自動駕駛干線物流商用報告車路云50人2025年5月西部科學城智能網聯汽車創新中心2025年5月關于車路云50人車路云50人是聚焦智能網聯汽車“車路云一體化”發展，構建跨界融合的新型智庫平臺，致力于打造集高端智庫、創新平臺、交流樞紐專家指導委員會：總主編單位：作為集“產業組織者、行業引領者、商用推動者”三重角車路云50人通過整合產業鏈上下游資源，匯聚政產學研各方力量，搭建高質量對話平臺，持續引導產業在技術演進、政策完善與商用落地等聯合主編單位：突破，加速汽車工業、信息通信、新能源、人工智能等產面向未來，車路云50人將持續發揮“政產學研金介媒”協同橋梁作用，推動創新鏈、產業鏈、資金鏈、人才鏈的高效融合，助力中參編單位(按首字筆畫排序):恒引力(北京)科技有限公司新疆交通投資(集團)有限責任公司智御維科(重慶)科技有限公司嬴徹星創智能科技(上海)有限公司編寫組負責人：編寫組成員(按姓氏筆畫排序):李衛東李科春張喜瑞張永強陳紅軍范基元姜東勝宣智淵高景伯曹坤王易之李俊異在全球物流產業智能化浪潮的推動下，自動駕駛技術正以塑干線物流的產業格局。作為現代供應鏈的“主動脈”,干線物流以其萬億級市場規模和降本增效的明確需求，成為自動駕駛技術規模化商用的戰年，隨著國家五部委聯合發布《關于開展智能網聯汽車“點工作的通知》及首批20個試點城市名單的正式公布，自動駕駛干線物流正式從場景示范邁向小規模商用的新階段。技術突破、政策演進本報告立足于產業變革的關鍵節點，以深度洞察與前構自動駕駛干線物流的商業化路徑。報告聚焦產業驅動的核心命構干線物流“成本-效率-安全”三角、生態協同如何突破規模化瓶頸、政策與市場如何實現動態平衡。基于車路云50人創新提出的“蝴蝶模型”,報告從技術及成本、商業模式、市場、政策四大維度構建商業成熟度評本報告旨在為行業參與者——包括自動駕駛公司、整投資及政策制定者，提供戰略洞察與決策參考，助力各方在技數智突圍PAGE06自動駕駛破局干線物流“成本-效率-安全”三角，開啟干線物流萬億賽道破局而立自動駕駛干線物流駛入規模化新紀元，商業化進程加速多方協同車路云50人“蝴蝶模型”,解碼干線物流自動駕駛商業化密鑰蝶翼初展四要素映射運營服務，錨定物流商業化新坐標攻堅3.0國內自動駕駛干線物流向小規模運營階段躍階蓄勢而為商業成熟度四要素發展步伐加快行動倡議PAGE45未來發展的全方位提升路徑數自動駕駛破局干線物流“成本-效率-安全”三角開啟干線物流萬億賽道商用報告當前，自動駕駛技術的快速演進正在深刻重分，干線物流承擔著跨越省、自治區、直轄市的骨是連接生產端與消費端的關鍵動脈。在這一體系定的貨運通道和標準化的基礎設施，形成了相對明確且穩定的運營環境。2024年，中國公路貨運市場持續保持強勁增長態勢，全年貨運量達418.8億噸，運輸費用規模約7.5萬億元，創下近五年新等方面仍面臨諸多痛點，如成本方面，人力與燃油兩項剛性支出占比超50%,制約盈利空間；效率方面，存在運營效率低下和運力資源分散等現象，資氣與視距盲區等問題，行車安全面臨嚴峻挑戰。這人力成本高昂自動駕駛技術替代人工，減少人力依賴能源成本攀升式下能耗控制依賴個體經驗，駕駛行為差異大智能能效優化，經濟駕運營效率低下調度方式依賴人工經驗，難以實現全鏈路動態協同，對突發情況響應遲緩，存在運營環節銜接低效智能動態調度，實時路中小散戶為主，難以實現統一調度與標準化管理，安全事故難控持續感知與實時預警手段，安全隱患突出同降低風險表1傳統干線物流現狀、痛點及數字化需求自動駕駛技術不僅被視為優化傳統干線物流運營性、中高速運行和中長距離運輸三大典型屬性，為自動駕駛技術的商業化落地提供了理想條件。通過深度融合數字化技術，自動駕駛正在全方位重塑干線物流的價值鏈條：在成本端實現人力與能耗的持續優化，在運營端提升資產利用率和運輸效率，在安全端構建智能化的風險防控體系。這種多維度的價值重構，正在釋放出巨大的商業潛力，推動物流產業向智能化、高效化加速演進。核心價值智能化成本——重構物流成本結構：傳統的重卡運橋費，20%司機成本，10%購車成本，以及10%的維修、保養等其他成本。然而，自動駕駛技術的應用正在重塑這一成本結構：自動駕駛系統通過智能算法實現精準的車速控制與路徑規劃，可在一定程度上降低燃油經濟性損耗；其次，自動駕駛技術能夠在一定程度上減輕駕駛員負擔，編隊模式的演進更能助力人力成本的顯著降低；在風險控制層面，自動駕駛技術通過減少人為操作失誤，提高安全性能，進一步帶來保險費用的降低。智能化運營——增強物流運輸時效：自動駕駛系統通過實時分析交通狀況、天氣條件及道路環境等變量，可動態優化行駛路線，減少人為因素造成的延誤，從而縮短運輸時長與里程，提升運輸效能。同時，度模式，可實現高效持續的物流作業。這種連續運營的能力有助于縮短貨物運輸時間，提高物流周轉效率。智能化安全——促進行車安全可靠：在傳統運輸模式下，駕駛員在隧道、雨雪天氣、夜間行駛等復雜工況下易出現操作失誤，帶來安全隱患。自動駕駛系統憑借精準的環境感知和決策能力，能夠穩定應對各類道路狀況，降低人為失誤引發的交通事故概率。同時，通過構建智能安全防護體系，可為干線物流運營提供立體化的安全保障，進一步強化運輸過程的可靠性與穩定性。中高速運行：不受紅綠燈等交通信號影響，通常車輛平均時速80-100km/h以上自動駕駛運營增效：減少駕駛員負擔，“1+N”編隊與智能調度模式提高運輸效率自動駕駛干線物流駛入規模化新紀元自動駕駛干線物流駛入規模化新紀元商業化進程加速范圍內迅速發展，呈現蓄勢待發的態勢。回顧2024式構建等方面均取得一系列進展。不少企業實現了美國：技術+場景雙輪驅動，邁入自動駕駛貨運成長期Torc、Plus、Kodiak、UberFreight為代表的自動式探索，推動自動駕駛卡車的商業化運營。2025年4月，Aurora成功實現了德克薩斯州達拉斯至過1200英里的無人駕駛運營。其與UberFreight、HirschbachMotorLines等物流公司合作，計劃于2025年底將服務擴展至德克薩斯州的埃爾帕索和已完成超300萬英里測試，完成了1萬余次貨運任成功交付了7000多次貨運任務，并實現了達拉斯歐盟在自動駕駛卡車領域正加速構建創新驅部署了無人駕駛電動卡車，展示了“運力即服務” 德國等國發起Platooning項目進行卡車編隊駕駛與。此外，歐盟斥資1.5億歐元推進的5G-MOBIX跨國項目，依托5G-V2X技術構建了覆蓋希臘-土耳其、西班牙-葡萄牙等關鍵貿易通道的自動駕駛走廊網絡，驗證了5G技術對跨境自動駕駛的可靠網聯自動駕駛的探索也在穩步推進。由河北省交通規劃設計研究院、國汽智聯、云控智行與清華大學組成的聯合體，于2025年3月獲批在河北G18榮京冀界至津石高速段，開展網聯云控L2級物流商100公里)設立“自動駕駛車優先車道”進行實證測試，該車道每日22:00至次日5:00期間啟用，測鈴和UD等企業積極參與了夜間驗證測試，加速智駛卡車列為“社會5.0”戰略的核心，預計到2030年將形成規模超1000億日元的智能物流市場。獲準京津冀三地跨省高速自動駕駛道路測試資質，開放道路上進行L4級自動駕駛測試，在山東高速隊測試及車路協同技術發展。自2016年起，在國實現跨品牌協同創新。2025年3月，日本在新東名高速公路駿河灣沼津服務區至濱松服務區路段(約中國：形成從技術驗證到試點運營，再到規模化商公司+主機廠+物流公司”為核心的三方協同格福田、江淮、上汽紅巖等，紛紛與自動駕駛公司建流巨頭紛紛大規模采購智能駕駛重卡，通過“技術+制造+場景”的深度融合，已形成多個標志性商獲鄂爾多斯集團1000臺智能網聯重卡戰略合作協訂單記錄；小馬智行與三一集團、中國外運成立戰略聯盟，下單500臺智能重卡訂單，聯手打造智慧物流“技術+車輛+場景”黃金三角；嬴徹科技與東風商用車合作開發的智能重卡獲得中通快遞400摯途科技、助力一汽解放完成了面向榮慶物流的100臺中國最大前裝量產自動駕駛重卡訂單的首批獲得100臺以上訂單，雙方共同推進智能重卡的商同時，路權上的進一步釋放也為行業發展帶來加速。如嬴徹科技2022年在德清獲頒國內首張L4級“主駕無人”自動駕駛重卡公開道路測試牌照；車路云50人“蝴蝶模型”解碼干線物流自動駕駛商業化密鑰車路云50人“蝴蝶模型”解碼干線物流自動駕駛商業化密鑰同自動駕駛公司自動駕駛公司5場景生態底座電信網絡運營商運營成熟度產品成熟度圖2“蝴蝶模型”示意圖其中，增值服務運營商與自動駕駛公司和主機廠所隨著產業重心從產品側向運營側演進，運營安全及運營效率的核心需求正驅動車輛、道路和交“車-路-云”的新型信息交互體系。因此，在商體系；路云基礎設施運營商正由傳統基礎設施服務向信息化服務轉型升級，重點打造車路云協同的智能化基礎設施平臺，實現多維數據的采集、融合與網絡運營商及增值服務運營商構成的“右翼三角”網絡運營商及增值服務運營商構成的“右翼三角”高速公路收費站、匝道匯出、匝道匯入、檢查站、惡劣天氣(團霧、凝冰等)路段、施工路段、事故設計范圍(ODD),提升了行駛安全性；山東高速速的研究與探索，搭建5G+集成應用示范系統云端濰坊高速公路，實現隧道不降速通行、車路協通云控平臺”,通過布設全覆蓋全天候多源數據感云創新應用平臺”,實現車數據、路數據、媒體數素的交通態勢感知網絡，可對異常停車、大霧天氣三角”架構，完整呈現了技術研發、產品制造、商左翼三角：技術產品化價值網絡，形成當前產業發當前，由自動駕駛公司、主機廠和增值服務運算法優勢推動技術創新，主機廠發揮整車制造和量的一種合作模式，在這個過程中，各方都在積極探展望未來，產業重心將逐步從“技術驅動”向“運營賦能”遷移。在此轉型過程中，干線物流與成為重構傳統機械制造價值鏈的突破口，更催生出以數據確權、流通與增值為核心的新型產業生在此背景下，由路云基礎設施運營商、電信作為驅動左右兩翼協同創新的核心樞紐，增值服務運營商通過產品深化與運營發展的深度耦構建起“雙三角”區域共生共榮的生態發展格局。然而，與Robotaxi領域已出現的Waymo、百度蘿達75%,缺乏規模化運營主體，增加了自動駕駛技術的滲透難度；二是在物流企業轉型層面，對自動駕駛重卡的運營實效和成本優化仍持審慎態度，尚未啟動規模化智能改造；三是在自動駕駛公司層商轉型的門檻。當前，行業正處于由技術方(自動駕駛公司)與場景方(物流企業)協同推進增值服務運營商建設的初級發展階段。盡管仍在探索中，電信網絡運營商電信網絡運營商增值服務運營商路云基礎設施運營商場景生態底座自動駕駛公司主機廠其中，終端客戶作為產業需求側的核心，基于自身場景化、業務化的實際需求，正加速推動物流服務向價值實現的路徑貫通，牽引產品迭代、服務優化與商業模式的持續演進，成為驅動行業深度協同的關鍵力量。金融機構則作為多元化金融支持與協同創新的支撐主力，可為具有重資產特征的自動駕駛卡車運營提供靈活的融資與租賃方案，有效降低資金準入門檻，通過優化資本流動和促進產業創新，助力各方實現更高效的合作與資源配置，推動自動駕駛技術在干線物流領域的快速應用。我們可以看到，增值服務運營商作為車路云“蝴蝶模型”的關鍵樞紐，正以橫向聚合、縱向延伸的方式，聯動多元主體、重塑價值網絡，成為推動自動駕駛干線物流商業化走向成熟的關鍵推手。在橫向連接技術產品與運營服務的同時，縱向打通終端客戶與金融資本，支撐整體生態系統的價值閉環運轉。因此，車路云50人認為，“蝴蝶模型”所呈現的多方協同創新模式，本質上是產業各方在突破既有能力邊界、優化價值分配機制過程中形成的動態均衡，共推行業健康發展。3.2自動駕駛干線物流“蝴蝶模型”要素發展演進體系5分3分5分3分外部影響能力向外“左翼三角”反映產品成熟度，其核心要素在于技術成本與商業模式：技術及成本——技術突破與成本演進。聚焦自“左翼三角”反映產品成熟度，其核心要素在于技術成本與商業模式：力，結合核心成本要素的持續下降趨勢，通過技術可靠性與經濟可行性雙重維度評估產品成熟度，揭示行業從技術驗證邁向商業運營的轉型進程。商業模式——模式創新與價值深耕。聚焦自動駕駛干線物流領域商業邏輯的可持續進化能力，強調從技術閉環到商業閉環的縱向深化能力，揭示行業從試點驗證向規模復制的轉型進程。“右翼三角”則反映運營成熟度，涵蓋市場和政策兩大核心要素：市場—一需求釋放與價值驗證。聚焦自動駕駛干線物流領域規模化應用空間的市場選擇機制，結合需求側增長動能與供給側價值創造的協同效應評估市場成熟度，揭示行業從概念驗證向價值閉環的轉型進程。政策—一制度創新與監管協同。聚焦自動駕駛干線物流領域政策供給的持續進化能力，結合制度供給效能與風險防控水平的動態平衡評估政策成熟度，揭示行業從政策試點向制度定型的轉型進程。技術創新與成本優化的雙重突破，疊加商業模式的市場化創新，共同構成了現代商業運營及服務體系的基礎架構；而市場需求的動態演進與政策環境的適配調整，則作為外部驅動力量持續塑造著商業運營及服務體系的迭代路徑。因此，通過對“蝴蝶模型”所表征的四要素進行系統評估，可以全面把握自動駕駛干線物流的商業化成熟度，為行業參與者的戰略決策提供科學依據。每個要素根據其發展狀況和對商業化進程的影響程度，按照1到5分的標準進行刻畫。“蝴蝶模型”要素發展演進體系份份市場展體系。規模量產成本優勢。具備較強盈利能力。定供應鏈體系。自動駕駛技術在部分場景下商業化應用已經取得顯著突規模普及，相關交付現象涌的監管方案和風險機制，全面支持商業化運營落地。自動駕駛技術可解決大多數步達到前裝量產條件。式。市場規模逐步擴展，細分市初顯。仍需細化和完善。限區域的安全運營(基本需定挑戰。性。員，產品成本較高。模化采購案例。相關政策法規空白，缺乏明初初蝶翼四要素映射運營服務錨定物流商業化新坐標展政策環境政策環境技術成本。3分2分·規模廣闊，但面對散戶群體滲透難度顯著,L2級與L4級技術路線需圖6自動駕駛干線物流要素動態演進圖模型中的要素動態演進來看，技術及成本(3分)已形成L2級千輛級前裝量產與L4級研發的雙軌并行格局，當前突破的關鍵點在于實現“成本-效能”間的平衡；市場(2分)雖規模廣闊，但面對散戶群體滲透難度顯著,L2級與L4級技術路線需采取差異化發展路徑。然而，受限于商業模式(2分)規模化驗證不足，商業閉環存在一定挑戰。此外，政策環境(2分)面臨監管框架滯后于技術迭在技術和成本方面，商業成熟度已達到3分。當前行業分別以L2級和L4級技術路線并行。前者以具體問題出發，向功能與場景深度融合的優化演隨著車路云一體的融合滲透，有望進一步降低能耗商業模式方面，商業成熟度為2分。當前，多傳統主機廠和物流公司的深度合作，已初步構建了“技術+場景+服務”的服務體系。在礦山、專用與商業模式創新的主導力量，驅動商業模式的不斷從市場的角度來看，商業成熟度為2分。干線物流雖具備規模化的底層需求，但客戶群體以中小散戶為主，滲透壁壘較高，市場拓展面臨挑戰。在政策方面，商業成熟度為2分。政策環境在逐步從測試與示范應用階段過渡到“車路云一體化”現的非均衡格局，折射出運營及服務尚未形成成熟的能力體系，印證了行業仍處于商業化探索初期，攻□商用報告基于對行業發展規律的分析，我們認為，自動駕駛干線物流的商業化進程是一個從技術驗證到小規模運營，再到大規模商業推廣的漸進過程。當前，盡管行業處于發展初期，但我們仍欣喜地看到，自動駕駛干線物流正從示范驗證走向小規模運營的關鍵躍升期，即已經突破2.0的示范驗證階段，并逐步開啟小規模運營的3.0階段。當前階段4.0大規模運營階段商用進程各階段的演進特征與四要素的成熟度呈現顯著正相關。具體而言，其發展路徑可劃分為四個遞進式階段：1.0階段——測試階段：在這一初期階段，行業聚焦于技術安全性與穩定性的驗證。通過在特定路線或封閉區域等受控環境中測試自動駕駛卡車的技術可行性。自動駕駛卡車通過不斷積累測試數據以優化算法與系統性能。這一階段中，四要素成熟度均較低，技術及成本要素占據主導地位，商業模式尚在探索，市場接受度較低，政策環境以測試監管為主。2.0階段——示范驗證階段：隨著技術逐步成熟，進入示范驗證階段。此時的核心任務是通過技術降本來實現小批量量產，并在局部范圍內開展實際運營。通過不斷累積的里程數據迭代升級車輛自動駕駛系統，在持續鞏固自動駕駛系統可靠性的同時，探索商業模式的可行性，在有限區域內驗證自動駕駛卡車的經濟性。這一階段的重點在于實現技術降本與商業模式的協同發展，為后續規模化推廣奠定堅實基礎。3.0階段——小規模運營階段：此階段標志著行業進入規范化發展的新里程。這一階段的核心在于構建可持續的商業閉環——在確保合規性的基礎上，持續驗證技術效用、優化成本結構、提升盈利能力。部分路段開始允許高級別自動駕駛車輛進行無人化操作，但為確保運營安全，仍需配置安全員進行應急響應。隨著運營規模的逐漸擴大，健全的安全保障機制、應急預案以及公眾信任體系將進一步完善。這一階段，技術降本效應逐步顯現，商業模式在多個場景中得到驗證，服務體系日趨完善。政策環境開始為規模化運營提供制度保障，跨領域的合作生態不斷擴展，逐步構建起多方協同的價值4.0階段——大規模運營階段：路權政策的持續開放與法規體系的成熟完善，行業進一步邁向規模化。在這一階段，技術及成本、商業模式、市場以及政策等關鍵要素均已達到高度成熟狀態，在四要素高度耦合的支撐下，全面釋放自動駕駛重構物流效率的革命性價值。目前向3.0小規模運營階段的進步，既展現出技術突破帶來的新機遇，但同時也面臨著商業模式創新和政策環境完善的雙重挑戰。深化技術研發，推動政策創新，構建可持續的運營體系，將成為行業參與者需要持續探索的核心命題。蓄勢而為：商業成熟度四要素發展步伐加快276.1.1技術及成本從技術演進路徑看，漸進式與跨越式路線并行。L2級技術路線更易實現規模化應用，但在當前階段仍需在成本控制與效能提升之間尋求更優解；L4級技術路線通過編隊與智能調度具有顛覆性潛力，但商蓄蓄勢而而為商業成熟度四要素發展步伐加快跨越式發展線路跨越式發展線路技術路線雙雄爭鋒：漸進式與跨越式并行，定義自動駕駛未來格局為代表，選擇以L2級自動駕駛重卡量產為切入點，逐步向L4級邁進的策略。通過“技術驗證-商業落地-瓶頸。面向L4級自動駕駛搭建技術架構和底層硬件配置，業化進程將面臨嚴峻挑戰。漸進式與跨越式路線的選擇，本質上是企業在進式路線憑借其逐步推進的策略，在法規適應性、速形成商業閉環并積累數據資源。而跨越式路線則現高盈利空間的突破，但其對技術成熟度和政策支因此，在面對法規制約和技術、資金雙重壓力的情況下，漸進式發展路線在商用推進上交付體量和基數有相對優勢，而跨越式發展路線則有機會在L2級與L4級自動駕駛技術作為漸進式與跨越在當前干線物流的實際運營中，L2級自動駕合，在安全、效率和成本優化之間實現平衡。例如橫風等擾動因素，通過增強感知與車身穩定控制安全冗余，進一步提升行駛安全性與燃油效率。未在L4級自動駕駛技術方面，端到端+大模型卡自動駕駛技術的最終形態仍需行業的持續探索，此外，編隊技術的突破性進展正在重塑干線物流的運營邏輯。通過多車協同的群體智能架構，傳統離散化的單車運輸模式加速向“數字化車隊”資源共享、能耗聯動控制等維度形成復合增益。同時，智能貨運調度也在同步探索。通過整合貨運單、補能設施、自動駕駛重卡車輛狀態等數據，當前，L2級自動駕駛技術已在干線物流領域首先是技術和成本間的不平衡。相較于乘用高要求，尤其是在夜間行駛、雨霧天氣等場景下，臨諸多制約，難以在成本與技術之間實現平衡發其次是線控底盤技術的成熟度與成本問題。目第三，技術如何真正實現降本增效仍是一大難題。L2級自動駕駛系統的核心價值在于通過智最后，是數據閉環能力尚未形成。盡管當前行的數據仍存量級差距。受限于L2級自動駕駛卡車的量產規模，在實際應用中缺乏持續回流的數據，索可行路徑。其中，由河北太行創新研究院牽物流商用車隊列節能行駛技術研發項目中，提出了基于云控網聯L2級車輛的干線物流隊列節能駕駛卡作為自動駕駛商業化的重要生產工具，在技術層需要具備全冗余的硬件設計與故障檢測及最低風險狀態管理。在全冗余硬件設計方面，自動駕駛重卡須配備多套獨立且功能相同的關鍵硬件系統，融合，進行實時冗余校驗，提升感知和決策的可靠性。當前，自動駕駛重卡硬件成本高昂，現有車輛統，限制了規模化商業化推廣。而在技術到運營的層面，在實際應用中仍面臨諸多挑戰，特別是在處理匝道交匯、復雜路口等高危場景時，如何確保編隊行駛的安全性和穩定性成為關鍵難題。此外，面對施工區域、惡劣天氣等特殊場景帶來的感知挑戰，傳統傳感器的局限性使得自動駕駛系統在這些“CornerCase”場景中的應對能力受到制約。面對這一挑戰，車路云一體化技術路線或將提出可行解。通過與路側及云端的協同，車輛可突破自身傳感器的物理局限，獲取超視距的道路狀態與交通流信息，實現風險預判與分級響應。物流倉E物流倉例如，華為協同中國移動、卡爾動力、云控智駛編隊”的整體解決方案，該方案在復雜路口部署實時盲區感知系統，在風險點位設置超視距交通信號管控，并通過智能監管和遠程脫困機制確保編隊行駛安全，不僅為L4級自動駕駛的商業化落地提供技術保障，還可將關鍵路口的通行效率提升20%,在增強安全性的同時實現運營數據的價值積累。目前，該方案正在新疆G7高速探索落地實踐。車云融合路云融合小馬智行攜手招商公路、招商新智等道路運營管理企業，圍繞干線混行環境中的復雜場景與高時效性管理需求，在收費站的道路通道狀態超視距感知、通道排隊感知，匯入主路的超視距感知、遮擋補盲感知，施工區域的超視距施工事件感知、施工占道感知，團霧天氣的超視距氣象感知、能見度感知等場景，聯合探索車路云一體化的應用實踐。同時，小馬智行認為，車端數據的上報亦可賦能路端管理，如自動駕駛卡車可在第一時間將所感知到的事故位置、事故現場、拋灑物、弱勢交通參與者、靜止車等感知信息精準上報給云平臺，從而及時解決道路事故，并提醒后車避開風險區域，或提前減速讓行。該方案已在京津塘高速探索實踐，有效幫助自動駕駛卡車應對高速干線物流中的挑戰場景，為全無人駕駛運輸奠定堅實基礎。此外，由河北清華發展研究院牽頭，聯合清華大學、卡爾動力、星云互聯、博大交通等單位共同推進的京雄高速(河北段)自動駕駛測試示范項目，正在以“1拖2”自動駕駛重卡編隊測試為核心場景，積極探索技術可行性與運營實效。項目已在京雄高速(河北段)規劃建設雙向109公里的自動駕駛專用車道，并沿線部署智能感知與通信設施，實現對車輛動態信息的實時感知與交互，為自動駕駛干線物流與車路云一體化的融合應用提供了堅實基礎。32自動駕駛干物流商用報告蓄勢而為：商業成熟度四要素發展步伐加快33自動駕駛干線物流的商業化進程，本質上是一場圍繞“成本-效能”模型的攻堅戰。自動駕駛傳統卡車的全生命周期成本主要包括整車制造成本(硬件成本)和運營服務成本(維修保養、燃油費用、路橋通行等)。而隨著自動駕駛技術的引入，硬件成本硬件成本人力成本保險成本自動駕駛卡車全生命周期總圖11自動駕駛卡車全生命周期成本本-效能”平衡實現規模化商用，其新增成本應低市場現狀來看，普通重卡市場價格通常在30萬至其成本在50萬元以內。而對于L4級自動駕駛卡一套帶有完整的L4級自動駕駛系統重卡成本約在80萬元以內。盡管L2與L4級產品在成本水平上程，從而實現人力成本的節約；而L4級自動駕駛方案通過“1+N”無人化編隊并結合智能調度，進據行業觀察，目前車輛的保險費用可降低約20%。在運營服務成本中，自動駕駛技術的價值釋夠實現燃油經濟性提升約3%-10%。而L4級自動手段，可相應節省約10%能源消耗。維修保養成本可以進一步優化車輛能源成本，降低安全風險。 (外部交通環境)的深度融合，可實現車端的超視輛的行駛速度優化和道路選擇，從而優化能耗效率。同時，在社會成本層面，重卡的核心事故多出氣等，通過超視距環境感知、施工區域實時預警、團霧天氣低能見度提示等功能，有助于降低事故制造銷售至銷售至提供軟件增值服務當前，自動駕駛干線物流行業正處于運營模式創新與商業價值驗證的關鍵階段。在商業化探索進程中，自動駕駛公司作為這場變革的核心推動者，正通過不同的模式探索商業化路徑。從實踐來看，自動駕駛公司切入貨運物流，往往有不同的模式。當前自動駕駛公司在商業化探索的主流路徑。在該模式下，受限于重資產運營所帶來的資金壓力，自動駕駛公司選擇以技術供應商身份切入市場，通過與商用車主機廠協同實現產品聯合開發。這種輕資產運作模式有效降低了資本壓力，隨著規模化應用的推進，自動駕駛公司得以進一步拓展軟件增值服務，如能源管理、遠程診斷及OTA升級等，形成“技術輸出+數據服務”的復合型價值網絡。自持自動駕駛車隊自持自動駕駛車隊制造提供運力服務物流公司/場景方在商業化探索的路徑上，部分企業圍繞場景選擇實施運力服務。在此模式下，自動駕駛公司深度捆綁技術研發、車輛資產與運力服務，通過自建自動駕駛車隊構建垂直整合的運力網絡，打造從車輛調度到運營服務的全鏈條閉環。此模式的核心價值在于：通過自主掌控車輛調度、路徑規劃及運營服務體系，形成從技術研發到商業落地的完整閉環。以自營車隊為基礎，企業可進一步構建智能運力平臺，形成規模化運力網絡，并向物流公司提供按里程收費的自動駕駛卡車運輸及運營服務。實際上，以運力服務為切入點，后續回歸到車輛服務，是大多數公司的路線選擇。在此策略下，自動駕駛公司通過自營車隊，一方面向物流公司驗證自身的技術能力，并實現部分資金回流以進一步支持研發投入與技術升級；另一方面，基于實際運代，從而實現技術與服務的協同共贏，形成“技術迭代-服務升級”的增強回路。自動駕駛公司對“技術供應派”與“運力運營派”的戰略選擇，折射出企業對行業發展階段、技術成熟度及自身競爭優勢的深層判斷。現階段行業共識已逐漸清晰：通過自建或合作車隊開展實際運在自動駕駛干線物流的商業化進程中，行業參與者基于不同的戰略定位形成了差異化的價值實現運營驗證輸出”的商用化路徑，通過在實際運營場景中積累的海量數據持續驗證技術可靠性，并基于實證結果向產業鏈輸出定制化解決方案，其本質是構建以自動駕駛系統為核心的技術賦能平臺。相比之下，以智加科技等為代表的“運力運營派”,則著眼于更長期的產業變革趨勢。在L4級自動駕駛技術完全實現無人化運輸能力時，未來物流行業的核心價值將從車輛資產轉向運輸服務能力。在這種視角下，自動駕駛卡車將演變為標準化的運力載體，而基于智能調度算法的運輸服務能力將成為真正的競爭壁壘。這種商業邏輯與共享經濟平臺的演進路徑具有相似性，即通過構建數字化運力網絡實現對傳統運輸模式的升級重構。式，自動駕駛干線物流的商業模式中，客戶主要分為兩類：一類是物流公司，自動駕駛公司可向其提供車輛或運力服務，由物流公司再面向終端客戶開主方，這類終端客戶通常具備明確的運輸需求與應用場景，自動駕駛企業可直接與其合作，圍繞實際應用場景實現定制化技術落地與部署，推動場景與技術的深度融合。值得關注的是，在礦山、公路等特定場景中，行業終端客戶逐漸成為技術整合與商業模式創新的主導力量。基于車路云50人提出的“蝴蝶模型”場景方場景方自動駕駛公司主機廠增值服務運營商運輸服務需求投資聯合成立提供服務景方)正通過重塑增值服務運營體系，反向牽引自動駕駛企業與主機廠的產品整合，逐步構建起以產品成熟為核心的價值閉環，加速突破商業模式。例如，依托鄂爾多斯市煤炭資源豐富、運輸貨物量大等場景優勢，鄂爾多斯集團在推動礦區運輸智能化升級過程中，與卡爾動力開展深度合作，通過聯合打造新型自動駕駛物流公司、開展固定線路的L4級自動駕駛編隊運營與智能調度系統的開發，支撐L4級自動駕駛技術在真實環境中的規模化驗證。鄂爾多斯集團既作為卡爾動力的投資方，又作為終端客戶，通過與卡爾動力綁定實際運力需求，有效促成了技術、資金與市場之間的有效聯動，逐步打通場景方場景方自動駕駛公司車輛服務增值服務運營商運輸服務主機廠路云基礎設施建設方提升與此同時，伴隨著“右翼三角”加速成型，在一些場景中，我們看到路云投資方深度參與到商業落地中，并從兩個層面驅動商業閉環：一方面，通過投資組建自動駕駛卡車車隊，向場景方提供定制化運力服務；另一方面，通過投資道路基礎設施，打造更加智能化、便捷化的運輸環境，從而提升運輸效率與運營安全，進一步強化運力服務能力，形成正向反饋。以“酒泉至明水綠色數字專用公路”項目為該項目依托甘肅酒泉地區風光資源集中、地勢平坦，以及“疆煤東運”的大宗能源物流需求，由中國交通建設集團同時承擔道路投資建設方與車輛投資運營方的雙重角色，組建L4級氫能自動駕駛重卡車隊開展運力服務。項目直接服務于新疆與甘肅的終端客戶，通過為自動駕駛重卡提供固定線路、高頻次的大宗商品專用公路運輸場景，打通基礎設施與運力服務之間的關鍵鏈路，推動自動駕駛技術的商業化落地。三角”,即通過革新傳統干線物流的生產工具提高運數字保障體系，逐步推動現有物流體系生產關系的重構。展望未來，自動駕駛干線物流的商業模式演進將緊扣當前產業的核心痛點，在延續現有商業邏輯的基礎上不斷衍生，逐步拓展出兩條發展路徑：一是漸進式路徑，依托“左翼三角”驅動，通過提升傳統干線物流的運營效率、降低單位成本，在現有產業邏輯中實現增量價值；二是革命式路徑，以“右翼三角”為戰略指點，通過車-路-云的建設，支撐重構運輸網絡與服務邏輯，推動產業的深層變革和轉型升級。此外，金融機構的深度參與將進一步加速商業模式的創新與突破。當前，自動駕駛干線物流行業正處于從技術驗證向商業落地加速轉型的關鍵階段。由于行業具有重資產特性，規模化車隊需持續投入并實際參與運營，這對資金和資源配置提出了更高要求。為加快車隊部署并優化技術與運營的迭代效率，需要創新金融解決方案加以推動。業主方在深入理解和判斷行業未來發展路徑的基礎上，例如中關村科技租賃及其支持的中關村中諾基金提出了“產融結合”的合作模式。該模式將股權投資、融資租賃等金融工具以及合作運營等管理服務與行業內的技術方、場景方、運營方、付費方等進行有益結合，讓各方在風險可控的合作架構內更早、更快地獲得先進技術帶來的更優體驗及更佳收益，進一步推動自動駕駛干線物流行業的健康發展與商業化落地。在產品成熟度提升過程中，技術成本與商業模式需要實現內外雙重突破。對內層面，需構建涵蓋智能調度、安全監管、客戶服務及應急保障的完整運營體系，形成支撐商業化落地的核心基石；對外層面，則需突破傳統產品功能邊界，將發展重心轉向運營體系，從運營安全性和效率性，完善與路側基礎設施及周邊環境建立實時信息交互機制，打通從產品到運營的關鍵鏈路。這一發展過程將自然延伸至“右翼三角”,即與市場選擇及政策突破形成深度耦合，實現運營效率的系統性提升，推動技術能力向商業價值的持續釋放。6.2運營成熟度自動駕駛的核心在于通過先進的算法和系統實現對傳統“有人駕駛”的替代，其背后的商業邏輯是基于由此帶來的成本節約效應，從而驅動市場需求。從整體市場來看，貨運市場作為中國最大的單一運輸市場，其規模超過6萬億。其中，我國公路運輸的市場規模超過5萬億元，已成為世界第一大的公路運輸市場。在公路運輸中，干線物流運輸的市場規模占比78%,約合3.9萬億元，遠超同城物流和Robotaxi市場。如此龐大的市場規模為企業提供了充足的造血空間，吸引著自動駕駛公司、主機廠、物流平臺方等多方共同探索這片藍海。傳統干線物流行業面臨高成本、高風險等挑戰，運營模式的利潤空間受限。在此背景下，干線物流場景因其相對封閉的運行環境、固定線路特性及較低的交通復雜度，成為自動駕駛技術落地的理想切入點——自動駕駛技術通過減少人力成本、優化能源消耗、卡車編隊行駛等結合高效的調度系統，有望在未來十年內顯著提升裝載量和運行效率，從而賦能全社會物流成本的降低。◎減少人員成本◎優化能源消耗◎提升運輸效率◎增強行車安全看，當前干線物流市場呈現典型的金字塔型結構：市場頂端由順豐、京東、德邦等大型物流企業構◎高排放◎高成本◎高風險◎利潤空間受限當前物流市場呈現高度分散特征，散戶群體占據市場主體地位，滲透難度顯著。從市場構成來成，約占總體市場運力的25%;中下層則由中小型物流公司及個體運輸戶組成，合計占比高達75%,形成典型的“二八”市場格局。對于大型物流企業，普遍具備100輛以上的車隊規模，其核心訴求聚焦于通過技術手段實現規模化降本增效，具體體現在降低人車配比、提升能源利用效率及增強運輸安全等方面。當前，這類客戶對自動駕駛技術展現出較高的接受度，已開始批量采購L2級自動駕駛重卡。憑借穩定的運力需求和雄厚的資金實力，這類客戶成為當前L2級自動駕駛技術落地的主要推動力量。相較而言，占據市場主力的中小型物流公司及個體散戶雖然數量龐大，但其成本敏感度極高，加之其運力資源分散且運營穩定性不足，對新增投入持謹慎態度，這種市場特性客觀上形成了顯著的技術滲透壁壘。因此，當前物流運輸市場存在明顯的結構性特征：大型物流企業雖然對新技術接受度高，但市場容量有限；而占據主要市場運力的散戶群體則形成了較高的天然屏障。面對這一市場格局，車路云50人認為，對于大型物流企業客戶，可逐步深化L2級自動駕駛技術的規模化應用，通過實際運營數據驗證其經濟價值，以此培育市場信心；同時可選擇特定干線線路開展L4級自動駕駛技術的商業化試點，以運力服務為切入點，逐步實現高階自動駕駛技術的規模滲透。對于中小型物流公司及個體散全配置)降低技術準入門檻，同時把握技術成本持續下行的行業趨勢，逐步提升市場滲透率，雙管齊下推動自動駕駛技術在更廣泛市場范圍內的應用落地。在應對市場結構性挑戰的過程中，行業參與者逐漸形成共識：技術落地不僅需要分層突破策略，更需建立與場景深度耦合的價值錨點。基于這一認知，車路云50人通過對行業企業的深度研究，系統梳理出以下關鍵市場選擇標準。但但產品貨值和需求市場選擇標準框架路權和法規自動駕駛干線物流的核心應用場景集中在煤有運輸需求穩定、業務量龐大的特點，但由于產品貨值較低，對運輸成本的敏感度較高，因此對降本以煤炭運輸為例，每年運輸1000萬噸煤炭，若通過自動駕駛技術將單噸運輸成本降低10%-15%,則可節省約10億元人民幣的運輸成本。此外，論上可以提升每日行駛里程(據嬴徹科技測算，其L2級自動駕駛卡車可將運營里程提升10%-20%),于L2級自動駕駛卡車而言，性價比是關鍵的競爭點，即L2級自動駕駛技術帶來的性能提升、安全性增強以及節油效率優化。而對于L4級自動駕駛的固定路線，相比城市道路，其交通環境相對簡單且可預測，減少了復雜路況帶來的不確定性。固定路線還有助于積累大量行車數據，以此優化算法和■時效性要求較低：優先選擇時效性要求不路權獲取與法規體系的完善是自動駕駛干線物流商業化落地的制度性保障。當前，自動駕駛測試與示范政策按行政區劃分割，干線物流企業開展異，跨區域互認機制尚未建立，制約了干線物流網為簡化法規協調障礙，可優先選擇行政管轄權集中或已參與區域協同試點的省市。例如，鄂爾多閉場景和專用道路的路權審批權限相對集中，可有面對L2級與L4級自動駕駛技術路線的發展差異，頭部企業主要采取兩種典型路徑：一是聚焦長三角、珠三角、京津冀以及長江中游經濟圈等經濟活效應，支撐L2級技術由線到面的商業化演進；二是瞄準地廣人稀地區的剛需運輸場景，如內蒙古、推進L4級編隊自動駕駛技術的商業化應用，通過運力服務驗證高階自動駕駛技術的可靠性和經濟經過對行業的深度調研與分析，車路云50人認L2級與L4級自動駕駛技術路線在干線物流領域將呈現差異化發展態勢。具體而言，L2級自動駕駛 規模，二是特定場景下的路權開放政策支持力度。基于當前政策導向和基礎設施條件研判，西北地區憑借其獨特的市場環境與場景適配性，有望成為L4級自動駕駛卡車商業化的先行示范區。在此背例如，2020年2月，國家發改委、工信部等提出，到2025年，有條件自動駕駛的智能汽車達定環境下市場化應用。2021年7月，工業和信息化道路測試與示范應用管理規范(試行)》,明確商用載物試點和試行活動。2022年8月，交通運輸部就2023年11月，工業和信息化部、公安部、住知》(以下簡稱《通知》),部署開展智能網聯汽車