据悉，5G高带宽和低时延的特征，保障了无人集卡的位置、姿态、电量、载重、路线等运行数据可以通过后台控制中心监控，实时查看车辆并进行信息规划。在集卡出现故障或需变更路线时，即可切换5G远程接管，保障其运输过程中驾驶安全。

港口无人驾驶进入关键期

在我国100万TEU吞吐量以上的集装箱码头，共配置了6,000-8,000 辆内集卡，拥有约15,000-20,000名内集卡司机。

目前内集卡司机成本（含工资和社保）平均约15-20万元/年，并且逐年上涨。按此标准计算，我国大中型集装箱码头每年仅用于内集卡司机的人工成本大概在22-40亿元间。

其次，集卡司机需要至少A2 等级以上的驾驶证外加若干年安全驾驶经验，是技术要求较高的职业。但集卡司机利润薄，行业竞争压力大，外部环境稍微有一些变动，集卡司机就可能出现停车歇业的情况，因此，我国集卡司机处于短缺状态。

对于港口企业来说，在面临人工成本的同时，还面临着人员短缺难招聘的情况，管理成本也随之进一步提升。所有无人驾驶公司的落地速度其实都是决定于甲方有多痛，无论科技再酷炫，如果甲方不存在痛点，采用的几率几乎为零。

但由于技术和法规限制，自动驾驶的应用主要集中在内集卡部分。而目前自动化的解决方案主要有三种——自动导引运输车AGV、无人跨运车ASC 和无人驾驶集卡。

为何选择港口作为无人驾驶的落地场景，自然是出现了现阶段水平下难以解决的痛点。

先来看看港口运输的基本过程。港口集装箱的装卸过程通常会涉及三个作业环节：

1、货物通过岸桥设备，在码头面进行装卸船；

2、货物通过水平运输设备，在码头面和堆场之间运输；

3、货物通过场桥设备，在堆场进行装卸箱。
 

而在水平运输的过程中，首当其冲的痛点便是集卡司机的高昂成本给港口运营带来的成本压力。
 

但跨运车通常只能满足1-3个集装箱高度的堆放，而我国集装箱码头普遍堆场密集，为保证空间利用效率会堆放多层集装箱（通常4-5层），因此，跨运车方案在中国几乎不使用。
 

而AGV技术虽然已经非常成熟，但较高的成本、对基础设施的高要求以及运营与维护的高难度是其难以广泛被应用的主因。
 

从上图对比不难看出，无人驾驶集卡将会成为港口智能化改造的主要方向。

“这也是我们认为港口会是第一个落地的物流赛道封闭场景的原因。
 

最终玩家难超过3家

虽然商业模式依然清晰，但无人集卡港口的落地依然面临着不少挑战。

比如厘米级的精准停位要求、大型设备的识别与交互、金属对无线信号传输的干扰等等。因此，完全落地依然还需一段时间。

第一梯队的玩家会在2020年底到2021年底之间出现，这些玩家可以顺利去掉安全员的角色，大部分资本会追着他们跑；而在2021年底到2022年底，第二梯队玩家会获得一定的资本青睐及市场份额。到2023年底，这个赛道就将分出胜负，其他玩家就将被淘汰。

根据辰韬资本的报告，目前，提供港口自动驾驶解决方案，并在港口进行自动驾驶测试和运营服务的角色，包括自动驾驶科技公司、传统工程机械公司、传统汽车电子公司等（其中以自动驾驶科技公司为主）。主要有以下玩家：
 

港口是无人驾驶天花板最低的领域，因为天花板低，玩家相对没有那么多。但缺点是头部集中很明显，只能投第一或者第二，因为第三可能活不下去。所以港口最后会有2-3家去平分整个市场。