2023年，中国公路货运量达到403.4亿吨，占比达到72.4%，达到近五年来的最高水平。从公路货运市场整体来看，国内公路货运存在对成本高度敏感和整体低毛利的现状，使得行业整体经营压力较大，并且快递和零担市场虽然整体毛利率较高，但市场竞争压力较大。
从国内物流货运物流痛点来看，市场竞争激烈和经营成本高成为了中国物流企业所面临的较为突出的问题，其中，低行业集中度和高货运成本成为了物流货运行业的痛点，而自动驾驶技术不仅可以有效降低司机成本，也可以通过增加运营时长和科学化管理的方式提升物流运输的科学化管理。
基于上述背景，为了更深入地了解自动驾驶物流货运的发展背景、典型物流货运场景的自动驾驶技术落地现状、发展趋势等，亿欧智库撰写了《2024中国自动驾驶物流货运产业洞察研究报告》，针对自动驾驶物流货运进行深入地研究和分析，并与中国交通运输协会路空协同立体交通分会、中国交通协会大件物流与运输信息化专业委员会联合发布。
公路货运是中国主要的货运形式，2023年公路货运量达到403.4亿吨，占比达到72.4%，并达到近五年来的最高水平;公路货运凭借其灵活性、机动性以及相对较低的运输成本，成为了国内物流货运的首选运输方式。
从公路货运市场整体来看，国内公路货运存在对成本高度敏感和整体低毛利的现状，使得行业整体经营压力较大，并且快递和零担市场虽然整体毛利率较高，但市场竞争压力较大。
鉴于公路货运的市场规模和自动驾驶技术对行业经营效率的优化，本报告将围绕国内公路货运场景的现状和特点，讨论和分析自动驾驶技术在公路货运市场的发展现状和趋势。
2023年，市场竞争激烈和经营成本高成为了中国物流企业所面临的较为突出的问题，其中，低行业集中度和高货运成本成为了物流货运行业的痛点。
结合两大痛点，其背后原因主要两方面:一方面，同质化的产品服务导致物流企业降低了产品及服务的竞争力，并且货源不稳定，导致货运订单的恶性争抢;另一方面，参考美国市场，国内日益突出的人力成本和劳动力紧缺问题，将会进一步增加物流企业的货运成本。
对于物流运输而言，交通事故可能会导致较大的损失，所以安全对于物流货运来说是首要考虑因素，自动驾驶可以降低司机驾驶疲劳，减少司机因误操作而发生的交通事故。再者，物流货运产业具备较强的生产属性，对成本和时效的要求较高，自动驾驶技术不仅可以有效降低司机等人员成本，也可以通过增加运营时长和科学化管理的方式提升人员科学化管理。
自动驾驶物流货运产业由核心零部件供应商、各类自动驾驶物流货运解决方案商、传统及新势力商用车主机厂、物流场景方组成。
受益于自动驾驶货运产业的发展，核心零部件供应商从传感器、芯片，再到线控技术，已不再仅限于国际传统tier1，国产供应商发展较快，其产品可靠性和高性价比已得到了国内商用车主机厂和物流场景方等客户的高度认可。
按照驾驶速度和运输距离分类，中国自动驾驶物流货运场景可分为园区物流、城市配送、城际运输、干线物流四类，其中，园区物流和城市配送物流属于低速、中短距离运输，存在司机长时间驾驶、高燃油和司机成本等问题;城际运输和干线物流属于中高速、长距离运输，存在运输效率低，缺少科学化管理，司机招工难等问题。
在中短距离运输场景下，运输路线较为固定、车辆时速相对较低，对于无人车的自动驾驶技术落地难度相对较低;在长距离运输场景下，运输路线多为非固定路线，车辆时速相对较高，自动驾驶车辆在感知定位和规划控制方面都可能存在相对较高的难度，并且在路权的获取上也同样存在较高的难度。
城配场景仅提供从一个城市的A点到B点之间的短距离物流配送，大部分城配场景的商流属性大于物流属性，需要付出除货物运输外的其它服务(如装卸货、搬货上楼等)，会降低货运效率、提高综合运输成本，其中异地电商的快递运输具备标准化程度高、运输路线固定、货源集中度高等特点，并且无人车只需要负责送货到固定地点即可，较适合自动驾驶技术落地。
2023年，中国快递行业产品结构中，异地快递业务占比高达87.4%，大部分快递无法直接发至C端手中，需要在发至指定城市的配送中心后，才能再发往指定快递营业部，并且国内东部沿海地区的快递业务量占比也高达76.2%，具备非常高的无人化运输替代需求。
2.2.1快递市场下沉加速L4需求提升，路权的逐渐放开将有序推进自动驾驶规模化落地
从“快递下乡”到“快递进村”，近年来国家和政府部门通过出台多项利好政策，不断健全农村物流体系，快递业的发展潜能得到有效激发，推动乡村振兴战略稳步落实和实施。然而，在“快递进村”中货物运输过程最大的问题在于招工难和管理难，致使运输成本提高，自动驾驶技术将有效改变该困境。
为了让城配无人车能够获得与传统交通参与者同样的路权，无论从国家层面还是地方层面，相关政府正在制定相应政策和规划，并向自动驾驶企业发放L4城配无人车牌照，使其能够在满足合规的前提下，更好地完成测试和商业化运营。
2.2.1城配无人车回归生产工具属性，软硬分离的交付方式将有效缓解货主的现金流压力
随着城配无人车的应用规模不断扩大，其正在从Demo实验品向实用化转变，车辆将回归最根本的生产工具属性。由于城配无人车低速行驶的特性，技术的可延展性较强，未来将更多的关注于产品的成本下降，而模块化、标准化、简约化以及功能化的发展，将会有效降低无人车的成本。
从交付的购车方案来看，过往的软硬一体化方案并不符合城配物流货主的真正需求，一次性的高昂交付成本会形成一定的现金流压力，未来城配无人车产品更适合软硬一体的交付方式，不仅可以降低前期单车的一次性投入成本，每月的软件费用也远低于传统运输中的司机成本。
2.2.1九识智能聚焦城市级配送场景，打造低成本和高可靠的L4级无人车产品
L4级城配无人车若要实现较好的运营效果，不仅需要软件算法侧的投入，也需要硬件侧的研发投入。九识智能打造了从运营平台、云能力、自动驾驶、硬件多模块的全栈技术架构，并在车辆的感知定位、传感器的噪点过滤、复杂环境自适应等多方面加入了自己的独特设计，使得城配无人车能够覆盖更多的场景、路况以及天气环境。
基于全栈自动驾驶技术能力，九识智能已量产发布了多款无人车产品，可覆盖封闭园区及开放道路的快递快运、工业物流、专业市场等多个城市配送场景，并凭借其产品易管理、低成本、高安全性等优势，为物流客户实现直正的降本增效。
2.2.1多场景且灵活的合作模式，助力九识智能规模化运营和上下游高度协同的生态合作
九识智能聚焦于城市中心仓、配送转运至终端门店的B2B类运输场景，提供灵活的合作模式，包括整车销售、L4自动驾驶套件等，可满足从物流、零售、市政等不同场景客户的多样化需求。同时，九识智能具备闭环交付能力，能满足客户定制化需求，可提供高效、稳定的规模化交付。
当前，九识智能已经形成规模化运营，向100+的城市客户交付产品，在产品实际落地速度、运营数量、市场占有率等关键指标中处于绝对领先位置。2024年6月，九识智能发布了首套L4级城市低速全场景无人产品，当天销量5290台。此外，九识智能助力城配上下游产业链高度协同发展，当前其客户所在行业覆盖快递、商超、医药等10大类，并带领国内自动驾驶产业协同发展。目前，每台九识智能车车身覆盖五百余个零部件，40%为新兴自动驾驶零部件厂家，车身超95%的零部件实现了国产化。未来随着产业快速发展，公司有望在更多场景加速其商业化落地。
2.2.2 园区场景存在人力供需不平衡和管理不科学等问题，使得无人化需求不断提升
近五年中国园区市场规模增至2000亿元，国家级经开区数量也有了一定增长，但园区经济也面临的严重招工难问题，除了园区大部分都坐落于偏远郊区的因素外，人口净流出的西部和东北区域园区存在劳动力的供需不平衡。
以工厂园区为例，园区物流面临着物流效率低、运输管理不规范、运输环节风险高、物流信息不透明及云端数据分析能力不足的痛点，而自动驾驶技术可以有效解决招工难、运输效率低、作业安全度低等问题。随着园区货主在装卸、运输、配送、仓储等环节迫切追求向自动化、智能化、无人化转型升级，无人驾驶在园区物流领域的应用开始逐渐普及。
2.2.2 园区场景自动驾驶的商业化落地已至，软硬件高度定制化成为了其独特需求
2023年，部分自动驾驶企业开始商业化落地园区场景，该场景具备交通参与者较少、货源较稳定、不存在路权问题的特点。相比于传统的人力运输，自动驾驶车辆能够实现全天候的运输，提升园区内物流转运效率，并且可以完全替代人类司机。
园区场景整体市场潜力较大，但大部分园区自动驾驶项目对车辆数的需求较小，并且各个园区无人车项目会面对不同的道路运输环节、生产流程、运输物料类型等，所以园区物流自动驾驶的定制化要求会更高，自动驾驶企业需要在硬件和软件层面对无人车辆做出定制化调整。
2.2.2 依托丰富的产品线及可靠的车规级解决方案，挚途科技发力工厂物流场景
挚途科技坚持“一体两翼”的产品业务战略，夯实以智能软硬件技术为基础的底座，形成高可靠性的车规级整车方案，并且分别向高低速场景探索智慧物流运输方案，构建更懂物流场景的生态平台。
目前，挚途科技正在发力厂区物流场景，并已联手一汽物流，落地商品车倒运无人驾驶示范项目，该项目具备场景复杂度低、路权开放度高、经济效益高的优势，可实现L4级无人卡车的常态化运营。
2.3.1城际运输场景面临性能与成本的矛盾，预计电动化率提升将逐步推动智能化发展
城际运输存在电动化率较低和部分城区路段场景复杂度较高的问题，短期内城际运输自动驾驶不易落地，其原因在于:首先，以小车队和私人车主为主的城际运输，对智能化上车带来的成本上升会较为敏感;其次，存量市场的电动化率较低，燃油车体系不易智能化功能的迭代，大部分主要以后装市场的L2及以下功能为主。
中长期方面，中国电动卡车市场规模潜力较大，预计2030年将达到近200亿元，为2023年电动卡车市场规模的5倍。随着电动化的普及率和智能化技术的不断提升，相信未来城际运输的智能化功能搭载率也会逐步提升。
2.3.1城际运输后装市场主打高性价比方案，前装市场重点布局电动化产品与服务体系
在后装市场上，城际运输车辆主要会基于法规的要求，优先布局最基础的双预警(LDW+FCW)+自动紧急刹车(AEB)方案，以确保卡车能在极端工况下，保护司机和货物的安全。从传感器配置层面，除了市场主流的1V1R方案外，部分自动驾驶企业正在尝试用单摄像头智驾方案，从而达到更高的性价比方案。
在前装市场上，车辆的电动化转变是当前的主要趋势，但区别于传统的燃油卡车，电动卡车产品的商业生态是围绕“产品+服务”打造的一体化解决方案，更多的是需要为终端客户提供“省心、放心以及多挣钱”的产品。
国内干线物流自动驾驶玩家分为渐进式和跨越式两类，前者通过L2+自动驾驶功能，可在干线高速路段实现高级别的高速NOA功能;后者通过L4自动驾驶功能，在部分专线运输路段实现编队模式下的司机减员。从降本路径来看，渐进式路线无法在短期内实现全无人行驶的模式，而是通过降低油耗和减员(双驾变单驾)的方式来实现降本;跨越式路线在部分专线路段可获得路权，从而通过减少后车司机数量。
现阶段干线物流场景实现无人驾驶仍需要解决部分问题，包括算力不足、算法安全性、硬件可靠性、线控冗余度等。
2.3.2 渐进式路线和跨越式路线凭借其不同特点，将面对不同客户群体和产品需求
渐进式路线适合拥有稳定货源、运输距离较长的客户，通过高速NOA功能帮助B端和C端客户实现安全、省人、省力及省油的优势。在安全方面，自动驾驶系统通过更安全的AEB和安全监控等方式，实现整车的功能安全，尤其对于人机交互的预警提醒，确保能及时接管危机工况;在省人和省力方面，系统通过高速NOA实现双驾变单驾、减轻长时间驾驶压力;在省油方面，全局和局部的动态预测能更好地优化油耗。
跨越式路线更适合B端客户，并落地于专线路段的货物运输，大部分该场景坐落在偏远地区、车速可低于高速最低限速、路权的获取难度远低于干线卡车产品，关键在于算法能力，一方面感知算法需要在实现多模态前融合下，优化前向长距离和横向感知算法;另一方面，优化纵向和横向控制算法可以帮助无人卡车提高系统鲁棒性，并且控制算法的能力将会为整套自动驾驶系统兜底，使得无人卡车安全度大幅提升。
智加科技的产品规划正在稳步推进中，目前智加领航2.0系统可实现收费站到收费站的解决方案，涵盖匝道和高速公路等大部分干线物流运输场景;此外，智加科技将持续迭代重卡无人驾驶技术，逐步扩大无人卡车的ODD行驶场景，实现仓到仓的重卡无人驾驶方案。
凭借着更远的感知、更合理的规划、更精确的控制、更精准的定位、以及更迅速的技术迭代进化，智加科技已先后完成多项无人驾驶场景测试，其产品技术的可靠性得到了市场的验证。
2.3.2 以客户为先，智加科技向物流客户提供安全、省油、省力的自动驾驶重卡产品
以市场需求为主导，智加科技已与多家头部物流客户建立合作关系，并且其车辆运营区域已覆盖长三角、珠三角等国内主要经济圈;目前搭载智加领航2.0系统的江淮汽车K7+已先后交付于中通快运和安能物流，帮助客户真正实现安全、省油、省力的自动驾驶物流货运。
其中，在安全方面，除了主动安全相关的功能外，舱内也设计了驾驶员监控，确保了车辆内外的全方位安全保障;在省油方面，基于智加自研的FEM节油算法，车辆可实现最高10%节油;在省力方面，通过LCC车道居中控制+ACC自适应巡航控制，智加领航自动驾驶系统可以帮助驾驶员实现双手双脚减负，减少行车驾驶疲劳。
2.3.2 “技术+产品+运营”三位一体，挚途科技加速干线物流场景的商业化落地
在技术侧，基于四大平台和两大中心，挚途自研了鹰腾自动驾驶系统，可提供量产的车规级智驾方案、高可靠且安全的中间件，以及整车级的安全保障;在产品侧，挚途已量产多款智能重卡车辆，覆盖L2级以上的自动驾驶功能级别，提供安全、高效以及优质客户体验的智能车产品;在运营侧，挚途打造了高速干线物流智能运力平台，通过不断积累实际运营数据，从而持续优化自动驾驶系统和产品。
凭借“技术+产品+运营”三位一体的运营策略，挚途科技不断加速干线物流的商业化布局，为物流客户提供更安全、可靠的自动驾驶技术能力。
2.3.2 软硬件协同并进，小马智行自研安全且可靠的L4级卡车自动驾驶解决方案
小马智行的自动驾驶卡车业务(以下简称小马智卡)于2018年开始布局，截至2024年8月，小马智卡测试里程近650万公里，小马智卡物流商业运营里程超220万公里，货运总重近3200万吨公里，其商业化运营成功的背后，依靠的是小马智卡自研的L4级软硬一体的卡车自动驾驶技术方案。
在软件方面，小马智卡利用Robotaxi的技术和数据积累，从而解决了多个典型的卡车corner case场景;在硬件方面，不仅提供了全冗余的线控底盘，还提供了多重冗余的自动驾驶硬件，其中，小马智卡的传感器配置可实现超远距离感知和360°的感知视场角覆盖，有效提升对前方障碍物的提前响应速度和车身周围盲区的感知能力。
2.3.2小马智卡重点布局干线物流场景，打造“技术+车辆+场景”的黄金三角生态闭环
小马智卡以长途干线物流为重点落地场景，并拓展大宗商品专线运输和港口内/外倒短运输场景，形成了“1+2”的商业化应用场景落地;当前，小马智卡的自动驾驶卡车可覆盖多种复杂道路结构和恶劣天气环境，同时支持多项自动驾驶功能，可实现干线级无人化运输。
此外，通过三一和中国外运的深度合作，小马智卡塑造了“技术+车辆+场景”的黄金三角，打造出智慧物流生态闭环。其中，与三一的合作使得产品能够实现前装正向定义，量产符合车规标准的车辆;与中国外运的合作使得小马智卡能够获得更多有价值场景数据，从而反哺小马智卡的技术研发环节，持续优化其技术与产品。
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