近年来，随着国家政策持续加码，车企巨头及初创公司纷纷布局，商用车自动驾驶进入了爆发周期。其中，港口、矿山等低速封闭场景已实现L4级自动驾驶技术的初步商用落地，干线物流、Robobus、末端无人配送等场景可规模化试运营，同城货运场景自动驾驶方案的雏形也已逐渐清晰……种种迹象表明，商用车自动驾驶的发展正在“全速推进”。

以“场景”为战 各路玩家探索落地先机

2018年，自动驾驶领域迎来资本狂欢，但事故频发和技术瓶颈等问题的显现，让资本市场开始谨慎考量这个充满想象力的赛道。随着城区内Robotaxi的商业化步伐放缓，不少资本纷纷转头加码商用车领域的自动驾驶技术。据不完全统计，今年1月以来，自动驾驶行业融资超700亿元，其中资金的应用方向更多集中在商用车领域。

在业内人士看来，商用车自动驾驶需求更为迫切。相较于乘用车，商用车存在更明显的痛点，包括司机短缺、老龄化程度严重，人力成本持续上涨、油耗成本高昂以及交通事故多发等，而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。因此，自动驾驶将在商用车领域率先落地早已成为业内共识。

在巨大市场空间和商业化落地前景可期的诱惑下，商用车领域逐渐云集了众多玩家。这其中，不仅涌现了以图森未来、智加科技、嬴彻科技、主线科技、宏景智驾为代表的自动驾驶解决方案提供商，还吸引了以一汽解放、上汽红岩、北汽福田为代表的传统商用车生产企业。同时，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。

从具体的进展来看，今年7月，嬴彻科技对外展示了两款分别与东风商用车、中国重汽联合开发的L3级别自动驾驶量产车型，两款车均搭载了“轩辕”系统，并预计于今年年底交付；一汽解放此前发布了与智加科技合作的量产自动驾驶重卡J7 L3级超级卡车，并于今年进行了驾驶辅助系统多车道行驶控制系统测试，顺利完成了关键参数指标和测试用例验证；智加科技与顺丰、鑫志鸿等合作伙伴在武汉等地开始高速干线物流SL4（监督式的L4级自动驾驶）自动驾驶重卡的试运营（仓到仓）；而图森未来等初创企业则推出了商用车L4级别自动驾驶软硬件系统。

此外，跨场景玩家也纷纷在商用车自动驾驶领域加码布局。其中，小马智行推出了L4级自动驾驶重卡软硬件系统，并获得广州第一张自动驾驶卡车测试牌照；百度与狮桥共同孵化的Deep Way品牌于近日发布了首款智能重卡星途1代，计划实现L3级自动驾驶在高速干线上的落地，并预计未来3～5年实现高速L4级自动驾驶；今年8月，上汽集团正式宣布成立商用车智能驾驶科创公司——上海友道智途科技公司，并将于年内发布全新L3级智能重卡，开展限定线路商业化运营。

从卡车自动驾驶应用场景来看，目前干线物流场景玩家较多，基本以L3级自动驾驶技术的落地运营为主；港口、矿山、物流园区场景中，以图森未来、沃尔沃、西井科技为代表的企业已推出L4级自动驾驶车型，并实现了初步的商用落地；末端配送场景中，L4级无人配送车辆正在走向合规、持证上岗的新阶段。今年5月，京东、美团和新石器3家企业获得了首批无人配送车辆编码；9月，济南发出第一张新能源物流配送无人车牌照；文远知行发布了中国首款L4级自动驾驶轻客Robovan，并通过与江铃汽车、中通快递开展战略合作，共同推进自动驾驶货车的商业化落地。以上种种动作，给自动驾驶技术在物流场景中的应用带来了不少想象空间。

进入2021年，自动驾驶的“下半场”激战正式开启，各路玩家试图在不同场景中探索出商业化应用之路。对此，新能源及智能网联汽车独立研究员曹广平认为，就细分应用场景来看，港口等低速封闭的特殊领域能够率先实现商业化落地；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。而末端无人配送场景中，校园等特殊区域已有相关无人驾驶配送车辆的应用，1～2年内将迎来规模化试运营的爆发期。

商用自动驾驶潜在市场空间达数万亿

高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。

L3 级别自动驾驶条件下，特定场景下的自动驾驶不需要司机，或者司机担任的是车辆管理者 的角色，能够一人管理多辆车。

L4 级别以上则接近完全无人化，可以有效解决司机短缺与人力成本上升的难题。同时，高级别自动驾驶下，车辆的操作更加稳定可靠，不会疲劳驾驶，安全性比司机驾驶更高。

自动驾驶潜在市场空间超过数万亿，城市开放场景空间最大。

目前可供自动驾驶产品落地的场景主要可大致分为 1）城市开放场景；2）高速场景；3）封闭场景。

其中城市场景、包括了 Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；高速场景即干线运输；封闭、场景主要包括了港口、矿区。

我们测算 Robotaxi 的潜在市场空间约 3.2 万亿（以 2040 远期空间计算），其他商用车辆自动驾驶合计市场空间约 3 万亿，其中城市专用车市场自动驾驶空间约 1.9 万亿（环卫、城配、最后一公里），高速场景约 9000 亿，封闭场景约 1000 亿。下面对各个场景自动驾驶空间进行展开测算：

Robotaxi 自动驾驶：根据麦肯锡《致胜汽车行业下半场》预测，2030/2040 年，中国用于出行服务的自动驾驶汽车形式里程数有望达到 0.3/1.6 万亿公里/年。若假设其单价为 2 元/公里，则其 2030/2040 对应市场空间约 0.6/3.2 万亿元。

城配物流场景：城配场景主要针对城市内、城郊之间、乡镇内、村镇之间的较短距离的运输，运输半径通常在50公里以内。

轻型货车是城配运输的主要车型。

2020年我国轻型货车保有量约2093万辆，假设司机的人均薪酬为2020年我国城镇私营单位交通运输业人员的平均薪酬5.7万元/年，则对应的自动驾驶潜在市场规模约1.2万亿元。

环卫场景：开放场景下的市政类环卫服务行业的终端客户为政府，根据《中国城乡建设统计年鉴》，2020年城市、县城、乡镇环卫服务市场合计约2049亿元。

近三年环卫服务行业市场增速约为4-5%，随着我国城镇化的发展，行业规模有望进一步提升，环境司南预计2030年环卫清扫保洁市场规模将达到3151亿元。

同时，全国半封闭场景下的园区包含了学校、小区、景区、园区及购物中心88万座，若假设平均每个园区需要十名清洁工人，约每年36万元清扫保洁费用，则对应的市场规模约为3168亿元。综上，全国环卫清扫保洁市场规模合计约为6319亿元。

最后一公里：根据国家统计局数据，2020年全国即时物流行业订单总量约228.4亿单，对应市场规模约1700亿元。考虑到末端配送场景相对复杂，且目前无法上楼配送，若假设其中一半的市场可以采用自动驾驶，则对应市场规模约850亿元。

高速场景：高速场景主要针对重型卡车运输的干线物流应用，根据国家统计局数据，2020年全国重型卡车保有量为841万辆。

我们根据产业链调研估算约65%的重卡应用于物流运输领域。若假设重卡平均配备1.5名司机，司机年薪12万元，则自动驾驶对应的潜在市场规模约9000亿元。

港口场景：根据中国港口网数据，截止2019年，在我国100万TEU吞吐量以上的集装箱码头，共配置了6000-8000辆内集卡，拥有约1.5 万-2.5万名内集卡司机。目前，中国港口内集卡司机成本（含工资和社保）平均每年约15万-20万元。依此测算，港口自动驾驶对应的潜在空间约为50亿元。

矿区场景：根据辰韬资本测算，通过计算煤炭与铁矿开采量、露天开采占比、平均剥采比、土方运输成本，可得到我国煤炭土方剥离无人驾驶运输市场规模约450亿元，铁矿土方剥离运输市场规模约150亿元。叠加砂石骨料运输市场，矿区自动驾驶空间有望超过1000亿元。

城市专用车场景：市场空间大，拓展能力强

环卫场景分为商业保洁和市政环卫保洁。商业保洁是指为生活小区、教育院校、写字楼、商场、酒店、餐饮等公共商业场所提供包括清洁工具、产品和服务等产业的服务业务，商业保洁施工区域小，且要求个性化定制、精细化工作，自动驾驶的应用程度小。

市政环卫保洁面向公开城市场景，涉及主干道、辅道以及人行道的清扫保洁，均符合自动驾驶城市应用场景，其中环卫机械化已经在主干道全面普及，但是辅道、人行道的环卫作业机械化率很低，主要以人工作业为主，存在以下行业痛点：

1、安全事故频发。

由于市政环卫工人多在开放道路进行作业，危险系数相对较高，我国每年遭遇交通事故的环卫工人有数百人。哈尔滨是中国首个颁布《城市环卫作业人员安全部保障条例》的城市。

根据2017年4月17日东北网的报道，2015年《条例》实施以来，哈尔滨环卫工人中，共发生147起交通事故、死亡31人，相对《条例》颁布前呈现下降趋势，但事故率仍然较高。

2、工作时间长、工作环境恶劣。

环卫工人的平均日工作市场约为9-13小时，早班通常在凌晨3-6点开始。在劳动密集、报酬低迷的情况下，多数工人每日完成1.5个班次，极少休假。环卫工人的一线工作岗位造成其工作环境差，严寒、酷暑等极端天气、化工厂等污染区都是环卫工人无法避免的恶劣工作环境。

其直接结果即为环卫工人老龄化严重，用工缺口大。

盈峰环境2018年年报数据显示，人员结构老龄化问题在环卫服务行业较为突出。其中50-60岁环卫从业人员比例达到43%，60岁以上人员比例达到22%，青年从业者缺口过大。

住建部数据显示，现阶段我国环卫工人规模约为200-400万人，根据劳动定额标准测算，全国市政类清扫保洁对环卫工的需求约为1200万人，理论缺口约为800万人左右。

环卫机械化虽然已经在城市主干道中普及，但城市全场景环卫机械化依然会带来环卫司机安全驾驶和司机用工荒问题。

安全驾驶指环卫司机需要同时负责车辆驾驶和上装操作，一方面负责路面安全，并控制车辆沿边行驶作业；另一方面，控制环卫车扫盘升降和角度，吸盘风机风速等。在此条件下，司机需要精力高度集中，容易疲劳驾驶，有一定安全隐患。司机用工荒问题指，要实现我国城市道路全场景 100%机械化率，或需要新增投放超过100万台环卫车，新增环卫司机约200 万。而要想从物流、出行等众多领域吸引足够的司机加入薪资相对低、工作强度较高的环卫行业是较为困难的。

在环卫行业面临上述难点、痛点的情况下，机械化与无人化相结合的自动驾驶环卫应用能够较好的缓解行业用工荒问题，并保障作业安全性。

自动驾驶在环卫行业目前主要应用在道路清扫保洁和垃圾清运两大环节。将 L4 级别自动驾驶技术搭载到环卫车辆上，基于其强大的感知和计算能力，开发智能化的清扫和清运功能，实现道路清扫保洁和垃圾清运无人化；环卫服务的自动驾驶结合智能化清扫、提升清扫效率，同时精简环卫工人数量、解决工人短缺问题并降低人员招聘管理成本。

最终实现环卫企业运营成本结构性降低。

环卫场景对自动驾驶技术的要求并不低。

由于城市场景的动态性，环卫车处理的复杂度仍会相对较高。由于大量环卫车都是在辅道上面移动，而辅道及周边机动车道上有很多行为轨迹难以预测的机动车、非机动车和行人，这要求它必须能跟踪数量庞大的动态移动障碍物，并且还能够准确地预测每个轨迹。

所以这对自动驾驶环卫车搭载的传感系统和背后支撑的算力平台提出较高要求。

自动驾驶技术在环卫场景中落地具备较高可行性。

在市政环卫具体场景中，行驶路线重复固定，单车清扫保洁覆盖范围通常在10公里以内，长尾问题相对有限。这就决定了自动驾驶环卫车需要的路测规模较小，可以在目前已经开放的路段短时间内积累较多数据完善算法。

同时，由于自动驾驶环卫人机交互相对简单，不需要过分考虑车辆舒适度等问题，因此更适合自动驾驶落地。

自动驾驶有望显著降低环卫综合成本。

根据盈峰环境在2019年产品发布会上公布的自动驾驶环卫案例，公司在湖南省长沙市某居民区进行自动驾驶环卫投放试点。

该区域包含背街小巷、学校等多种作业场景，工况较为复杂。以往的纯人力作业方案需要65 名工人；但引入 8 辆智能小型环卫机器人装备后，将用工需求降低至15名环卫工人和 8 名配套安全员，实现年综合成本降低 38.8%。

在招工难、人工成本日渐上升的成本压力下，使用自动驾驶环卫补充和替代纯人力空间广阔。

综上所述，自动驾驶赋能环卫，能够有效解决环卫行业现存的痛点：

1）自动驾驶环卫车能够有效较少行业对人力的需求，节省人力成本；2）降低环卫作业中环卫工和环卫车引发的交通事故；3）减少高温、严寒等恶劣天气下作业带来的安全危害；4）提高作业效率，实现行业降本增效。此外，在疫情防控常态化下，自动驾驶环卫车可以实现无接触作业，提高疫情防控有效性。

商业化较为迅速，小型无人环卫车已经可以在限定区域合法运营。

目前部分城市规定，小型环卫车只需要在环卫局或其他环卫管理部门上环卫设备类牌照，就可以在非公开道路合法运营，不需要上机动车牌照。如上海市小型无人环卫车由市容环境卫生行业协会登记“电动机具”牌照并进行管理，可在环卫、绿化等作业区域内开展作业。相比于其他场景下自动驾驶车辆仅允许在特定测试路段行驶，小型无人环卫车的行驶范围更加广阔，目前全国已有上千台小型无人环卫车在封闭场景、非机动车道及人行道运营。

目前自动驾驶环卫参与者主要包括酷哇机器人、智行者、仙途智能等公司。

其中酷哇机器人、仙途智能主攻市政清扫保洁领域，环卫车辆产品通常在 1-18 吨不等；智行者主攻园区清扫保洁，其主要产品为 1 吨以下的清扫机器人。主流公司均已实现产品落地，并投放数百辆车辆进行提供无人环卫服务。

此外，无人驾驶科技公司也与传统环卫企业及环卫装备企业展开了积极的合作，如酷哇机器人与环卫龙头企业中联环境在 2018 年就达成了战略合作，并成立了合资公司，计划共同投入 10 亿元以开发环卫自动驾驶车辆；高仙机器人与徐工环境签署战略合作协议，环卫装备智能化升级和无人环卫运营创新。

城配场景：仓到仓的自动驾驶解决方案

物流运输渗透在生产、流通、消费的方方面面。我国社会物流效率正逐步提高，但与发达国家相比仍有较大差距。改善运输结构、提升互联网与技术运用水平、提高标准化水平和服务质量将成为物流行业重要的发展趋势。物流细分领域有：整车，城配，零担，快递，快运，同城即时配送等。

轻卡在货运物流中承担短途城际以及“最后 50 公里”的角色，是公路运输的毛细血管。城配场景下的痛点与其他包括干线物流、出行等领域痛点类似，行业高度分散、司机短缺、司机普遍年龄偏大、年轻人不愿意做、司机难管控、作业环境差、疲劳驾驶等因素导致了行业正逐渐变化，给自动驾驶技术替代城配司机提供了契机。

对于自动驾驶公司而言，城市范围内的“仓到仓”运输场景从技术层面与 Robotaxi 非常相似。但从整体的城市配送服务流程来说，自动驾驶在城市配送场景的应用类似环卫，两者都是在城市道路、公开场景、固定线路下行驶，技术类别比较相似。

对于自动驾驶公司而言，切入城配的商业模式是：

1）自动驾驶公司可与 OEM 合作定制自动驾驶轻卡，向包括不仅限于物流公司、第三方车队等出售或租赁自动驾驶整车，完成配送服务。

2）向轻卡主机厂提供自动驾驶解决方案。

3）选择城配封闭/半封闭场景实现自动驾驶，尤其是需要夜间运输的场景，在社区团购场景中，短途仓到仓的夜间转运，与仓储公司，社区团购公司共同开发自动驾驶场景；工厂厂区之间的转运，高频且路线固定，自动驾驶可以给工厂提供智慧物流升级，根据生产计划实时调度车辆，帮助工厂更高效的完成生产计划；冷链市场从城市仓、冻品批发市场到终端店铺的运送，路线固定可提前规划，运输时间相对固定，适合自动驾驶技术落地。

随着城市场景下的自动驾驶技术不断成熟，替代司机后可有效解决同城货运的招工难、司机管控难的问题，并推动配送场景下的运输成本降低。

自动驾驶的智能调度也能降低安全隐患，防止司机疲劳驾驶导致的不良后果，进一步推动物流行业的合规管理等。同时，借助 5G 以及 V2X 的先进技术，在后端的云平台上实现精准调配，让货物运输的时间更短，效率更高，体验更好。

目前在自动驾驶城配领域有布局的自动驾驶公司有文远知行、酷哇机器人、元戎启行等。产业链相关方还包括但不限于物流公司（如菜鸟网络）、运力平台（唯捷城配、货拉拉、驹马物流等）、相关车队及设备厂商（如福田、江铃、一汽解放、东风汽车、中国重汽等）等。

末端无人配送：最后一公里，实现末端闭环

人力成本上升，无人配送经济效益明显。

目前终端配送面临着日益严重的劳动力短缺问题以及随之而来人力成本的上升，而配送的需求仍在增长，出现了运力供给瓶颈。

根据亿欧智库的数据，若无人配送小车量产价格为 15 万元，使用寿命为 3.5 年，每年 20%的运维费用，则其每月综合成本约为 6071 元。

以此类推，不考虑人力成本上涨因素，当无人配送小车成本降至 8 万元，车人费用对比将达到 1:2，当车辆成本为 5 万元，单月综合成本仅仅为 2024 元。如果成本能够进一步降低，无人配送小车的经济性将十分明显。

国内玩家主要分为互联网巨头和新兴创业公司两大阵营。

互联网巨头如京东、美团、阿里等，他们拥有自带场景或是客源的优势，通过技术积累推动业务落地。新兴创业公司如新石器、毫末智行、行深智能、智行者、白犀牛等，主要以技术快速攻占市场，虽然不如互联网公司有自带场景的优势，但他们是线下玩家、第三方头部客户是天然的合作伙伴。

目前无人配送小车正在国内各地的各大场景中开展试运营。

京东物流在2015年进入无人配送领域，2019年 11 月发布最新一代 4.0 版本无人配送车并且在中国人民大学、清华大学等多个高校投入使用，2020年与江苏常熟市开展战略合作，致力于打造全球首个无人配送城。

美团无人配送车自2018年至今已经完成了北京多地落地测试运营，截至今年 4 月，无人车配送服务已覆盖 20 多个小区，完成 3.5 万订单，总行驶里程近 30 万公里，同时美团新一代无人配送车“魔袋 20”于 4 月落地。

2018年 8 月，新石器第一代车 SLV10 实现量产，具备自动驾驶能力，但限定在在封闭园区中行驶；2019年 6 月，二代车 SLV11落地，开始可以在半封闭和封闭环境中切换，进行商业化试运营；2020年 8 月，三代车 X3 实现量产。

城市专用车场景自动驾驶技术有望拓展至 Robotaxi

在城市开放场景中，Robotaxi 市场空间最为广阔，也最考验厂家 L4 高级别自动驾驶的技术水平，部分自动驾驶公司开始布局研发 Robotaxi 技术，并积极探索商业落地方案。

具有代表性的企业包括：Waymo、百度 Apollo、小马智行 Pony.ai、文远知行、酷哇机器 人、智行者、Momenta、AutoX 等。

Robotaxi 当前发展一定程度上遇到了政策瓶颈与测试里程瓶颈

政策瓶颈：截止 2020 年末，全国开放的自动驾驶测试的道路约为 3000 公里，且政府部门通常不会向技术成熟尚未的自动驾驶企业全面开放运营范围。对于自动驾驶公司而言，若自动驾驶产品在仅能在郊区、新城等区域小范围测试运营，则其数据积累的速度以及 Robotaxi 产品的商业价值都将受限。

测试里程瓶颈：要实现 Robotaxi 无人驾驶出租车的目标，其自动驾驶等必须在 L4 级 以上，在现有算法框架下，自动驾驶车辆需要保障真实测试里程需要达到 110 亿英里（约 180 亿公里）之后，才能超过人类驾驶的安全性。

由于 Corner case 的存在，目前部分行业专家认为达千亿公里级别的路测里程才能确保有充足的测试数据实现算法迭代。

目前即使是全球公共道路路测领先的 Waymo 公司，其测试里程也仅达到 3220 万公里（截至 2020 年初），与 110 亿英里的路测里程仍有较大的差距。

若通过增加车队数量的形式以满足行车数据的收集，所需的时间成本与资金十分庞大。科技企业需要约为 5 万台自动驾驶车队，运营至少 7 年之后才能达到 110 亿英里的实际路测里程（假设每天车每天测试里程约 200 公里）。以 2.44 元/公里的测试成本进行估算，则需要投入 440 亿元的成本以满足 180 亿公里的路测需求。

城市专用车场景自动驾驶与 Robotaxi 场景相似度高，有望将其数据、算法拓展至 Robotaxi。

市政环卫、城配场景等典型城市专用车场景自动驾驶与 Robotaxi 场景高度重叠，均为城市动态场景，且均需要面临相似的 Corner Case。

例如，自动驾驶环卫车虽然自身移动速度较低，但是由于其在复杂场景中作业，仍需要跟踪与预测周边高速行驶的车辆，且大量环卫车都是在辅道上移动，而辅道上有很多行为轨迹难以预测的非机动车和行人，这要求其必须能跟踪数量庞大的动态移动障碍物，并且需要准确地预测每个轨迹。

因此，落地速度相对较快的环卫自动驾驶与城配自动驾驶有望更早地收集真实路测数据，并 将其数据与算法迁移和拓展至 Robotaxi 领域。

商用城市场景自动驾驶将为发展 Robotaxi 提供自身造血能力。

Robotaxi 由于资金消耗大、研发周期长，受限于当前在道路开放、路权界定、权责划分等方面限制，产生稳定现金流的能力相对较弱。而商用城市场景自动驾驶则具有落地相对迅速、客户付费意愿强等优点，有望产生稳定的现金流，为自动驾驶企业提供自身造血能力，减轻其对外部持续融资的依赖。

商用车自动驾驶前景光明

资本涌入赛道，技术快速迭代，业内对于商用车自动驾驶的发展前景普遍看好。与此同时，国家多项政策密集出台，进一步助推了商用车自动驾驶的商业化进程。

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，国家相关部门发布的《新能源汽车产业发展规划（2021～2035年）》指出，2025年高度驾驶自动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。今年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。7月，工信部发布了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，努力为产业发展营造良好环境。

在国家层面展开战略布局的同时，地方政府也加大了自动驾驶技术发展应用的支持力度。记者了解到，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，并允许首批获得高速公路测试通知书的企业开展试点测试，且给予无人配送车上公开道路运营的路权。另外，上海、广州等城市也陆续开放了自动驾驶测试场景。

在2021世界智能网联汽车大会上，国家多部门相关负责人集体发声，将进一步支持智能网联汽车的创新发展，包括联合加快开放道路测试以及规模化示范应用等。工信部部长肖亚庆表示，我国智能网联汽车发展正从测试验证转向多场景示范应用的新阶段。在这一过程中，应加快规模化示范应用，以城市/区域为载体，深化“车-路-网-云”协同发展，扩大北斗导航、5G通信等技术和产品应用，不断完善政策法规，积极探索融合监管模式，通过准入管理、标准制定、安全监管、产品召回等方式，促进智能网联汽车加快创新、安全应用；加快关键技术创新，支持龙头企业和制造业创新中心，聚焦关键技术，开展联合攻关，推动整车平台、自动驾驶平台等研发及产业化。

“政府助力加之政策性文件相继出台，为自动驾驶商用车合规上路亮起了绿灯。可以预见，商用车自动驾驶商业化前景是无限光明的。”业内资深人士认为，无论是资本加持还是技术发展，亦或是产业政策，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性，2024年或将成为商用车高阶自动驾驶商业化落地的关键期。

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，近一二年会是自动驾驶重卡商业落地的元年。

文章来源： 远瞻智库，中国汽车报