近期，“萝卜快跑”引发了全民关注。事实上，无人驾驶技术在工业物流领域的商业化运营起步更早，发展也更为成熟。

目前，在青岛港的全球首个全自动化码头，无人驾驶技术可以实现集装箱的自动装卸、运输和堆放，提高港口作业效率，降低人工成本。去年在一汽物流智慧物流园的商品车高架桥离地倒运作业，也引入了重卡自动驾驶技术。

在工业物流场景，尤其是工业园区、仓库、港口和矿山等封闭或半封闭的环境，无人驾驶技术的应用已经取得了显著的成果，为物流行业的智能化、自动化发展提供了有力支持。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，未来无人驾驶技术在工业物流领域的应用将更加广泛和深入。

01 “无人”优势凸显，助力物流降本增效

不仅是青岛港和一汽物流智慧物流园，近日，北京斯年智驾科技有限公司（以下简称“斯年智驾”）获得了宁波首批智能网联汽车道路测试通知书，并获得自动驾驶车辆临时牌照。

日前，斯年智驾创始人兼CEO何贝向《中国物流与采购》杂志记者介绍说，2020年6月，斯年智驾的无人运输车队就完成了近千项严苛的准入测试，且开始在宁波大榭码头进行无人驾驶水平运输集装箱作业，运营50多个月来没有发生一起安全事故。

另据记者了解，2021年7月，挚途科技无人驾驶在日照港实现解放L4无人集卡商业化落地；2022年8月，搭载挚途L4自动驾驶系统的无人通关集卡在中蒙边境策克口岸批量交付；2023年底，在一汽大众工厂实现商品车下线倒运无人化运行。

“挚途科技现有无人驾驶与普通运输车辆的比例约为1∶10，随着国家政策鼓励发展无人驾驶的‘物流新模式’，技术不断发展，无人驾驶的车辆比例将进一步提高。”日前，挚途科技战略总监姜东胜向《中国物流与采购》杂志记者介绍道。

港口、口岸、矿山、专用封闭路段等物流领域应用场景之所以能落地“无人化”应用，得益于这些场景的基础设施更为完备、作业标准化程度高、客户需求更为迫切、安全性要求高以及政策支持。

在山东港口青岛港西联公司件杂货码头作业现场，一辆辆无人IGV（智能引导运输车）来回穿梭。

前不久，《中国物流与采购》杂志记者采访到青岛港西联公司工程技术部副经理王宝君，他向记者介绍说，自2023年，西联公司首先引入2台IGV，历时8个月，对公司区域内的码头、货场、仓库等进行建模、定位、测试等，完成了前期的部署，为后续扩容打下基础。今年3月，公司再引进7台IGV，目前共有9台，全流程运行。

“现阶段，公司的无人驾驶IGV与普通运输车辆的比例大概是1∶2，后续随着码头功能的优化，会进一步扩大无人驾驶IGV的占比，码头内部作业运输车辆全部改为无人驾驶IGV。”王宝君告诉记者，在港口采用无人驾驶车辆对提升物流效率和降低运营成本方面作用主要体现在五个方面：

一是提高物流效率。自动驾驶车辆的高效运行可以减少货物在港口内的停留时间，提高货物的周转速度，从而提升整个物流系统的效率。

二是降低人力成本。目前青岛港的9台IGV运行只需要1人进行监护，较普通运输车辆减少8人，按照15万/人/年测算，三班制，每年可减少人工成本360万元。此外，自动驾驶车辆还可以实现24小时不间断作业，进一步提高了运营效率。

三是减少货物损失。自动驾驶车辆的精准控制和稳定行驶可以减少货物在运输过程中的损失和损坏，降低了运营成本。

四是优化运输路线。自动驾驶车辆可以根据实时交通信息和货物运输需求，优化运输路线，避免拥堵和空载。五是提高能源利用率。自动驾驶车辆可以通过精准控制加速、减速和制动等操作，降低燃油消耗和尾气排放，从而降低运营成本和环境影响。

7月26日，一汽物流有限公司智慧物流技术研发院（技术部）副院长张莹莹向《中国物流与采购》记者分析表示，与普通运输车辆相比：

首先，自动驾驶能够实现“多商品车集成化离地倒运”，优化了挂车结构和装载工艺，装载位从8位提升至9位，装卸效率提升了15%。

其次，自动驾驶技术的应用减少了司机需求，并且通过减少初始油耗，降低了运营成本。此外，自动驾驶车辆的运行速度和效率较人工驾驶有显著提升，从而提高了整体物流效率。

“对于斯年智驾而言，港口无人驾驶已不再是狭义的国内集装箱港口市场，而是面向海内外包括集装箱港口、干散杂货集散中心、件杂货码头、工厂园区等类港口场景的广义无人运输，即场景物流。场景物流无人运输市场规模可观，客户群体稳定，规模化效应明显。”何贝透露，今年，场景物流已成为斯年智驾业务发展新的增长点。

“场内无人驾驶由于是在封闭区域，线路相对固定，行车速度慢，约5～20公里/小时，快的也不超过40公里/小时，并有维护团队在后台监控与管理，是现阶段无人驾驶发展的重点方向。”姜东胜认为，未来无人驾驶将主要围绕两个低速场景，即环卫和工厂物流，以“智电一体”（智能驾驶和电动化）方式帮助政府和企业实现降本增效和实现绿色环保等目标。

在姜东胜看来，与普通运输车辆相比，无人驾驶车辆的优势体现在三方面：

一是安全性大幅提高。自动驾驶系统通过增加传感器和智能控制系统，能够实现车辆的360度无盲区覆盖，降低驾驶员劳动强度和减少疲劳，降低80%的事故发生概率；

二是工作效率大幅提升。商用车是生产工具，对成本敏感，自动驾驶运营更通畅、时间更长；自动驾驶可减少事故和误工率，保险公司愿意降低带自动驾驶功能重卡保险费；

三是减少运营费用。可以解决人力资源紧张，在高速场景则可实现“双驾”变“单驾”，节省50%人力成本。

7月26日，中国数实融合50人论坛智库专家洪勇对《中国物流与采购》杂志记者说。：“在工业物流领域/场内物流领域，使用自动驾驶车辆相比于传统运输车辆有显著的优势。”具体而言：

首先，自动化车辆可以实现24×7不间断工作，显著提高物流效率。

其次，无人驾驶技术能够减少人为错误，增强安全性。再者，通过精确的路径规划和负载管理，可以降低能耗和维护成本。

最后，自动化车队的协同工作能力可以优化整体物流流程，减少等待时间和空驶率。

02 需求趋势明显，但仍有改进空间

如今，无人驾驶这一新兴技术已经完成了市场教育阶段。随着劳动力结构的变化与物流运输精细化运营管理的成熟，工业商用场景对于无人运输的需求越来越明显。越来越多的客户看到了无人驾驶技术于产业革命的趋势与价值。

尽管已经取得了一定的进展，但自动化驾驶在港内物流领域仍有改进空间。正如王宝君所言：

首先，是技术层面。一是港口环境复杂多变，自动驾驶车辆需要进一步提升在极端天气条件下的感知和决策能力。二是尽管目前定位精度较高，但在一些特殊情况下，如信号干扰或卫星信号短暂丢失，仍可能导致车辆偏离预设路线，影响物流效率和安全性。三是自动驾驶系统的硬件和软件需要具备更高的可靠性，以应对可能出现的故障。同时，需要完善冗余设计，确保在某个部件或系统出现故障时，车辆仍能安全运行。

其次，是法规和标准层面。一是目前关于自动驾驶在港口物流中的法律法规还不够完善，对于事故责任的界定和归属尚不明确。二是不同港口和地区可能采用不同的技术标准和操作规范，这不利于自动驾驶技术的大规模推广和应用。需要制定统一的行业标准，确保自动驾驶车辆在不同港口之间的通用性和兼容性。

第三，是人机协作层面。在自动驾驶车辆与人工操作的设备和人员交互的过程中，可能会出现沟通不畅或协作不协调的问题。需要优化人机交互界面和流程，提高协同工作的效率和安全性。例如，当自动驾驶车辆与人工驾驶的叉车在同一区域作业时，如何确保双方能够及时、准确地了解对方的意图和行动。

第四，是网络安全层面。一是自动驾驶车辆会收集大量的港口物流数据，包括货物信息、车辆行驶轨迹等。需要加强数据加密和网络防护，防止数据泄露和被恶意攻击。二是需确保自动驾驶系统不受网络干扰和恶意控制，保障港口物流的正常运行。

第五，是经济层面。一是虽然自动驾驶能够降低长期运营成本，但前期的车辆购置、技术研发和基础设施建设投入较高。需要进一步降低成本，提高自动驾驶技术在港口物流领域的经济性和普及性。二是对于港口运营者来说，投资自动驾驶技术的回报周期和效果存在一定的不确定性，这可能影响他们的投资决策。需要通过更多的实际案例和数据来证明其长期的经济效益。

对此，张莹莹也表示，“目前，研发自动驾驶车头的成本相对较高，需要进一步优化以实现批量应用。同时，双层装卸的装载效率也还有提升的潜力。”

“无人驾驶技术在复杂环境下的感知和决策能力仍有待提升，缺乏统一的法规框架和行业标准，影响了无人驾驶车辆的合法上路和跨区域运营。需要建设配套的通信网络、充电站、维修设施等，以支持大规模的无人驾驶运营。”洪勇提醒说，无人驾驶初期投资成本高，包括车辆购置、系统开发和维护费用，可能需要较长的回报周期。此外，行业内部需重新培训员工，适应新的工作流程，同时解决可能产生的就业问题。

03 直面机遇和挑战，坚持长期主义

2022年3月，我国颁布了《汽车驾驶自动化分级》的国家标准，明确了汽车驾驶自动化功能的分级，其中最高等级为完全自动驾驶，也是最终目标，实现这个目标将是一个长期的过程。

2024年2月23日，中央财经委员会第四次会议，首次提出鼓励发展与无人驾驶等结合的物流新模式。各地也密集出台相应政策鼓励开展智能网联汽车试点和车路云一体化项目的试点，未来一定会在更多场景、更多路段稳步推动自动驾驶行业的发展。国家最近确定了20个城市开展车路云一体化试点，这给自动驾驶行业带来了巨大的政策红利和发展机遇。

“政策的支持确实为无人驾驶技术的普及带来了发展机遇。不仅加速了技术在不同场景的应用，也为企业提供了转型升级的契机。然而，也面临着技术成本、安全标准、法规适应等方面的挑战。需要不断优化技术，降低成本，同时与政策制定者、行业伙伴紧密合作，共同推动无人驾驶技术的健康发展。”张莹莹强调说。

不仅如此，自动驾驶系统主要芯片依赖于国外，受供应链影响大，总体价格仍然较贵，操作系统、关键仿真工具等底层软件仍受制于人，面临国外卡脖子的风险。这意味着，未来需要向低成本、国产化和自主掌控核心技术等方向继续发展。

面对挑战，王宝君认为，港口企业在发展无人驾驶技术时，可以采取以下措施应对挑战：

一是加强技术研发。投入更多的资源进行无人驾驶技术的研发和创新，提高技术的成熟度和可靠性。

二是积极参与标准制定。参与相关的法律法规和标准的制定工作，为无人驾驶技术的应用提供良好的法律和标准环境。

三是加强数据安全管理。建立完善的数据安全管理体系，采取有效的措施确保数据的安全和隐私。

四是加强人才培养和引进。加强与高校和科研机构的合作，培养专业的技术人才和管理人才，同时积极引进外部人才，为企业的发展提供人才支持。

总体而言，当下，自动驾驶面临的主要挑战总体仍处于初级阶段，技术仍未完全成熟，路权并未完全放开，高等级智能驾驶装机率仍然较低，离大规模应用距离很遥远。“自动驾驶公司需要增强创新能力和经营能力，提升在市场的生存能力。”对此，姜东胜的观点是，自动驾驶将是一场马拉松竞赛，相关企业应该坚持人工智能核心技术的长期主义，保持高科技创新企业的本色，构筑商用车自动驾驶最强生态。

据了解，凭借领先的技术与经验，斯年智驾已获得更多拓展海外市场的机遇。“做一天的无人驾驶很简单，但是做一辈子的无人驾驶很难，我们要一如既往的保持品牌力。”何贝坦言道，首先，技术上斯年智驾需要持续完成技术上的提升，不断巩固产品与技术壁垒；在公司经营上，我们将始终保持产品与服务的质量，避免业务盲目扩张。最终实现盈亏平衡，以验证我们长期可持续的商业模型。