企业竞争图谱：2025年无人驾驶商用车 头豹词条报告系列

头豹分类/综合及概念/自动驾驶 企业竞争图谱：2025年无人驾驶商用车 头豹词条报告系列 尚美含·共创作者 2025-08-29未经平台授权，禁止转载 行业分类：综合及概念/自动驾驶 摘要无人驾驶商用车行业指搭载先进技术实现自主货物运输的车辆，涵盖多个商用领域。该行业技术密集，中国重汽等企业研发投入大，通过智能化创新提升产品竞争力。产业链下游应用场景丰富，包括矿区、港口、城市配送等。政策推动行业发展，如发布相关通知和行动计划。市场规模受传统商用车问题、政策支持与测试基建覆盖等因素驱动。未来，技术硬件成本降低、应用场景增多及全国性推广将推动行业进一步扩大。 行业定义 无人驾驶商用车是指搭载先进传感器、决策算法、执行控制系统，无需人类驾驶员实时操作，可自主完成货物运输、作业执行等商业用途的车辆，其核心是通过技术替代人类驾驶行为，实现安全、高效、低成本的商业化运营，区别于以载客为核心的无人驾驶乘用车，聚焦货运及专业作业场景。无人驾驶商用车行业涵盖在特定场景下实现自动化运输的商用车辆，例如干线物流、货运物流、港口、矿区、园区、环卫和末端配送等领域。 行业分类 无人驾驶商用车的分类可从技术等级、应用场景和车辆类型三个核心维度进行系统划分。 按技术等级分类 根据国际汽车工程师协会（SAEInternational）发布的J3016标准，无人驾驶商用车的技术等级分为L0至L5级。 L0（无自动化） 完全由人类驾驶员控制，无自动驾驶功能。 L1（驾驶员辅助） 系统辅助完成单一驾驶任务，例如自适应巡航，驾驶员需全程监控。 L2（部分自动化） 系统可同时控制横向和纵向运动（如车道保持+自适应巡航），但驾驶员需持续参与。 L3（有条件自动化） 在特定场景下（如高速公路拥堵），系统独立完成所有驾驶操作，驾驶员需在请求时接管。 4（高度自动化） 系统在限定区域（如封闭园区、特定高速路段）内完全自主驾驶，无需驾驶员干预。 L5（完全自动化） 系统在所有道路条件下自主驾驶，无场景限制。 按照应用场景分类 无人驾驶商用车按照应用场景分类可以细分为封闭/半封闭载物场景、干线物流场景、城市末端配送场景、公共交通场景以及工业与特种作业场景。 封闭/半封闭载物场景 此类场景因复杂度低、标准化程度高，优先实现商业化落地。其中包括港口运输、矿山作业以及物流园区。 干线物流场景 干线物流一般使用重卡，以高速公路为主，具有大批量、长距离、道路参与者相对简单的特点。其中安全和成本是干线物流中的两大难题。这类应用场景的无人商用车一般是配备L3及以上自动驾驶系统的卡车，能够在高速公路上实现自动跟车、变道超车、主动避让、自动调头等多项功能，不仅有效解决了安全隐患，还能替代一名安全员，降低用工成本，提升运输效率。 城市末端配送场景 末端配送因低速、高频特性成为商业化突破口。典型场景例如美团无人配送车在上海张江科学城的“最后一公里”配送。以及盒马鲜生无人配送车在深圳的社区生鲜配送。 公共交通场景 目前无人公交在北京亦庄的Robobus试点，覆盖公交专用道与普通道路，支持车路协同。以及文远知行在广州的无人出租车服务，已完成超百万公里测试。 工业与特种作业场景 目前无人驾驶商用车在环卫工作当中集成清扫、垃圾压缩功能。随着智慧环卫逐渐成为政府部门和环卫服务公司发展规划的一部分，环卫无人驾驶凭借其超过三千亿的潜在市场空间，以及低速运行和更小安全风险的技术优势，成为无人驾驶技术首先实现商业化应用的关键场景之一。与此同时在农业机械方面支持播种、收割等精准作业。 按照车辆类型分类 无人驾驶商用车按照车辆类型分类可以细分为重型商用车、中型商用车、轻型商用车以及专用车辆 重型商用车 重型商用车包括牵引卡车主要用于长途干线货物运输，需满足高载重（通常≥30吨）、长续航（≥800公里）及复杂路况适应性。其中还包括自卸卡车，主要具备自动卸货功能，用于矿山、建筑工地等封闭场景，需适应颠簸路面、高粉尘环境及精准装卸作业。 中型商用车 中型商用车主要用于城市配送与区域物流，需兼顾灵活性与载物能力。典型车型如京东无人货车。还包括配备独立制冷系统的冷藏车，主要用于冷链物流，满足多温区控制（-20℃至+15℃）与货物保鲜要求。典型车型如福田欧马可无人驾驶冷藏车。 轻型商用车 轻型商用车主要用于城市短途配送，能够满足低速（≤20km/h）与灵活通行要求。美团“小袋”无人配送车支持城市末端外卖、快递等配送。还有集成特定作业功能如清扫、巡逻等的多功能服务车，主要用于市政服务，满足精细化操作与环境适应性。 专用车辆 这类车辆包括机场摆渡车，主要用于航站楼间旅客接驳，满足封闭区域内的高精度定位与多车协同调度。除此之外，港口码头的集装箱转运使用的运输车还可以提高作业效率30%。 行业特征 无人驾驶商用车的行业特征包括技术密集且研发投入大、产业链下游应用场景丰富、市场政策驱动性明显。 技术密集且研发投入大1 无人驾驶商用车行业是一个技术密集型行业，涵盖了从环境感知到决策规划再到执行控制等多个前沿技术领域。激光雷达、摄像头、毫米波雷达等环境感知技术为车辆提供了精确的感知能力；高效的决策规划算法帮助车辆做出实时反应；而线控底盘则实现了精确的执行控制。中国重汽企业在这一领域的技术研发投入显著，2024年公司研发投入达31亿元，同比增长8%，研发强度继续保持行业领先水平，达到3%。通过智能化创新构筑产品核心竞争力，其全新一代重卡平台将配备国内首款智能域控电子电气架构，支持多项先进功能，体现了该行业在技术研发上的巨大投入和高强度的技术积累。 产业链下游应用场景丰富2 在矿区，无人驾驶矿车凭借精准路径规划和全天候作业能力，成为煤田等复杂环境下的核心运输力量，既提升效率又降低安全风险；港口场景中，山东日照港、湖北阳逻港等通过无人集卡实现集装箱转运的智能化升级，如友道智途的无人车队在台风天气下仍能稳定运营，单日作业效率提升30%以上；城市配送中，京东、美团的无人车实现“无接触配送”；冷链物流领域通过智能温控保障生鲜品质；市政服务领域，深圳“AI公交”已开通4条常态化线路，累计载客超4万人次，通过车路协同技术实现精准避障和动态车速调整。 市场政策驱动性明显3 无人驾驶商用车的发展受到政策的大力推动。2025年工业和信息化部、市场监管总局联合发布的《关于进一步加强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线升级管理的通知》，建立了统一管理框架，为商用车L4级智能重卡的规模化应用提供了有力的政策支持。2025年5月商务部等8部门联合印发《加快数智供应链发展专项行动计划》，明确提出推广无人驾驶商用车等智能设备，以降低物流成本、提升供应链效率。 发展历程 中国无人驾驶商用车行业主要经历了四个阶段：1980-2011年的技术萌芽期，由科研院所主导，主要聚焦于原型验证，虽然硬件成本高且适应场景有限，但奠定了感知算法和控制系统的基础；2012-2017年的示范启动期，封闭或半封闭场景的测试逐渐展开，政策上也开始给予一定支持，并进行地方性试点；2018-2023年的发展期，无人驾驶商用车在多个场景实现规模化应用，政策从试点转向标准制定，市场快速增长，但仍面临安全争议和路权割裂问题；2024年至今的高速发展期，目前，无人驾驶商用车行业进入了高速发展阶段，尤其是L4级别的无人驾驶技术在干线物流领域取得了显著突破。政策方面，跨区域协同与整合优化逐步推进，行业监管体系逐步健全，为行业的持续创新和发展提供了更加稳定的支持。 萌芽期1980-01-01~2011-01-01 1980年：国防科大、哈工大、沈阳自动化所联合研制遥控防核化侦察车，开启技术预研。1992年：国防科大推出中国首辆自主行驶无人车ATB-1（基于红旗轿车改造），时速21公里，采用工业摄像头和超声波传感器，尽管存在较高误识别率（如将旗杆识别为路灯），但为无人驾驶技术奠定了基础。2011年：红旗HQ3完成长沙至武汉286公里高速无人驾驶测试，人工干预率<1%，AEB系统反应速度比人类快1.2秒，标志着中国成为全球前三之一。 这一阶段为无人驾驶技术的感知算法和控制系统的基础打下了坚实框架，虽然在实际应用中面临硬件成本较高、场景适应性较差等问题，但依然为后续技术突破奠定了良好基础。尽管这些技术尚未实现大规模的商业化应用，但在研发和实验过程中，已经为行业提供了可借鉴的经验和数据。 启动期2012-01-01~2017-01-01 2015年：百度在北京五环进行自动驾驶测试，实现变道、超车等操作，成为国内自动驾驶领域的重要标杆。2016年：京东推出无人配送车并进行路测，展示无人配送技术的潜力。2017年：深圳建设了自动驾驶示范区，推动政策试点。2018年：北京开放了首条自动驾驶测试道路。 低速封闭场景的可行性得到了初步验证，推动了“技术+政策”双驱动模式的形成，政策的支持为技术的发展提供了有效的保障。然而，整体成本仍然较高，尤其是在对传统设备的改造方面，如单辆矿卡改造费用已超过百万，这对大规模普及造成了不小的阻碍。因此，整个行业开始进入商业化的初期阶段，许多公司和项目在摸索过程中逐步趋向成熟，但仍面临不少挑战。 发展期2018-01-01~2023-01-01 场景规模化加强：港口：西井科技的Q-Truck在上海洋山港投入使用，定位误差降低至≤2厘米，替代人工司机的工作。矿区：易控智驾的无人矿卡效率提升40%，油耗降低18%。末端配送：到2023年，无人配送车的成本已降至2万元以内（如菜鸟的GT-Lite），中通快递也部署了超过3000台无人配送车，覆盖百余城市。政策深化：2019年，武汉发放了全球首张自动驾驶商用牌照；长三角地区的自动驾驶测试互认协议签署。 随着时间的推移，商业模式逐渐得到了进一步优化和成熟。比如无人配送的订阅制等新型商业模式开始得以验证和推广，为行业开辟了新的盈利路径。然而，在这一过程中，仍然存在一些亟待解决的难题，如路权问题和安全争议问题。这些问题的解决对于行业的可持续发展至关重要，需要在技术创新的基础上进行深入的法律和政策研究。 高速发展期2024-01-01~至今 技术突破：2024年：百度的“萝卜快跑”无人驾驶技术实现80km/h速度跨越长江，点云精度提升，算力达到2000TOPS，增强了无人驾驶系统的可靠性与精度。2024年：小马智行的“1+N”无人卡车编队成功完成京津塘高速4.5万公里的跨省货运任务，燃油效率提升10%。政策升级：2025年：重庆出台专项政策，对达到一定销量的车型提供最高2000万元的补助。2024年：北京发布了卡车编队管理细则，推动了无人驾驶卡车编队的标准化。 目前，无人驾驶商用车行业已经进入了高速发展的阶段，市场需求和技术进步推动了行业加速前行。核心问题逐渐转向如何统一跨省法规、如何进行全无人安全验证，以及如何调整就业结构。在这一过程中，约3000万从事运输行业的人员将受到直接影响，而跨区域协同政策的出台将成为决定行业未来发展的关键因素。 产业链分析 无人驾驶商用车产业链的发展现状 中国无人驾驶商用车产业链上游包括芯片、雷达、操作系统、线控制动等核心零部件与系统技术供应商，主要作用是提供基础硬件和关键技术，支撑无人驾驶系统的功能实现与性能优化；中游涵盖无人驾驶商用车的生产商，其中包括传统与新型造车企业以及解决方案供应商，主要作用是负责车辆的设计、制造及系统集成；下游是港口、矿区等封闭场景以及干线物流、末端配送等应用场景，主要作用是提供无人驾驶商用车的实际应用场景，并推动无人驾驶商用车的普及与发展。 无人驾驶商用车行业产业链主要有以下核心研究观点： 上游核心零部件技术壁垒形成供应集中的风险。 在激光雷达与AI芯片等关键技术上游领域，头部企业在核心技术的专利积累上具有显著优势，通过专利壁垒维持着较高的技术溢价。同时，激光雷达与AI芯片的技术要求高、研发周期长且成本较大。仅少数拥有强大资金实力和研发能力的企业，才能在这一领