千方布局干線物流自動駕駛：技術有根基，生態有伙伴

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2026年以來，干線物流作為自動駕駛商業化落地的重要應用場景，正吸引眾多企業加大創新投入，為規模化應用積累實踐經驗。

小馬智行計劃在高速干線投用超100輛L4級自動駕駛新能源重卡；申通快遞智能重卡車隊規模突破700輛，實現全國核心干線網絡化覆蓋。卡爾動力宣布完成超1億美元B輪融資，資本持續加碼。同時，千方科技也官宣，將干線物流自動駕駛確立為“AI+交通運輸”戰略升級的關鍵新賽道，由控股子公司千曙科技作為實施主體，聚焦L4級自動駕駛重卡技術研發與產業化落地。

伴隨著路權放開與安全規范的探索深入，干線物流自動駕駛正從試點示范邁向場景化商業落地。當前的賽道競爭，已不僅是技術概念的單點突破，更是技術能力與場景數據、生態資源與運營經驗深度融合的綜合較量。如何集齊“車、路、貨、運”核心資源，構筑完整商業閉環，成為所有玩家的核心考題，而千方科技的布局，正給出了一份兼具技術深度與生態廣度的答案。

戰略判斷

踩準窗口期，定位無人化運力服務商

千方科技的自動駕駛布局始于2015年，彼時公司牽頭國家級智慧交通示范項目，深度參與自動駕駛政策與標準制定，助力北京建成全國首個自動駕駛測試政策體系與T5級封閉測試場，率先完成路側超視距感知、邊緣計算、云控平臺及車端V2X設備的全棧產品體系搭建，為后續干線物流自動駕駛布局筑牢技術底座。

2025年12月，正值國家《關于“人工智能＋交通運輸”的實施意見》等政策落地、自動駕駛卡車從技術驗證和特定場景試點邁向初步商業化應用的行業窗口期，千方科技旗下成立千曙科技，明確以無人化運力服務商為定位，堅持“由點及面、循序漸進”的商業實施路徑，從核心高速路段試點切入，從有人監督的智能運輸逐步向無人化運營演進，構建“運力即服務（TaaS）”的商業模式。

技術積累

立體技術體系破解行業痛點

干線物流重卡與Robotaxi最大的不同在于：車速更高（80-100km/h）、剎車距離更長（滿載超100米）、運營時間更極端（夜間、雨雪霧天不停車）。純單車智能在高速場景存在天然短板——遠距離感知不足、惡劣天氣失效、彎道/隧道遮擋。這正是千曙科技提出“路側補盲”的底層邏輯。

不同于行業單點技術突破的思路，千曙科技以單車智能為主的“路側補盲+車端決策+云端優化”立體技術體系，通過路側設備突破車載傳感器物理視距局限，車端多傳感器融合實現厘米級精準定位，毫秒級單車決策快速應對突發狀況，云端交通大模型優化全局通行效率，形成協同優勢。

在算法層面，以生成式AI為核心構建“上限高、下限穩”雙系統；硬件端打造ASIL-D最高安全等級的異構感知體系，融合激光雷達、攝像頭、毫米波雷達，大幅強化極端環境下的感知穩定性，破解干線物流“長尾場景安全”與“全天候可靠”兩大核心痛點。

利用路側補盲可為重卡提供針對性解決方案，比如：重卡車速高、遠距離感知不足，可通過路側補盲提前300-500米預警路況風險；針對重卡剎車距離長、反應窗口短，能預判風險并觸發提前減速；惡劣天氣下能實現全天候穩定感知，配套專屬極端天氣通行方案；面對彎道、隧道遮擋形成的感知盲區，以全局視角實現無死角覆蓋，全方位補齊單車智能的感知短板。

場景理解

積淀深厚貨運數字化經驗

干線物流作為相對封閉但長距離、高動態的半結構化場景，其核心痛點除了事故多發之外，還包括極端天氣運營難、跨區域路況適配性差、燃油消耗不均、運力調度低效等多重問題。

千方科技憑借多年深耕公路貨運場景積累的貨運數字化經驗，精準掌握不同線路的最優通行路徑、貨運高效時段、車輛能耗規律等核心信息，為自動駕駛重卡的路徑規劃、能耗優化、調度效率提升提供了貼合實際的參考依據，此外依托全國路網運行監測、跨區域運輸等實踐經驗，對地形地貌以及惡劣天氣，事故高發路段、信號盲區、特殊限高等真實道路復雜性形成深度且全面的認知。

運營能力

構建獨特生態護城河

干線物流自動駕駛的商業化落地，核心在于解決“有技術無場景、有車輛無訂單、有試點難復制”的行業痛點，而千方科技憑借多年積累，構建起獨特的運營生態壁壘。

此前，在公路領域，千方科技已與多省交投成立合資公司，深度的資本合作預計將為測試牌照獲取、示范運營許可，以及探索專用車道等創新模式帶來顯著優勢。在貨源方面，千曙科技依托生態積累可以鏈接近3000家物流企業、超5萬家服務企業，打通“從技術到訂單”的最短路徑，有效保證干線物流無人駕駛業務有訂單可接；此外，擁有保險、加油充電等車后服務體系，可有效降低單車運營成本，縮短投資回報周期。

行業普遍認為，未來五年將是干線物流自動駕駛從“示范運營”邁向“規模化商用”的關鍵階段。這一進程的推進，既有賴于宏觀政策的持續牽引與路、車、云、能等多領域技術的深度融合，也需要參與企業以長期主義的姿態，在短期突破與長期沉淀之間找到自己的節奏。

從技術角力轉向“技術+場景+生態”的全面較量，考驗的不再是單一企業的算法精度或硬件成本，而是對產業節奏的判斷力、對復雜系統的整合力，以及在政策與技術雙重變量中保持戰略定力的耐心。在這場長跑中，誰能集齊“車、路、貨、運”核心資源，構建起從技術可行到商業可持續的閉環，誰就有可能成為最終的勝出者。

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