2025自动驾驶干线物流商用报告-车路云50人

自动驾驶干线物流商用报告车路云50人2025年5月西部科学城智能网联汽车创新中心2025年5月关于车路云50人车路云50人是聚焦智能网联汽车“车路云一体化”发展，构建跨界融合的新型智库平台，致力于打造集高端智库、创新平台、交流枢纽专家指导委员会：总主编单位：作为集“产业组织者、行业引领者、商用推动者”三重角车路云50人通过整合产业链上下游资源，汇聚政产学研各方力量，搭建高质量对话平台，持续引导产业在技术演进、政策完善与商用落地等联合主编单位：突破，加速汽车工业、信息通信、新能源、人工智能等产面向未来，车路云50人将持续发挥“政产学研金介媒”协同桥梁作用，推动创新链、产业链、资金链、人才链的高效融合，助力中参编单位(按首字笔画排序):恒引力(北京)科技有限公司新疆交通投资(集团)有限责任公司智御维科(重庆)科技有限公司嬴彻星创智能科技(上海)有限公司编写组负责人：编写组成员(按姓氏笔画排序):李卫东李科春张喜瑞张永强陈红军范基元姜东胜宣智渊高景伯曹坤王易之李俊异在全球物流产业智能化浪潮的推动下，自动驾驶技术正以塑干线物流的产业格局。作为现代供应链的“主动脉”,干线物流以其万亿级市场规模和降本增效的明确需求，成为自动驾驶技术规模化商用的战年，随着国家五部委联合发布《关于开展智能网联汽车“点工作的通知》及首批20个试点城市名单的正式公布，自动驾驶干线物流正式从场景示范迈向小规模商用的新阶段。技术突破、政策演进本报告立足于产业变革的关键节点，以深度洞察与前构自动驾驶干线物流的商业化路径。报告聚焦产业驱动的核心命构干线物流“成本-效率-安全”三角、生态协同如何突破规模化瓶颈、政策与市场如何实现动态平衡。基于车路云50人创新提出的“蝴蝶模型”,报告从技术及成本、商业模式、市场、政策四大维度构建商业成熟度评本报告旨在为行业参与者——包括自动驾驶公司、整投资及政策制定者，提供战略洞察与决策参考，助力各方在技数智突围PAGE06自动驾驶破局干线物流“成本-效率-安全”三角，开启干线物流万亿赛道破局而立自动驾驶干线物流驶入规模化新纪元，商业化进程加速多方协同车路云50人“蝴蝶模型”,解码干线物流自动驾驶商业化密钥蝶翼初展四要素映射运营服务，锚定物流商业化新坐标攻坚3.0国内自动驾驶干线物流向小规模运营阶段跃阶蓄势而为商业成熟度四要素发展步伐加快行动倡议PAGE45未来发展的全方位提升路径数自动驾驶破局干线物流“成本-效率-安全”三角开启干线物流万亿赛道商用报告当前，自动驾驶技术的快速演进正在深刻重分，干线物流承担着跨越省、自治区、直辖市的骨是连接生产端与消费端的关键动脉。在这一体系定的货运通道和标准化的基础设施，形成了相对明确且稳定的运营环境。2024年，中国公路货运市场持续保持强劲增长态势，全年货运量达418.8亿吨，运输费用规模约7.5万亿元，创下近五年新等方面仍面临诸多痛点，如成本方面，人力与燃油两项刚性支出占比超50%,制约盈利空间；效率方面，存在运营效率低下和运力资源分散等现象，资气与视距盲区等问题，行车安全面临严峻挑战。这人力成本高昂自动驾驶技术替代人工，减少人力依赖能源成本攀升式下能耗控制依赖个体经验，驾驶行为差异大智能能效优化，经济驾运营效率低下调度方式依赖人工经验，难以实现全链路动态协同，对突发情况响应迟缓，存在运营环节衔接低效智能动态调度，实时路中小散户为主，难以实现统一调度与标准化管理，安全事故难控持续感知与实时预警手段，安全隐患突出同降低风险表1传统干线物流现状、痛点及数字化需求自动驾驶技术不仅被视为优化传统干线物流运营性、中高速运行和中长距离运输三大典型属性，为自动驾驶技术的商业化落地提供了理想条件。通过深度融合数字化技术，自动驾驶正在全方位重塑干线物流的价值链条：在成本端实现人力与能耗的持续优化，在运营端提升资产利用率和运输效率，在安全端构建智能化的风险防控体系。这种多维度的价值重构，正在释放出巨大的商业潜力，推动物流产业向智能化、高效化加速演进。核心价值智能化成本——重构物流成本结构：传统的重卡运桥费，20%司机成本，10%购车成本，以及10%的维修、保养等其他成本。然而，自动驾驶技术的应用正在重塑这一成本结构：自动驾驶系统通过智能算法实现精准的车速控制与路径规划，可在一定程度上降低燃油经济性损耗；其次，自动驾驶技术能够在一定程度上减轻驾驶员负担，编队模式的演进更能助力人力成本的显著降低；在风险控制层面，自动驾驶技术通过减少人为操作失误，提高安全性能，进一步带来保险费用的降低。智能化运营——增强物流运输时效：自动驾驶系统通过实时分析交通状况、天气条件及道路环境等变量，可动态优化行驶路线，减少人为因素造成的延误，从而缩短运输时长与里程，提升运输效能。同时，度模式，可实现高效持续的物流作业。这种连续运营的能力有助于缩短货物运输时间，提高物流周转效率。智能化安全——促进行车安全可靠：在传统运输模式下，驾驶员在隧道、雨雪天气、夜间行驶等复杂工况下易出现操作失误，带来安全隐患。自动驾驶系统凭借精准的环境感知和决策能力，能够稳定应对各类道路状况，降低人为失误引发的交通事故概率。同时，通过构建智能安全防护体系，可为干线物流运营提供立体化的安全保障，进一步强化运输过程的可靠性与稳定性。中高速运行：不受红绿灯等交通信号影响，通常车辆平均时速80-100km/h以上自动驾驶运营增效：减少驾驶员负担，“1+N”编队与智能调度模式提高运输效率自动驾驶干线物流驶入规模化新纪元自动驾驶干线物流驶入规模化新纪元商业化进程加速范围内迅速发展，呈现蓄势待发的态势。回顾2024式构建等方面均取得一系列进展。不少企业实现了美国：技术+场景双轮驱动，迈入自动驾驶货运成长期Torc、Plus、Kodiak、UberFreight为代表的自动式探索，推动自动驾驶卡车的商业化运营。2025年4月，Aurora成功实现了德克萨斯州达拉斯至过1200英里的无人驾驶运营。其与UberFreight、HirschbachMotorLines等物流公司合作，计划于2025年底将服务扩展至德克萨斯州的埃尔帕索和已完成超300万英里测试，完成了1万余次货运任成功交付了7000多次货运任务，并实现了达拉斯欧盟在自动驾驶卡车领域正加速构建创新驱部署了无人驾驶电动卡车，展示了“运力即服务” 德国等国发起Platooning项目进行卡车编队驾驶与。此外，欧盟斥资1.5亿欧元推进的5G-MOBIX跨国项目，依托5G-V2X技术构建了覆盖希腊-土耳其、西班牙-葡萄牙等关键贸易通道的自动驾驶走廊网络，验证了5G技术对跨境自动驾驶的可靠网联自动驾驶的探索也在稳步推进。由河北省交通规划设计研究院、国汽智联、云控智行与清华大学组成的联合体，于2025年3月获批在河北G18荣京冀界至津石高速段，开展网联云控L2级物流商100公里)设立“自动驾驶车优先车道”进行实证测试，该车道每日22:00至次日5:00期间启用，测铃和UD等企业积极参与了夜间验证测试，加速智驶卡车列为“社会5.0”战略的核心，预计到2030年将形成规模超1000亿日元的智能物流市场。获准京津冀三地跨省高速自动驾驶道路测试资质，开放道路上进行L4级自动驾驶测试，在山东高速队测试及车路协同技术发展。自2016年起，在国实现跨品牌协同创新。2025年3月，日本在新东名高速公路骏河湾沼津服务区至滨松服务区路段(约中国：形成从技术验证到试点运营，再到规模化商公司+主机厂+物流公司”为核心的三方协同格福田、江淮、上汽红岩等，纷纷与自动驾驶公司建流巨头纷纷大规模采购智能驾驶重卡，通过“技术+制造+场景”的深度融合，已形成多个标志性商获鄂尔多斯集团1000台智能网联重卡战略合作协订单记录；小马智行与三一集团、中国外运成立战略联盟，下单500台智能重卡订单，联手打造智慧物流“技术+车辆+场景”黄金三角；嬴彻科技与东风商用车合作开发的智能重卡获得中通快递400挚途科技、助力一汽解放完成了面向荣庆物流的100台中国最大前装量产自动驾驶重卡订单的首批获得100台以上订单，双方共同推进智能重卡的商同时，路权上的进一步释放也为行业发展带来加速。如嬴彻科技2022年在德清获颁国内首张L4级“主驾无人”自动驾驶重卡公开道路测试牌照；车路云50人“蝴蝶模型”解码干线物流自动驾驶商业化密钥车路云50人“蝴蝶模型”解码干线物流自动驾驶商业化密钥同自动驾驶公司自动驾驶公司5场景生态底座电信网络运营商运营成熟度产品成熟度图2“蝴蝶模型”示意图其中，增值服务运营商与自动驾驶公司和主机厂所随着产业重心从产品侧向运营侧演进，运营安全及运营效率的核心需求正驱动车辆、道路和交“车-路-云”的新型信息交互体系。因此，在商体系；路云基础设施运营商正由传统基础设施服务向信息化服务转型升级，重点打造车路云协同的智能化基础设施平台，实现多维数据的采集、融合与网络运营商及增值服务运营商构成的“右翼三角”网络运营商及增值服务运营商构成的“右翼三角”高速公路收费站、匝道汇出、匝道汇入、检查站、恶劣天气(团雾、凝冰等)路段、施工路段、事故设计范围(ODD),提升了行驶安全性；山东高速速的研究与探索，搭建5G+集成应用示范系统云端潍坊高速公路，实现隧道不降速通行、车路协通云控平台”,通过布设全覆盖全天候多源数据感云创新应用平台”,实现车数据、路数据、媒体数素的交通态势感知网络，可对异常停车、大雾天气三角”架构，完整呈现了技术研发、产品制造、商左翼三角：技术产品化价值网络，形成当前产业发当前，由自动驾驶公司、主机厂和增值服务运算法优势推动技术创新，主机厂发挥整车制造和量的一种合作模式，在这个过程中，各方都在积极探展望未来，产业重心将逐步从“技术驱动”向“运营赋能”迁移。在此转型过程中，干线物流与成为重构传统机械制造价值链的突破口，更催生出以数据确权、流通与增值为核心的新型产业生在此背景下，由路云基础设施运营商、电信作为驱动左右两翼协同创新的核心枢纽，增值服务运营商通过产品深化与运营发展的深度耦构建起“双三角”区域共生共荣的生态发展格局。然而，与Robotaxi领域已出现的Waymo、百度萝达75%,缺乏规模化运营主体，增加了自动驾驶技术的渗透难度；二是在物流企业转型层面，对自动驾驶重卡的运营实效和成本优化仍持审慎态度，尚未启动规模化智能改造；三是在自动驾驶公司层商转型的门槛。当前，行业正处于由技术方(自动驾驶公司)与场景方(物流企业)协同推进增值服务运营商建设的初级发展阶段。尽管仍在探索中，电信网络运营商电信网络运营商增值服务运营商路云基础设施运营商场景生态底座自动驾驶公司主机厂其中，终端客户作为产业需求侧的核心，基于自身场景化、业务化的实际需求，正加速推动物流服务向价值实现的路径贯通，牵引产品迭代、服务优化与商业模式的持续演进，成为驱动行业深度协同的关键力量。金融机构则作为多元化金融支持与协同创新的支撑主力，可为具有重资产特征的自动驾驶卡车运营提供灵活的融资与租赁方案，有效降低资金准入门槛，通过优化资本流动和促进产业创新，助力各方实现更高效的合作与资源配置，推动自动驾驶技术在干线物流领域的快速应用。我们可以看到，增值服务运营商作为车路云“蝴蝶模型”的关键枢纽，正以横向聚合、纵向延伸的方式，联动多元主体、重塑价值网络，成为推动自动驾驶干线物流商业化走向成熟的关键推手。在横向连接技术产品与运营服务的同时，纵向打通终端客户与金融资本，支撑整体生态系统的价值闭环运转。因此，车路云50人认为，“蝴蝶模型”所呈现的多方协同创新模式，本质上是产业各方在突破既有能力边界、优化价值分配机制过程中形成的动态均衡，共推行业健康发展。3.2自动驾驶干线物流“蝴蝶模型”要素发展演进体系5分3分5分3分外部影响能力向外“左翼三角”反映产品成熟度，其核心要素在于技术成本与商业模式：技术及成本——技术突破与成本演进。聚焦自“左翼三角”反映产品成熟度，其核心要素在于技术成本与商业模式：力，结合核心成本要素的持续下降趋势，通过技术可靠性与经济可行性双重维度评估产品成熟度，揭示行业从技术验证迈向商业运营的转型进程。商业模式——模式创新与价值深耕。聚焦自动驾驶干线物流领域商业逻辑的可持续进化能力，强调从技术闭环到商业闭环的纵向深化能力，揭示行业从试点验证向规模复制的转型进程。“右翼三角”则反映运营成熟度，涵盖市场和政策两大核心要素：市场—一需求释放与价值验证。聚焦自动驾驶干线物流领域规模化应用空间的市场选择机制，结合需求侧增长动能与供给侧价值创造的协同效应评估市场成熟度，揭示行业从概念验证向价值闭环的转型进程。政策—一制度创新与监管协同。聚焦自动驾驶干线物流领域政策供给的持续进化能力，结合制度供给效能与风险防控水平的动态平衡评估政策成熟度，揭示行业从政策试点向制度定型的转型进程。技术创新与成本优化的双重突破，叠加商业模式的市场化创新，共同构成了现代商业运营及服务体系的基础架构；而市场需求的动态演进与政策环境的适配调整，则作为外部驱动力量持续塑造着商业运营及服务体系的迭代路径。因此，通过对“蝴蝶模型”所表征的四要素进行系统评估，可以全面把握自动驾驶干线物流的商业化成熟度，为行业参与者的战略决策提供科学依据。每个要素根据其发展状况和对商业化进程的影响程度，按照1到5分的标准进行刻画。“蝴蝶模型”要素发展演进体系份份市场展体系。规模量产成本优势。具备较强盈利能力。定供应链体系。自动驾驶技术在部分场景下商业化应用已经取得显著突规模普及，相关交付现象涌的监管方案和风险机制，全面支持商业化运营落地。自动驾驶技术可解决大多数步达到前装量产条件。式。市场规模逐步扩展，细分市初显。仍需细化和完善。限区域的安全运营(基本需定挑战。性。员，产品成本较高。模化采购案例。相关政策法规空白，缺乏明初初蝶翼四要素映射运营服务锚定物流商业化新坐标展政策环境政策环境技术成本。3分2分·规模广阔，但面对散户群体渗透难度显著,L2级与L4级技术路线需图6自动驾驶干线物流要素动态演进图模型中的要素动态演进来看，技术及成本(3分)已形成L2级千辆级前装量产与L4级研发的双轨并行格局，当前突破的关键点在于实现“成本-效能”间的平衡；市场(2分)虽规模广阔，但面对散户群体渗透难度显著,L2级与L4级技术路线需采取差异化发展路径。然而，受限于商业模式(2分)规模化验证不足，商业闭环存在一定挑战。此外，政策环境(2分)面临监管框架滞后于技术迭在技术和成本方面，商业成熟度已达到3分。当前行业分别以L2级和L4级技术路线并行。前者以具体问题出发，向功能与场景深度融合的优化演随着车路云一体的融合渗透，有望进一步降低能耗商业模式方面，商业成熟度为2分。当前，多传统主机厂和物流公司的深度合作，已初步构建了“技术+场景+服务”的服务体系。在矿山、专用与商业模式创新的主导力量，驱动商业模式的不断从市场的角度来看，商业成熟度为2分。干线物流虽具备规模化的底层需求，但客户群体以中小散户为主，渗透壁垒较高，市场拓展面临挑战。在政策方面，商业成熟度为2分。政策环境在逐步从测试与示范应用阶段过渡到“车路云一体化”现的非均衡格局，折射出运营及服务尚未形成成熟的能力体系，印证了行业仍处于商业化探索初期，攻□商用报告基于对行业发展规律的分析，我们认为，自动驾驶干线物流的商业化进程是一个从技术验证到小规模运营，再到大规模商业推广的渐进过程。当前，尽管行业处于发展初期，但我们仍欣喜地看到，自动驾驶干线物流正从示范验证走向小规模运营的关键跃升期，即已经突破2.0的示范验证阶段，并逐步开启小规模运营的3.0阶段。当前阶段4.0大规模运营阶段商用进程各阶段的演进特征与四要素的成熟度呈现显著正相关。具体而言，其发展路径可划分为四个递进式阶段：1.0阶段——测试阶段：在这一初期阶段，行业聚焦于技术安全性与稳定性的验证。通过在特定路线或封闭区域等受控环境中测试自动驾驶卡车的技术可行性。自动驾驶卡车通过不断积累测试数据以优化算法与系统性能。这一阶段中，四要素成熟度均较低，技术及成本要素占据主导地位，商业模式尚在探索，市场接受度较低，政策环境以测试监管为主。2.0阶段——示范验证阶段：随着技术逐步成熟，进入示范验证阶段。此时的核心任务是通过技术降本来实现小批量量产，并在局部范围内开展实际运营。通过不断累积的里程数据迭代升级车辆自动驾驶系统，在持续巩固自动驾驶系统可靠性的同时，探索商业模式的可行性，在有限区域内验证自动驾驶卡车的经济性。这一阶段的重点在于实现技术降本与商业模式的协同发展，为后续规模化推广奠定坚实基础。3.0阶段——小规模运营阶段：此阶段标志着行业进入规范化发展的新里程。这一阶段的核心在于构建可持续的商业闭环——在确保合规性的基础上，持续验证技术效用、优化成本结构、提升盈利能力。部分路段开始允许高级别自动驾驶车辆进行无人化操作，但为确保运营安全，仍需配置安全员进行应急响应。随着运营规模的逐渐扩大，健全的安全保障机制、应急预案以及公众信任体系将进一步完善。这一阶段，技术降本效应逐步显现，商业模式在多个场景中得到验证，服务体系日趋完善。政策环境开始为规模化运营提供制度保障，跨领域的合作生态不断扩展，逐步构建起多方协同的价值4.0阶段——大规模运营阶段：路权政策的持续开放与法规体系的成熟完善，行业进一步迈向规模化。在这一阶段，技术及成本、商业模式、市场以及政策等关键要素均已达到高度成熟状态，在四要素高度耦合的支撑下，全面释放自动驾驶重构物流效率的革命性价值。目前向3.0小规模运营阶段的进步，既展现出技术突破带来的新机遇，但同时也面临着商业模式创新和政策环境完善的双重挑战。深化技术研发，推动政策创新，构建可持续的运营体系，将成为行业参与者需要持续探索的核心命题。蓄势而为：商业成熟度四要素发展步伐加快276.1.1技术及成本从技术演进路径看，渐进式与跨越式路线并行。L2级技术路线更易实现规模化应用，但在当前阶段仍需在成本控制与效能提升之间寻求更优解；L4级技术路线通过编队与智能调度具有颠覆性潜力，但商蓄蓄势而而为商业成熟度四要素发展步伐加快跨越式发展线路跨越式发展线路技术路线双雄争锋：渐进式与跨越式并行，定义自动驾驶未来格局为代表，选择以L2级自动驾驶重卡量产为切入点，逐步向L4级迈进的策略。通过“技术验证-商业落地-瓶颈。面向L4级自动驾驶搭建技术架构和底层硬件配置，业化进程将面临严峻挑战。渐进式与跨越式路线的选择，本质上是企业在进式路线凭借其逐步推进的策略，在法规适应性、速形成商业闭环并积累数据资源。而跨越式路线则现高盈利空间的突破，但其对技术成熟度和政策支因此，在面对法规制约和技术、资金双重压力的情况下，渐进式发展路线在商用推进上交付体量和基数有相对优势，而跨越式发展路线则有机会在L2级与L4级自动驾驶技术作为渐进式与跨越在当前干线物流的实际运营中，L2级自动驾合，在安全、效率和成本优化之间实现平衡。例如横风等扰动因素，通过增强感知与车身稳定控制安全冗余，进一步提升行驶安全性与燃油效率。未在L4级自动驾驶技术方面，端到端+大模型卡自动驾驶技术的最终形态仍需行业的持续探索，此外，编队技术的突破性进展正在重塑干线物流的运营逻辑。通过多车协同的群体智能架构，传统离散化的单车运输模式加速向“数字化车队”资源共享、能耗联动控制等维度形成复合增益。同时，智能货运调度也在同步探索。通过整合货运单、补能设施、自动驾驶重卡车辆状态等数据，当前，L2级自动驾驶技术已在干线物流领域首先是技术和成本间的不平衡。相较于乘用高要求，尤其是在夜间行驶、雨雾天气等场景下，临诸多制约，难以在成本与技术之间实现平衡发其次是线控底盘技术的成熟度与成本问题。目第三，技术如何真正实现降本增效仍是一大难题。L2级自动驾驶系统的核心价值在于通过智最后，是数据闭环能力尚未形成。尽管当前行的数据仍存量级差距。受限于L2级自动驾驶卡车的量产规模，在实际应用中缺乏持续回流的数据，索可行路径。其中，由河北太行创新研究院牵物流商用车队列节能行驶技术研发项目中，提出了基于云控网联L2级车辆的干线物流队列节能驾驶卡作为自动驾驶商业化的重要生产工具，在技术层需要具备全冗余的硬件设计与故障检测及最低风险状态管理。在全冗余硬件设计方面，自动驾驶重卡须配备多套独立且功能相同的关键硬件系统，融合，进行实时冗余校验，提升感知和决策的可靠性。当前，自动驾驶重卡硬件成本高昂，现有车辆统，限制了规模化商业化推广。而在技术到运营的层面，在实际应用中仍面临诸多挑战，特别是在处理匝道交汇、复杂路口等高危场景时，如何确保编队行驶的安全性和稳定性成为关键难题。此外，面对施工区域、恶劣天气等特殊场景带来的感知挑战，传统传感器的局限性使得自动驾驶系统在这些“CornerCase”场景中的应对能力受到制约。面对这一挑战，车路云一体化技术路线或将提出可行解。通过与路侧及云端的协同，车辆可突破自身传感器的物理局限，获取超视距的道路状态与交通流信息，实现风险预判与分级响应。物流仓E物流仓例如，华为协同中国移动、卡尔动力、云控智驶编队”的整体解决方案，该方案在复杂路口部署实时盲区感知系统，在风险点位设置超视距交通信号管控，并通过智能监管和远程脱困机制确保编队行驶安全，不仅为L4级自动驾驶的商业化落地提供技术保障，还可将关键路口的通行效率提升20%,在增强安全性的同时实现运营数据的价值积累。目前，该方案正在新疆G7高速探索落地实践。车云融合路云融合小马智行携手招商公路、招商新智等道路运营管理企业，围绕干线混行环境中的复杂场景与高时效性管理需求，在收费站的道路通道状态超视距感知、通道排队感知，汇入主路的超视距感知、遮挡补盲感知，施工区域的超视距施工事件感知、施工占道感知，团雾天气的超视距气象感知、能见度感知等场景，联合探索车路云一体化的应用实践。同时，小马智行认为，车端数据的上报亦可赋能路端管理，如自动驾驶卡车可在第一时间将所感知到的事故位置、事故现场、抛洒物、弱势交通参与者、静止车等感知信息精准上报给云平台，从而及时解决道路事故，并提醒后车避开风险区域，或提前减速让行。该方案已在京津塘高速探索实践，有效帮助自动驾驶卡车应对高速干线物流中的挑战场景，为全无人驾驶运输奠定坚实基础。此外，由河北清华发展研究院牵头，联合清华大学、卡尔动力、星云互联、博大交通等单位共同推进的京雄高速(河北段)自动驾驶测试示范项目，正在以“1拖2”自动驾驶重卡编队测试为核心场景，积极探索技术可行性与运营实效。项目已在京雄高速(河北段)规划建设双向109公里的自动驾驶专用车道，并沿线部署智能感知与通信设施，实现对车辆动态信息的实时感知与交互，为自动驾驶干线物流与车路云一体化的融合应用提供了坚实基础。32自动驾驶干物流商用报告蓄势而为：商业成熟度四要素发展步伐加快33自动驾驶干线物流的商业化进程，本质上是一场围绕“成本-效能”模型的攻坚战。自动驾驶传统卡车的全生命周期成本主要包括整车制造成本(硬件成本)和运营服务成本(维修保养、燃油费用、路桥通行等)。而随着自动驾驶技术的引入，硬件成本硬件成本人力成本保险成本自动驾驶卡车全生命周期总图11自动驾驶卡车全生命周期成本本-效能”平衡实现规模化商用，其新增成本应低市场现状来看，普通重卡市场价格通常在30万至其成本在50万元以内。而对于L4级自动驾驶卡一套带有完整的L4级自动驾驶系统重卡成本约在80万元以内。尽管L2与L4级产品在成本水平上程，从而实现人力成本的节约；而L4级自动驾驶方案通过“1+N”无人化编队并结合智能调度，进据行业观察，目前车辆的保险费用可降低约20%。在运营服务成本中，自动驾驶技术的价值释够实现燃油经济性提升约3%-10%。而L4级自动手段，可相应节省约10%能源消耗。维修保养成本可以进一步优化车辆能源成本，降低安全风险。 (外部交通环境)的深度融合，可实现车端的超视辆的行驶速度优化和道路选择，从而优化能耗效率。同时，在社会成本层面，重卡的核心事故多出气等，通过超视距环境感知、施工区域实时预警、团雾天气低能见度提示等功能，有助于降低事故制造销售至销售至提供软件增值服务当前，自动驾驶干线物流行业正处于运营模式创新与商业价值验证的关键阶段。在商业化探索进程中，自动驾驶公司作为这场变革的核心推动者，正通过不同的模式探索商业化路径。从实践来看，自动驾驶公司切入货运物流，往往有不同的模式。当前自动驾驶公司在商业化探索的主流路径。在该模式下，受限于重资产运营所带来的资金压力，自动驾驶公司选择以技术供应商身份切入市场，通过与商用车主机厂协同实现产品联合开发。这种轻资产运作模式有效降低了资本压力，随着规模化应用的推进，自动驾驶公司得以进一步拓展软件增值服务，如能源管理、远程诊断及OTA升级等，形成“技术输出+数据服务”的复合型价值网络。自持自动驾驶车队自持自动驾驶车队制造提供运力服务物流公司/场景方在商业化探索的路径上，部分企业围绕场景选择实施运力服务。在此模式下，自动驾驶公司深度捆绑技术研发、车辆资产与运力服务，通过自建自动驾驶车队构建垂直整合的运力网络，打造从车辆调度到运营服务的全链条闭环。此模式的核心价值在于：通过自主掌控车辆调度、路径规划及运营服务体系，形成从技术研发到商业落地的完整闭环。以自营车队为基础，企业可进一步构建智能运力平台，形成规模化运力网络，并向物流公司提供按里程收费的自动驾驶卡车运输及运营服务。实际上，以运力服务为切入点，后续回归到车辆服务，是大多数公司的路线选择。在此策略下，自动驾驶公司通过自营车队，一方面向物流公司验证自身的技术能力，并实现部分资金回流以进一步支持研发投入与技术升级；另一方面，基于实际运代，从而实现技术与服务的协同共赢，形成“技术迭代-服务升级”的增强回路。自动驾驶公司对“技术供应派”与“运力运营派”的战略选择，折射出企业对行业发展阶段、技术成熟度及自身竞争优势的深层判断。现阶段行业共识已逐渐清晰：通过自建或合作车队开展实际运在自动驾驶干线物流的商业化进程中，行业参与者基于不同的战略定位形成了差异化的价值实现运营验证输出”的商用化路径，通过在实际运营场景中积累的海量数据持续验证技术可靠性，并基于实证结果向产业链输出定制化解决方案，其本质是构建以自动驾驶系统为核心的技术赋能平台。相比之下，以智加科技等为代表的“运力运营派”,则着眼于更长期的产业变革趋势。在L4级自动驾驶技术完全实现无人化运输能力时，未来物流行业的核心价值将从车辆资产转向运输服务能力。在这种视角下，自动驾驶卡车将演变为标准化的运力载体，而基于智能调度算法的运输服务能力将成为真正的竞争壁垒。这种商业逻辑与共享经济平台的演进路径具有相似性，即通过构建数字化运力网络实现对传统运输模式的升级重构。式，自动驾驶干线物流的商业模式中，客户主要分为两类：一类是物流公司，自动驾驶公司可向其提供车辆或运力服务，由物流公司再面向终端客户开主方，这类终端客户通常具备明确的运输需求与应用场景，自动驾驶企业可直接与其合作，围绕实际应用场景实现定制化技术落地与部署，推动场景与技术的深度融合。值得关注的是，在矿山、公路等特定场景中，行业终端客户逐渐成为技术整合与商业模式创新的主导力量。基于车路云50人提出的“蝴蝶模型”场景方场景方自动驾驶公司主机厂增值服务运营商运输服务需求投资联合成立提供服务景方)正通过重塑增值服务运营体系，反向牵引自动驾驶企业与主机厂的产品整合，逐步构建起以产品成熟为核心的价值闭环，加速突破商业模式。例如，依托鄂尔多斯市煤炭资源丰富、运输货物量大等场景优势，鄂尔多斯集团在推动矿区运输智能化升级过程中，与卡尔动力开展深度合作，通过联合打造新型自动驾驶物流公司、开展固定线路的L4级自动驾驶编队运营与智能调度系统的开发，支撑L4级自动驾驶技术在真实环境中的规模化验证。鄂尔多斯集团既作为卡尔动力的投资方，又作为终端客户，通过与卡尔动力绑定实际运力需求，有效促成了技术、资金与市场之间的有效联动，逐步打通场景方场景方自动驾驶公司车辆服务增值服务运营商运输服务主机厂路云基础设施建设方提升与此同时，伴随着“右翼三角”加速成型，在一些场景中，我们看到路云投资方深度参与到商业落地中，并从两个层面驱动商业闭环：一方面，通过投资组建自动驾驶卡车车队，向场景方提供定制化运力服务；另一方面，通过投资道路基础设施，打造更加智能化、便捷化的运输环境，从而提升运输效率与运营安全，进一步强化运力服务能力，形成正向反馈。以“酒泉至明水绿色数字专用公路”项目为该项目依托甘肃酒泉地区风光资源集中、地势平坦，以及“疆煤东运”的大宗能源物流需求，由中国交通建设集团同时承担道路投资建设方与车辆投资运营方的双重角色，组建L4级氢能自动驾驶重卡车队开展运力服务。项目直接服务于新疆与甘肃的终端客户，通过为自动驾驶重卡提供固定线路、高频次的大宗商品专用公路运输场景，打通基础设施与运力服务之间的关键链路，推动自动驾驶技术的商业化落地。三角”,即通过革新传统干线物流的生产工具提高运数字保障体系，逐步推动现有物流体系生产关系的重构。展望未来，自动驾驶干线物流的商业模式演进将紧扣当前产业的核心痛点，在延续现有商业逻辑的基础上不断衍生，逐步拓展出两条发展路径：一是渐进式路径，依托“左翼三角”驱动，通过提升传统干线物流的运营效率、降低单位成本，在现有产业逻辑中实现增量价值；二是革命式路径，以“右翼三角”为战略指点，通过车-路-云的建设，支撑重构运输网络与服务逻辑，推动产业的深层变革和转型升级。此外，金融机构的深度参与将进一步加速商业模式的创新与突破。当前，自动驾驶干线物流行业正处于从技术验证向商业落地加速转型的关键阶段。由于行业具有重资产特性，规模化车队需持续投入并实际参与运营，这对资金和资源配置提出了更高要求。为加快车队部署并优化技术与运营的迭代效率，需要创新金融解决方案加以推动。业主方在深入理解和判断行业未来发展路径的基础上，例如中关村科技租赁及其支持的中关村中诺基金提出了“产融结合”的合作模式。该模式将股权投资、融资租赁等金融工具以及合作运营等管理服务与行业内的技术方、场景方、运营方、付费方等进行有益结合，让各方在风险可控的合作架构内更早、更快地获得先进技术带来的更优体验及更佳收益，进一步推动自动驾驶干线物流行业的健康发展与商业化落地。在产品成熟度提升过程中，技术成本与商业模式需要实现内外双重突破。对内层面，需构建涵盖智能调度、安全监管、客户服务及应急保障的完整运营体系，形成支撑商业化落地的核心基石；对外层面，则需突破传统产品功能边界，将发展重心转向运营体系，从运营安全性和效率性，完善与路侧基础设施及周边环境建立实时信息交互机制，打通从产品到运营的关键链路。这一发展过程将自然延伸至“右翼三角”,即与市场选择及政策突破形成深度耦合，实现运营效率的系统性提升，推动技术能力向商业价值的持续释放。6.2运营成熟度自动驾驶的核心在于通过先进的算法和系统实现对传统“有人驾驶”的替代，其背后的商业逻辑是基于由此带来的成本节约效应，从而驱动市场需求。从整体市场来看，货运市场作为中国最大的单一运输市场，其规模超过6万亿。其中，我国公路运输的市场规模超过5万亿元，已成为世界第一大的公路运输市场。在公路运输中，干线物流运输的市场规模占比78%,约合3.9万亿元，远超同城物流和Robotaxi市场。如此庞大的市场规模为企业提供了充足的造血空间，吸引着自动驾驶公司、主机厂、物流平台方等多方共同探索这片蓝海。传统干线物流行业面临高成本、高风险等挑战，运营模式的利润空间受限。在此背景下，干线物流场景因其相对封闭的运行环境、固定线路特性及较低的交通复杂度，成为自动驾驶技术落地的理想切入点——自动驾驶技术通过减少人力成本、优化能源消耗、卡车编队行驶等结合高效的调度系统，有望在未来十年内显著提升装载量和运行效率，从而赋能全社会物流成本的降低。◎减少人员成本◎优化能源消耗◎提升运输效率◎增强行车安全看，当前干线物流市场呈现典型的金字塔型结构：市场顶端由顺丰、京东、德邦等大型物流企业构◎高排放◎高成本◎高风险◎利润空间受限当前物流市场呈现高度分散特征，散户群体占据市场主体地位，渗透难度显著。从市场构成来成，约占总体市场运力的25%;中下层则由中小型物流公司及个体运输户组成，合计占比高达75%,形成典型的“二八”市场格局。对于大型物流企业，普遍具备100辆以上的车队规模，其核心诉求聚焦于通过技术手段实现规模化降本增效，具体体现在降低人车配比、提升能源利用效率及增强运输安全等方面。当前，这类客户对自动驾驶技术展现出较高的接受度，已开始批量采购L2级自动驾驶重卡。凭借稳定的运力需求和雄厚的资金实力，这类客户成为当前L2级自动驾驶技术落地的主要推动力量。相较而言，占据市场主力的中小型物流公司及个体散户虽然数量庞大，但其成本敏感度极高，加之其运力资源分散且运营稳定性不足，对新增投入持谨慎态度，这种市场特性客观上形成了显著的技术渗透壁垒。因此，当前物流运输市场存在明显的结构性特征：大型物流企业虽然对新技术接受度高，但市场容量有限；而占据主要市场运力的散户群体则形成了较高的天然屏障。面对这一市场格局，车路云50人认为，对于大型物流企业客户，可逐步深化L2级自动驾驶技术的规模化应用，通过实际运营数据验证其经济价值，以此培育市场信心；同时可选择特定干线线路开展L4级自动驾驶技术的商业化试点，以运力服务为切入点，逐步实现高阶自动驾驶技术的规模渗透。对于中小型物流公司及个体散全配置)降低技术准入门槛，同时把握技术成本持续下行的行业趋势，逐步提升市场渗透率，双管齐下推动自动驾驶技术在更广泛市场范围内的应用落地。在应对市场结构性挑战的过程中，行业参与者逐渐形成共识：技术落地不仅需要分层突破策略，更需建立与场景深度耦合的价值锚点。基于这一认知，车路云50人通过对行业企业的深度研究，系统梳理出以下关键市场选择标准。但但产品货值和需求市场选择标准框架路权和法规自动驾驶干线物流的核心应用场景集中在煤有运输需求稳定、业务量庞大的特点，但由于产品货值较低，对运输成本的敏感度较高，因此对降本以煤炭运输为例，每年运输1000万吨煤炭，若通过自动驾驶技术将单吨运输成本降低10%-15%,则可节省约10亿元人民币的运输成本。此外，论上可以提升每日行驶里程(据嬴彻科技测算，其L2级自动驾驶卡车可将运营里程提升10%-20%),于L2级自动驾驶卡车而言，性价比是关键的竞争点，即L2级自动驾驶技术带来的性能提升、安全性增强以及节油效率优化。而对于L4级自动驾驶的固定路线，相比城市道路，其交通环境相对简单且可预测，减少了复杂路况带来的不确定性。固定路线还有助于积累大量行车数据，以此优化算法和■时效性要求较低：优先选择时效性要求不路权获取与法规体系的完善是自动驾驶干线物流商业化落地的制度性保障。当前，自动驾驶测试与示范政策按行政区划分割，干线物流企业开展异，跨区域互认机制尚未建立，制约了干线物流网为简化法规协调障碍，可优先选择行政管辖权集中或已参与区域协同试点的省市。例如，鄂尔多闭场景和专用道路的路权审批权限相对集中，可有面对L2级与L4级自动驾驶技术路线的发展差异，头部企业主要采取两种典型路径：一是聚焦长三角、珠三角、京津冀以及长江中游经济圈等经济活效应，支撑L2级技术由线到面的商业化演进；二是瞄准地广人稀地区的刚需运输场景，如内蒙古、推进L4级编队自动驾驶技术的商业化应用，通过运力服务验证高阶自动驾驶技术的可靠性和经济经过对行业的深度调研与分析，车路云50人认L2级与L4级自动驾驶技术路线在干线物流领域将呈现差异化发展态势。具体而言，L2级自动驾驶 规模，二是特定场景下的路权开放政策支持力度。基于当前政策导向和基础设施条件研判，西北地区凭借其独特的市场环境与场景适配性，有望成为L4级自动驾驶卡车商业化的先行示范区。在此背例如，2020年2月，国家发改委、工信部等提出，到2025年，有条件自动驾驶的智能汽车达定环境下市场化应用。2021年7月，工业和信息化道路测试与示范应用管理规范(试行)》,明确商用载物试点和试行活动。2022年8月，交通运输部就2023年11月，工业和信息化部、公安部、住知》(以下简称《通知》),部署开展智能网联汽车