2020年1月17日，搭载主线科技无人驾驶技术的25台电动集装箱卡车在天津港进行全球首次整船作业，为世界港口智慧化升级树立了“中国样板”。随后在5月，主线科技的无人驾驶电动集卡再一次取得商业应用新进展，天津港的模式成功复制到浙江舟山甬舟码头。

当无人驾驶技术还在被部分人质疑落地的可能性时，主线科技已经在规模化应用上率先实现突破。之所以能够快速取得突破，离不开主线科技团队对技术、行业的深度理解，以及对场景的正确选择。

创业初期，主线科技创始人、CEO张天雷与团队成员在全国各地进行了数月的实地调研，发现港口内集装箱运输存在着三大亟需解决的痛点：一是由于港口作业条件艰苦、24小时轮班倒、运输压力大导致司机招聘难度大，司机缺口约在35%，更重要的是，码头司机的人力成本居高不下。

假设一个集装箱年吞吐量200万TEU的中等码头，正常运营需要约100辆港内运输集卡。若该码头每车配3名司机“三班倒”，每名司机的年薪为12万元。仅这一码头的司机人力成本就高达3600万元；二是运输效率需要提升，集装箱吞吐量的不断提升和司机缺少的突出矛盾最终导致众多码头运能不足；三是由驾驶员导致的安全事故频发，由于司机技术不当或者不遵守交通规则等因素导致集装箱卡车碰撞等事故也时有发生。

主线科技团队认为，港口集装箱水平运输满足“刚需缺口+限定区域”的条件，更易实现自动驾驶商业落地，最终将无人驾驶首个落地场景锁定在港口。

过去，港口集装箱水平运输主要依靠司机人工驾驶运输、自动引导车运输两种方法。

依靠人工运输的方式有其局限性。由于工作强度大、操作乏味单一等因素，司机在工作中容易因操作失误造成运输任务失败甚至安全事故，影响整体效率。加之工作条件差，愿意走上港口司机岗位的人越来越少，招聘难度大大增加。

依靠自动引导车运输集装箱的方式需要对码头等地面基础设施进行大规模定制化改造，应用成本昂贵。尽管可以实现无人化，但却难以被推广。

本着从业务需求本身反推技术研发的思路，主线科技团队基于实地调研，对整个港口运输业务进行了推演， 提出了L4港口水平运输自动驾驶解决方案Trunk®Port，重新定义港口集装箱水平运输。其本质是让无人驾驶技术代替卡车司机，完成把集装箱从船运到堆场、从堆场运到船上的任务。既可以直接缓解港口运输人工成本压力，又可以通过效率提升，缓解高速增长的物流压力。

目前，Trunk®Port已具备在港口物流全场景下的稳定运行能力。其应用包括两部分：

▌用无人驾驶代替人类驾驶

主线科技的无人集卡依托感知、定位、决策、规划等关键技术，可以将司机从运输过程中解放出来。通过车载传感器，无人集卡在行进过程中可以感知周围环境信息，全方位360°识别其它车辆、行人、港口设备、道路标线标志等，为控制决策提供输入。它还能够在RTK信号受限的情况下依靠激光或图像数据准确定位，自主完成轨道吊/岸桥下高精度停车，且停车位置满足设备交互作业需求。在实践过程中，它还会实时收集数据在云端进行自我迭代，使算法更加智能，自主完成道路级全局规划和车道级局部规划。

▌融入港口的作业系统

通过将主线科技自主研发的中控平台与港口TOS系统对接，使无人集卡成为港口作业系统中的实际组成部分。无人集卡接收到中控平台转发的港口TOS系统自动下发的任务指令，规划出最优的行驶路径并完成对应任务。工作人员可在中控室内，远程监控无人集卡运行状态，并在适当时机进行安全控制操作。

Trunk®Port的应用，解决了港口物流的三大痛点：

▌智慧化升级，突破港口物流发展瓶颈

基础设施落后、自动化程度低等问题在很长一段时间内制约了港口物流的发展。要对码头基础设施进行智能化升级，成本大且周期长。Trunk®Port无需对码头进行基建改造，用更低的成本，更快的方式完成了对港口的智慧化升级。

▌解决港口司机难招难管理等问题

通过技术，解放物流生产力。不仅可以减少因人为驾驶失误造成的运输事故，还能解决企业人力缺口、人力管理问题。

▌提升效率

标准化、自动化的流程可以提高装卸效率与可靠稳定性。

尽管自动驾驶领域的竞争者很多，但是主线科技通过一系列实地测试、技术打磨与场景摸索，已率先完成商业化落地。张天雷认为，“花时间和精力做出解决客户痛点的产品，才是企业的核心竞争力”。

提供覆盖全场景的物流智能驾驶平台和服务，是主线科技的最终目标。为了实现这一目标，主线科技确定了 “三步走”战略。第一步是打造出满足港口应用场景的自动驾驶卡车，并在该场景下不断积累技术和数据，现已成功完成量产及交付。第二步是横向扩展到与港口场景相连接的半封闭高速场景，目前主线科技正在积极与物流公司开展高速自动驾驶示范应用，最后逐步走进城区场景，最终完成物流全场景覆盖。

在实现终极目标的道路上，主线科技积极与主机厂、一级供应商抱团作战。目前，它已与重汽、博世、威伯科等多家单位建立合作关系，设计车规量产级物流智能驾驶产品，以期实现终极量产目标。

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