随着智能物流技术的快速发展，无人驾驶集装箱卡车在港口运输中的应用逐渐成为行业热点。然而，在实际落地过程中仍面临诸多技术与管理难题。

首先，港口环境的复杂性是主要挑战之一。集装箱码头通常存在密集的车流、人流以及复杂的作业场景，这对无人驾驶系统的感知与决策能力提出了极高要求。系统需要实时识别集装箱、吊机、工作人员等多种动态目标，并在狭窄通道中完成精准避障。

其次，极端天气条件下的可靠性问题亟待解决。港口作业往往需要全天候运行，但雨雪、大雾等天气会显著影响激光雷达、摄像头等传感器的性能。如何通过多传感器融合技术提升系统鲁棒性，成为技术攻关的重点方向。

第三，高精度定位与导航的难度不容忽视。集装箱堆场通常存在GPS信号遮挡问题，而厘米级的停车精度要求又远超普通无人驾驶场景。目前行业普遍采用"激光雷达+视觉+惯导"的多源定位方案，但设备成本与维护复杂度较高。

此外，法律法规的滞后性也制约着商业化进程。现行交通法规尚未对无人驾驶卡车的路权、事故责任等作出明确规定，港口特殊区域的监管政策更是空白。这需要企业与监管部门共同推进标准体系建设。

最后值得注意的是，与传统作业模式的协同问题。在过渡期内，无人卡车需要与人工驾驶车辆混合作业，这对调度系统的兼容性和灵活性提出了新要求。部分港口尝试采用"云端控制塔+单车智能"的混合架构来应对这一挑战。

尽管存在这些难点，无人驾驶集装箱卡车在提升港口效率、降低运营成本方面的潜力仍被广泛看好。随着5G通信、车路协同等配套技术的成熟，预计未来3-5年将迎来规模化应用的突破期。行业需要持续攻克关键技术瓶颈，同时加强产学研合作，共同推动港口物流的智能化转型。