商用車自動駕駛的先行區與深水區

本圖由AI生成

4月初，卡爾動力正式獲得內蒙古自治區跨盟市自動駕駛編隊遠程商業化試點資質，成為國內首個且唯一正式獲批該資質的企業。4月17日，主線科技的TMover智能運輸機器人駛入鄭州國際陸港作業區，承擔中歐班列集裝箱短駁運輸任務，實現24小時全天候穩定運行。

兩則新聞，一則在干線，一則在樞紐，看似獨立，卻指向同一趨勢：商用車自動駕駛正從示范試點加速邁（參數丨圖片）向規模化運營的深水區。港口、礦山、干線物流編隊，這些高頻、高強度的生產場景，對技術成熟度、經濟性和安全可靠性提出了嚴苛要求。而在封閉場景已率先跑通商業閉環的背景下，開放道路的干線物流正成為下一個必須“闖”過去的關口。

在商用車自動駕駛規模化的前夜，《中國汽車報》記者帶著問題展開調查：從技術路徑、數據壁壘，到生態整合與政策支持，哪些瓶頸正在突破？哪些價值已被驗證？行業距離萬輛級普及還差幾步？

01

高度場景化：從泛化到深耕的邏輯切換

專注于港口、干線物流L4級自動駕駛卡車解決方案的頭部企業主線科技，向記者描繪了一幅“封閉場景領先、開放道路蓄力、數據驅動迭代、政策牽引突破”的產業實景圖。主線科技合伙人、前瞻院院長王超告訴記者，當前真正實現商業化運營的場景集中于大型封閉或半封閉區域，以港口集裝箱轉運和礦山內部運輸為典型代表。

“對比3年前，落地節奏明顯加快。”王超介紹稱，“快”不僅體現在單個項目的成熟上，更體現為全國乃至海外市場的多點復制與快速推廣。目前，國內眾多集裝箱碼頭已在規模化應用L4無人駕駛方案。而開放道路場景，特別是干線物流編隊運輸，則處于從小規模試點示范向商業化運營過渡的關鍵階段，技術可行性已獲驗證。

談及技術在真實使用場景中的核心價值，王超表示，自動駕駛能夠在提升運輸效率與安全性的同時，重構傳統用工模式。例如在自動化集裝箱碼頭，隨著自動駕駛技術在運輸作業中的深度應用，行業崗位結構正逐步向遠程運維、調度監控及系統保障等方向優化調整，整體用工效率有望實現顯著提升。在干線物流編隊場景，采用“1個頭車駕駛員+N輛無人后車”的模式，能節省50%～66%的司機人力。

同時，運營效率也有提升空間。在主線科技服務的北方某大型港口（C段碼頭），客戶給出的運營效率提升數據約為20%。在安全層面，該碼頭的自動駕駛車輛作業中斷接管率已降至約1‰的極低水平。“客戶最看重的核心是經濟價值，降本和增效是一體兩面。”王超還補充道，客戶的訴求“面面俱到”，且在項目合作中會動態提高要求。他說：“初期只需無人化并達到同等效率就能入場，隨后客戶會不斷升級要求，以獲取更大收益。”

面對商用車自動駕駛在不同場景下迥異的政策環境，王超分析認為，在港口等封閉場景，目前存在可實現的政策路徑，項目落地可完全由市場需求和技術驅動；而在干線物流等開放道路，情況則相對復雜。“在一些場景中，我們通過與地方相關主管部門密切溝通，以項目制、特事特辦的方式推動場景落地。”王超表示。

在王超看來，從技術角度出發，商用車與乘用車在自動駕駛的技術路徑上趨同，核心差異源于應用場景。商用車業務高度場景化，例如煤炭運輸常固定為“礦山電廠”的特定線路，這就降低了對算法泛化能力的初期要求，企業可集中精力針對特定場景做深做透。而在單車智能的角度以外，由車聯網等技術支撐的車路協同，能從系統層面提供超視距感知等支撐。應該說，行業真正的競爭壁壘在于數據。“所有AI技術都依賴數據落地。如何基于海量數據驅動迭代，是企業核心競爭力的體現。”他表示。

對于從示范運營邁向萬輛級的普及，王超認為，行業很有可能分“兩步走”。第一步是從示范到小規模商業運營，難點在于政策突破。但他樂觀地表示，從相關部委到地方政府，方向性的共識已經形成，也出現了一些較為領先的探索。第二步則是從小規模到大規模的跨越，技術、成本、商業模式、法規標準將迎來全面考驗。在這一階段，自動駕駛汽車數量級的增長可能暴露新的技術長尾問題；同時，真實的規模化運營將精確檢驗TCO（全生命周期成本）與商業模式；此外，產業鏈角色（自動駕駛供應商、車企、物流運營方、貨主）協作模式也將面臨調整。

02

生態整合：從技術比拼到體系競爭

“商用車自動駕駛，特別是干線物流，已進入從示范試點向規模化運營的深水區。”千方科技相關業務負責人表示，這一賽道正從單點技術比拼轉向生態運營的全面競爭。而與港口、礦山等封閉場景不同，開放的高速公路網絡構成了更復雜的挑戰，也催生了更系統的解法。

據介紹，針對技術路徑，千方科技旗下專注干線物流的千曙科技旗幟鮮明地提出了“以單車智能為核心，路側補盲、云端優化”的立體路線。在提升系統可靠性、降低單車成本方面，路側補盲技術當前邊際效應最大。

“與Robotaxi不同，干線物流重卡車速高、制動距離長、運營環境極端。”千方科技相關業務負責人認為，純單車智能在高速場景存在遠距離感知不足、惡劣天氣失效、彎道隧道盲區等天然短板；而路側設備能夠以全局視角有針對性地補齊短板，提前300～500米預警風險，實現全天候穩定感知。

千曙科技的技術體系正是這一思路的體現：車端打造最高安全等級（ASIL-D）的異構感知系統作為基礎；路側補盲作為關鍵增強；云端則通過交通大模型優化全局效率。在算法上，構建“高上限、穩下限”的雙系統——主系統通過生成式AI學習人類駕駛行為，追求智能；安全冗余系統則嚴守功能安全底線。

千方科技相關負責人強調：“在商用車領域，受運營車輛規模限制，‘仿真+路測’構建的數據閉環至關重要，但真實場景數據是彌合仿真與現實之間差距的關鍵。”千方科技就此提出了“以數養智、以路促運、以貨落地”的獨特發展路徑。千方科技在智慧交通領域積累的全國路網實時運行數據、海量貨運車輛運營數據，為千曙科技的算法模型提供常態化的在途驗證與反哺，構建了高擬真仿真平臺，以“云端影子模式”完成海量虛擬測試，大幅降低實車迭代的成本與風險。這條由真實業務數據滋養的技術進化路徑，構成了難以復制的“數據護城河”。

行業的共識是干線物流自動駕駛的商業化，核心是要解決“有技術無場景、有車輛無訂單、有試點難復制”的痛點。針對以上痛點，母公司千方科技多年深耕構建的生態，正為千曙科技鋪就商業化的快車道。

在“路”的層面，千方科技與多地交通投資集團成立合資公司。這種深度合作將為獲取測試牌照、示范運營許可乃至探索專用車道等創新模式提供極大便利。在“貨”的方面，千方科技可連接近3000家物流企業、超5萬家服務企業，為自動駕駛卡車保障訂單來源。在“運”的方面，其成熟的車輛運營管理系統，可無縫升級為L4級自動駕駛卡車的遠程云控中樞，實現“云端監控+遠程干預”的安全保障模式。

“干線物流自動駕駛正處在從示范運營邁向規模化商用的關鍵階段。”千方科技相關負責人判斷，未來的行業競爭將不再是單一維度的技術角力，而是對“車、路、貨、運”核心生態資源整合能力的競賽。

千方科技相關負責人期待，商用車自動駕駛行業能夠迎來“加強版”的政策支持，建立全國統一的“游戲規則”：其一，建立全國協同機制，實現牌照與資質互認，降低企業跨區域運營的制度性成本；其二，加快完善法律與國家標準體系，明確高階自動駕駛商用車的合法上路身份與技術準則；其三，保險與責任認定盡快明確細則，例如可借鑒北京等地在L2~L4級自動駕駛專屬保險方面的試點經驗，出臺全國統一的保險條款與理賠標準，為商用車自動駕駛大規模商業化提供“風險兜底”。

03

直連通信：從實驗室驗證到批量裝車

“當前，商用車自動駕駛落地核心聚焦港口、礦區、干線物流編隊三大場景，落地節奏已超過兩三年前的預期。”星云互聯首席產品官王吟松告訴記者，在商用車高階自動駕駛規模化的征程中，直連通信（V2X）技術的價值不應因復雜的系統構想而掩蓋或延后實現。它本身就是當下提升安全、降本增效的“更優解”，并且已實現批量上車。

“直連通信已脫離實驗室階段，經過了乘用車的量產驗證及商用車的場景打磨。我們已為自動駕駛礦卡等商用車客戶批量供應。”王吟松表示，這一進展與直連通信技術走向成熟密不可分。

直連通信在自動駕駛封閉場景具有先發優勢。“礦山、港口等場景已形成全量部署V2X的實踐經驗，覆蓋所有自動駕駛與人工駕駛車輛，帶來了高價值收入，具備快速推廣的價值。”王吟松認為，直連通信作為可獨立保障車輛運行安全的技術，其推廣完全可以不依賴與自動駕駛的綁定，而優先形成規模，先行釋放安全價值。對于這一點，他向記者提供了來自商業化落地一線的具體觀察和數據：“在礦區，V2X的近場直連協作成效顯著。例如，十字路口可減少礦卡無效起停的時間損耗；挖機與礦卡通過直連通信實現精準停靠對接。這些都能提升自動駕駛礦卡的運行效率——從行業此前相當于人工駕駛80%的水平提升至95%甚至100%以上，顯著縮短作業周期。”而在干線物流的卡車編隊場景中，價值更為直接。王吟松提出了“規模閾值”的觀點：“經模型測算，交通系統中V2X滲透率達5%～10%，即可有效應對前方車輛緊急剎車等風險。”由于商用車高頻行駛的特性，提升直連通信的滲透率，可形成安全規模效益。他還表示，按區域全量覆蓋V2X功能，可直接規避渣土車、大巴車等重點車型發生惡性道路交通事故的風險，且投入成本可控。

在備受關注的技術路徑討論上，王吟松的表述非常形象。他將直連通信的核心價值概括為“有話直說，不用靠猜”。“它的意義在于，以數字化方式為自動駕駛提供周邊目標和環境的確定性信息。”王吟松進一步解釋說，例如前車制動，信號可直接發送至后車，無需后車感知再識別；道路施工信息可由路方直連推送至車輛，無需車輛自主識別施工區域。“直連通信并非替代車端感知，而是作為單車智能感知的冗余與增強，可有效避免感知遺漏，幫助車輛更早知曉周邊情況。”他強調，該項技術棧及應用層標準已完全成熟，具備批量上車條件，且無需等待路側設施全覆蓋，是規模化落地的務實高效路徑，應優先實現直連通信的規模落地，再逐步迭代智能化功能。

對于政策如何更好地支持直連通信的規模化發展，王吟松提出了四點具體建議：首先，實施全方位補貼激勵，即覆蓋V2X前裝與后裝，不僅補貼設備購置，更可對基于V2X的使用行為進行激勵；第二，引導資源合理配置，可考慮減少對路側全息感知等高投入、性能持續性尚存疑工程的過度依賴，明確“先上規模、后增功能”的推廣思路；第三，強化現代化監管，可依托V2X高可靠性，構建實時監管體系，為監管部門提供高效抓手；第四，鼓勵“AI+具身智能+V2X”融合，拓展物理實體智能體間的協同功能與應用場景。

王吟松認為，未來兩三年，直連通信有望成為商用車自動駕駛的標配，其市場滲透率將顯著提升：在礦山、港口等封閉場景預計超過80%，實現全車輛覆蓋與高效協同；在干線物流場景，預計可以達到50%，編隊行駛等應用將常態化；對于從事客運班線、渣土清運、危險化學品運輸的車輛等重點車型，有望在重點區域實現100%覆蓋，大幅減少惡性道路交通事故。

而展望未來，直連通信的產業生態將從概念炒作轉向務實落地，路側建設將遵循“先上規模、后增功能”原則，產業鏈將聚焦于技術的迭代應用，形成“技術落地-價值驗證-規模推廣”的良性循環。

文：馬鑫 編輯：龐國霞 版式：王琨