據悉，5G高帶寬和低時延的特征，保障了無人集卡的位置、姿態、電量、載重、路線等運行數據可以通過后臺控制中心監控，實時查看車輛并進行信息規劃。在集卡出現故障或需變更路線時，即可切換5G遠程接管，保障其運輸過程中駕駛安全。

港口無人駕駛進入關鍵期

在我國100萬TEU吞吐量以上的集裝箱碼頭，共配置了6,000-8,000 輛內集卡，擁有約15,000-20,000名內集卡司機。

目前內集卡司機成本（含工資和社保）平均約15-20萬元/年，并且逐年上漲。按此標準計算，我國大中型集裝箱碼頭每年僅用于內集卡司機的人工成本大概在22-40億元間。

其次，集卡司機需要至少A2 等級以上的駕駛證外加若干年安全駕駛經驗，是技術要求較高的職業。但集卡司機利潤薄，行業競爭壓力大，外部環境稍微有一些變動，集卡司機就可能出現停車歇業的情況，因此，我國集卡司機處于短缺狀態。

對于港口企業來說，在面臨人工成本的同時，還面臨著人員短缺難招聘的情況，管理成本也隨之進一步提升。所有無人駕駛公司的落地速度其實都是決定于甲方有多痛，無論科技再酷炫，如果甲方不存在痛點，采用的幾率幾乎為零。

但由于技術和法規限制，自動駕駛的應用主要集中在內集卡部分。而目前自動化的解決方案主要有三種——自動導引運輸車AGV、無人跨運車ASC 和無人駕駛集卡。

為何選擇港口作為無人駕駛的落地場景，自然是出現了現階段水平下難以解決的痛點。

先來看看港口運輸的基本過程。港口集裝箱的裝卸過程通常會涉及三個作業環節：

1、貨物通過岸橋設備，在碼頭面進行裝卸船；

2、貨物通過水平運輸設備，在碼頭面和堆場之間運輸；

3、貨物通過場橋設備，在堆場進行裝卸箱。
 

而在水平運輸的過程中，首當其沖的痛點便是集卡司機的高昂成本給港口運營帶來的成本壓力。
 

但跨運車通常只能滿足1-3個集裝箱高度的堆放，而我國集裝箱碼頭普遍堆場密集，為保證空間利用效率會堆放多層集裝箱（通常4-5層），因此，跨運車方案在中國幾乎不使用。
 

而AGV技術雖然已經非常成熟，但較高的成本、對基礎設施的高要求以及運營與維護的高難度是其難以廣泛被應用的主因。
 

從上圖對比不難看出，無人駕駛集卡將會成為港口智能化改造的主要方向。

“這也是我們認為港口會是第一個落地的物流賽道封閉場景的原因。
 

最終玩家難超過3家

雖然商業模式依然清晰，但無人集卡港口的落地依然面臨著不少挑戰。

比如厘米級的精準停位要求、大型設備的識別與交互、金屬對無線信號傳輸的干擾等等。因此，完全落地依然還需一段時間。

第一梯隊的玩家會在2020年底到2021年底之間出現，這些玩家可以順利去掉安全員的角色，大部分資本會追著他們跑；而在2021年底到2022年底，第二梯隊玩家會獲得一定的資本青睞及市場份額。到2023年底，這個賽道就將分出勝負，其他玩家就將被淘汰。

根據辰韜資本的報告，目前，提供港口自動駕駛解決方案，并在港口進行自動駕駛測試和運營服務的角色，包括自動駕駛科技公司、傳統工程機械公司、傳統汽車電子公司等（其中以自動駕駛科技公司為主）。主要有以下玩家：
 

港口是無人駕駛天花板最低的領域，因為天花板低，玩家相對沒有那么多。但缺點是頭部集中很明顯，只能投第一或者第二，因為第三可能活不下去。所以港口最后會有2-3家去平分整個市場。