按照吞吐量排名，全世界最大的50个港口，中国占了29个。在中国的港口和码头上，一场进化正在发生：人在这个生态中占的比重越来越少，技术接管的要素正在越来越多。像是最具代表性的全球综合自动化程度最高的码头——上海洋山港四期自动化码头上，甚至到了“人迹罕见”的地步。

之所以称之为进化，是因为任何事物在规模达到一定水平时，效率就会成为增长的关键。因为在规模支撑下，每使效率提高一个点、成本降低一个点，带来的结构性价值就会非常可观。港口场景下的自动驾驶，因此成为了这条理论的实践前沿。类似的还有矿山场景，它们的传统运营模式均承担着较大的人力成本，同时被复杂的作业环境，限制了效率的提高。

尽管距离真正实现大范围常态化作业还有一定距离，但路上越来越多的无人集卡，正在为港口自动驾驶的商业模式填充细节。而全球海运市场中密集往来的集装箱、散货和短途接驳需求，则撑起了比拉箱子更大的想象空间。

不过，像洋山四期这种含着金汤匙出生的码头数字化时代“原住民”毕竟是少数，大多数传统码头，没有改造和新生的条件，更需要外力的协助，完成产业优化。

在2020年之后，宁波港、唐山港等国内一线港口，逐渐冒出了不少涂装有“斯年智驾”标识的载货车辆，成为一道独特的风景线。随着全无人车队规模从0开始突破到去年底的220辆，产品批量化交付运营，也让斯年智驾这个将自身定位于“场景物流无人驾驶”的领军者，成为了港口自动驾驶赛道的融资明星：

斯年智驾的A轮融资由字节跳动领投；2022年12月宣布获得超亿元的A+轮融资；2023年7月获得新创建集团有限公司融资；2024年1月获得由力合资本及浙江金投鼎新联合领投的数亿元B轮融资。资本近几年对自动驾驶领域的态度已经从热捧转为理性，一连串的融资历程被赋予了更多含金量。

（图源：斯年智驾）

这当然有场景的宏观价值在支撑，但更重要的是路上的玩家怎么实现技术和场景的融合，或者说接驳，从而拿到参与大规模竞赛的资格。因为在这些场景中存在的运输体系，往往因为环境的复杂，变得有些混乱。要让自动驾驶成体系地融入港口场景，但又不造成“熵增”，远比单独一辆车在路上跑起来要困难得多，回报也大得多。

“螺蛳壳里做道场”，港口自动驾驶的特点与难点

不同场景的自动驾驶，各有其发展逻辑。松果财经认为，它们可以大致按场景和用途进行应用划分。

这能解释为什么自动驾驶在港口、矿山这些场景的运营落地速度和资本成熟程度，会远大于传统物流和载人领域。因为所需要关注的外部因素越少，能节省的成本就越多。场景自动驾驶是一种生产力工具，重点会放在高效完成生产任务，而对其他因素的考虑，更多只需要适配所属场景的需求。但载人的自动驾驶模式，不得不为自己准备一个极高的安全边际，并回答一系列关于社会化运营的底线问题。技术或许没有优劣之分，运营目标的不同，却会将其导向不同的结果。

到了某个具体场景中，因为需求和技术的分层，自动驾驶的应用层次将被划分得更细。港口自动驾驶，需要专注解决自身场景内部的问题。大部分已经运营多年的港口和码头，都不具备从头开始建立一个完全服务于无人化操作新系统的条件，“全天候、全工况、全场景”的运营需求，实际是考验新技术如何与旧体系高效融合。

以往港口追求降本增效的方法，多是针对作业流程进行精细化管理，或者采用早期AGV阶段的港口自动化建设。到了这个时代，这种纯粹由系统预设的自动化已经不再是必选的解法，它的成本太高，但适用范围又太狭窄。

只是，要实现更高自由度的无人化，港口环境是个大问题：堆场数不清的集装箱和经常变化的堆叠挑战着运行规划，因为运输任务繁忙导致的秩序混乱和拥堵，港口远比内陆多变甚至恶劣的气象环境对感知技术的干扰。简而言之，港口虽然在外部看来是个近似于封闭的场景，但内部环境却十分“开放”，一切都是动态的——包括可能出现的问题。

强车强云，技术为场景逻辑服务

宏观问题要从宏观解决，在技术路线上，斯年智驾直接选择了“强车强云”的方案，即云端宏观调度+车端即时运营。斯年智驾CEO何贝曾将其比喻为类似游戏操作中的“全面的大局观结合个人视角的优秀微操”。

（图源：斯年智驾）

强车，是针对传统AGV模式做出的改进。传统模式下，码头平台化管理有自己的优点，比如在AGV作业模式下，其他对象都可以给AGV的自动化执行让位。但自动驾驶集卡要融入这个传统码头的交通体系中，必须尽量自力更生地处理和环境的协调问题、混行问题，码头不可能让渡过多精力和资源为自动驾驶服务。

此时，技术为单车运行赋予了新的能力。斯年智驾的多传感器部署，令车辆感知范围超越了最初5cm的预期，满足港口作业需求；系统层面L4+L2+AEB冗余架构，既提升了作业效率，也保障了生产过程对安全边际的要求。斯年智驾为港口场景专门自研了安全域控制器与定位授时模组，把算力、精度、安全、维护等方面的需求做到了最佳。

强化单车智能并尽可能接近甚至超越人工的作业效果，提高作业精度，减少过程中的失误和介入，这样不需要港口进行大幅改造，就能平滑进入智能化阶段。早期，西井科技等港口自动驾驶企业同样是从强单车智能入手，建立港口自动驾驶的初步架构。

强云，来自对港口复杂作业环境的需求适配。传统AGV模式已经有了系统性思维和应用，不过由于AGV的优先级高，云平台不需要考虑大范围的混行难题和突发问题。而传统码头却不同，码头TOS需要与自动驾驶系统融合，自动驾驶系统则要在每台车可以稳定高效地跑起来的情况下，协调它们与整个码头作业的关系。

这有些类似载人自动驾驶领域，单车智能和车路云一体化路线的分化。只不过在港口环境下，并不需要同等投入开放环境中车路云一体化所需的巨大成本，就能实现相对好的车队运营效果。

强车强云深度联动，实现了路径规划与实时运行决策在码头场景下的独特突破，为有人无人混合运行打牢了基础，从而把越来越多的无人集卡送进了作业场景，港口自动驾驶的发展由此提速。

从融入港口，到走出港口

自动驾驶进港口到底有什么价值？除了表面的降本增效之外，其实有两个方向上的思考路径。

首先是对港口自身来说的。其实我们不难想象，对于日复一日活在传统运营机制中的传统码头来说，引入自动驾驶，不管是现有的司机还是运营团队，大概率会有摩擦与碰撞，尤其是磨合期，实际会让港口现有体系的底层逻辑被挑战。

然而，无论是出于顶层设计的创新需求，还是过程提效带来的降本预期，这一定会倒逼码头提升自身的精细化管理水平，靠引进自动驾驶提升作业效率，逐步摸索把码头全局场景做到效率最优。系统性的变革，往往就是从星星之火开始的。

另一个方面则是对港口自动驾驶企业而言的，从斯年智驾的融资历史和业务落地节奏可以看出，市场仍十分期待港口自动驾驶产生经济效益。

值得关注的点在于，在积累了更多运营经验后，港口场景是具有延伸价值的——从码头-物流站阶段，到港口-仓库阶段，短程接驳的开放道路，可以复用非常多的核心技术，实现复利。

此外，还有车辆对场景的适配。斯年智驾在2022年推出了智能移动运输平板车IMV（Intelligent Mobile Vehicle），这是业内首个在混行码头应用的无人智能平板运输设备，能凭借自身的机械设计，实现更小的转弯半径和变道距离，更好的适配运输需求。

凭借以上综合优势，自2020年成立以来，斯年智驾无人运输车队先后进驻宁波港、唐山港、珠海港、苏州港、厦门港、宿迁港、潍坊港、青岛港，截至2023年底已在场景物流全业务线累计部署无人运输车队规模达220辆，获得8个港口的商业化付费订单。2023年，斯年智驾在港口场景自动驾驶本土公司市场竞争力榜单中稳居第一。

（图源：高工智能汽车）

港口的经济活动永远不会停止，创新进步也就成为持续的需求。智慧化码头建设都是大型工程，自动驾驶相关的配置成本，反而可能只是巨额投资中不太大的一部分。用相对小的成本撬动大的安全和效率价值，这有助于让自动驾驶成为更快成为智能化的标配。手握成熟项目可复制性的斯年智驾，含金量也在不断攀升。

总之，趋势是不可阻挡的。虽然磨合过程总是有问题需要解决，但当码头上的人越来越少、智能设备越来越多，就意味着进化时刻都在进行。这是港口的未来，也是生产力的未来。

来源：松果财经