浪水激荡，轮船轰鸣，船舶靠岸。
码头上的岸桥式起重机把船上的集装箱一一拔起，吊放在等候多时的集装箱卡车上。卡车接货后驶向堆场，完成集装箱的卸货，开启下一个循环。
承担着货物运输枢纽的重任，港口长期以来却面临着人力成本高企、运行效率不高、安全隐患揪心的痛点。
在疫情特殊时期，卡车司机短缺，让欧美等国的港口陷入“世纪大拥堵”、供应链雪上加霜。
当我们习惯于稀奇或新鲜地打望自动驾驶的浪潮涌到出租车、巴士车、物流车、配送车的时候，承担着大宗货物“买买买”物流枢纽使命、被业界普遍预期可以最早实现商业化的场景之一的港口，有着怎样的机会？又实现了怎样的“逆袭”？
港口，是货运物流的枢纽，承担着经济流通的重任。中国进出口贸易的90％以上，都是通过以港口为枢纽的航运完成的。
港口的吞吐量增长迅速：2022年我国年港口货物吞吐量、年港口集装箱吞吐量较十年前分别增长了33%、56%。
“吞吐量上涨的情况下，怎么把成本降下来，对于港口运输就是一个比较重要的难题。”港口圈人士表示。
与吞吐量突飞猛进形成鲜明对比的是，港口的卡车物流司机短缺。
其短缺不仅让司机成为“最缺工”的白名单之列，更是在疫情期间因为短缺导致供应链“卡死”。
这一痛点曾经在此前两年让欧美等国的货运码头集装箱堆积如山，一度引起“世纪大拥堵”。
从人均成本看，平均 15~20万元/年的人力让司机端成本占到了港口运输成本的50%。以一个码头平均3个泊位，匹配72台内集卡、200名司机来算，港口每年支出的司机人力成本就高达3000万元至4000万元。
目前卡车司机年龄多在40到50岁的区间，港口24小时运营下，需要司机“三班倒”。
但单调封闭的作业环境难以吸引“90后”、“95后”，不久后“青黄不接”的断层是意料中事。
除了人力成本、人员短缺，大型机械设备林立、港区内车辆混流、台风等极端天气、货运物品的危险性等等，传统港口模式下的运行安全问题也一直让业内揪心。
空间封闭狭窄、集卡车调头半径长、人力操作不当、混流等复杂性问题，又让港口内部不时出现“成本高昂”的拥堵：一艘国际干线集装箱大船在港停留一个小时，沉没成本可达1万美元。
在这样的情形下，以智能化（自动化）的技术降低运行成本、提高运行效率、保障运行安全，成为港口孜孜以求的目标。
行业追求自动化并不是盲目的。
以打造“智慧零碳”码头的天津港为例，依托无人驾驶等技术赋能，港口的单桥作业效率提升40%以上，外场使用集装箱卡车平均滞场时间压缩至8.6分钟，设备平均综合单耗下降30%以上。
其实，自动化技术在港口的应用中并非新鲜事物。
1993年，荷兰鹿特丹港ETC-Delta码头就使用了无人的自动引导运输车(Automatic Guided Vehicle，AGV)替换有人驾驶集卡车，揭开了封闭式场景内水平运输自动化的序幕。
30年的发展，让AGV技术日益成熟，在我国港口也有了初步的应用。
但依托打磁钉类来助力引导设备自动化的AGV投入成本过高，对于存量较大的传统码头进行自动化，并不适用。
无人跨运车ASC 作为另外一种方案，在欧美的集装箱码头广为应用。遗憾的是，仅能满足 1-3 个集装箱高度堆放的ASC ，在我国集装箱码头堆场密集、多层集装箱（通常4-5层）的作业条件下，不能很好解决国内码头场地局限性问题。
与前两者相比，不需要专门铺设导航轨道，也不用对码头进行“底朝天”的改造，以无人集卡为代表的港口自动驾驶技术，性价比更高，成为国内港口当前的主流方案。
从港口场景的特性看，相对封闭、复杂度低、运行速度较低（最高速度也在50km/h以下），对自动驾驶技术要求并不像开放道路那样高。港口长期以来被视为是率先实现自动驾驶商业化落地的场景之一。
而在政策端，《交通强国建设纲要》、《关于建设世界一流港口的指导意见》、《国家综合立体交通网规划纲要》等文件对建设先进港口提出要求。国务院印发的《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》，明确提出要鼓励自动驾驶在港口的测试应用，将加速其发展。
2022年，我国港口完成集装箱吞吐量2.96亿TEU（标准箱），以水平运输 20 元/TEU 计，自动驾驶技术强应用的港口水平运输市场每年的市场份额可达60 亿元，且这一数据还在不断增长。
技术的契合性、市场的需求性、痛点的针对性、政策的倡导性，吸引国内斯年智驾、西井科技、主线科技、三一重工、经纬恒润以及上汽集团、中国重汽等一批玩家躬身入局，它们代表着自动驾驶企业科技创业公司、主打信息化的机械制造商，以及有意染指港口的汽车厂商，在“寸土寸金”的在水一方，辗转腾挪。
统计显示，2021年我国国内集装箱吞吐量TOP10港口中的90%，就已落地自动驾驶水平运输。
那么，港口驾驶技术在这个聚焦的场景中，究竟实现了怎样“降本增效赋能”的效果呢？
每一项前沿技术的应用落地，都离不开对使用场景的准确认知。
深耕港口，也必须从其沿江靠海的特性深钻下去。
与很多人想当然认为的港口场景单一、对技术要求不高不同，港口的特殊性，对自动驾驶的应用，一样存在在着较大考验。
为保障作业安全，无人集卡与桥吊、龙门吊对位精度达到±5cm，一次自动对位成功率不低于90%。为最大化地保障港口的运营水平，自动驾驶要在多条作业线、不同自动驾驶设备、道路狭窄路况穿插混行以及不同车队、人车混流交互的行车环境下，避免发生拥堵、确保运输安全、保障通行效率。
港口不能忍受一辆自动驾驶的无人集卡车，因为一个锥桶立在前方而“敌不动我不动”。一辆车停摆，堵的可能是后面一排车辆的道路“前簇后拥”。
有人将港口自动驾驶比作“螺蛳壳里做道场”，形象又生动。
目前，业内玩家推出的无人驾驶集卡配置激光雷达、视觉相机、毫米波雷达等多种传感器，实现无人驾驶集卡装箱、避让来车、掉头、倒车的操作。辅以一体化的控制算法和高精度地图的赋能，能够实现自动驾驶设备与吊装设备对位精度控制在±5cm范围内。
但具备这些能力，还远远不够。
“装载有大型集装箱的卡车，在掉头时需要较大的转弯幅度，一旦正好多车交互或多车队在线路附近‘狭路相逢’，就容易出现堵塞：后续车队涌过来而前方车辆还没完成调头，一群车就会堵作一团。”东南大学自动化博士、招商车研智能汽车与智能交通技术创新中心副主任祖晖直言，指望单车智能实现港口“躺赢”，并不现实。
合图驭星（重庆）科技有限公司CEO王进涛在口岸物流、干线物流具有长期的实战经验，其较早地参与了自动驾驶技术在港口等场景中的应用尝试。目前，其团队已落地多个自动驾驶跨境口岸物流项目，在广西等地的口岸中已投用20多台自动驾驶集卡。
王进涛表示，考虑到港口涉及地面运输、路径设计、岸桥设备交互等特点，实现高效率的港口运行，光有“聪明的车”肯定是不够的。
在一众玩家港口的实践中，确实如此。
除了依托单车智能发挥其前沿感知能力的作用，在港口的路侧，还布置有智能感知计算设备。基于多传感器融合算法感知结果，为无人驾驶集卡提供超视距、全局感知能力，解决集装箱高耸和不同类型车辆交汇时信息数据无法打通的问题，以此减少集卡不必要等待与不合理绕行，解决“数据孤岛”和多车交会视线盲区问题。
祖晖表示，短时间内，港口依然会存在自动驾驶车、传统人力车的混行局面。混行状态下让不同运载设备高效运转，车路协同技术一样“捉襟见肘”。
传统码头配备有TOS系统（码头管控系统）进行调度，但因其智能化程度较低被诟病。更何况，当前大多数传统码头的场桥、岸桥设备未做自动化改造，设备详细信息没法精准捕捉收集。
具有“上帝视角”的“云”，有了用武之地。
祖晖表示，港口的云平台把车辆、路侧等感知设备、定位设备、实时监控数据放入资源池，实现多端数据的打通并重新封装应用，可以实时了解每辆车的忙闲状态、行驶路径，进而为集卡作业进行任务分配。
通过算法的助力，规划出不同运行车辆最佳的运行路线并设立行使或避让的优先级，引导集卡行驶路径随船舶停靠方向动态调整，实时避开施工、拥堵路段。
不同设备的数据联通，让云端有了实时智能决策能力，并根据交通流和工况进行多车动态优化，缩短空驶距离、减少空驶时间。
当个别车辆出现问题时，云端的还可以通过远程驾驶立即干预，避免因单个车辆造成整个码头的拥堵。
参与天津港的自动驾驶服务商表示，通过云端赋能，相比传统无人驾驶方案5%~6%故障接管率，其提供的方案的故障接管率控制在了1‰以内。
“车路云一体化为打通港口的所有数据和堵点提供了可能性，”祖晖说，当降低作业等待时间、以及减少水平行驶过程的冲突和博弈效应足够大时：“这种效能无异于增加一个新的泊位”。
融合感知技术、人工智能算法及5G网络的加持，让车路云技术“如虎添翼”。
其发挥的效果正逐步得到显现：宁波舟山港梅东码头某企业的无人集卡车队整体作业效率已超过4标准箱/小时。
而另一家企业在宁波港大榭码头、江苏宿迁港布局后，无人集卡效率相对于AGV和IGV提高了1.5~2倍。
江苏南通宣布，总投资1.58亿的车路云一体化智慧港口在通州湾港区吕四港作业区投用，可以适应近200种不同形式的工况：“基本完成了自动驾驶水平运输设备未来发展方向的验证工作，在港口水平运输智能化升级上迈出了重要一步。”
技术价值和成效显而易见，让车路云一体化技术成为斯年智驾、经纬恒润等港口自动驾驶企业不约而同选择的技术路线。
技术解决痛点、应用效果被看好，为港口自动驾驶开了个好头。但实现规模化应用，尚在路上。
“港口自动驾驶技术目前的渗透率还不到5%，甚至更低”，祖晖表示，整体来看还处于测试论证及小范围试运行阶段。
王进涛也认为，当下的技术成熟度和商业模式，对于港口客户来说，还不具备‘腾笼换鸟’的时机：“提供的方案产品还不具备完全工程化的交付条件，强调安全性和运行有序性的港口，不敢轻易贸然铺开。”
“港口自动驾驶即使是一直被认为是最容易变现的赛道之一，但使用成本如果降不下来，商业模式实现不了闭环，大规模的应用就难以起来。”祖晖说，自动驾驶运营方面如果觉得这笔账不划算，持币观望心态就会影响到上游供厂商（如主机厂提供无人驾驶集卡的底盘）的投入，连锁反应下，下游自动驾驶企业们订单获取有限，产业运行的闭环，就没法打通。
欣慰的是，港口自动驾驶的成本已在不断下探。
以无人驾驶集卡为例，公开采购招标的数据显示，其从2021年的单价约211万元/台降到了2022 年的153万元/台，降幅约27.5%。未来，还有望进一步下探。
另一方面，智能网联新能源技术的组合效益，在不断攀升。
“港口集卡已经在向新能源卡车过渡，当自动驾驶与新能源作为成熟的产品提供给港口，其经济效益将更高”，祖晖说。
实际上，国家对绿色港口的号召，早在多年前就已经开始。传统燃油向新能源电动的转型中，智慧口岸、智能集卡/AGV，就已经渗透进入。据预计，自动驾驶电动集卡最高可降低80%人力成本与30%能耗成本，降本效益明显。
时间的推移、技术的成熟，港口自动驾驶规模化应用，指日可待。
而祖晖、王进涛等业内人士看得更远，港口自动驾驶技术与港口外的干线物流场景无缝衔接，在完成对港口的“抢滩登陆”后，自动驾驶技术“顺藤摸瓜”外溢迈向港口间运输、干线物流，实现多式联运，形成商业版图的串点成线，引人期待。
