港口无人驾驶技术正处在从实验室向稳定运营和国际市场扩张的关键阶段。
货轮驶入港口，集装箱被岸桥起吊，再被拖车运至堆场，港口的一切都在与效率和时间赛跑。对航运企业而言，一艘万吨级货轮每多停泊 24 小时，就意味着数十万美元的额外成本。
随着全球贸易量逐年攀升，船舶等待、车辆调度、夜间搬运等任何一环稍有迟滞，都会带来成本的增加。叠加国际航运碳排放压力、全球劳动力成本上涨与港口人工安全事故频发，这些外部压力正在推动港口操作方式发生变革。
在此背景下，无人驾驶运输车（下称“无人车”）正成为关键突破口。全球市场研究公司Mordor Intelligence的报告显示，2025年，智能港口(Smart Port)的市场规模已达44.9亿美元，预计到2030年将增长至110.6亿美元。
在中国，这一技术已经走在前列。既有洋山这样的新建大型全自动化码头，也有宁波舟山等现有码头通过无人集卡与智能调度进行“柔性改造”，这为中国港口无人驾驶企业积累了可复制、可外溢的独特优势。然而，关键考题是：如何把国内积累的成熟经验，真正转化为海外市场的竞争力？
无人车为何成为港口自动化焦点？
当我们提及“无人驾驶”，多数人首先想到的还是汽车、公交车等城市交通运输场景，但事实上，在自动驾驶技术众多的应用场景中，由于封闭性、重复性与高度可控性等作业特征，港口是较早走入实际运营并实现规模化落地的行业之一。
当前，港口自动化改革主要分为两条路径：
一是从零开始的“新建全自动化港口”，这要求港口在设计与建设阶段就把自动化体系（岸桥、自动堆垛机、AGV与自动调度）整体规划进去，其优势在于系统整合度和稳定性更强，但一次性投入高，并不是所有国家地区都能负担。
二是对既有码头进行“渐进式智能化改造”，通过引入无人集卡（IGV，Intelligent Guided Vehicle）、智能调度与远程操控等模块化技术逐步提高自动化水平。其优势是改造成本低、风险小，能够适配全球数量庞大的在役码头。
正因如此，无人集卡在港口的引入具备了天然的商业土壤。
此外，混合作业仍是当前的现实需求。可以预见的是，在未来相当长一段时间内，港口运作仍将以“人机混合”的方式进行：
在岸桥、堆场与少量关键路线采用自动化或远程控制，而短驳运输则可率先实现无人化或半无人化。而无人车的核心价值在于，融于现有流程，去解决那些最容易产生延时与高成本的短板。
基于此，无人车成为了港口自动化改革中最具可行性与经济性的切入点。
国内打磨，海外突围：中国无人车驶向国际港口
如前文所述，中国的港口自动化呈现出一种“并行且互补”的发展态势，本土大量的实践场景为中国企业提供了两类关键资源：一是“建设级”的系统集成与工程经验，二是在开放场景下长期运行的海量数据与算法迭代机会。
以飞步科技（FABU.ai）在宁波舟山梅东码头的部署为例。2024年6月，飞步科技与梅东码头签订40台智能集卡合同，至此，该企业部署在舟山港的无人集卡队列规模达102台，完整覆盖三个泊位，单季作业箱量突破20万标箱，作业效率超4.5TEU/H。
这类长期、高频的实战数据，使得其算法能在极端天气、复杂交通流与混合作业中持续迭代，进而形成真实的性能背书，而这类背书往往比短期试点或试验更能打动海外客户与运营方。据相关报道，飞步科技已在今年年初中标新加坡港口的项目，真正迈出了国际化的实际步伐。
中国厂商的出海逻辑由此逐渐清晰：在国内用“既有港口改造”积累可复制的解决方案与数据能力，再以这种“低改造成本、可渐进部署”的商业化路径为切入点，对接国际市场中成本与短期收益更敏感的港口运营者。
西井科技（Westwell）的Q-Truck系列就是典型：它们在阿布扎比 Khalifa Port、泰国 Laem Chabang 等地分阶段部署无人卡车，与人工车并行，以逐步放大的方式建立起运营信任与扩容案例。
欧美市场也出现了对“分阶段引入自动化”的需求。近期，英国的 Felixstowe 港口订购了 34 辆 Westwell 的自动运输车，以扩大无人车队规模。这无疑为中国方案提供了机会窗口。
与此同时，也有中国企业通过不同的切入点与打法直接参与到海外大型项目的供应链中，振华重工（ZPMC）作为全球港机制造龙头，长期以“设备+系统总包”的形式参与多个国家的新建或扩建项目。近年来，振华开始在海外制造并向新加坡 PSA 的 Tuas 港交付首批 AGV，这种“将AGV与岸桥、堆场系统一并交付”的能力，使得振华在某些新建或扩建的大型项目中具备天然的竞争优势。
换言之，国内企业并非只有“改造型”路径一种出海方式，设备制造商通过“打包”出口整套自动化系统，也能在海外市场占据一席之地。
出海之路仍面临现实压力
港口无人车出海似乎前景大好，但道路并不平坦。要把中国经验转化为海外竞争力，并不只是把车卖到国外这么简单。
港口属于国家重要基础设施，不同国家对于安全、数据治理、职业标准与劳动关系有各自严格甚至保守的要求。国际运输论坛（ITF）的研究与行业研究报告反复指出，自动化项目的决策不仅受技术因素影响，更深受劳工组织、合同条款、资本可得性及地方政策的制约。
以美国为例，自动化码头在其码头总数中仅占7%，多数情况下，工会与劳资谈判对自动化项目的推进有显著影响。
此外，市场与客户的采购节奏亦是常被低估的障碍。港口运营商对于新技术的引入往往态度谨慎，他们需要看到长期运维保障、明确的ROI测算以及供应商能否建立本地化网络支持，因此多数运营方更愿意先“少量部署、观察效果”，而非一次性大规模部署。因此，中国厂商的典型商业路径是“样板场景背书 → 局部试点 → 扩容复制”，这与纯粹的整机出口或一次性整场景交付的模式不同。
再者，“供应商生态惯性”是国际合作的既定事实。大运营商或新建项目往往倾向于与熟悉的整合商合作，因为这些整合商能把岸桥、堆场、车辆、调度一体化交付并承担接口风险。
因此，中国企业在出海时常采取两条相辅相成的策略：一是与当地或国际整合商建立合作，使自己的车与调度能力可以作为整体方案的一部分被采纳；二是通过在目标市场建立服务团队或合资实体来提供本地化运维，从而降低客户在长期运维上的顾虑。
振华在海外设厂供货、西井科技与本地港口持续扩大交付、飞步科技以“车路云一体”的整体解决方案去争取升级项目，都是这种策略的不同体现。
除了合规与信任问题，技术在跨国推广场景中同样面临挑战。港口的地理与气候条件、堆场布局、作业节奏以及与铁路线或公路的接驳方式，都会对无人车的感知、定位与调度策略提出不同要求。
某些采用磁钉或轨道化导航的AGV在迁移到没有轨道的港区时需要重新设计基础设施；而以视觉与多模态融合为主的无人集卡在雨雾、强逆光或夜间照明不足的工况中也要通过数据积累不断提升鲁棒性。
在此，对准备出海或已在出海路径上的中国港口无人车企业提供几点建议：
1.优先投入本地化运维能力。
出海不仅是卖设备，更是卖长期的运营保障。港口运营方最担心的是“新技术一旦出现故障，谁来解决”。因此，企业在目标市场建立本地化服务团队、零部件供应体系和长期维护网络，是赢得客户信任的首要前提。
2.用“长期运行的数据与ROI案例”作为核心筹码。
国内港口积累的大规模作业数据、设备稳定性和改造不中断的经验，是中国厂商的最大优势。将这些数据转化为可量化的商业指标（如系统可用率、故障率、作业效率提升百分比、投资回收周期），并在合同中明确写入，能显著降低海外客户的认知风险。
3.采用“分阶段部署与价值交付”的市场进入策略。
大多数港口运营商不会一开始就选择全面替换，而是倾向于“小规模试点—性能验证—逐步扩容”的模式。中国企业需要以灵活的阶段性部署方案切入，先通过试点展示价值，再借此推动规模化复制，从而在信任和ROI验证的过程中逐步放大市场份额。
4.把政策与社会层面的适应纳入商业模型。
港口作为国家关键基础设施，项目不仅仅是技术和经济决策，还受到劳动关系、政策导向和社会接受度的影响。中国厂商必须在早期方案中主动考虑工会沟通、合规认证、本地政策适配等环节，甚至将其作为商业模式的一部分来设计，从而减少后期的不确定性和阻力。
结语
港口自动化不是单点技术的胜利，而是工程、资本与制度多重力量的合奏。中国企业的独特优势，在于能在复杂的既有码头环境中，通过长期实战迭代，形成“低成本改造+高适应性”的差异化竞争力。
但真正驶向全球，中国无人车必须跨越的不仅是技术门槛，更是市场、制度与信任的壁垒。无人钢铁车队驶向世界，不只是中国制造的故事，更是未来港口模式的全球竞赛。
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