摘要：在2024年国家五部委联合发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，并公布首批20个试点城市名单后，汽车智能驾驶迈入发展新阶段，商用车智能驾驶也迎来新机遇。正如某头部商用车主机厂智能驾驶事业部负责人所言：“现在行业讨论的不再是能不能实现，

在2024年国家五部委联合发布《关于开展智能网联汽车 “车路云一体化” 应用试点工作的通知》，并公布首批20个试点城市名单后，汽车智能驾驶迈入发展新阶段，商用车智能驾驶也迎来新机遇。正如某头部商用车主机厂智能驾驶事业部负责人所言：“现在行业讨论的不再是能不能实现，而是在哪类场景先实现规模化盈利”。

从当前落地进度看，港口、矿山、园区等封闭或半封闭场景已率先突破，成为商业化“先锋”；但作为万亿级市场核心的干线物流，却因政策、成本、生态协同等多重瓶颈，仍在“慢车道” 上探索。这种 “冷热不均” 的格局，正折射出商用车智能驾驶产业的真实发展图景。

封闭场景因环境可控、规则清晰、安全风险低，成为商用车智能驾驶落地的“第一站”。从政策到市场，多重因素推动这类场景快速形成规模化效应。

在矿山领域，政策驱动尤为明显。国家相关部门明确要求，到2026年全国煤矿智能化产能占比不低于60%，智能化工作面数量占比不低于30%，小型煤矿若未完成智能化改造将面临“关停并转”。这一政策倒逼下，矿山企业纷纷加速智能驾驶布局。卡尔动力携手陕汽重卡、中集车辆，斩获鄂尔多斯集团1000台智能网联重卡战略合作订单，在当地大宗货运场景实现常态化运营。伯镭科技、易控智驾等企业已在全国20余座矿山实现超1000台无人驾驶矿卡的规模化应用。

矿山场景的成功得益于几个关键因素：环境封闭、政策强驱动、安全诉求高、人力成本压力大。这些因素共同推动了矿山智能驾驶的快速商业化。

港口场景则依托“技术+运营” 双模式突破。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，在天津港、广州港等枢纽实现混行环境下的无人集卡作业；斯年智驾采用“代运营+技术销售” 模式，服务全国超20个港口，其无人集卡不仅将装卸效率大幅提升，还降低了保险成本——这源于智能驾驶系统减少了大量的人为操作失误。

园区、环卫等中低速场景同样进展迅速。在济南天桥至淄博的园区物流线路上，主线科技的L4级编队自动驾驶重卡已实现 “无安全员” 短途运输；深圳某智慧园区内，无人环卫车通过车路云一体化系统，实现垃圾清运全流程自动化，单车年均节省运营成本超8万元。这些场景的共性在于：环境封闭、速度可控（多为 20-40km/h）、任务重复，能快速完成 “技术验证 - 商业闭环”。

技术与成本的“平衡难题”是首要瓶颈。当前干线物流智能驾驶形成双轨并行：L2级重卡以 “降本增效” 为核心，成本控制在50万元以内，已实现千辆级前装量产，赢彻科技、智加科技等企业通过智能算法优化换挡逻辑，可降低部分油耗；L4级重卡则瞄准 “无人化”，需通过编队行驶、智能调度提升效率，但量产规模有限，难以通过规模效应摊薄成本。

政策与路权的“区域壁垒”同样制约发展。尽管京津冀、长三角已开展跨省高速测试，如小马智行、主线科技获京津塘高速跨省测试资质，但全国层面仍缺乏统一的上路管理机制：各地审批标准、流程差异大，跨区域路权互认尚未普及。例如，某企业要开展“济南-广州” 长途干线运输，需分别向山东、河南、湖北、广东四省申请测试资质，耗时长达3-6个月。此外，政策对 “无人化” 限制严格，《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》要求自动驾驶货车必须配备安全员，且禁止运输危险品，这让 “1+N” 无人编队的商业化价值大打折扣。

市场与运营的“散户难题”也不容忽视。干线物流市场大部分的运力掌握在中小散户手中，他们对新增成本敏感度极高——一台L2级智能重卡比传统重卡贵约10-15万元，散户用车的投资回报周期长，接受度低。而大型物流企业虽已批量采购L2级重卡，但中长途运输中，据运营数据分析，具备列队行驶条件的比例极低，传统“多趟快跑” 模式与智能调度的协同需求存在本质矛盾。

基础设施的“碎片化”进一步加剧困境。全国已建成延崇高速、杭绍甬高速等智慧高速示范项目，但这些路段分散不连续，难以支撑“北京-上海”“广州-成都” 等长途干线需求。以山东高速 “济南 - 潍坊” 智慧路段为例，虽实现隧道不降速、车路协同预警，但仅覆盖100余公里，无法衔接其他省份的普通高速，导致智能重卡在长途运输中 “时灵时不灵”。

“以前两个人跑‘上海-北京’，能轮流休息6-8小时；现在一个人盯着屏幕，全程不敢放松，比原来还累。” 一位有10年干线运输经验的司机坦言。这种 “减负变增负” 的现状，导致司机对智能驾驶普遍存在抵触情绪。而完全无人化（无安全员）是解决这一问题的关键，但行业预测，这需要较长时间的技术成熟与法规突破，短期内难以实现。

对主机厂而言，应优先聚焦封闭场景，通过与科技公司合作降低研发风险。例如，一汽解放联合智加科技、荣庆物流，交付100台前装量产自动驾驶重卡，在华东区域开展冷链运输试。

对技术公司而言，“车路云一体化” 是突破干线瓶颈的核心路径。华为与卡尔动力、云控智行合作的 “车路云+自动驾驶编队” 方案，在新疆G7高速部署路侧盲区感知系统、超视距交通信号管控，不仅将关键路口通行效率提升，还能降低复杂场景的感知成本。

对物流企业而言，应从“小规模试点” 起步，逐步验证价值。京东物流、中通快递等企业已采购400-500台智能重卡，在“仓库-分拨中心”中短途线路测试，积累运营数。

05结语
商用车智能驾驶的落地，从来不是“单点突破” 的故事，而是 “场景梯次推进、生态协同共赢” 的过程。如今，矿山的无人矿卡、港口的智能集卡、城市的无人环卫车，已证明智能驾驶的商业价值；而干线物流这一万亿级市场，虽仍面临成本、政策、运营的多重挑战，但随着 “车路云一体化” 试点的推进、跨区域路权的打通、成本曲线的优化，终将突破 “迷雾”。

对行业参与者而言，当下无需纠结“何时全面落地”，而应聚焦 “在哪类场景创造价值”—— 主机厂深耕封闭场景积累经验，科技公司突破车路云协同技术，政策端完善监管框架，物流企业探索运营模式。唯有各方形成合力，才能推动商用车智能驾驶从“局部验证” 走向 “全局商用”，真正重塑物流产业格局。

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来源：《专用汽车杂志》