装卸区，由岸桥负责将货物从码 头吊装至船舶上。
港内运输自动化程度高，水平运输环节成为无 人驾驶核心应用领域。目前，港口场桥、岸桥 均已实现半自动或全自动化起重机等设备部署， 内集卡作业需要满足精准性、安全性、高效性 需求，无人驾驶方案可有效解决水平运输过程 中的道路拥堵、汽车空驶和过渡集中分配、噪 音污染等问题，同时减少港内安全事故，降低 司机人工成本，全面提升港口自动化运营效率。
无人集卡/平板车有望成为港内水平运输主流 方案。目前，港口无人驾驶主要方案包括 AGV、IGV、DCV、ASC，其中ASC对于集装 箱堆叠要求较高，不适用于国内高密度集装箱 堆放方式，因此在国内不具备适用性。AGV 作为早期港口自动化方案，采取电磁导引技术， 需要对运行区域进行磁钉铺设改造，同时行驶 路径固定，在成本和灵活性方案均不具备优势。 相比之下，无人集卡/平板车以车载传感器决 策系统作为技术支撑，无需对现有码头进行基 建改造，同时自动化执行任务能力能够显著提 高运输效率和准时性，减少人为的错误和延误， 将成为港内运输主流方案。
DCV：基于现有集卡进行前装智能改造，高适用性有望赋能多场景融合
DCV基于现有集卡进行前装智能改造，是低成本、高适用性的港口无人驾驶方案。DCV在传统集卡基础 上，通过搭载激光雷达、摄像头等组合的多传感器融合感知方案，同时配合车路云协同系统，实现L4级 别无人驾驶改造。相比于传统方案，DCV无需进行港口基础设施改造，能够满足老旧港口的智能化升级需 求，同时集卡车型具备多场景适用性优势，未来有望逐步与干线运输、城区运输等开放场景实现融合。
目前国内头部玩家无人驾驶集卡均采用多传感器融合感知方案，计算平台、智能驾驶系统、车辆调度系统 均以自主研发为主，产品聚焦解决无盲区冗余感知、5cm高精度精准定位、混行作业等港内驾驶核心问题， 目前已在宁波港、天津港、唐山港等国内外主要港口实现应用。
港口无人驾驶以多传感器融合感知方案为主，V2X+5G技术提供关键支持
港口无人驾驶以多传感器融合感知方案为主，V2X+5G技术提供关键支持。1）单车无人驾驶：以激光雷达为主传感器，再搭配毫米波雷达、摄 像头、高精地图、组合惯导等形成多传感器融合感知方案，解决港口多径干扰等问题。2）路侧边缘计算：增设路侧设备，协助无人驾驶系统的 稳定和冗余运行，达到车路协同的目的。3）多车协同：港口无人驾驶多以车队形式作业，通过5G+V2X技术实现车-路-云协同统筹和集中管理， 完成港口智能化高效作业。
