自1956年達特茅斯在會議上首次提出“人工智能”概念至今，人工智能已廣泛應用于各個領域，自動駕駛是其主流應用領域之一。20世紀70年代，科技發達的國家開始率先進行自動駕駛汽車的研究。
為了推進自動駕駛技術迭代更新，美國于2004年至2007年共舉辦了3屆“DRAPA挑戰賽”。在第3屆“DRAPA挑戰賽”中，車輛需要在6小時內完成96km的市區道路行駛，此時自動駕駛車輛能夠根據其他車輛的動作實時做出智能決策，已能實現有限條件下的完全自動駕駛。隨后，全球自動駕駛進入高速發展期，其技術也隨著路測里程的增加而不斷迭代更新。
自動駕駛步入商業化的快車道
自動駕駛商用車領域關注度提升
2016年起，全球自動駕駛相關企業獲得的投融資總額逐年遞增。但自2018下半年起，由于自動駕駛產品研發的高投入和高不確定性，資本層面開始重新“審視”這個極具發展潛力的賽道。同時，由于乘用車領域自動駕駛技術發開周期長且落地難度高，為了盡快實現自動駕駛商業化應用，部分投資方及自動駕駛解決方案提供商將視線從乘用車領域轉向更易落地的商用車領域。
港口的多重優勢為自動駕駛商業化應用鋪路
自動駕駛在載貨商用車領域有六大主流應用場景，包括港口場景、物流園區、礦區場景、機場場景、干線物流及末端物流。港口與其他場景相比具有行人干擾少、車輛類型單一及車輛行駛速度低等特點。因此，4級自動駕駛技術在港口場景應用難度小，更易實現商業化應用。另一方面，傳統港口亟需新技術的應用，來帶動港口的產業轉型與升級。
港口自動化需求迫切，促使自動駕駛商業化快車道加速
多重壓力之下，港口尋求內生式利潤增長點
2019年國際貿易保護主義抬頭，全球經濟下行壓力持續加大，全球經濟僅增長2.9%，是近十年來最低水平。此外，受疫情影響全球貨物貿易量下降0.1%，是自2008年國際金融危機以來的首次下跌。
進入2020年，突如其來的新冠疫情造成經濟停擺。疫情防控之下，各國陸續采取貿易限制性措施，貨物運輸受限，全球貿易往來活躍度大幅下降。根據WTO預測數據，2020年全球貨物貿易將下降13%至32%，這對于增長低迷的航運市場無疑是雪上加霜。據交通部數據統計，自2017年起國內港口貨物吞吐量增速下滑，同比增速已不足4%。
隨著全球航運聯盟化格局落定，聯合國貿易和發展會議數據顯示，三大聯盟占據歐亞、大西洋、泛太平洋三大主要航線90%以上市場份額，航運市場向買方市場轉變，港口議價能力持續下降。
相比于國際同等規模港口之間距離不應小于200公里的設計，國內沿海地區平均50公里就有一個千噸級以上規模的大港口。以環渤海地區為例，大連港、營口港、天津港、秦皇港等鄰近港口的經濟腹地重疊、貨類趨同，是同質化競爭劇烈的主要原因。
降本增效需求之下，高等級自動駕駛在港口應用價值突顯
當前港口運營成本主要來源于港內水平運輸集卡司機的人力成本及能耗成本，占港口總成本65%。港內運輸由于工作強度大、環境艱苦、危險性大等因素，對年輕人吸引力較低，導致港口集卡司機短缺問題嚴重，人力成本高企。自動駕駛的應用能夠實現人力替代，且自動駕駛系統通過精準操作、策略優化可節省能源損耗，幫助港口企業有效實現降本增效。
當前港口水平運輸解決方案中，AGV場地改造難度大且單車價格高昂，而自動駕駛跨運車存在高度限制，不適用我國港口。相比之下，自動駕駛集卡對場地改造難度小、單車成本較低且使用靈活便利，是新舊港口水平運輸自動化改造的最優解決方案。
多方企業駛入港口自動駕駛商業化應用快車道，構建新型產業鏈
自動駕駛港口應用加速，企業合作聯盟初定
自2018年起，國內自動駕駛港口應用加速，多家自動駕駛技術解決方案提供商陸續進行自動駕駛集卡落地應用并逐步實現商業化試運營。目前國內已有11個港口落地應用自動駕駛集卡，“北-中-南”沿海重要港口均有企業布局。
自動駕駛商業化應用需要多方協同推進。當前港口自動駕駛應用主導方分為技術解決方案提供商和主機廠，由主導方最終向港口售賣自動駕駛集卡技術解決方案提供商與主機廠協同推進自動駕駛港口商業化應用，雙方合作聯盟格局初定。
5G移動通信技術或改善港口通信環境差的痛點
港口現存的兩種主流通信方式分別是光纖通信及Wi-Fi通信。港口需要較大面積的通信覆蓋，且有許多如塔吊、輪胎吊等大型設備會遮擋通信信號，這樣的環境對通信鋪設要求極高。盡管Wi-Fi通信鋪設成本低，但其傳輸時延較高、抗干擾能力差，難以滿足自動駕駛應用需求。光纖通信雖然能夠滿足自動駕駛落地應用，但其基建成本高昂。因此，伴隨5G “R16”標準凍結，5G移動通信技術已實現了從“能用”到“好用”，其超大帶寬及超低時延的特點更好地支持自動駕駛相關技術在港口應用。
自動駕駛應用帶來商用車產業價值鏈重塑
新興技術誕生，往往會重構原有產業鏈鏈條。傳統汽車產業鏈呈穩固的金字塔型，自動駕駛的應用打破傳統的商用車供應鏈邊界和體系，形成新的汽車產業生態。新型零部件和技術的應用使得許多科技企業成為新型供應商，云服務的應用帶來更多跨界合作，產業生態更加豐富。新的產業鏈下價值發生轉移，數據、軟件、服務價值突顯。
2022至2024年間，港口自動駕駛商業化應用或將抵達目的地
2022至2024年間，或將實現高等級自動駕駛港口商業化應用
盡管，港口整體降本增效需求與日俱增，但是自動駕駛集卡在港口實現商業化應用的時間節點也會受到多種因素的影響。
億歐智庫從人力替代和能源節省的角度，對港口自動駕駛集卡的購置成本和運營成本（人力和燃油）節省進行定量分析。分析結果顯示（詳見圖：中國自動駕駛集卡港口商業化時間研判），港口自動駕駛集卡將在2023年達到自動集卡購置成本和運營成本的交叉點。但高等級自動駕駛在港口同樣也會受到三個層面因素的影響，即供給、需求和政策。
供給層面：1）在場景技術難度上，目前自動駕駛技術已滿足港口作業要求，并有實際應用的案例，但是場景的可復制能力仍需提升；2）在生產成本上，硬件成本與車端成本因未達量產而無法下降，將制約公司利潤空間，延遲商業化應用進程。
需求層面：1）從成本收益的角度考慮，自動駕駛集卡在港口的應用將節省港口的人力成本與能源成本，增強企業采用的意愿；2）同時，在行業發展增速放緩的背景下，貨運業務向頭部港口集中，與中小港口比，其降本增效需求或不迫切。但中小港口受制于自身盈利水平，或致使其無法布局。若融資租賃模式或代運營模式成立，將促進這一部分需求。
政策層面：1）港口智慧化、綠色化發展的相關政策，將提高港口替換車輛的需求；2）自動駕駛技術發展規劃文件、標準的樹立將促進技術進一步發展。
綜合來看，我國港口自動駕駛集卡將在2022或2024年達成商業化（詳見圖：中國自動駕駛集卡港口商業化時間研判），整體市場規模將在2025年達到53.7億元（詳見圖：市場規模預測）。
自動駕駛相關企業的“三方建議”
自動駕駛產業鏈主要由技術解決方案提供商、主機廠及上游技術企業三方組成。技術解決方案提供商若想在港口場景中獲得主導地位，需在技術層面融入港口作業流程，解決場景落地“剩余1%”的技術難點，提升自動駕駛港口可復制能力，明確差異化商業模式，拓寬港口市場。
主機廠多年占據汽車行業中的主導地位，在此次汽車產業變革中，主機廠的地位雖搖擺不定，但仍具備明顯優勢。主機廠具有正向開發的生產能力，有多年積累的港口資源及雄厚的資金儲備。因此，主機廠可以采用自研，或收購自動駕駛解決方案提供商的方式搶占未來汽車行業的主導地位。
自動駕駛行業商業化應用加速，傳統汽車產業鏈將發生巨變，激光雷達、高精度地圖等新興自動駕駛上游企業將成為未來汽車產業鏈的核心一級供應商。目前上游存在行業標準缺失、競爭劇烈等狀況，混戰之中上游企業應盡快合作制定行業統一標準，促進行業規范健康發展，把握商業化前期時機與巨頭建立深度合作關系。在產品上實現場景適配，協同促進場景商業化落地。
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來源：億歐
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