竞逐高阶自动驾驶 嬴彻科技、宏景智驾和挚途科技相继获融资

商用车自动驾驶产业已迎来量变到质变的关键节点。

近期，资本市场频繁向商用车自动驾驶赛道抛出橄榄枝，头部企业如嬴彻科技、主线科技、宏景智驾、挚途科技等相继完成了数亿元的新一轮融资。资本动作频频，再次证明商用车自动驾驶技术已受到市场越来越多的认可和关注。

在业内人士看来，自动驾驶已完成“从0到1”的验证，即证明技术从实验室到真实场景落地的可行性。其中，商用车自动驾驶的商业化路径更为明晰，港口、矿山等低速场景已实现L4级自动驾驶技术的初步商业化落地，干线物流、Robobus等场景的L3级自动驾驶技术可产生商用价值，末端无人配送也实现了常态化运营。进入2022年，商用车自动驾驶的下半场赛事开启，规模化商用落地已成为行业主旋律。

竞逐高阶自动驾驶　抢跑场景化落地

近年来，商用车自动驾驶赛道融资不断，据不完全统计，2021年，该行业融资金额高达65亿美元，同比暴增500%。2022年，商用车自动驾驶领域的吸金能力依然强势，自1月至今，已完成超过10笔融资，从数千万到数亿元不等。

除了在资本市场寻求资金支持，自动驾驶的新老玩家还纷纷加快在干线、矿山、港口、环卫、末端物流等场景的布局，以求探寻商业化落地的先机。这其中，不仅涌现了以图森未来、智加科技、小马智行、文远知行、蘑菇车联、主线科技、宏景智驾为代表的自动驾驶初创公司，以及百度、阿里、京东为代表的互联网巨头，还吸引了以一汽解放、上汽红岩、北汽福田、东风商用车、宇通客车为代表的传统商用车生产企业。此外，在自动驾驶风潮的带动下，以满帮、狮桥、G7、安能为代表的物流平台方，亦采取投资与合作的方式，积极推进商用车领域自动驾驶的落地。

从各家企业的发展动向来看，嬴彻科技除率先实现L3级自动驾驶卡车的量产，还于近日完成了L4级重卡无人驾驶路测;智加科技自研的基于L4级的PlusDrive自动驾驶系统已在中美两地实现批量交付。除此之外，智加科技还携手挚途科技，助力一汽解放打造自动驾驶J7超级卡车，并于2021年完成线下交付;图森未来于近期完成全球首次无人驾驶重卡在公开道路的全无人化测试;今年3月，主线科技携手北奔重汽成功研发内蒙古自治区首辆L4级无人驾驶集卡;上汽集团推出的5G+L4洋山港智能重卡，已在洋山港区特定场景下实现了L4级自动驾驶……

从各细分领域的发展现状来看，在低速封闭场景中，高阶自动驾驶已实现初步商业化落地，比如无人驾驶矿用卡车已在内蒙古自治区、河南、北京等地运营，L4级纯电动无人驾驶港口集装箱卡车在天津港、宁波舟山港实现商业化落地;Robobus的发展也如火如荼。其中，百度联手金龙客车打造的阿波龙自动驾驶客车先后在北京、广州、雄安、重庆、佛山等22个城市园区落地部署，累计服务超12万人次。文远知行和宇通客车联合开发的无人驾驶微循环小巴，已在广州、南京、郑州等地开展常态化测试;在干线物流领域中，由于运营场景相对开放，目前正从L3逐步向L4、L5级自动驾驶演进。

“商用车自动驾驶赛道持续火热，主要有两方面的原因：一是自动驾驶技术更容易在商用车领域实现落地应用;二是自动驾驶可以为商用车行业带来更为显著的经济效益。”某自动驾驶公司技术研发人员指出，商用车作为生产资料，其运营路线可被预期，更容易实现自动驾驶的落地。另外，相比乘用车，商用车行业存在明显的痛点，包括司机短缺、老龄化严重、人力成本持续上涨、油耗成本高昂以及交通事故多发等，高级别自动驾驶技术有助于物流运输降本增效，提升道路交通安全，所以商用车行业对自动驾驶技术有着更为迫切的刚性需求。

如今，商用车自动驾驶产业已形成万亿级的市场空间，各细分赛道也极具市场潜力。据辰韬资本预测，在干线物流领域中，按照700万辆卡车来计算，一年的运营费用就有约7万亿元;按照卡车司机人力成本来计算，也有将近2万亿元的市场空间。除此之外，矿山、港口、环卫、无人物流车等细分赛道，也有千亿元的市场潜力。

对于自动驾驶在不同细分市场的商业化应用前景，新能源及智能网联汽车独立研究员曹广平认为，港口、矿山等低速封闭场景预计今年能够批量应用;干线物流场景中，车辆的行驶速度虽快，但并没有非机动车参与，标志线及路牌也较为规范，有利于推进高阶自动驾驶技术的应用，但距离大规模推广仍有很长的路要走。而末端无人配送场景中，校园等特殊区域已有相关技术和车辆的应用，1～2年内将迎来规模化试运营的爆发期。

政策加码　商用车自动驾驶规模化应用提速

商用车自动驾驶规模化应用正在提速。无论是资本市场，还是自动驾驶新老玩家，对于商用车自动驾驶的前景都充满了期待。与此同时，国家层面也在顶层设计上不断加码，推动自动驾驶的发展应用。

2020年2月，国家11部门联合发布《智能汽车创新发展战略》，明确提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成;到2035年，中国标准智能汽车体系全面建成的目标。2020年11月，国务院办公厅印发的《新能源汽车产业发展规划(2021～2035年)》指出，2025年高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用，2035年高度自动驾驶实现规模化应用。同年年底，交通运输部出台《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》，明确提出鼓励相对封闭和末端物流配送领域开展自动驾驶示范应用，并在做好风险评估和可控的前提下，有限推广到公路货运、城市配送，打造安全、高效、智能的物流运输体系。2021年1月，工信部、公安部和交通运输部联合发布《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》，提出允许国内智能网联汽车开展高速公路测试与示范应用。同年7月，工信部发布《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，致力于为产业发展营造良好环境。

在2021世界智能网联汽车大会上，《智能网联汽车技术路线图2.0》正式发布，其中提出在货运车辆方面，2023年前后实现完全自动驾驶;客运车辆在2025年左右实现限定场景有条件的自动驾驶，包括快速公交、限定场景自动驾驶封闭区域的接驳等。

在国家层面开展战略布局的同时，地方政府也加大了自动驾驶技术推广应用的支持力度。截止到2021年底，我国已建设20余个智能网联示范区，开放3500多公里测试道路，同时积极在示范区进行监管试点，覆盖准入、数据安全、事故处理及技术标准的全链条。值得一提的是，为推进高速公路自动驾驶测试场景在政策先行区落地，北京地区开放了自动驾驶高速公路测试，且给予无人配送车辆在公开道路行驶的特权。

近些年，自动驾驶监管体系也在不断完善。去年3月，公安部发布《道路交通安全法(修订建议稿)》，首次在法律层面明确了具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试和通行的相关要求，以及违法和事故责任分担规定。此外，地方性法规《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》也明确了自动驾驶车辆违法和事故责任的认定原则，一直阻碍我国高阶自动驾驶商业化发展的法律法规坚冰，终于开始被逐步破开。

“政策的持续加码，极大地推动了自动驾驶商用车的发展应用。”物流行业资深专家孔震表示，无论是资本加持还是技术进阶，抑或是产业政策的赋能，都为商用车自动驾驶在特定条件下实现大规模商业化落地提供了可能。

对于商用车自动驾驶商业化前景，智加科技相关负责人表示，无人干线运输有望在2024～2025年实现落地。同时也有不少初创公司负责人认为，近一两年会是自动驾驶重卡商业落地的元年。

规模化应用仍需跨过几道坎

无论是从应用场景的复杂程度和技术难度，还是从自动驾驶细分领域的商业化进程来看，商用车自动驾驶一定是更有前景的。但目前该领域仍有不少难题待解，需逐一攻克技术、政策法规和商业模式三道难关。

核心技术是商用车自动驾驶落地的生命线。虽然业界普遍认为商用车自动驾驶的应用难度小于乘用车，但并不意味着它的技术难度比乘用车低。在苏州挚途科技有限公司副总裁张旭看来，由于商用车用户对于购车成本较为敏感，且运营地域较为复杂，使得商用车领域实现自动驾驶更为困难。

“以干线物流场景为例，虽然该赛道聚集了众多玩家，但目前干线物流领域的自动驾驶技术还无法达到上路标准。一方面，商用车载重大、惯性大、制动距离长，需要更远的感知距离和更全面的车身环境定位，才能保证行车安全。另一方面，商用车操作难度大，载荷情况不一，给自动驾驶算法模块带来更大挑战。其次，商用车实际运输场景极为复杂，在很大程度上影响自动驾驶的泛化能力和可靠性。”智加科技相关负责人表示，现阶段，商用车自动驾驶技术已取得明显进步，但依然有一些难啃的“硬骨头”需要尽快解决。另外，商用车想要具备可靠的自动驾驶能力，需要进行大量的道路测试，收集足够多的数据以提升软件和算法能力。但受制于种种因素，国内商用车企业多在港口、矿山等封闭环境进行自动驾驶卡车的测试，仅有少数企业开展了高速公路的编队测试。而鉴于封闭环境和道路实景存在差异，在封闭环境测试的数据不能直接用于各种路况，这也在一定程度上制约了自动驾驶商用车的推广应用。

在罗兰贝格全球高级合伙人、汽车行业中心负责人郑赟看来，法律法规的滞后，也限制了商用车自动驾驶技术的发展和应用。他认为，针对自动驾驶领域“创新超前、法规滞后”的现状，政府相关部门应加快完善相关法律法规，出台一套契合引领行业的指导方案，激发行业创新活力，这无疑是当务之急。

“我国自动驾驶已进入落地关键期，技术已并跑乃至领跑全球，但高等级自动驾驶汽车发展仍面临诸多难题，需要进一步突破与技术、产业发展不相适应的政策瓶颈，激发自动驾驶领域创新能力。”今年全国两会期间，全国政协委员、百度首席执行官李彦宏建议，加快《道路交通安全法》的修订和实施，从国家层面为加快自动驾驶汽车规模化商用、无人化奠定法律基础。另外，也有代表委员建议，完善自动驾驶机动车相关保险和事故赔偿的政策法规，合理制定可信汽车数据流通渠道，加强产业链数据安全监管，解决操作系统、芯片等“卡脖子”的问题。

对于自动驾驶企业来说，实现“从0到1”的突破相对容易，而“从1到N”则难度较大。除了实现商业化落地外，更重要的是真正实现批量化，从研发转向大规模量产的过程，十分考验企业对供应链和成本的把控。需要注意的是，目前大多数自动驾驶初创公司的现金流状况并不好，即便是全球自动驾驶第一股——图森未来至今仍处于亏损状态。整个产业链的降本问题，仍是制约产业规模化应用的重要因素。

专注场景　共建自动驾驶生态

业界普遍认为，由于自动驾驶涉及面较广，加之术业有专攻，注定自动驾驶汽车不是单个玩家可以玩转的，需要整个产业链进行协同。

此前，中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长付炳锋曾指出，智能网联汽车的发展绝对不是一个企业、一个行业，甚至一个国家能够完全做好的事情，它一定是多产业、多企业、多国家协同合作，最后才能把智能网联汽车推向市场，让消费者受益，让社会整体运营效率得到提升。

“在自动驾驶的赛道上，整车企业、自动驾驶方案解决商以及场景方纷纷为自己贴上了智能化标签，但可以肯定的是，仅凭一己之力，难以突破单车智能的技术瓶颈。目前来看，产业生态共建趋势已经显现。可以预见，未来谁能在技术达标的前提下，扩大‘朋友圈’，实现降本增效，谁就将有机会拿到主动权。而随着相关法律法规的逐步完善，以及自动驾驶企业相关技术的持续进步，产业链上游的逐步成熟以及下游厂商与场景方的密切合作，商用车自动驾驶落地速度势必会进一步加快。”孔震强调。

此外，自动驾驶最终的竞争是商业闭环的竞争，商用车自动驾驶不同场景的客户、渠道、供应链、运营模式等具有非常大的差异性，这些是影响商用车自动驾驶商业化运营的关键因素。因此，在商用车自动驾驶未来的军备竞赛中，注重产业链协同合作的同时，还要为场景用户提供相应的商用价值，这也是关键的制胜策略。(李亚楠)