2022年中国商用车行业之主动安全研究报告

1、2022年中国商用车行业之主动安全研究报告1.商用车道路运输行业发展概述1.1 定义及研究范畴商用车按设计和技术特征可分为商用载货汽车 和商用载客汽车中国汽车行业在相当长一段时间内曾简单分为载客汽车、 载货汽车和轿车三 类。为了与国际主流分类方式接轨，GB/T 3730.1-2001 汽车和半挂车 的术语和定义标准中首次提出“商用车辆”概念， 并将其定义为“在设计 和技术特征上用于运送人员和货物的汽车”。 商用车辆通常分为商用载货汽车和商用载客汽车。其中，商用载货汽车又分 为N1类(最大设计总质量*不超过3.5吨的货车)、N2类(最大设计总质量3.5吨 -12吨的货车)、N3类(最大设计总质量

2、超过12吨的货车)及其他。商用载客汽 车可分为M2类(超过9座，最大设计总质量不超过5吨的中型客车)、M3类(超 过9座，最大设计总质量超过5吨的大型客车)及其他。 本报告研究范畴为上述两大类商用车辆，下文简称“商用车”。1.2 发展历程 中国商用车行业处于高质量发展期，智能与安 全成为发展关键词我国商用车行业在国民经济中具有不可替代的地位，在消费品运输、基础设 施建设、出口货物运输等方面均发挥着重要作用。因此商用车又被称为我国 经济发展的“晴雨表”，直接反映国家经济发展水平。 历经近70年的发展，中国商用车行业走过了萌芽期、成长期、壮大期，于 2020年迈入高质量发展期。根据中国汽车工业协会

3、数据，2021年中国商用 车销量479.3万辆，占世界商用车总销量的20%以上。高质量发展阶段，中 国商用车行业目标由“做大” 逐渐转变为“做强”，智能与安全成为产业发 展关键词。相比于乘用车，商用车对驾驶安全要求更高。近年来，AI与5G技术逐步成熟 ，帮助车辆实现与人、车、路、后台等多终端的实时交互，使车辆具备复杂 环境感知、智能决策、协同控制和执行等智能化网联功能。这不仅是乘用车 实现高级别自动驾驶的重要基础，更是解决商用车安全问题的最佳答案。1.3 产业生态图谱分析系统提供商成产业生态核心，主动安全系统是 商用车行业高质量发展的基石从整体产业结构来看，我国商用车产业生态上游为变速器、发动

4、机、轮胎等 零部件制造商；中游包括系统提供商及整车制造商，其中系统提供商可分为 主动安全系统提供商和自动驾驶系统提供商等，整车制造商则可分为客车整 车制造商和货车整车制造商；产业生态下游是各类需求方，除物流行业、客 运行业及轻重工业等对商用车存在需求的行业外，也包括为商用车提供保险 服务的保险行业。智能网联时代，系统提供商在商用车产业生态中的地位日益突出。商用车对 于驾驶安全的高要求，加上政策监管的不断加码以及技术的日益成熟，使得 主动安全系统崭露头角，成为商用车行业高质量发展的基石。主动安全系统帮助车辆预测识别危险，并能在紧急情况下及时响应，避免事 故发生。当前技术背景下，实现商用车主动安全

5、主要通过两个方面，一是行 驶记录仪等车载网联化设备；二是智能化系统，以高级辅助驾驶系统(ADAS) 为主，包含FCW(前方碰撞预警系统)、LDW(车道偏离预警系统)、AEB(自 动紧急制动系统)等。36氪研究院对中国商用车ADAS行业进行梳理发现， ADAS作为主动安全系统的核心，包含雷达传感、芯片半导体、软件算法、 控制执行及功能集成五大关键环节。主动安全系统提供商推动商用车行业走上智能 驾驶“渐进式之路”国际自动机工程师学会(SAE)将自动驾驶按照智能化程度分为L0-L5，共计六 个级别。此处需要明确ADAS与自动驾驶的区别：二者研究侧重点不同， ADAS是辅助驾驶，较为注重环境感知；自动

6、驾驶则聚焦人工智能算法，系 统体系比ADAS更全面。就SAE划分的自动驾驶等级而言，ADAS可协助实 现L1-L3级的自动驾驶，是智能网联时代商用车实现完全自动驾驶的前提。 主动安全系统提供商率先从商用车主动安全切入市场，在实现自身安全辅助 驾驶系统的大规模产业化落地的同时积累现金流与数据；并借助核心技术的 不断迭代升级，推动商用车行业走上“渐进式智能驾驶之路”，从而实现完 全的自动驾驶。1.4 发展驱动力商用车安全及自动驾驶相关政策日趋完善，推 动中国商用车行业高质量发展货车和客车等商用车由于体型庞大、载人或载物量大、盲区多、司机疲劳驾 驶问题等，更容易引发交通事故。ADAS功能的加入，能够

7、为驾驶员提供辅 助，降低事故发生率。随着关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的 指导意见、2021年汽车标准化工作要点等政策陆续出台，商用车 ADAS及自动驾驶领域迎来井喷式发展。传感器、芯片、人工智能等技术的“渐进式” 提升，保障商用车行业运输安全性商用车的生产资料属性要求其必须具备低成本、高安全、高可靠的特性，使 得ADAS以及较高等级的自动驾驶技术容易在商用车上实现大规模商业化落 地。领先商用车主动安全系统提供商采用外部合作与自主研发相结合的技术 路线，加速技术积累并逐步升级自动驾驶核心技术，以降低可能产生的风险。自动驾驶系统结构可分为感知层、决策层与执行层。其中，感知层带来的市 场增

8、量主要来自于传感器。随着自动驾驶等级的提升，车辆所需的传感器数 量也在增加。此外，商用车行驶中所需的更远的感知距离与更全面的车身环 境定位，也在倒逼传感器精度及稳定性提升。自动驾驶的等级越高，对决策层芯片的算力等要求也更高。商用车由于质量、 体积较大等原因，操作难度较大、响应较为迟缓、转弯半径大，基于不同载 重的重量差距也大，因此在决策层需要更具有针对性的算法。1.5 市场需求变化商用车主动安全系统产品“渐进式”普及，短 期内L1-L2级功能上车将成为主要趋势随着物流、货运等需求端行业对道路安全诉求提升，商用车主动安全系统渗 透率也持续增长。根据佐思汽研预测数据，2030年，中国商用车ADAS

9、装配 率将由2021年的17%增长至59%。在政策法规、技术进步与市场需求等多 重因素驱动下，短期内L1-L2级功能上车将成为商用车主动安全系统产品的 主要趋势。基于需求端对产品功能的要求，国家在商用车行业重点推广的主动安全系统 功能也在持续变化。2020年及以前，重点推广FCW前车碰撞预警及LDW车 道偏离预警等功能；2021年推广AEBS紧急制动功能；2022年起，开始推广 LKA车道保持功能。2.商用车主动安全系统应用价值分析2.1 商用车道路安全现状商用车道路安全状况堪忧，其中汽车装备因素 造成的事故占比达35%随着物流行业快速发展，我国道路货运需求持续增长，载货汽车累计注册量 也创下

10、新高。科尼尔研究表明，我国货运行业的个体车辆占比已高达80%以 上。这种散状的组织关系导致行业无法实施集中有效的安全管理手段。中国 物流与采购联合会2021年货车司机从业状况调查报告数据则显示， 82.4%的货车司机日均工作时长在8小时及以上，存在疲劳驾驶风险。此外， 由于人力成本增加，单人单车驾驶越来越普遍（77.7%）。种种因素导致货 车司机普遍工作时间较长、劳动强度大，商用车行车安全存在重大隐患。道路货运的安全性因素复杂多元。根据中国公路货运安全白皮书2021， 疲劳驾驶、激进驾驶等司机问题为我国道路货运事故最主要因素，占比达 37%；其次是装备因素（指设备盲区等），占比达35%；天气、

11、路况等环境 因素占比为15%，排名第三。2.2 不同运营类型商用车道路运输安全性分析不同运营类型的商用车，其平均行驶速度和运 行时段分布差距较大就运营类型而言，商用车可大致分为渣土、物流、客运和危化品四类。不同 运营类型的商用车，其平均行驶速度和运行时段分布差距较大。其中，渣土 的运营时间基本避开了早晚高峰时段，平均行驶速度也最低；物流车常常24 小时运营，平均行驶速度最高；早晚高峰时段是客运车的高峰运营时间；危 化品运输车则主要在白天行驶。渣土及物流车平均5-12公里会触发一次前向碰 撞预警；危化品车和客运车司机安全意识较强主动安全系统提供商所托瑞安数据显示，渣土车虽然避开了早晚高峰时间，

12、然而其道路风险和驾驶行为风险明显高于其它运营车型，风险第二高的是物 流车型。这两类车型平均5-12公里会触发一次前向碰撞预警。客运与危化品 车型则基本不会触发紧急制动事件，主动安全策略以缓速为主。从预警碰撞时距*(TTC)和预警时司机响应时间来看，预警时渣土车碰撞时距 最短，其次是物流和危化品车；但是危化品车司机的预警响应时间明显短于 渣土车，可能原因是其运输物品危险性高，司机安全意识相对较强。客运车 预警响应时间相对较短，可能由于其营运时间主要在早晚高峰段，人流密集、 车辆众多、交通环境复杂，因而司机警惕性也相对比较高。长途运输驾驶风险低于中短途；驾驶风险与道 路复杂度呈正相关关系就运输里程

13、而言，道路运输可分为长途、中途和短途*。整体来看，长途运 输的整体表现优于中短途。这可能是由于长途多走高速，相对单一的道路环 境使得长途驾驶风险较低。若用道路中弯道的占比定义道路复杂度*，根据下图可以看出，随着道路复 杂度升高，道路风险和驾驶行为风险也在逐步提升。主动安全系统在复杂道 路下的预警频次升高，在一定程度上体现了对道路环境的适应性。大型车队司机具有较高安全防范意识，中型车 队对风险管理工具需求最高整体来看，大型车队的大部分安全指标优于中小型车队*。大型车队的管理 体系比较严格完善，司机有较高的安全防范意识。中型车队大部分安全指标 反而低于小型车队，因此中型车队对风险管理工具需求最高。

14、2.3 主动安全系统运行情况分析截至2021年底，商用车主动安全系统开启率和 使用率升至94%所托瑞安数据显示，随着主动安全产品的不断更新迭代和运维体系的建设完 善，主动安全系统的开启和使用率在稳步上升。主动安全系统在不同速度段*的各项预警频次基本保持稳定；总体来看， 中低速路段下的道路风险远高于高速路段。预警策略保持稳定的情况下，主动安全系统将 平均事件时长由1.92s降至1.78s全年来看，主动安全系统各项预警频次基本保持稳定。随着下半年物流业旺 季的到来，前向碰撞预警和启动减速的平均距离略有下降，说明面对日渐复 杂的道路环境，设备辅助司机识别、化解道路风险的频次也在逐步升高。通过分析触发

15、主动安全事件的平均相对距离*发现，预警触发平均距离稳定 在24米左右；在预警策略保持稳定的情况下，平均事件时长*呈下降趋势， 说明司机的安全防范意识越来越强，从而能够在更短的时间内响应设备预警 或采取制动措施，主动化解风险。2.4 商用车保险赔付状况商用车保险规模超3,000亿元，赔付率超85%， 商用车降赔难成保险公司一大痛点车险是保险行业的支柱领域，规模占比约70%。运联智库数据显示，2020 年中国车险市场保费收入达8,245亿元。而商用车保险作为车险的重要组成 部分，2020年保险规模达3,560亿元*。 对财险公司而言，商用车车险保费规模巨大却风险极高，赔付率超过85%， 综合成本率

16、约120-130%，全行业承保亏损情况普遍存在*。2020年车险综 改后，车险市场竞争加剧，中小险企生存环境日益恶化，迫切需要寻找新的 技术手段和利润增长点。某保险公司商用车理赔数据显示，众多事故类别中，追尾和各类刮碰事故是 商用车主要的事故类型，占所有事故的54%。赔付额方面，追尾事故占了总 赔付额的27%，在各类事故中居于首位。通常事故发生后，财险公司只能收 集到投保人及理赔报案等基础业务数据，无法获得车辆的行驶轨迹和驾驶情 况等信息，因此无法分析赔付率居高不下的背后原因，更无从预防事故并降 低事故率，因此商用车降赔难已成保险公司一大痛点。主动安全系统提供商创新“科技+保险” 商业 模式，

17、并在主营业务基础上积极创造ESG价值保险公司对商用车降赔的迫切诉求为一些主动安全系统提供商带来了机会， 这类企业通过与险企签立战略合作协议进行商业模式的创新，约定险企采购 其ADAS产品与服务，系统提供商则在指定时间段内帮助险企降低事故率与 赔付率。以所托瑞安为例，该企业通过“科技+保险”的创新商业模式赋能保险及再 保险公司，一方面为商用车引入智能辅助驾驶技术，提升商用车行驶安全， 让保险公司大幅降低赔付率。另一方面与保险及再保险公司合作，通过分离 用户与客户，让保险和再保险公司承担主要费用，让司机和车队能够以低成 本使用企业的产品和服务。2021年，主动安全系统平均每月为每100辆车 提供1

18、76次辅助减速和3.4次准事故避免以所托瑞安产品为例，主动安全系统通常采用逐级制动的方式为商用车提供 安全保障。从纵向减速度分布来看，1级制动通常产生0.5m/s以内的纵向减 速度，可对激进、疲劳驾驶的司机产生“唤醒”作用；而2-4级制动可产生 更高的纵向减速度，能够辅助司机紧急避险。2021年，主动安全系统平均每月为每100辆车提供176次辅助减速*和3.4次 准事故避免*，在司机未识别风险时及时启动了缓速或制动，从根源上减少 人员伤亡和经济损失。对使用率超75%及预期赔付率超90%的商用车， 主动安全系统可将赔付率各降低47%和123%36氪研究院以某险企2020-2022年商用车承保、理

19、赔数据为样本，通过比较 主动安全系统安装前后的满期赔付率，来评估设备的降赔效果。根据该险企 数据，主动安全系统安装后，商用车满期赔付率由86%降至44%。此外，设 备使用率在75%以上和承保时预期赔付率在90%以上的业务，其满期赔付率 下降更为显著。3.典型案例分析3.1 所托瑞安案例分析所托瑞安致力于为商用车运行提供全方位的智 能驾驶安全解决方案所托瑞安成立于2014年，成立以来致力于为商用车运行提供全方位的智能安 全解决方案，通过车端智能防碰撞系统、云端大数据应用、O2O安全运维服 务的高度融合，实现全时、全域、全能的立体智能安全守护，提升商用车安 全管理水平。 所托瑞安基于云平台多维度数

20、据资源打造自有轻量化神经网络，实现五十亿 公里中国路况驾驶里程训练，自主研发人工智能感知和控制算法，从而实现 车道线精准分类与识别。目前，所托瑞安已覆盖全国（除港、澳、台及西藏） 数千家服务商，拥有万名以上授权服务工程师。所托瑞安积累数据资源、发展核心技术，逐步 实现从安全驾驶到智能驾驶的升级所托瑞安利用科技赋能保险的创新商业模式，切实降低商用车保险的赔付率。 随着快速的商业化落地，所托瑞安为智能驾驶业务积累了大量的数据资源， 以备后续产品技术革新。与此同时，所托瑞安积极发展智能驾驶的核心感知、 控制及执行技术，逐步实现从安全驾驶到智能驾驶的升级。以双轮驱动战略为核心，所托瑞安主打安全驾驶和智

21、能驾驶。其中安全驾驶 负责商用车智能辅助驾驶产品的研发，并为大型物流集团、工程车队、公交 集团等商用车运营商和保险与再保险客户提供“智能硬件+数据云平台+安 全运维”的安全解决方案。同时，安全驾驶业务也为保险科技、智能驾驶及 未来的无人驾驶打造V2X的车联云控平台，通过积累的数据提升产品竞争壁 垒，并探索数据产品化与商业化的落地，打造新的增长极。智能驾驶则基于 安全驾驶业务大数据，利用先进驾驶算法技术，拓展线控制动、线控转向与 ADAS产品线，为主机厂提供“感知-决策-执行”全栈式智能驾驶解决方案， 面向L4级智能驾驶商用车落地，打造引领行业未来发展的全适量智能底盘解 决方案与产品。所托瑞安从

22、数据到算法再到整体解决方案，多 维度为商用车道路安全保驾护航基于其主打业务，所托瑞安产品可分为三类，分别是安全驾驶解决方案、数 据产品与服务以及智能驾驶产品矩阵。所托瑞安三类产品相辅相成，从数据 到算法再到整体解决方案，多维度为商用车道路安全保驾护航。3.2 极目智能案例分析极目智能提供L2+智能驾驶方案及衍生数据产 品和服务，助力汽车产业智能化和网联化升级极目智能成立于2011年，是一家专注于智能驾驶技术研发与应用的企业，致 力于通过自主人工智能技术推动智能驾驶的落地。极目智能在环境感知、决 策规划等智能驾驶关键领域拥有核心技术，主要提供L2+智能驾驶方案及衍 生的数据产品和服务，助力汽车产

23、业智能化和网联化升级。极目智能打破了传统产业链格局下感知与规控各自为政的技术壁垒，全栈自 研感知-融合-规划-控制算法，其基于自研算法成果的产品线以视觉感知及周 视感知为主，目前已覆盖到L2L4多级别智能驾驶方案。 近日，极目智能发布了多路视频域控解决方案JIMU S7。据了解，该方案是 全球首批视觉MOIS及 BSIS方案，支持 L2+级智能驾驶感知需求，符合欧盟 UNECE R159 MOIS和R151 BSIS技术法规标准。3.3 图森未来案例分析图森未来以重卡为切入点，提供高度专业化的 无人驾驶解决方案图森未来品牌主体公司成立于2015年，主营业务是面向全球提供无人驾驶卡 车货运服务。

24、图森未来品牌最初创立于中国北京（北京图森未来科技有限公 司）和美国加州圣迭戈，随后发展至中国上海、河北和美国亚利桑那州图森， 并在上述五个地区设立研发应用中心。 相比于乘用车及其他类型商用车，卡车宽度更宽、长度更长、重量更大，并 且采用铰接方式连接，因此需要高度专业化的无人驾驶解决方案。相比于人 类驾驶员，图森未来专门针对重卡设计的无人驾驶系统在感知范围、处理效 率和反应速度上都具有优势。4.商用车行业总结与发展趋势4.1 行业总结主动安全领域发展迅猛，推动商用车在智能驾 驶“渐进式之路”上加速前行主动安全系统获得更多关注，应用加速推广。近年来，我国出台系列政策支 持主动安全及智能驾驶领域发展

25、，同时伴随人工智能算法的优化改进、道路 数据集的扩增、运输需求的不断扩展，主动安全系统在商用车道路运输中的 应用加速推广。与此同时，ADAS等系列产品助力商用车道路安全效果明显， 市场认知度与认可度不断攀升。主动安全系统提供商借助数据的积累驱动智 能驾驶的核心感知、控制和执行技术的同步进化，并最终通过“双域域控” 突破商用车智能驾驶的关键技术，实现智能驾驶的全面升级。4.2 发展趋势展望国内主动安全系统厂商纷纷发力，满足需求端 更高级别智能化功能量产落地的需求国内物流及客运行业刚刚开始注重车辆主动安全配置，AEB等功能逐渐被大 客户接受，也被客户纳入新车采购的重要功能配置。现阶段智能安全技术的 感知决策、底盘和转向技术多依赖外资供应商。国产化智能驾驶的供应商虽 然很多，但是研发能力和技术实力仍然偏弱，多集中在预警功能产品上，能 够实现控制类的AEB/ACC/LKA等功能量产的供应商资源较少；现阶段多数 底盘和转向执行器的效率和精度也仅能达到法规标准，无法满足后续商用车 舒适性和更高级别智能化功能量产落地的需求。目前，国内主流厂商在智能驾驶领域均开展了不同程度的研究，走在前列的 已达到L4级别，但在实际落