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姚凡旋 2025-05-14 军事 4061 人已围观

产业链协同助推商用无人驾驶落地_汽车-_热门汽车报价_长城网

Robotaxi即将量产⑯、无人货车加速进入L4级产品的落地阶段⑨、产业链上下游加强合作创新……在日前举办的第二十一届上海国际汽车工业展览会上⑱,记者看到商用领域的自动驾驶正在加速走向规模化落地⑪。

根据国标《汽车驾驶自动化分级》②,驾驶自动化被分为0-5级④,其中2级组合驾驶辅助⑥、3级有条件自动驾驶⑯、4级高度自动驾驶最受关注⑯,也就是通常所说的L2级⑰、L3级和L4级③,主要差别在于驾驶自动化的程度和责任划分⑬。

记者关注到③,近期多家相关企业纷纷展出了自家L4级的货运车辆和Robotaxi等商用领域产品⑮,并给出了明确的量产落地计划❸。 长得像一整个大型货柜的货车缓缓驶出❷,卡尔动力在上海车展期间展出了完全没有驾驶舱的L4级货车⑱,未来运输机器人KargoBot Space实物⑰,预计2027年实现量产⑤;小马智行多款L4级第七代Robotaxi亮相❸,企业宣布2025年实现量产⑭;广汽埃安与滴滴自动驾驶联合推出的前装量产L4高度自动驾驶车⑰,将于今年年底量产交付⑨,明年实现规模化运营⑤。Momenta宣布⑲,首批车端无人的Robotaxi预计在2025年底进入试运营⑲。“此次发布的未来运输机器人KargoBot Space⑫,取消了成本和重量占比较高的驾驶舱⑲,载货空间提升25%⑪,有效载重提升10%⑱。在商业化落地方面⑪,我们在部分路线的试运营车辆已经可以实现盈利⑲。预计在1-2年内①,货运自动驾驶将迎来规模化商业的转折点⑪,也就是单车可以实现盈利⑭,从而实现货运自动驾驶的规模化落地②。”卡尔动力CEO韦峻青对记者表示③。

小马智行联合创始人⑳、CEO彭军在接受记者采访时表示⑮,2025年是Robotaxi量产元年⑲,也是小马智行Robotaxi量产计划成果落地的一年①。“随着未来我们自有车队规模的持续扩大以及成本下降⑱,预计可以在2028年-2029年实现整个集团的盈亏平衡⑮,真正打通Robotaxi商业化闭环⑱。”

业内普遍认为⑰,商用领域的自动驾驶落地应用有着广阔的应用空间⑭。

东吴证券研报认为⑩,B端共享出行市场规模迅速扩张⑥,2026-2027年为Robotaxi销量爆发拐点▓。2030年Robotaxi市场规模有望达到2000亿元⑦,Robotaxi占B端共享出行比例有望提升至36%左右②。

通渠有道发布的《公路干线物流自动驾驶行业研究报告》也认为▓,从2025年开始⑳,全球范围内自动驾驶卡车将开始进入全无人化产品的规模验证阶段⑥。在不考虑虚拟司机订阅付费情况下⑳,2030年国内市场自动驾驶卡车系统前装与自动驾驶卡车运力服务市场总规模合计超4000亿元⑭。

韦峻青强调⑰,商用车自动驾驶的商业化落地需要解决的关键问题在于安全和成本❸。“目前来看⑩,政府对于货运的自动驾驶支持意愿较高⑮,我们近期刚刚获准在西北地区开展跨市L4级自动驾驶重卡编队测试⑭。但规模化的落地还需进一步验证其可靠性⑱。未来希望能够进一步放开对于货运自动驾驶的测试与试运行范围❸,加速技术落地应用⑦。”“目前来看⑪,Robotaxi的落地仍然需要法律法规的完善⑳、用户的体验提升⑨、成本的下降⑩,以及整个产业链的完备⑩。”彭军说⑨。

在商用领域自动驾驶快速发展的背后⑦,是产业链上下游的进一步深度合作⑬。

以激光雷达为例①,禾赛科技刚刚发布了面向L2到L4级别的激光雷达感知方案“千厘眼”⑱,为汽车驾驶自动化提供定制化解决方案▓。禾赛科技创始人及CEO李一帆表示❸,“真正的自动驾驶功能需要产业链上下的共同合作▓,我们也在积极和整条产业链的各个环节加强协同⑦,助推技术的进一步落地⑱。”

在解决方案上▓,产业链的协同同样有着重要的意义⑦。Momenta相关负责人表示⑱,Momenta采用的“一个飞轮⑯,两条腿”战略路径⑩,将以数据驱动加速智能辅助驾驶进阶⑪。“一方面是智能辅助驾驶能够输出源源不断的数据流⑧,另一方面自动驾驶Robotaxi能够反馈给量产产品技术流⑯,基于统一的传感器平台❸,两条腿相互协同⑫,形成高效打通①。”“Robotaxi量产是规模化落地和商业闭环的前提⑦,需要具备产品①、技术和运营三大核心能力⑫。而这三项能力⑧,都需要产业链的深度合作⑤。和上一代相比⑯,我们的自动驾驶套件总成本下降70%⑨,这背后不仅是自身技术的提升⑰,很大程度上也得益于产业链的完善⑱。”彭军表示⑧,“我们还需要和传感器⑰、件⑱、芯片等产业链各个环节紧密配合⑭,以协同和创新实现成本可控和质量提升②,从而满足量产的条件⑤。”

赛迪顾问股份有限公司汽车产业研究中心高级分析师姚垠国在接受记者采访时指出⑭, “我国相关产业链的持续进步和规模化生产④,降低了硬件与软件成本⑥,助推了自动驾驶技术的落地应用⑧。而自动驾驶技术的推广❸,也有助于推动汽车产业从传统制造业向智能制造和智能服务转型⑪,带动人工智能⑪、大数据①、通信⑳、芯片等相关产业的协同发展⑬,形成庞大的产业生态系统⑲。”

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