,2020-2021中国高等级自动驾驶港口应用研究报告,目录,03,50,20,3. 中国自动驾驶港口场景未来发展发展建议未来展望,1. 中国自动驾驶发展背景中国自动驾驶应用价值商业化应用驱动因素自动驾驶应用场景2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究应用背景应用现状新技术影响新型产业链商业化应用评价体系商业化时间拐点及市场规模,1、中国自动驾驶发展背景,1.1 中国自动驾驶应用价值,1中国自动驾驶发展背景1.1 中国自动驾驶应用价值,当前技术还无法达到全工况、全区域的自动驾驶，4级自动驾驶足以满足限定场景内实现完全替代驾驶员及安全员的需求,根据工信部发布的汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准报批稿，中国对自动驾驶技术的分级标准与SAE*类似，均根据系统对车辆操纵任务的把控程度，将自动驾驶技术分为0-5级。其中，4级及以上自动驾驶真正实现了系统对驾驶员的替代。5级完全自动驾驶没有使用场景限制，无需监控和控制，可实现全工况、全区域的自动驾驶，是汽车驾驶自动化系统研发的终极目标。但研发难度大、成本高，现阶段还未达到5级所需技术水平。在当前多数应用场景中，4级自动驾驶足以满足替代驾驶员的要求。,资料来源：根据工信部汽车驾驶自动化分级与国际汽车工程协会（SAE International）2018年修改的J3016号文件，整理。*注：1）SAE：SAE international 国际汽车工程协会；2）灰色框线部分为工信部 与SAE的不同，SAE认为0-3级自动驾驶在周边监控需要人控制，工信部认为需要人和系统共同控制；3）动态驾驶任务包括操作层面（转向、刹车、加速、监控汽车和道路）和策略层面（决定变道、转弯、使用信号灯的时间），但不包括战略层面（规划路线等）的驾驶任务。,：驾驶自动化等级判定流程,可持续执行全部动态驾,驶任务和动态驾驶接管，,且没有运行限制？,5级,是否在有限的设计运行 范围内，持续执行全部 动态驾驶任务和执行动 态驾驶任务接管？,L3及以下,4级,是,是,否,否,：工信部与SAE对自动驾驶分级标准对比,1中国自动驾驶发展背景1.1 中国自动驾驶应用价值,4级自动驾驶商用车应用关乎生命安全、运输效率、节能环保，将释放巨大社会价值,4级自动驾驶真正实现了在限定场景内解放人力。干线、矿区、港口等场景的货物运输工作强度大、危险性高，安全事故时有发生，给行业 和企业带来了巨大损失；而随着我国人口老龄化以及物流行业的发展，货车司机缺口进一步拉大，将制约运量提升；传统柴油卡车是机动 车污染物排放的主要来源，司机的不规范驾驶将造成更多油耗进而排放更多污染物。4级自动驾驶的应用通过替代人力及规范驾驶策略，将 提升道路安全，减少交通事故发生数，缓解人力短缺，促进节能环保，释放巨大社会价值。,填补 1000万货车司机缺口,缓解人力短缺随着我国人口老龄化，适龄劳动人口逐年,890,900,910,920,8802013201420152016201720182019资料来源：根据卡车司机从业状况调查报告、自动驾驶应用场景与商业化路径、中国物流大数据报告-货车司机篇、网易数读，整理。,卡车是机动车污染的主要源头。驾驶员不规范的驾 驶行为会造成更多油耗，进而排放更多污染物。,促进节能环保传统柴油卡车能耗大、排放量大，会产生 大量氮氧化物、颗粒物。因此，传统柴油,减少10% 能源损耗,55%车辆状况,25%驾驶行为,15%路况,5%其他,油耗 影响因素,自动驾驶系统通过精准操作、 策略优化可节省10%能源损耗,下降，劳动人口与劳动需求将产生巨大缺口。据业内专家预测，随着物流行业发展，我国未来货车司 机缺口将达1000万人。由于工作强度大、环境艰苦、危 险性大等因素，货运行业对年轻人吸引力差，后备力量 不足，司机短缺现象普遍，制约运输效率提升，自动驾 驶将有效缓解司机短缺现象，提升运输效率。中国劳动年龄（16-59岁）人口数量（百万人）,第六类（高危）职业之一。根据2016年公安部数据，我国货运车辆在机动车中占比只有12%，却制造 了48%的交通事故死亡数。造成事故的主要原因是超速 驾驶、注意力不集中等人为因素。自动驾驶能够极大减 少甚至消除因人为因素导致的道路交通风险。,提升道路安全货运行业安全事故频发，货车司机被列为,减少 48%交通事故死亡数,违法违规操作,注意力不集中,驾驶经验不足,醉驾,酒驾,1.2 商业化应用驱动因素,The driving factors of commercialization,产品从无到有，在科学期更多向外展示的 是概念车，而不是实际真实落地的产品。,在技术期，技术解决方案提供商需要证在产品期，已有实际应用的案例呈现，,明产品的稳定性，会在落地场景上测试， 但不具备场景复制能力。同时，由于此,完善技术框架。车上需要配备安全员，时的解决方案属于定制化服务，单位成 随时准备介入。本较高。,在普及期，技术解决方案提供商的核心产 品已达到标准化生产，在同场景下不同地 点应用时只需要简单的调试。量产后将获 得规模优势，可降低单位成本。,产品时间线,产 品 成 熟 度 阶 段,技术期,科学期,产品期,普及期,自动驾驶落地全过程,自动驾驶系统价格下降曲线,动驾驶产品具案实际可应用、,商业化应用时间节点：自 有场景复制能力、产品方 终端应用需求实际存在。,当前时间节点,1. 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素,自动驾驶产品是否可复制是衡量自动驾驶技术从产品期到普及期的核心标准,本报告将自动驾驶落地全过程分为科学期、技术期、产品期和普及期四个阶段。其中，从产品期到普及期，自动驾驶解决方案从定制化走向标准化。本报告研究的商业化应用时间拐点发生在从产品期到普及期的过渡阶段。在这个时间拐点上，技术解决方案提供商的自动驾驶产品具有场景复制能力，且解决方案具有可行性。同时，终端应用方的需求是真实的，即成本可承担。,资料来源：车袁，落地之路硅谷无人驾驶产品心经，2020年中信出版社；整理。,1. 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素,中国自动驾驶商用车发展加速进入产品期，已实现多场景落地应用,资料来源：整理。,自2009年首届“智能车未来挑战赛”举办以来，以百度为代表的科技企业加速自动驾驶技术研发及产品测试，自动驾驶技术迭代加速。自2018年起，随着自动驾驶市场关注度由乘用车逐渐转向商用车，自动驾驶商用车发展加速；以西井科技、主线科技为代表的科技企业纷纷落地商用车自动驾驶解决方案，标志着自动驾驶商用车发展进入了产品期，在多场景实现落地应用。：中国自动驾驶商用车领域发展大事件,2009年首届中国 智能车未来挑战赛,2013年百度汽车大脑项目启动,2015年宇通智能驾驶电动客车 完成了32.6KM的无人驾驶测试,2018年1月西井科技在珠海港 完成全球首辆港口无人集卡作业,2018年京东正式发布全自主研发的L4级自动驾驶重卡,2018年5月菜鸟ET实验室联合一汽解放、 速腾聚创等企业推出“驼峰计划”目的是打造新型智慧物流网络,2017年百度推出Apollo计划,2019年1月一汽解放宣布 哥伦布智慧物流开放计划,2020年9月安徽首条自动 驾驶汽车5G示范线开通,2019年9月国务院印发交通强国建设纲要,2020年5月庆铃汽车和百度 合作推出自动驾驶商用汽车,科学期,技术期,产品期,2017年一汽解放举办了挚途智能汽车发布会,2018年苏宁物流和智加科技联合推出 “行龙一号”首辆自动驾驶重型卡车,2019年12月银川市政府和百度签订合作协议在银川公铁物流园区打造示范性测试路面,2020年11部委联合下发智能汽车创新发展战略,2019年12月上汽红岩5G+自动驾驶 重卡实现了在10级大风环境中精准行驶,2015年阿里菜鸟ET实验室2018年4月主线科技在天津港2018年7月首款L4级无人商用车2019年11月智加科技获得2020年8月多种无人集 启动无人配送小车研发实现全球首台电动无人集卡作业金龙“阿波龙”第100辆正式下线全国首张跨省无人重卡牌照卡车型落地妈湾港,2018年北汽福田获商用车路测牌照,1. 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素,多部委政策鼓励自动驾驶技术实现商业化应用，推动汽车大国向汽车强国发展,产业发展,2017.4 汽车产业中长期发展规划加大技术研发支持，协调制定相关标准法规，推 动宽带网络基础设施建设和多产业攻坚智能网联 汽车大数据交互平台，加快网络信息安全和车辆 形势安全体系建设。 2018.12 车联网（智能网联汽车）产业发 展行动计划2020年后，高级别自动驾驶功能的智能网联汽 车和5G-V2X逐步实现规模化商业应用，“人- 车-路-云”实现高度协同。 2020.02 智能汽车创新发展战略到2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在 特定环境下市场化应用。,2018.1 智能汽车创新发展战略（征求意见稿）2025年，标准、法规、产品监管、信息安全体 系全面建立，新车基本实现智能化。2019.5 2019年智能网联汽车标准化工作要 点全面开展自动驾驶相关标准（如自动驾驶数据记 录、驾驶员接管能力识别及驾驶任务接管）研发， 启动交叉两路口碰撞预警等系统应用类标准的预 研，完成智能网联汽车通信需求、自动驾驶高精 地图标准化需求等研究项目，深入参与联合国智 能网联汽车国际法规协调并继续加大国际标准的 参与广度与深度。,技术路径,2018.04 智能网联汽车自动驾驶功能测 试规程（试行）,2018.06 国家车联网产业标准体系建设 指南（总体要求）,2018.07 自动驾驶封闭测试场地建设技 术指南（暂行）,2019.09 国家车联网产业标准体系建设指南（车辆智能管理）,体系建设,2018.12 北京市智能网联汽车创新发展行 动方案,2018.12 重庆加快新能源和智能网联汽车 产业发展若干政策措施2018-2020）,2019.6 江苏省推进车联网产业发展行动计 划（2019-2021）,2019.7 成都市智能网联汽车产业发展实施方案（2019-2021）,地方政策,2020.03 汽车驾驶自动化分级,2019.7 上海市智能制造行动计划（2019-2021）,顶层设计,中国制造2025到2025年，掌握自动驾驶总体技术及 各项关键技术，建立较完善的智能网 联汽车自主研发体系、生产配套体系 及产业群，基本完成汽车产业转型升 级。,新一代人工智能发展规划构建开放协同的人工智能科技创新体 系，培育高端高效的智能经济，建设 安全便捷的智能社会，明确提出发展 自动驾驶汽车等智能运载工具。,交通强国建设纲要由依靠传统要素驱动向更加注重创新驱 动转变、加强智能网联汽车（智能汽车、 自动驾驶、车路协同）研发、推动大数 据、互联网、人工智能、区块链、超级 计算等新技术与交通行业深度融合。,新基建及相关政策新基建及相关政策所涉及的5G、人工 智能、新能源充电桩建设等领域将从 车联网、单车智能等方面助力自动驾 驶高质量发展。,1. 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素,多领域技术构成自动驾驶产业链上游，协同发展促进应用落地,精准定位系统,决 策 层,控 制 层,横向控制、纵向控制,输出环境感知,规划车辆行驶路径,辅助路径规划,高精度地图,辅助环境感知,芯片,控制决策、逻辑运算,GPU,车辆 控制平台,卫星导航系统,米级,感 知 层,类型,机械式、固态式,检测精度高、抗光照性能好、探测角度广,功能,多物体检测，长距离（250m），可穿透雾和粉尘,车辆、行人、车道线检测，探测距离可达1000m,短距离检测精度高、价格低廉,产品,激光雷达,毫米波雷达,摄像头,超声波雷达,常用24Hz、77Hz,单目、多目，CCD、,CMOS,UPA、APA,卫星导航系统,SLAM 自主导航系统,厘米级,数据传输总线,CPU,FPGA,ASIC,环境感知、信息融合、路径规划,自动驾驶技术主要涉及感知层、决策层、控制层三个层面。感知层通过激光雷达等传感器采集环境信息数据；决策层通过CPU、GPU等芯 片完成信息融合、环境感知、路径规划，从而输出控制决策，由控制层的线控转向、制动等系统实现车辆的横向控制与纵向控制。此外， 精准定位系统和高精度地图两大技术能够加强自动驾驶系统的环境感知与定位能力，辅助自动驾驶应用落地。：自动驾驶产业链上游技术盘点感知车辆的绝对位置和方位,1. 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素,中国自动驾驶上游产业链趋于完善，为自动驾驶实现商业化奠定了良好的基础,自2016年以来中国自动驾驶上游技术产业蓬勃发展，在感知层、决策层、控制层以及精准定位系统和高精度地图等技术领域均出现具有代 表性的国产企业，在诸如激光雷达、自动驾驶芯片等核心零部件和高精度地图等技术服务方面实现国产化；中国自动驾驶上游产业链趋于 完善，为自动驾驶商业化应用奠定良好基础。：中国自动驾驶上游企业盘点,感知层,毫米波雷达（14家）,超声波雷达（3家）,摄像头（14家）,输出环境感知,规划车辆行驶路径,感知车辆的绝对位置和方位,辅助环境感知,辅助路径规划,算法（3家）,高精度地图（12家）,精准定位系统（22家）,激光雷达（12家）,控制层车载电脑（2家）,操作系统（3家）,线控底盘（4家）,决策层 芯片（10家）,1. 中国自动驾驶发展背景1.2 商业化应用驱动因素,自动驾驶商业化应用投入大、周期长、回报慢，资本市场趋于冷静，转至需求更加明显且落地难度较小的商用车领域,自2016年起中国自动驾驶领域融资逐步升温，并在2018年达到顶峰，融资总额达162.3亿元，同比增长201.6%；早期融资集中于自动驾驶上 游企业和乘用车领域，商用车领域融资较少；由于自动驾驶乘用车研发难度大、商业化应用验证周期长，导致了投资回报慢，资本逐步趋 于冷静；因此自2018年起，资本逐渐转向需求更加明确且更易落地的商用车领域，期望更快实现自动驾驶商业化应用。,6420,8,141210,2017,2019,2018乘用车,商用车,8.0,53.7,162.3,107.1,0,20,40,60,80,100,120,140,160,2016,2017,2018,2019,：中国自动驾驶领域融资总额,：中国自动驾驶融资事件数及商用车领域标志性事件盘点,2018.04智行者 B轮,2018.10主线科技 A轮,2017.06智行者 A轮,2017.11图森未来 C轮,2017.08图森未来 B轮,2019.03踏歌智行 A轮,2019.06图森未来 D轮,2019.05新石器 A轮,2020.03嬴彻科技 股权融资,2020.04西井科技 股权融资,2020.05驭势科技 股权融资,2020.03慧拓智能 A+轮,（亿元）180,（件）16,1.3 自动驾驶应用场景,The application of autonomous driving,自动驾驶载货商用车领域的六大主流应用场景,当前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、末端物流。,港口场景,物流园区,干线物流,末端物流,：自动驾驶商用车领域六大主流应用场景矿区场景机场场景,1. 中国自动驾驶发展背景1.3 自动驾驶应用场景,1. 中国自动驾驶发展背景1.3 自动驾驶应用场景,港口场景下自动驾驶技术实现难度相对较小，更易实现商业化应用,场景复杂程度是自动驾驶技术在该场景实现落地应用的关键因素之一。从场景对自动驾驶技术实现难度的影响因素出发，通过交 通标识、行人干扰程度等8个指标对自动驾驶商用车应用六大主流场景进行评价对比。综合分析之下，4级自动驾驶技术在港口场景应用难 度较小，更易实现商业化应用，因此将港口场景作为自动驾驶商业化应用研究的主要研究场景。,简易交通标识,路线复杂度低,行人干扰度低,静态干扰物少,车辆干扰度低,低速行驶,通信环境质量,基建完善度高,感 知 层,决 策 层,控 制 层,信息采集,路径规划,数据处理,车辆控制,交通标识识别,行人识别,车辆识别,静态障碍物识别,通信环境,行驶速度,路线复杂程度,基建完善程度,：自动驾驶商业化应用场景评价指标维度,备注：根据专家访谈、公开资料进行打分，星数越多，该场景下自动驾驶技术更易实现,港口场景35颗星,物流园区34颗星,矿区场景28颗星,机场场景30颗星,干线物流24颗星,末端物流23颗星,1. 中国自动驾驶发展背景1.3 自动驾驶应用场景,港口堆垛层较高会限制自动驾驶跨运车应用，自动驾驶集卡适合中国港口水平运输自动化应用,在港口场景中，当前4级自动驾驶技术主要用于实现水平运输自动化作业，主要应用形式包括自动驾驶集卡和自动驾驶跨运车。自动驾驶跨 运车能够同时实现垂直和水平运输，但由于可堆箱数有限，不适用于堆垛层较高的国内港口。国内港口更多采用自动驾驶集卡搭配自动化 轨道吊完成自动化水平运输及垂直运输。因此将自动驾驶集卡作为自动驾驶港口商业化应用研究对象。：自动驾驶技术港口应用形式对比,自动驾驶跨运车自动驾驶跨运车单车成 本较高，融合水平垂直 运输于一体，适合5层 堆垛以内的堆场应用， 在欧洲、美洲、澳洲应 用较多。,自动驾驶集卡自动驾驶集卡与其他港 口自动驾驶解决方案相 比，成本较低，仅限于 水平运输应用，适合全 部类型的堆场应用，亚 洲港口应用较多。,2.中国自动驾驶港口商业化应用研究The analysis of autonomous driving commercialization at ports in China,2.1 应用背景,The application background,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.1 应用背景,全球航运市场增长缓慢，航运联盟化已成定局，港口同质化竞争剧烈，港口寻求内生式利润增长点,资料来源：根据2019年港口企业年报，整理；数据来源：交通运输部、联合国贸易和发展会议。,、,0%,20%,40%,60%,80%,100%,泛太平洋航线,大西洋航线,欧亚航线,2M Alliance,Ocean Alliance,THE AllicanceOther,全球经济贸易增长放缓、国际贸易保护主义抬头致航运市场增长缓慢，自2017年起集装箱吞吐量增速下滑，同比增速不足4%。航运联盟化 格局已定，三大联盟占主要航线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。货主在选择港口时考虑地理条件、 服务质量和价格，以环渤海地区为例，邻近港口的腹地重叠、货类趋同，同质化竞争剧烈。多因素促使港口寻求内生式利润增长点。：中国港口集装箱吞吐量及同比增长：全球三大航运联盟及市场占比：环渤海地区主要港口腹地及货种统计,10.0%9.0%8.0%7.0%6.0%5.0%4.0%3.0%2.0%1.0%0.0%,0.0,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0,20152016201720182019,集装箱吞吐量（亿TEU） 集装箱吞吐量同比增速 货物吞吐量同比增速,2M Alliance,全球三大航运联盟,OceanAlliance,The Alliance,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.1 应用背景,卡车司机短缺问题严重，人力、能耗成本高企，降本增效是港口实现内生式增长的核心途径,资料来源：机动车驾驶证申领和使用规定，整理；数据来源：光大证券、中国卡车司机报告。,折旧/摊销, 33%,人工, 33%,外付劳务费, 17%,燃料费、电费、 材料费、修理 费, 15%,其他, 2%,48.50%,0%,20%,40%,60%,80%,100%,A2,B2A3及其他,大型客车,牵引车,中型客车,大型货车,小型汽车,A1,A2,B1,B2,C1,持C1三年以上且最近连续三个记分周期内没有记满12分记录,持B1/B2三年以上且最近连续三个 记分周期内没有记满12分记录,目前，卡车司机中仅有48.5%的司机持A2驾照，由于港口运输集卡司机须持A2级驾照，考取A2级驾照至少需6年驾驶经验（3年C1及3年B1/B2） 。此外由于港口内3公里运输枯燥且三班倒作业工作强度大，对年轻司机吸引力差，51.5%的司机年龄在35岁以上，司机新生力量不足。综合因素导致港口司机短缺问题严重，人力运输成本高企。此外当前港口运输多采用柴油集卡，能耗大，人力及能耗成本占港口总成本65%。通过成本管控、效率提升实现内生式增长是港口实现内生式增长的核心途径。：集卡司机所持驾照类别占比：集卡司机年龄结构分布：港口各部分成本占比A1,36-40岁26.60%,31-35岁25.50%,41-45岁17.90%,26-30岁16.90%,46-50岁6.60%,其他6.5%,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.1 应用背景,水平运输自动化是港口实现降本增效的核心，自动驾驶集卡是现有最优解决方案,资料来源：根据西井科技、中国重汽，整理。*注：AGV： 自动导航运载车；ASC：自动集装箱轨道式起重机；Autostrad：自动跨运车,1960s,1970s,2020s,2030s,船只/港口龙门吊,港口岸桥，场桥，集卡,ASC*,AGV*和Autostrad*,远控岸桥/场桥/自动驾驶集卡,1993年，荷兰ECT 码头开发全世界第 一个全自动码头,2017年，上海洋山 四期开港，是全球 单体最大的全自动 码头,2018年，西井科技、 主线科技相继落地试 验港口自动驾驶集卡,自1960年以来，港口自动化作业水平不断提升，当前港口垂直运输通过自动化轨道吊已实现较高水平自动化作业，但水平运输自动化仍是 港口自动化升级的核心痛点。现有解决方案中AGV*场地改造难度大及单车价格高昂，自动驾驶跨运车由于堆箱高度限制不适用我国港口。 综合考虑下，自动驾驶集卡对场地改造要求低、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。：港口机械发展历程,1980s1990s2010s：港口运输解决方案对比,2.2 应用现状,The status quo of application,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.2 应用现状,自动驾驶集卡通过车队管理系统融入港口作业系统，实现协同作业,闸口（水平运 输）,外集卡（水平运输）,场桥（垂直运输）,自动驾驶集卡（水平运输）,岸桥（水平运输）,集装箱码头采用闸口场桥内集卡岸桥的运输系统。外集卡经过闸口在场桥完成装卸，内集卡再将集装箱转运至岸桥装船作业，自动 驾驶集卡将替换传统内集卡，完成堆场岸桥水平运输作业。自动驾驶集卡通过车队管理系统融入港口TOS系统，与港口对接，实现后台 统一调度、规划路线，车辆远程监控、智能化管理等功能。：港口作业系统及自动驾驶集卡应用示意图,港口TOS系统,智能闸口系统,堆场管理系统,岸桥管理系统,岸桥自动控制系统,轨道吊自动控制系统,闸口,协同作业,数据交换,发送任务指令,车辆管理系统向集卡发送具体任务反馈车辆数据自动驾驶集卡,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.2 应用现状,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，合作联盟格局初定,港口自动驾驶集卡,港口自动驾驶集卡,西井科技,主线科技,图森未来,畅行智能,智加科技,经纬恒润,中科云杉,Autobrain,港口,整车售卖,整车售卖,Innoviz技术支持,自研自研,振华重工江铃重汽 中国重汽 陕重汽吉利新能源比亚迪一汽解放 威驰腾汽车 三一海工 上汽红岩 东风商用车,斯年智驾,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作为主导 方时，上游企业、主机厂作为供应商为技术解决方案商提供所需零部件和整车；主机厂作为主导方时，上游企业、技术解决方案商作为供 应商为主机厂提供所需零部件和自动驾驶系统。技术解决方案提供商与主机厂合作联盟格局初定。：技术解决方案提供商与主机厂合作联盟盘点代运营,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.2 应用现状,自动驾驶相关企业在港口布局加速，“北中南”沿海的重要港口均有布局,2018年起，以西井科技、主线科技、图森未来为代表的自动驾驶技术解决方案提供商纷纷与港口合作，进行自动驾驶集卡落地应用试验， 并逐步进行商业化试运营。以一汽解放、东风商用车、上汽红岩为代表的主机厂也通过合作或自研的方式研发港口自动驾驶集卡并进行落 地应用。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。：中国自动驾驶港口落地分布图,中科云杉+ 威驰腾汽车 深圳妈湾智慧港,2020,主线科技+中国重汽 天津港,2018,2018,2019,经纬恒润+一汽解放唐山港,2019,上汽红岩上海临港-洋山港（东海大桥）,2020,陕重汽+Innoviz将在中国最大港口布局自动驾驶,畅行智能+吉利新能源 宁波舟山港,2018,主线科技+中国重汽宁波舟山港,2020,数翔科技+中集车辆镇江港,2019,西井科技珠海港,2018,西井科技深圳盐田国际集装箱码头,2018,三一海工+ Autobrain深圳妈湾智慧港,2020,2020,东风商用车厦门港,2020,2018,图森未来+陕重汽 曹妃甸港,2018,2019,2020,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.2 应用现状,已落地港口自动驾驶车型多样，电力驱动车型是自动驾驶港口应用趋势,港口专用车型,目前已落地港口自动驾驶运输车可分为集卡车型和港口专用车型。集卡车型基于传统集卡加装自动驾驶系统，港口专用车型去除驾驶舱， 仅包括底盘和自动驾驶系统，在转向系统设计上更具灵活性。自动驾驶港口运输车辆多采用电力驱动，控制响应时间更短，且能为自动驾 驶系统直接提供电源，相比燃油车效率更高，电力驱动车型是自动驾驶港口应用趋势。：自动驾驶港口应用车型盘点,一汽解放车型：一汽解放J7动力方式：燃油驱动落地港口：青岛港；唐山港,主线科技车型：中国重汽豪沃T5G动力方式：电力驱动 落地港口：天津港；宁波舟山港；妈湾港,上汽红岩车型：上汽红岩杰狮C6 动力方式：天然气驱动 落地港口：上海洋山港,集卡车型,图森未来车型：陕重汽德龙X6000动力方式：燃油驱动 落地港口：曹妃甸港；上海洋山港,畅行智能车型：比亚迪 动力方式：电力驱动 落地港口：妈湾港,三一海工车型：未知动力来源：电力驱动 落地港口：妈湾港,西井科技车型：江铃重汽动力方式：电力驱动落地港口：珠海港；深圳国际集装箱码头中科云杉车型：威驰腾汽车动力方式：电力驱动 落地港口：妈湾港,东风商用车车型：东风商用车动力方式：电力驱动 落地港口：厦门港,车型：一汽解放J7 动力方式：燃油驱动落地港口：青岛港；唐山港,一汽解放,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.2 应用现状,港口自动驾驶集卡采用多传感器融合方案，数据融合、信息共享、协同作业要求港口具有较好的通信环境,已落地港口自动驾驶集卡大多采用多传感器融合的方式。以激光雷达为主传感器，辅以毫米波雷达、超声波雷达、摄像头、GPS定位导航和IMU惯性导航，再通过自动驾驶软件算法和控制系统实现环境主动感知、自主定位、自主智能控制、远程通讯和遥控控制等功能。除车上搭载的多种传感器外，通信技术和V2X技术都会对港口自动驾驶应用产生影响。：港口自动驾驶集卡传感器布置方案及搭载技术示意图,车头中间三目摄像头*1、 摄像头*2*1,车顶中间激光雷达*1,车头下方 超声波雷达*4,车门下方 摄像头*1,车内CAN总线,车头两侧毫米波雷达*2、 激光雷达*2,车顶中间GPS+IMU,车尾两侧 毫米波雷达*2,车身侧面超宽频通讯设备,车尾中间 摄像头*2,车尾下方超声波雷达*6,车内 计算平台,V2X技术辅助单车智能，加快自动驾驶落地应用,通信技术4G/5G,边缘计算,车与车、车与路之间的数据传输,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.2 应用现状,当前港口通信建设与运维成本高、稳定性差，5G移动通信技术或将解决港口通信难点,资料来源：根据5G智慧港口实施方案及技术路线图，整理。,通信覆盖面积广大型设备信号屏蔽港口通信难点,作业指令传输要求低时延,数据私密性要求高,施工难度大可移动性差,速率不稳定质量不稳定抗干扰能力差,光纤通信,WiFi通信,通信 方式,当前港口网络通信多采用光纤通信、WiFi通信的方式，存在诸多弊端。例如，光纤通信基建成本高，大量施工影响港口正常作业；WiFi通信质量不稳定且抗干扰能力差。因此，现有港口的通信环境增加了自动驾驶集卡应用的难度。5G移动通信与4G移动通信相比在技术指标上有明显提升，其超低时延、超大带宽、超多连接数的网络特性能够满足港口作业及自动驾驶集卡应用需求；此外，由于5G移动通信速率提升了143倍，解决了光纤铺设难题，降低了港口通信环境改造成本，将解决港口通信难点。：港口通信难点及通信弊端基建成本高,：4G、5G移动通信技术指标对比,2.3 新技术影响,The effects of new technology,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.3 新技术影响,5G通信凭借超大带宽、超低时延、多连接数特性将支持港口自动驾驶集卡应用,移动边缘计算（MEC*）、5G基站、5G专线连接5G核心网构成港口5G通信网络架构。5G通信的超大带宽可支持多路移动高清视频回传，超 低时延可实现高可靠、高实时性的PLC通信，多连接数满足多设备终端连接。5G通信可满足港口自动驾驶集卡在多传感器融合、视频监控、 调度系统、远程控制及车辆编队环节涉及的数据传输需求，帮助港口自动驾驶集卡车队在智能车管系统和TOS系统管理下实现协同作业。,资料来源：根据华为智慧港口解决方案、5G车联网十大产业化趋势，整理。*注：MECMobile Edge Computer，移动边缘计算,：5G在自动驾驶港口场景的应用,5G核心网,5G 基站,专线/5G,MEC*,私有云,智能车管平台,TOS系统,视频录像机,传感采集时延：<100ms；带宽：50-100Mbps,车辆编队时延：<25ms；带宽：0.25-65Mbps依托5G超大带宽，多连接数的特性，实现自动驾驶集卡车队内数据交互，以车队编组完成作业及行驶任务。,自动驾驶集卡通过5G将传感器采集到的信息上传至云端 网络，实现信息交互，减少行为决策和路径规划的时间。视频监控时延：<200ms；带宽：上传30Mbps、下载1Mbps车管平台利用5G超大带宽，对自动驾驶集卡行驶路线进行实 时监测。车端也可以通过5G网络向远端控制台发送视频画调面度。系统时延：<100ms；带宽：50-100Mbps车辆管理平台通过5G发送作业指令至港自动驾驶卡车。自动驾驶卡 车在获得相应指令后，可实现码头内任意两点间的水平移动。远程控制时延：<30ms；带宽：0.05-0.1Mbps自动驾驶集卡通过5G向远端控制台发送车辆当前状态信息，可在 极端天气、系统卡死等特殊状况下实现对集卡的远程控制。,2. 中国自动驾驶港口商业化应用研究2.3 新技术影响,2020年，5G技术已实现了从“能用”到“好用”，更好地支持自动驾驶相关技术在港口应用,2020年7月，国际标准组织3GPP宣布R16标准冻结，标志5G第一个演变版本标准完成，该标准围绕“新能力拓展”、“已有能力挖掘”和“降本增效”三方面，提升了5G通信效率，进一步满足自动驾驶应用的需求。R16标准下5G技术最快可缩短至5毫秒以内的端到端时延，并拥有更高的可靠性，能够更好的满足自动驾驶感知、决策、控制以及协同作业等需求。,资料来源：根据5G智慧港口白皮书、5G智慧港口实施方案和路线图，整理。*注：V2X：车路协同；eMBB：增强移动宽带；URLLC：极可靠低时延通信；mMTC：大规模机器类型通信。,R16功能更新,超可靠低延迟通信（URLLC）的增强5GS增强了对垂直行业和LAN的服务的支持蜂窝物联网的支持与扩展增强V2X支持,5G定位和定位服务UE无线功能信令优化5G卫星接入5G网络自动化架构的支持,无线和有线融合增强关键任务，公共警告，铁路和海事流媒体和广播用户身份验证，多设备支持,增强网络切片增强无线NR功能,2015,2016,2019,2020,2021R17,技术布局、理想规划阶段,关 键 技 术,新多址eMBBSelf-backhaul,V2XD2DuRLLC增强,