摘要：近年来，国内车企在智能驾驶领域投入巨大，从城市NOA（导航辅助驾驶）、高速领航辅助，到L4级Robotaxi，各大品牌争相抢占“自动驾驶”高地。然而，高昂的研发成本、复杂的城市路况、难以突破的L3-L4技术瓶颈，以及消费者对安全性的担忧，使得乘用车自动驾驶的商
近年来，国内车企在智能驾驶领域投入巨大，从城市NOA（导航辅助驾驶）、高速领航辅助，到L4级Robotaxi，各大品牌争相抢占“自动驾驶”高地。然而，高昂的研发成本、复杂的城市路况、难以突破的L3-L4技术瓶颈，以及消费者对安全性的担忧，使得乘用车自动驾驶的商业化进程举步维艰。
相比之下，长途货运物流车的自动驾驶商业化却悄然加速。滴滴自动驾驶货运KargoBot与陕汽重卡达成战略合作，首批100台L4级自动驾驶卡车已签订订单，预计2025年Q4交付；国内多个地区已开展自动驾驶卡车常态化测试，部分线路甚至实现跨省运营。
为什么自动驾驶最先落地的不是乘用车，而是货运物流车？国内车企的发力方向是否真的错了？
一、乘用车自动驾驶：技术瓶颈难突破，商业化遥遥无期
1. 城市路况复杂，极端场景难以应对
目前，国内车企的智能驾驶主要集中在高速NOA（如华为ADS、小鹏NGP、蔚来NOP），但真正考验技术的是城市道路——无保护左转、加塞车辆、行人横穿、非机动车混行、临时施工路障等场景，即使是特斯拉FSD、Waymo这样的行业顶尖玩家，也难以做到100%可靠。
案例1：问界M9、小米SU7在乡村道路测试中频频失误。在无标线、无秩序的乡村道路，AI难以精准识别占道货车、突然窜出的三轮车，甚至出现“朝绿化带左转”等荒谬操作。
案例2：东风纳米06辅助驾驶跑偏，官方承认模型训练偏差。即使是L2级辅助驾驶，仍会出现方向控制不稳定问题，更不用说更高级别的自动驾驶。
2. 政策与安全责任界定模糊
L3级自动驾驶（有条件自动驾驶）仍需驾驶员随时接管，一旦发生事故，责任归属仍存在争议。
国内法规尚未完全放开L4级乘用车商业化运营，而货运物流车由于行驶路线固定、场景相对可控，政策限制更少。
3. 消费者接受度低，商业化落地难
消费者对“自动驾驶”仍持谨慎态度，尤其是涉及人身安全时，更倾向于“人机共驾”而非完全放手。
高阶智驾功能（如城市NOA）仍依赖高精地图和大量算力，成本高昂，难以大规模普及。
二、货运物流车：自动驾驶的最佳落地场景
1. 场景相对简单，技术更容易突破
高速公路行驶占比高（>80%），路况相对规则（车道线清晰、无行人、无红绿灯）。
行驶路线固定，可提前规划路径，减少不确定性。
车队编队行驶（Platooning）可降低风阻，提高燃油效率。
2. 商业模式清晰，盈利路径明确
物流行业痛点明确：司机短缺、人力成本高、疲劳驾驶风险大。
中国货车司机缺口长期存在，年轻从业者减少，老龄化严重。
自动驾驶卡车可24小时不间断运输，大幅降低人力成本。
物流企业愿意为降本增效买单，而非C端消费者。
KargoBot已签订100台L4级自动驾驶卡车订单，预计2025年Q4交付。
嬴彻科技NOA已运营超1亿公里，主线科技累计运输里程超2000万公里。
3. 政策支持力度大，商业化进程更快
多地已开放自动驾驶卡车测试牌照（如北京、上海、深圳）。
跨省干线物流试点已启动（如京津塘高速自动驾驶货运试点）。
政策更倾向于“无人化货运”而非“无人化乘用车”，监管更宽松。
三、国内车企的误区：为何都在死磕乘用车自动驾驶？
1. 过度追求“技术炫技”，忽视商业落地
车企热衷于“城市NOA”“无图智驾”等概念营销，但实际体验仍不稳定（参考材料8）。
部分品牌甚至“期货式营销”（宣传的功能迟迟无法落地，参考材料9）。
2. 忽略货运物流的刚需市场
乘用车自动驾驶短期内难以盈利，而货运物流车可快速降本增效，商业模式清晰。
但国内车企（如蔚来、小鹏、理想）仍聚焦乘用车，仅有少数企业（如滴滴、嬴彻）布局货运。
3. 技术路线摇摆，缺乏长期专注
部分车企从激光雷达转向纯视觉，又因成本问题反复调整（参考材料12）。
而货运自动驾驶企业（如KargoBot）已聚焦混合编队模式，技术路径更稳定。
结论：自动驾驶的真正机会在货运，而非乘用车
国内车企的发力方向确实存在偏差——过度聚焦高风险的乘用车自动驾驶，而忽略了更易落地、更具商业价值的货运物流市场。
乘用车自动驾驶仍需5-10年才能真正成熟，而货运物流车L4级商业化已近在咫尺。
车企应调整战略，要么加大货运自动驾驶投入，要么与专业物流科技公司合作（如滴滴KargoBot、嬴彻科技）。
否则，当自动驾驶卡车率先普及，乘用车企业可能错失万亿级物流市场机遇。
自动驾驶的未来，或许不是“无人驾驶出租车”，而是“无人货运车队”。 谁能率先拿下这个市场，谁才是真正的赢家。
来源：许大福许歌