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全球航运运价大幅上涨，将推动港口自动驾驶加速部署
从2020年6月起，国际航运运价开始大幅上涨，以2021-3-5对比2020-3-6为例，运费由每FEU 1358美元涨到每FEU 4115美元。2021年以来，全球航运危机频发，许多进出口企业不得不以高昂的运费，签订未来12个月的货运合同。
航运成本上升是由多重因素共同引发的，包括全球财政和货币政策刺激提振下货物需求的飙升，港口饱和，船舶、码头工人和卡车司机太少等。港口运营方迫切期望提高港口运营效率以及解决人力缺口问题。
全球范围来看，国外自动驾驶跨运车和AGV起步较早，有一定的市场规模。但是面对国际航运成本的增长，AGV布局周期太长，自动驾驶跨运车需要更大的港口空间，均难以在短期内提高港口集装箱周转速度和降低港口运营成本；无人驾驶集卡相比其他方案来说，建设成本低，只需在现有的智慧码头基础上引入智能路侧设施，即可实现快速部署。预计2021年起全球大型集装箱港口将积极发展港口自动驾驶集卡。
中国作为全球进出口贸易的主要国家，正快速推进自动驾驶赋能港口物流，推动新一代自动化码头建设和自动驾驶集装箱卡车的规模化应用。交通运输《关于建设世界一流港口的指导意见》提出到2025年，部分沿海集装箱枢纽港初步形成全面感知、泛在互联、港车协同的智能化系统；到2035年，集装箱枢纽港基本建成智能化系统。随着5G、车路协同、自动驾驶技术的快速发展，港口“新基建”建设进程正在提速。
中国智慧港口的建设分布
来源：上海海事大学
从港口航运枢纽，到高速干线的全程自动驾驶物流
港口自动驾驶是典型的封闭场景+低速运营的场景，是自动驾驶率先商业化落地的典型场景。目前，国内港口内集卡牵引车保有量超过2.5万辆，但绝大多数港口码头仍主要使用有人驾驶集卡方式，港口内集卡自动驾驶渗透率不到2%。
预计到2025年，中国港口内集卡L4级自动驾驶渗透率将超过20%，L4级港口自动驾驶内集卡应用规模达到6000-7000辆，中国港口自动驾驶总体市场规模将超过60亿元，占全球市场约30%。
2019-2025年中国港口自动驾驶市场规模
数据来源：佐思汽研
虽然港口自动驾驶本身市场规模不算大，但其拥有示范效应，衍生意义巨大，可以衍生出航运-港口-高速干线-物流枢纽的全程自动驾驶物流场景。
首先港口自动驾驶集卡可优先取得贸易集装箱从船舶-码头堆场-码头集散地的运输货权。其次根据预测，中国大约拥有5万亿人民币（约合7000亿美元）的干线物流市场规模，同时干线物流巨大的市场规模吸引着自动驾驶融资，2020年中国自动驾驶投融资事件中，一半投向了布局商用车领域的初创公司，其中19家获投企业中有8家布局干线物流场景，平均获投金额也远高于其他细分赛道。
2021年4月15日，图森未来正式登陆纳斯达克，上市首日收盘报40美元，总市值84.8亿美元。图森未来主要面向高速公路和港口、场区等物流场景下的L4级别自动驾驶。2021年3月，图森未来获得上海市智能网联汽车示范应用资格，将在包括上海自贸区临港新片区主城区、临港物流园区、东海大桥和洋山港等在内的临港新片区指定测试路段进行载货测试。
港口物流已成为自动驾驶汽车的重要落地场景，主要原因在于：
01、港口自动驾驶落地最快、有收入、商业模式清晰、预计未来2-3年会实现大规模商用。无人驾驶领域投入高，回报周期长，在港口的实际运营既可以实验技术，也能带来收益，可以在短期内实现商业运营。
02、在自动驾驶商用车领域，港口自动驾驶商用后就能以点带面，花1-2年时间，延伸到干线物流。因为二者共用商用车底盘等硬件，在车规工程化方面也可以共通；同时港口规模化商业运营可以快速积累和迭代算法能力、工程能力、运营能力、商业化能力，未来可以向外集卡、干线物流延伸。
中国已有13个港口落地自动驾驶集卡
自2018年起，国内自动驾驶港口应用加速，多家自动驾驶技术解决方案提供商陆续进行自动驾驶集卡落地应用并逐步实现商业化试运营。目前国内已有13个港口落地应用自动驾驶集卡，“北-中-南”沿海重要港口均有布局，包括上海洋山港、天津港、妈湾港、宁波舟山港、珠海港、厦门港等。
国内：目前我国港口自动驾驶的主要应用区域在东南沿海港口，尤其是新建或者扩建港口应用项目较多，深圳妈湾智慧港、上海洋山港、宁波舟山港以及天津港是港口自动驾驶应用最多的海运港口；内陆港和河流码头应用较少，主要是因为内陆港和河流码头散货较多，集装箱较少。
国外：中国企业也在积极开拓海外市场，2020年振华重工和西井科技在阿联酋的阿布扎比港哈利法二期码头正式运营西井科技Q-Truck；2020年4月西井科技6辆Q-Truck投入泰国林查班码头完成12小时全时装卸作业。
在港口集装箱码头水平运输这一场景中，只有单车能力的自动驾驶解决方案并不能满足目前智慧码头的实际需求，更多的是需要向客户提供一个车队级的调度系统，与原有生产作业系统和单车之间架起一个桥梁，将两个系统流畅衔接起来，进而提升整体的作业效率。
国内港口自动驾驶集卡作业运营项目
来源：佐思汽研
港口自动驾驶未来发展趋势
网络通信5G化（5G 港口专网+MEC+V2X）：“港口自动驾驶”对通信连接有低时延、大带宽、高可靠性的严苛要求，自动化码头的大型特种作业设备的通讯系统要满足控制信息、多路视频信息等高效、可靠传输，5G V2X技术为 “智慧港口”建设注入新动力。
2020年9月 ，针对港口物流枢纽中的极端长尾情景，主线科技无人集卡基于5G，应用V2X技术，进一步增强车辆的感知范围，加强无人集卡与港区内其他生产设备、系统的互联互通。同时，基于低延时、高带宽5G网络条件下的云端计算和远程监控服务，可实现实时系统优化、智能调度管控和远程遥控驾驶等操作。
电动化/氢燃料化：自动驾驶港口运输车辆多采用电力驱动，控制响应时间更短，且能为自动驾驶系统直接提供电源，相比燃油车效率更高，电力驱动车型是自动驾驶港口应用趋势；目前已经在港口运营的自动驾驶集卡中，8款集卡是电力驱动，占比61.5%。
上汽红岩已推出氢燃料电池智能重卡，全面支持绿色港口和绿色交通体系建设；2020年4月，雄韬股份战略投资了西井科技，联合开发港口氢能无人驾驶车辆，在5G+AIoT时代构建港口AI+氢能生态链。
顶层设计：就整个行业数字化水平而言，港口场景比较落后，包括数字化理念、新技术应用，比不过其他场景，要加强对新技术开放和做顶层设计，数据流+业务流发展规划，基于技术来做技术，应用来做技术无法联通；顶层设计是对现有港口信息化、智能化建设资源的重构。
2021年1月，主线科技与华为在天津港正式签署合作协议，华为依托 5G 可提供“车云”-“路侧”-“车端”港口智能驾驶方案；2020年8月，阿里云中标全国首个“智慧港口”山东港口集团（包括青岛港、日照港、烟台港和渤海湾港4家港口公司）的顶层设计方案。
编队行驶/车路协同：港口环境比较封闭，但是场景较多，自动驾驶集卡需要与其他集卡、其他车型、港口设备、集装箱等进行交互，车队运营和车路协同是港口自动驾驶发展的趋势。
2020年11月，主线科技自主研发并交付的13台无人驾驶集卡在宁波舟山港正式启动编队整船作业，是主线科技继天津港25台无人集卡商业订单后的又一量产交付项目。
目录
《2021年港口自动驾驶产业研究报告》
本报告共160页
01、无人化港口自动驾驶概述
1.1 无人化港口和自动驾驶介绍
1.2 港口自动驾驶分类
1.2.1 港口自动驾驶有三种自动化方案
1.2.2 港口自动驾驶自动化方案优劣势对比
1.2.3 港口集装箱跨运车
1.2.4 港口集装箱跨运车竞争格局
1.2.5 AGV（自动导引车）
1.2.6 AGV（自动导引车）应用
1.2.7 港口自动驾驶集卡
1.3 港口自动驾驶发展优势（1）
1.4 港口自动驾驶发展优势（2）
1.5 港口自动驾驶产业链
1.6 港口自动驾驶发展趋势
02、港口自动驾驶市场现状及发展预测
2.1 港口自动驾驶行业相关标准及政策
2.1.1 中国港口自动驾驶行业政策
2.1.2 交通运输部公布的智慧港口示范工程项目
2.1.3 港口智慧化建设方向
2.1.4 中国港口自动驾驶行业标准
2.1.5 国外港口自动驾驶相关政策标准
2.2 港口行业发展现状
2.2.1 全球港口集装箱吞吐量
2.2.2 中国港口集装箱吞吐量
2.2.3 港口整体作业流程
2.2.4 港口物流发展的重要性及发展困境
2.2.5 港口自动驾驶的发展价值
2.3 港口自动驾驶市场规模
2.3.1 港口自动驾驶发展规划
2.3.2 全球港口自动驾驶市场规模
2.3.3 中国港口集装箱规模及市场规模预测
2.3.4 中国港口自动驾驶成本测算
2.3.5 中国港口自动驾驶市场规模预测
2.3.6 中国L4级港口自动驾驶内集卡保有量预测
2.4 港口自动驾驶产业链和商业模式
2.4.1 港口自动驾驶产业链架构
2.4.2 港口自动驾驶产业链企业
2.4.3 港口自动驾驶应用三种商业模式
2.4.4 港口自动驾驶商业模式-合作方式
2.5 港口自动驾驶竞争格局和融资
2.5.1 港口自动驾驶竞争格局
2.5.2 港口自动驾驶参与企业规模、合作港口和产品路线
2.5.3 港口自动驾驶相关参与方融资情况
2.6 港口自动驾驶车型分类
2.7 港口自动驾驶发展中存在的问题和挑战
2.7.1 现阶段港口自动驾驶的发展特征
2.7.2 港口自动驾驶运营的主要问题
2.7.3 港口自动驾驶存在的技术性挑战
2.7.4 港口自动驾驶未来发展趋势
2.7.5 港口自动驾驶阶段性发展目标
03、港口自动驾驶技术方案和发展趋势
3.1 港口自动驾驶技术解决方案框架
3.1.1 港口自动驾驶技术方案分类
3.1.2 港口自动驾驶技术方案-西井科技无人驾驶解决方案
3.1.3 港口自动驾驶主要应用技术
3.1.4 港口自动驾驶-国产AI芯片将搭载港口自动驾驶
3.1.5 港口自动驾驶-中海庭为上海洋山港码头提供高精度地图
3.1.6 港口自动驾驶-DeepMotion为上海洋山港提供视觉高精度地图技术方案
3.2 港口自动驾驶技术趋势（1）
3.3 港口自动驾驶技术趋势（2）
3.4 港口自动驾驶技术趋势（3）
3.5 港口自动驾驶技术趋势（4）
04、港口自动驾驶应用案例
4.1 港口自动驾驶场景应用汇总
4.1.1 国内单车自动驾驶集卡作业应用（一）
4.1.2 国内单车自动驾驶集卡作业应用（二）
4.1.3 国外单车自动驾驶集卡作业应用
4.1.4 整船集装箱装卸作业
4.2 天津港港口自动驾驶
4.2.1 天津港港口自动驾驶示范区
4.2.2 天津港港口自动驾驶-5G远程控制和全流程装卸
4.2.3 天津港港口自动驾驶-整船装卸作业
4.3 上海洋山港四期无人码头
4.3.1 上海洋山港四期无人码头-AGV
4.3.2 上海洋山港四期无人码头-5G智能重卡
4.4 中远海运港口厦门远海码头无人驾驶集卡作业
4.5 妈湾智慧港5G+自动驾驶项目
4.6 无人化港口新探索
05、港口自动驾驶主要参与企业
5.1 西井科技
5.1.1 西井科技-公司简介
5.1.2 西井科技-无人化港口发展历程
5.1.3 西井科技-WellOcean智慧港口系统
5.1.4 西井科技-港口自动驾驶解决方案
5.1.5 西井科技-无人驾驶电动重卡
5.1.6 西井科技-无人化港口解决方案
5.1.7 西井科技-港口远程作业系统
5.1.8 西井科技-类脑神经元芯片
5.1.9 西井科技-港口自动驾驶应用项目
5.1.10 西井科技-无人化港口合作伙伴
5.2 主线科技
5.2.1 主线科技-公司简介
5.2.2 主线科技-无人化港口发展历程
5.2.3 主线科技-L4港口水平运输自动驾驶解决方案
5.2.4 主线科技-港口自动驾驶集卡
5.2.5 主线科技-无人化港口应用
5.2.6 主线科技-合作伙伴
5.3 飞步科技
5.3.1 飞步科技-公司简介
5.3.2 飞步科技-AI芯片
5.3.3 飞步科技-港口L4级自动驾驶集卡混线作业
5.3.4 飞步科技-港口L4级自动驾驶集卡整船作业
5.3.5 飞步科技-发展规划
5.4 畅行智能
5.4.1 畅行智能-公司简介
5.4.2 畅行智能-发展规划
5.4.3 畅行智能-idriver全栈式自动驾驶系统
5.4.4 畅行智能-无人集卡
5.4.5 畅行智能-港口自动驾驶应用（1）
5.4.6 畅行智能-港口自动驾驶应用（2）
5.4.7 畅行智能联手吉利推出前装港口无人驾驶方案
5.5 经纬恒润
5.5.1 经纬恒润-公司简介
5.5.2 经纬恒润-激光雷达物体识别系统
5.5.3 经纬恒润-商用车整车控制器（VCU）
5.5.4 经纬恒润-无人集卡项目
5.5.5 经纬恒润-发展规划
5.6 斯年智驾
5.6.1 斯年智驾-公司简介
5.6.2 斯年智驾-港口自动驾驶电动集卡
5.7 元戎启行
5.7.1 元戎启行-公司简介
5.7.2 元戎启行-自动驾驶系统
5.7.3 元戎启行-自动驾驶系统应用
5.7.4 元戎启行-港口自动驾驶项目
5.7.5 元戎启行-自动驾驶发展趋势
5.8 图森未来
5.8.1 图森未来-公司简介
5.8.2 图森未来自动驾驶技术
5.8.3 图森未来-港口自动驾驶应用
5.9 中科云杉
5.9.1 中科云杉-公司简介
5.9.2 中科云杉-组织结构
5.9.3 中科云杉-无人港口解决方案
5.9.4 中科云杉-港口无人驾驶牵引车
5.9.5 中科云杉和招商国际信息共同打造无人化智慧港口
5.9.6 中科云杉-无人化港口合作伙伴
5.10 牧月科技
5.10.1 牧月科技-公司简介
5.10.2 牧月科技-港口自动驾驶
5.11 振华重工
5.11.1 振华重工-公司简介
5.11.2 振华重工-AGV装卸系统
5.11.3 振华重工-无人跨运车（1）
5.11.4 振华重工-无人跨运车（2）
5.11.5 振华重工-智能集卡
5.11.6 振华重工-中东大型现代化自动集装箱码头
5.12 三一海工
5.12.1 三一海工-公司简介
5.12.2 三一海工-港口自动驾驶技术
5.12.3 三一海工-港口自动驾驶项目落地
