CIC灼识咨询经理陆佥慧: 智能驾驶商用车各场景落地提速，万亿级赛道爆发在即

（原标题：CIC灼识咨询经理陆佥慧: 智能驾驶商用车各场景落地提速，万亿级赛道爆发在即）

9月20日，由上海报业集团｜蓝鲸财经主办、CIC灼识咨询协办、中国信息协会智慧物流分会为指导单位的【蓝鲸•新财智】“创新-未来”之【智能驾驶商用车——闷声干大事，万亿市场浮出水面】沙龙直播峰会上，CIC灼识咨询经理陆佥慧指出，油费、人力费用是中国公路货运的主要成本且优化空间较大，同时公路货运行业面临着人工成本上升、设备成本高、安全运营要求高的痛点，亟需借助智能驾驶技术解决。

陆佥慧表示，近年来，各个场景头部玩家的落地应用都开始提速。在智能驾驶商用车单位经济模型优于传统卡车的时候，会有一个大规模的商业化落地。

量产智能驾驶商用车整体处于发展过渡阶段

陆佥慧指出，目前，传统公路货运面临的痛点，包括人工成本上升、招工难，亟需科技手段进一步释放人工劳动力；设备使用成本高，传统重卡在使用频繁的情况下，每年仅能耗成本高达数十万至数百万元；安全运营要求高，操作难免出现安全事故，需要借助科技手段减少隐患。

“油费、人力费用是中国公路货运运输成本中优化空间最大的模块，预计智能驾驶技术的渗透将有望大幅降低整体物流成本，”陆佥慧说，商用车的智能发展是大势所趋，也是符合货运行业本身降本增效的大趋势的。

根据自动化程度，目前，自动驾驶可大致分为5个等级，其中，L4代表完全智能驾驶，能够实现驾驶全程无需驾驶员任何操作。

陆佥慧介绍国内量产级别的智能驾驶商用车，整体处于L2/L2+ 向 L3 发展的阶段。L2级别的车可以提供类似于辅助转向、刹车、加速，自动启停以及自适应巡航控制（ 车道偏离修正+ 自适应巡航 ）等功能。

L4级别的车由车辆完成驾驶操作。“但是目前在公开道路上，因为国内法规的限制和技术原因还不能大规模的落地。”陆佥慧说。

万亿级赛道提速落地

业界普遍认为，智能驾驶商用车是万亿级赛道，目前只是被掀开了冰山一角，海平面下市场究竟有多大？

陆佥慧指出，智能驾驶运输场景中，以干线货运为最主要市场，光是公路货运里的干线货运，加上同城货运的规模就已经超过了人民币七万亿元；此外，矿区运输、港口运输和最后一公里配送，他们的潜在市场都是数千亿级别的，可以说是一个几乎看不到天花板的非常庞大的市场。因此，也吸引了非常多的自动驾驶厂商来押注。

分类来看，陆佥慧指出，干线货运是指物流公司在不同城市的大型集散中心之间进行运输距离超过100公里的长距离运输。干线货运汽车时速一般为60-120公里/小时，且基本为重型卡车或半挂卡车，刹车距离普遍较长，需要更远的感知距离和更加准确的算法，对软硬件技术要求较高。

同城货运场景中，首先应用于路线相对固定的线路，路线基本是预先确定的，行人和其他事物干扰有限。

“不过，不管是干线货运还是同城货运，目前两者在商业模式上看还是较为相似的，主要就是智能车辆销售及智能车队运营两种商业模式，”陆佥慧说。

相对于以上两个场景，港口和矿区场景会更加强调整体厂区的智能化的改造。

陆佥慧介绍，矿区由于种类的不同，地理环境差异巨大，因此智能矿山解决方案需要根据矿山特点实地定制，同时作业车辆需要同其推土车、指挥车、运输带等设备进行协同作业，因此需要构建全覆盖车联网以及控制系统。

“矿山场景中，智能驾驶矿卡解决方案包括智能驾驶技术端改造与车队运营服务，同时由于矿区之间的差异性，解决方案以定制化服务为主，构建协同作业网络。”陆佥慧说。

“和矿山一样，港口场景同样需要强调对整个厂区的智能化改造。”陆佥慧指出，港口智能驾驶解决方案难点还包括作业精度要求厘米级，装卸集装箱的作业过程涉及多个大型机械的交互，所以集卡需具有厘米级别的对位精度才能使得吊具精准装卸。此外，还有信号干扰大以及极端天气影响等问题。

“可以看到，近年各个场景头部玩家的落地应用都开始提速。2020年到2021年左右，不管是城市道路，例如同城配送、最后一公里配送，还是高速场景中的一些干线，包括港口、矿山、机场等封闭或半封闭场景都开始有一些密集的小规模的商业化落地。” 陆佥慧说，我们也坚信，未来随着技术的进一步成熟，各个场景也将在不远的将来实现大规模商业化。

智能驾驶商用车什么时候可以大规模落地？陆佥慧表示，我们可以对智能驾驶商用车的成本和传统的卡车的成本去进行对比。我们认为，在智能驾驶商用车单位经济模型优于传统卡车的时候，会有一个大规模的商业化落地。