巨人踏步，港口自动驾驶提速向前打开行业新空间

　　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L4L2AEB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（IntelligentMobileVehicle），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