港口是国民经济发展的基础性、战略性设施，以上海港为代表的中国沿海港口成为全球港口新发展格局的重要支撑，其中洋山港区作为上海港的核心港区，承担了全港近50%的作业量。随着小洋山北作业区开发和临港新片区的建设推进，洋山港区年吞吐量预计将大幅增长，而目前唯一连接洋山港区的陆上通道——东海大桥已接近运能极限，难以满足洋山港区未来发展需求。对此，项目组经过近6年的产学研用密集攻关，创新提出自动驾驶赋能的运能供需动态适配的集疏运运营服务模式，攻克港口集疏运系统“车控制、路协同、云管控”关键技术，打造以自动驾驶、人工智能、5G等新兴技术赋能新一代港口集疏运系统，进一步促进港内外疏运有机衔接，实现东海大桥交通流量“削峰填谷”，全面提升洋山港区运营效能，取得了丰硕成果和显著成效。项目主要技术内容如下：

（1）多场景自适应的自动驾驶集疏运集卡

通过构建车辆运行规划控制参数库，研发知识与数据融合驱动的港区协同作业精准控制技术，实现集装箱疏运车辆港区作业自动驾驶纵向控制精度≤3cm，港口装卸设备下一次精准泊车率超99%；创研全栈集卡自动编队系列算法，研发高车速、低车距、自适应的集卡自抗扰编队驾驶技术，实现超5辆自动驾驶集卡编队行驶，支持安全编队车速超80km/h、车间时距小于1s。

（2）全流程点线一体的集疏运数字基础设施

通过搭建数字基础设施，构建港域跨场景多系统的数字融合底座，研发港口集疏运路侧增强感知与行车风险预警技术，快速辨识密集交通环境下5类要素和7类事件，并及时对车辆运行风险进行预警，保障自动驾驶集卡安全可靠运行；首创集疏运中心立体智能作业技术，有效分离有人与无人集卡作业物理流线，解决传统堆场集卡混行作业安全和效率下降问题，通过智能管控实现东海大桥交通流量的“削峰填谷”，降低高峰不均衡系数达18%。

（3）港口集疏运系统一体化数智管控平台

基于因果推断方法解析集疏运系统多要素运行特征与关联性，构建虚实映射，研发分时分域运行态势预测模型，实现准确率超90%的集疏运系统小时级多维运行态势推演，为管控系统智能决策提供支持；挖掘载运工具调度与上下游业务的联动关系，研创贯通“计划-调度-管控”的数据-模型双驱动自动驾驶集卡作业任务指派算法，突破传统调度方法依赖人工经验或预设规则的限制，提高集卡重载率超17%，支撑洋山港整体集疏运效率超10%。

项目申请发明专利14项，其中7项已授权；发表论文21篇；登记软著9项，编制标准5项。项目成果有力支撑了全国首个港口公路集疏运场景下自动驾驶集卡示范运营落地应用，可有效解决港城交通运行难协同、劳动力成本攀升、人力供给短缺等共性难题，显著提升港口集疏运效率，极大降低人工成本。以上海洋山港为例，预计可提高洋山港集疏运车辆集装箱运输效率超10%，每年可降低人工成本超2.4亿元。