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。
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。
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�；ぶ饕逄�，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�；岳吹氖状蜗碌�。
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、泛太平洋三大主要航线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、营口港、天津港、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。
当前港口水平运输解决方案中，AGV场地改造难度大且单车价格高昂，而自动驾驶跨运车存在高度限制，不适用我国港口。相比之下，自动驾驶集卡对场地改造难度小、单车成本较低且使用灵活便利，是新旧港口水平运输自动化改造的最优解决方案。
多方企业驶入港口自动驾驶商业化应用快车道，构建新型产业链
自动驾驶港口应用加速，企业合作联盟初定
自2018年起，国内自动驾驶港口应用加速，多家自动驾驶技术解决方案提供商陆续进行自动驾驶集卡落地应用并逐步实现商业化试运营。目前国内已有11个港口落地应用自动驾驶集卡，“北-中-南”沿海重要港口均有企业布局。
自动驾驶商业化应用需要多方协同推进。当前港口自动驾驶应用主导方分为技术解决方案提供商和主机厂，由主导方最终向港口售卖自动驾驶集卡技术解决方案提供商与主机厂协同推进自动驾驶港口商业化应用，双方合作联盟格局初定。
5G移动通信技术或改善港口通信环境差的痛点
港口现存的两种主流通信方式分别是光纤通信及Wi-Fi通信。港口需要较大面积的通信覆盖，且有许多如塔吊、轮胎吊等大型设备会遮挡通信信号，这样的环境对通信铺设要求极高。尽管Wi-Fi通信铺设成本低，但其传输时延较高、抗干扰能力差，难以满足自动驾驶应用需求。光纤通信虽然能够满足自动驾驶落地应用，但其基建成本高昂。因此，伴随5G “R16”标准冻结，5G移动通信技术已实现了从“能用”到“好用”，其超大带宽及超低时延的特点更好地支持自动驾驶相关技术在港口应用。
自动驾驶应用带来商用车产业价值链重塑
新兴技术诞生，往往会重构原有产业链链条。传统汽车产业链呈稳固的金字塔型，自动驾驶的应用打破传统的商用车供应链边界和体系，形成新的汽车产业生态。新型零部件和技术的应用使得许多科技企业成为新型供应商，云服务的应用带来更多跨界合作，产业生态更加丰富。新的产业链下价值发生转移，数据、软件、服务价值突显。
2022至2024年间，港口自动驾驶商业化应用或将抵达目的地
2022至2024年间，或将实现高等级自动驾驶港口商业化应用
尽管，港口整体降本增效需求与日俱增，但是自动驾驶集卡在港口实现商业化应用的时间节点也会受到多种因素的影响。
亿欧智库从人力替代和能源节省的角度，对港口自动驾驶集卡的购置成本和运营成本（人力和燃油）节省进行定量分析。分析结果显示（详见图：中国自动驾驶集卡港口商业化时间研判），港口自动驾驶集卡将在2023年达到自动集卡购置成本和运营成本的交叉点。但高等级自动驾驶在港口同样也会受到三个层面因素的影响，即供给、需求和政策。
供给层面：1）在场景技术难度上，目前自动驾驶技术已满足港口作业要求，并有实际应用的案例，但是场景的可复制能力仍需提升；2）在生产成本上，硬件成本与车端成本因未达量产而无法下降，将制约公司利润空间，延迟商业化应用进程。
需求层面：1）从成本收益的角度考虑，自动驾驶集卡在港口的应用将节省港口的人力成本与能源成本，增强企业采用的意愿；2）同时，在行业发展增速放缓的背景下，货运业务向头部港口集中，与中小港口比，其降本增效需求或不迫切。但中小港口受制于自身盈利水平，或致使其无法布局。若融资租赁模式或代运营模式成立，将促进这一部分需求。
政策层面：1）港口智慧化、绿色化发展的相关政策，将提高港口替换车辆的需求；2）自动驾驶技术发展规划文件、标准的树立将促进技术进一步发展。
综合来看，我国港口自动驾驶集卡将在2022或2024年达成商业化（详见图：中国自动驾驶集卡港口商业化时间研判），整体市场规模将在2025年达到53.7亿元（详见图：市场规模预测）。
自动驾驶相关企业的“三方建议”
自动驾驶产业链主要由技术解决方案提供商、主机厂及上游技术企业三方组成。技术解决方案提供商若想在港口场景中获得主导地位，需在技术层面融入港口作业流程，解决场景落地“剩余1%”的技术难点，提升自动驾驶港口可复制能力，明确差异化商业模式，拓宽港口市场。
主机厂多年占据汽车行业中的主导地位，在此次汽车产业变革中，主机厂的地位虽摇摆不定，但仍具备明显优势。主机厂具有正向开发的生产能力，有多年积累的港口资源及雄厚的资金储备。因此，主机厂可以采用自研，或收购自动驾驶解决方案提供商的方式抢占未来汽车行业的主导地位。
自动驾驶行业商业化应用加速，传统汽车产业链将发生巨变，激光雷达、高精度地图等新兴自动驾驶上游企业将成为未来汽车产业链的核心一级供应商。目前上游存在行业标准缺失、竞争剧烈等状况，混战之中上游企业应尽快合作制定行业统一标准，促进行业规范健康发展，把握商业化前期时机与巨头建立深度合作关系。在产品上实现场景适配，协同促进场景商业化落地。
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来源：亿欧
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