港口|拨云见日，自动驾驶进入商业化快车道
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作者：梁嘉琪EO、陈佳娜、严方圆
自1956年达特茅斯在会议上首次提出“人工智能”概念至今 ， 人工智能已广泛应用于各个领域 ， 自动驾驶是其主流应用领域之一 。 20世纪70年代 ， 科技发达的国家开始率先进行自动驾驶汽车的研究 。
为了推进自动驾驶技术迭代更新 ， 美国于2004年至2007年共举办了3届“DRAPA挑战赛” 。 在第3届“DRAPA挑战赛”中 ， 车辆需要在6小时内完成96km的市区道路行驶 ， 此时自动驾驶车辆能够根据其他车辆的动作实时做出智能决策 ， 已能实现有限条件下的完全自动驾驶 。 随后 ， 全球自动驾驶进入高速发展期 ， 其技术也随着路测里程的增加而不断迭代更新 。
自动驾驶步入商业化的快车道
自动驾驶商用车领域关注度提升
2016年起 ， 全球自动驾驶相关企业获得的投融资总额逐年递增 。 但自2018下半年起 ， 由于自动驾驶产品研发的高投入和高不确定性 ， 资本层面开始重新“审视”这个极具发展潜力的赛道 。 同时 ， 由于乘用车领域自动驾驶技术发开周期长且落地难度高 ， 为了尽快实现自动驾驶商业化应用 ， 部分投资方及自动驾驶解决方案提供商将视线从乘用车领域转向更易落地的商用车领域 。 
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港口的多重优势为自动驾驶商业化应用铺路
自动驾驶在载货商用车领域有六大主流应用场景 ， 包括港口场景、物流园区、矿区场景、机场场景、干线物流及末端物流 。 港口与其他场景相比具有行人干扰少、车辆类型单一及车辆行驶速度低等特点 。 因此 ， 4级自动驾驶技术在港口场景应用难度小 ， 更易实现商业化应用 。 另一方面 ， 传统港口亟需新技术的应用 ， 来带动港口的产业转型与升级 。 
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港口自动化需求迫切 ， 促使自动驾驶商业化快车道加速
多重压力之下 ， 港口寻求内生式利润增长点
2019年国际贸易保护主义抬头 ， 全球经济下行压力持续加大 ， 全球经济仅增长2.9% ， 是近十年来最低水平 。 此外 ， 受疫情影响全球货物贸易量下降0.1% ， 是自2008年国际金融危机以来的首次下跌 。
进入2020年 ， 突如其来的新冠疫情造成经济停摆 。 疫情防控之下 ， 各国陆续采取贸易限制性措施 ， 货物运输受限 ， 全球贸易往来活跃度大幅下降 。 根据WTO预测数据 ， 2020年全球货物贸易将下降13%至32% ， 这对于增长低迷的航运市场无疑是雪上加霜 。 据交通部数据统计 ， 自2017年起国内港口货物吞吐量增速下滑 ， 同比增速已不足4% 。
随着全球航运联盟化格局落定 ， 联合国贸易和发展会议数据显示 ， 三大联盟占据欧亚、大西洋(600558,股吧)、泛太平洋(601099,股吧)三大主要航线90%以上市场份额 ， 航运市场向买方市场转变 ， 港口议价能力持续下降 。
相比于国际同等规模港口之间距离不应小于200公里的设计 ， 国内沿海地区平均50公里就有一个千吨级以上规模的大港口 。 以环渤海地区为例 ， 大连港(601880,股吧)、营口港(600317,股吧)、天津港(600717,股吧)、秦皇港等邻近港口的经济腹地重叠、货类趋同 ， 是同质化竞争剧烈的主要原因 。
降本增效需求之下 ， 高等级自动驾驶在港口应用价值突显
当前港口运营成本主要来源于港内水平运输集卡司机的人力成本及能耗成本 ， 占港口总成本65% 。 港内运输由于工作强度大、环境艰苦、危险性大等因素 ， 对年轻人吸引力较低 ， 导致港口集卡司机短缺问题严重 ， 人力成本高企 。 自动驾驶的应用能够实现人力替代 ， 且自动驾驶系统通过精准操作、策略优化可节省能源损耗 ， 帮助港口企业有效实现降本增效 。
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