港口无人驾驶产业行业研究

编者按

在无人驾驶产业中，*落地、实现商业化的应用场景应当符合三个特征：1. 区域完全封闭或半封闭，交通法规弱束缚；2. 低速场景，传感器综合成本有较大下行空间；3. 终端客户需求强烈，有明显降本增效的性价比。

基于此判断，松禾资本天使基金投资团队重点关注了港口无人驾驶产业，并认为在庞大的无人驾驶产业中，该赛道很有可能*完成完全的商业化进程。

核心观点：

得益于在5G和车联网领域前瞻性的投入与建设力度及速度，中国在无人驾驶产业的增长速率明显高于全国平均水平。

现阶段港口司机岗位缺口大，卡车司机高负荷作业，存在薪资高，招人难，运力不足，港口招人难的问题。

在整个全球无人驾驶大产业格局中，落地场景*、落地周期最短、产业化进度最快、人力成本高、市场需求刚性等，使得港口无人驾驶是业界公认的投资回报率、投资周期*的产业方向。

港口无人驾驶创业团队必须具有强大的自主技术研发能力和扎实的商业场景落地能力，两者不可偏废。

根据松禾资本天使基金投资团队内部研究，2019年全球无人驾驶产业规模突破60亿美金，预计在2025年将突破350亿美金，并会在2035年将会突破1200亿美金，年化增长率接近17%。目前，国内的无人驾驶产业规模突破9亿美金，但增长速率显著高于全球平均水平，主要利好来自于中国在5G和车联网领域前瞻性的投入与建设力度及速度。

2019年中国无人驾驶产业规模达到9亿美金，预计在2025年将会达到89亿美金，随着2021年东风、上汽、北汽在无人驾驶L3层面的量产车将陆续出台，上下游产业集群效益得到逐步释放，预计2035年将达到413亿美金。

全球无人驾驶产业规模2025-2035

中国无人驾驶产业规模2025-2035

国家重点布局港口体系建设，但行业普遍面临招工难、招工贵

根据交通部《全国沿海港口布局》规划，将全国沿海港口将覆盖运输粮食、石油、工业制品、武器装备、旅游、消费类产品、大宗类生活物资等七大职能覆盖，截至2018年底，全国累计包括337个集装箱码头。

资料来源：兴业证券研究所

国内主要港口情况

截止2018年年末，全国港口内集卡保有量2.9万台，司机超过7.3万名，累计港口集卡司机全年人力成本总额达到119亿元人民币。现阶段港口司机岗位缺口大，卡车司机高负荷作业，存在薪资高，招人难，运力不足，港口招人难的问题。

人力成本是全球港口行业的重头支出之一

2017年全球集装箱吞吐量约为7.52亿TEU，较上年增长6%，预计2020年全球集装箱吞吐量达到8.96亿TEU，全球港口集卡司机人力成本平摊单位TEU成本为30.3美元/TEU，全球港口集卡司机全年人力成本总额高达279亿美元，约合人民币1900亿。

全国港口完成集装箱港口完成2,356万TEU。预计2020年，全国港口完成集装箱吞吐量2.80亿TEU。

按照国内港口集卡司机人力成本平摊单位TEU成本计算，其成本42.5元人民币/TEU，累计国内港口集卡司机全年人力吞吐量2.20亿TEU，同比增长6.0%；其中，沿海港口完成1.94亿TEU，内河成本总额达到119亿元人民币。

港口无人驾驶落地场景*、落地周期最短、产业化进度最快

港口无人驾驶从2017年迅速聚集了大量的社会资本和科研力量，并诞生了畅行智能、图森未来、主线科技等多家港口无人驾驶技术提供商。在整个全球无人驾驶大产业格局中，落地场景*、落地周期最短、产业化进度最快、人力成本高、市场需求刚性等，使得港口无人驾驶是业界公认的投资回报率、投资周期*的产业方向。

全球乘用车市场规模占比高达63%，也是通用Cruise、Google Waymo、PonyAI小马智行等*科技企业的角力战场。排在第二大的领域是港口无人驾驶，占比11.3%，产业规模2020年预计将达到279亿美金。第三大、第四大领域则是干线商用车、支线商用车，由于需要专用无人驾驶道路的规划和依赖于国家政策及安全法规等核心标准的出台，其落地周期较之港口、矿山领域要长一些。此外第五大市场规模的领域就是矿山无人驾驶，占比约为3.6%。最后是封闭园区无人驾驶，占比约为2.8%。

港口无人驾驶面临六大核心难点

一、消除误差、精准定位

港口无人驾驶技术的一个核心特点是吊桥和停靠集卡之间的距离有严格的误差要求，这对于反复往来的无人驾驶集卡来说没运行一个周期就会不断积累误差，这对停靠精度的要求是：误差不超过五厘米。日本小松的方案每2小时需要进行一次系统重启，已清零误差累计。而港口巨大的集装箱货船、高大的跨运车都可能对GPS信号形成干扰，使基于GPS的RTK高精度定位误差加大。车从吊臂下穿过，左右可能就10厘米的量。龙门吊下车道线宽为2.52米，而集卡车身宽度本身就达到了2.5米，这意味着车辆必须自主精准停靠。在高速路段是不用考虑低速情况下进行如此精准的横向定位的。港口无人化作业的需求远远高于对于效率提升。

二、港口系统级与总线级网络安全问题

总线级网络安全是一切车载系统的根本，网景公司创始人，同样是A16Z创始合伙人之一的Marc Andreessen，“软件正在通吃世界”，软件定义汽车，软件定义无人驾驶是软件即将在未来10年政府的全新战场。由于无人驾驶时代下一辆汽车所积累的代码数量是2000年平均一辆汽车积累代码的1500倍以上，根据全球无人驾驶安全*黑客Charlie Miller博士和Chris Valasek在多个车型上的破解演示，无论是GPS通信系统、V2X系统、无人驾驶底层操作系统及中间件，甚至是底层发动机及刹车制动系统传感器，只有是由数据交互的地方，原则上均存在漏洞。

在未来激光雷达、毫米波雷达、多维多频率数据图像传感器的数据通信信号采集层面，均会面临潜在的攻击样本对抗。现阶段Markey汽车安全报告和“ SPY汽车法案”已经对无人驾驶安全进行技术框架的阐述及标准化的探讨。

三、箱体间无北斗信号定位

无人驾驶是中国实现国家高精密尖端软硬件技术的核心领域，同样是大国进行产业及技术角力的舞台。自主可控同样是不可忽视的关键一环，目前所有港口测试中的无人驾驶重型集卡均要求支持北斗信号不间断定位，以实现从通信、车体、精密部件、车载嵌入式系统、无人驾驶操作系统、多传感器融合全面国产化的战略。而港口由于集装箱体密集，过去三年集卡测试环节爆出的北斗信号数据抖动、延迟等问题为当前技术聚焦的要点之一。高维数据拟合补偿及精准拟合非线性预测技术是目前这一问题国际解决的主流方案。

四、支持3*8小时连续作业

降低成本、提高效率是港口进行无人驾驶技术商业化落地的根本出发点。而替代原本劳动密集型的重卡司机本身要依赖于整套交割系统能够无缝衔接全天候3*8小时，整个系统的更新升级均在热环境下进行，同时关键系统运维数据的灾备也要在突发情况下进行热切换。整个系统的鲁棒性和稳定性是考验连续作业的关键指标。

五、应对恶劣天气能力

港口无人驾驶需要分别对能见度低于300米、200米、100米进行精准障碍物及突发状况判断，甚至对于50米、30米内能见度的极端环境要有充分的应对。多线激光雷达、全固态激光雷达、毫米波雷达、图像传感器、轮辊传感器的超融合算法及决策支持树技术是应对这一极端情况的核心壁垒。

六、支持与港口管理系统对接

港口管理系统等上层业务软件，港口数据中心，存储中心，人力及安全监管系统在当前是孤岛系统，彼此之间缺少数据通信的中间件及标准接口和协议。港口无人驾驶系统V2X将会与多层港口类业务系统进行对接，成为全港口全面自动化长期战略的总体方向。

投资标的应具备两大“硬标准”

一、必须具有强大的自主技术研发能力，对于早期项目的判断标准主要考察核心创始团队的过往经历。

这里目前以中国港口无人驾驶领域的三家企业为例。

畅行智能聚焦于港口无人驾驶研发及运营，核心团队为来自清华大学苏州汽车研究院的博士、硕士，多人是“清华猛狮队”全球无人驾驶三大赛大满贯成员，指导教师为清华大学苏州汽车研究院副院长郑四发教授，畅行的价值体现在目前于新加坡港口、宁波港、苏宁集团、吉利集团、一汽启明已达成了全面的战略合作。是国内率先形成港口无人驾驶产业落地的企业之一。

畅行智能CEO张祖峰、CTO殷嘉伦、首席科学家周源均来自于清华大学，其中技术团队CTO殷嘉伦是2017年英特尔全球嵌入式芯片与系统设计竞赛全球总决赛一等奖。而首席科学家周源则是2009年ACM/ICPC国际程序设计竞赛全球总决赛金牌，中国编程界*人楼天城的队友。

另一家企业为图森未来，图森未来CEO陈默是连续创业者，曾经独立创立运营过三家公司，并与40多家互联网平台达成战略级合作；CTO侯晓迪是加州理工大学博士，计算机视觉和认知科学领域专家；首席科学家王乃岩是香港科技大学博士。

2018年4月，图森未来发布在港口区域内已经能够实现对接现有港机系统及港务系统的无人码头内集装箱转运车队解决方案。并坚持坚持两条腿走路。商业化路径分为两条：1、实现仓库到仓库的无人驾驶运输；2、实现港口封闭区内部完全无人驾驶运输。

同时图森的研发团队也指出传统港口AGV方案的主要痹症：1、造价昂贵，AGV配合中型集卡的整体方案造价超过500万，对于港口运营商是很大的成本压力。2、高度依赖于集卡司机高度的责任感和经验，同时受限于人力成本和经历，无法做到3*8*365的全天候不间断运营，通常能够做到35%左右已属于满载作业。

主线科技则是成立于2017年，是致力于用智能驾驶技术打造智慧物流产品的人工智能国家高新企业。2018年，主线科技携手天津港、重汽集团打造的无人驾驶电动卡车正式开启试运营，现已实现无人驾驶集卡与码头内外集卡混行运行且参与实船作业。

创始人张天雷是清华大学电子系博士，师从中国无人驾驶泰斗李德毅院士。何贝同样是清华大学电子系博士，曾获得KITTI检测比赛*名和AlphaMatting比赛第二名。另一位创始人李博，先后毕业于北大和瑞士苏黎世理工，回国前曾供职于欧盟V-Charge自动驾驶项目和谷歌街景项目。

二、必须具有扎实的商业场景落地能力，主要考察已有合作伙伴、已签订合同的落地情况。

2019年8月17日，苏宁物流正式对外大范围公开5G物流配送的实际路测情况。其中，苏宁集团、畅行智能、中兴通讯、中国移动四家大成全面的方案协作。其他三家都是国家特大规模国有企业和民营企业，畅行智能则为国内优先选拔的无人驾驶全栈技术提供商，并得到三家大型国企民企的联合背书。与此同时，畅行智能在2019年9月，与浙江吉利集团达成战略合作协议并召开发布会，公布了其港口无人驾驶技术解决方案和运营状况，成为业界关注的重点企业之一。

2019年5月，图森未来已与美国邮政（USPS）达成合作，为其提供无人驾驶运输服务，并在亚利桑那州凤凰城邮政服务中心和德克萨斯州达拉斯配送中心之间超过1600公里的运输线路上往返运输货物。除了美国邮政以外，其他与图森未来合作的客户也对往返亚利桑那州和德克萨斯州之间的无人运输服务表示出强烈的意愿，预计这将成为图森未来在美国的中心业务路线。与此同时，2019年4月，图森未来入选上海首批人工智能试点应用场景，将在东海大桥开展应用于洋山港与芦潮港货运火车站间的无人驾驶港铁联运。

2018年，主线科技携手天津港、重汽集团打造的无人驾驶电动卡车正式开启试运营，现已实现无人驾驶集卡与码头内外集卡混行运行且参与实船作业。2019年4月12日，主线科技自动驾驶重型卡车在面向无人驾驶、真实高速公路场景下开启高速编队实测，拉开了主线科技“特定场景、高速场景、城区场景”三步走战略的第二序幕。

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