集装箱|用真正的无人驾驶集卡，定义港口数智化转型的商业价值( 三 ) 人工智能

在无人驾驶最关键的安全防控方面，西井科技通过智能预警处置系统以及多重安全防护提醒，通过智能科技的自我学习和判断，让Q-Truck安全系数较此前的人力运输时代提升数十倍。
值得注意的是，Q-Truck还采用了能够做到单车减少66%碳排放的新能源，大大减轻污染问题。相较传统燃油集卡，自动驾驶集卡将节省能源成本及车辆维护费10万元/年/辆，降本效果显著。
开拓无人驾驶代运营新模式西井科技在港口数智化这条路上的研发方向从一开始就很明确，产品设计以“无人化”为终极目标，坚定了无驾驶室的方案。该公司期望以Q-Truck来定义真正的港口无人作业集卡，彻底解决港口等场景劳动力短缺带来的生产力问题。
2020年，新冠肺炎突如其来，全球经济运行受到了巨大影响。彼时，无人参与交互的经济生产方式成为了各行各业青睐的操作模式。
2020年下半年，西井科技与中远海运阿布扎比完成Q-Truck车队签约，正式开启了无人驾驶商业化“代运营”新模式。2021年3月，Q-Truck正式入驻阿布扎比哈利法港二期码头。

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Q-Truck车队这种商业化“代运营”新模式，实际按集装箱量收费，此举大大降低了用户前期的采购资金，推进自动驾驶产品实现迅速落地。
此外，2021年，西井科技已分别参与到天津港C段数智化码头，以及青岛港的实际商业化无人驾驶项目中。
对于无人驾驶的封闭场景落地来说，显然创新商业模式也是赢得市场先机的重要因素。
自动驾驶集卡在港口的商业化拐点将至自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。
目前，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。在诸多特定场景中，港口因其半封闭及标准化程度高等特点，被视为最有潜力快速实现数字化转型的场景之一。
萧伊婷还表示，港口无人驾驶商用车的商业模式清晰，且港口无人集卡由于底盘相同、场景类似、软硬件方案一致、产品化和工程化技术类同，因此可以较容易的走向半开放、开放区域。随着港口自动驾驶技术的成熟和落地，无人驾驶集卡可以更快的向干线物流延伸，未来整个市场可以拓展至万亿级别。
松禾资本报告显示，无人驾驶从全球规模占比来看，排在第二位的赛道便是港口，占比为11.3%，其产业规模在2020年已达到279亿美元（约合人民币1804.54亿元）左右。
根据亿欧智库预测，2022-2024年，自动驾驶集卡将实现在港口的商业化应用。伴随港口智慧化水平提升，港口水平运输将取消内外集卡之分，打造从货轮至目的地仓储区的自动驾驶“一条龙”服务。同时，自动驾驶港口应用相关企业将趋于大联盟化。
随着技术成熟，整个自动驾驶系统的成本会迅速下降。根据定量分析的结果到2023年，自动驾驶系统成本将降至约65万元，与港口愿意支付的溢价相同。根据对政策层面、需求层面、供给层面的定性判断，亿欧智库认为自动驾驶集卡在港口的商业化或将早于定量判断的结果（2023年），预计将在2022年-2024年间达到商业化应用时间拐点，进入商业化应用阶段。
西井科技产品总监张烁曾表示，自动驾驶仅是智慧港口无人化的其中一步。西井科技一直坚信精准的定位和商业落地，能使人工智能技术创造最大化效益。