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在无人驾驶落地过程中，不同于深受 C 端消费者关注的乘用车板块，商用车产品智能化打动的对象是以毫厘计算盈利状况的各类车主们，比如，干线物流、运输配送以及园区、环卫、港口等场景。
因而，商用车各层级无人驾驶渗透率均远低于乘用车。商用车成为无人驾驶应用落地的「深水区」，也是最后一块堡垒。
被外界忽视的是，商用车无人驾驶正在打破了近几年「冰封」状态，迎来一轮融资热潮。
去年 6 月至今以来，至少 8 家商用车无人驾驶玩家传出融资或 IPO 相关消息，其中以智能重卡最为亮眼。
比如：智能重卡领域的「造车派」的苇渡科技，背靠滴滴、有编队模式特色的卡尔动力，以及最新传出融资消息的商用车自动驾驶头部企业挚途科技等。
近期，挚途科技宣布已完成超亿元 B 轮融资首轮交割，投资方为安徽黄山国混创投基金。
据悉，该笔融资将用于建设汽车智能产品制造中心；对端到端大模型、智能驾驶安全技术等持续加大投入，让一汽解放智能车成为技术领先，安全放心的代名词；并进一步助力无人环卫场景规模化部署。
在商用车无人驾驶领域，抢跑的它们拥有诸多共性，比如涵盖 ADAS 和 ADS 等的多元产品体系，具备较强的技术积累，拥有落地场景方背后的支持，尤其加速在低速场景发力。
在资本「溢出」效应下，融资旋风从乘用车吹到了商用车，涉入无人驾驶技术应用的「深水区」。
率先热闹起来的，属于在产品商业化落地层面领跑者，更是代表了长期资金市场的风向标。
去年 6 月至今以来，至少 8 家包括智能重卡及其他细分板块的无人驾驶商用车玩家，在长期资金市场传出消息：
1 月，彭博社消息，嬴彻科技正在考虑，最早于今年在美国进行首次公开募股
去年 11 月 7 日，希迪智驾在港交所递交招股书，冲击「无人驾驶矿卡第一股」。
去年 10 月，智驾科技 MAXIEYE 获得国际汽车零部件企业安波福投资约 5.7 亿元。安波福持股 18%，成为其最大的投资人股东。MAXIEYE 在乘用车和商用车均有布局，更偏重商用车。
Pre-IPO 轮融资；另外，10 月，苇渡科技还获得来自首帆动力的 1000 万人民币战略投资。
去年 6 月底，零一汽车宣布完成 A 轮融资，本次融资由上海初速度、辰韬资本等联合完成，投资金额近亿元。
这一轮在长期资金市场活跃的无人驾驶商用车玩家，跑出了「百花齐放」的态势：有的瞄准电动化，有的继续猛攻 L4 级无人驾驶，还有的业务落地层面秉持「多条腿走路」。
比如，获得融资数目最多的苇渡科技有造车野心，融资将支持其零排放重卡在中美欧等地的测试和量产交付，车辆出厂就拥有 L2 智能辅助驾驶功能；
卡尔动力的融资资金，将用于加速 L4 级无人驾驶编队技术的规模化应用及商业化落地；
挚途科技聚焦在商用车领域，在耕耘多年的干线物流场景之外，猛攻智能辅助驾驶、低速 L4、车路云一体化协同，并持续扩展具体场景应用，深入干线物流、环卫、工厂、港口、口岸等。
目前，挚途科技 L2+智能辅助驾驶的算力，在实现相同功能下，能够达到国内算力需求较低水平。
在这些各显奇招的活跃玩家里，还是能清楚看到商用车无人驾驶「殊途同归」的一面，那就是寻求商业化变现，而核心是「场景」。
实际上，更加看中这些手握场景方的无人驾驶解决方案供应商，正是当下长期资金市场风格趋向务实的标志。
卡尔动力组建了行业规模最大的 L4 级别无人驾驶车队，包含近 300 台卡车，获得了内蒙古自治区颁出的首张无人驾驶重卡测试牌照，与地方煤矿企业深度捆绑。
挚途科技是由一汽解放发起成立的无人驾驶公司，代表了一众牵手本土头部传统车企的新兴玩家。主机厂做自动驾驶的优势是产品落地有着落。
相关多个方面数据显示，2023 年中国无人驾驶商用车市场规模约为24 亿元，预计到 2030 年将增至7,788 亿元。
跑在前列的玩家们共同加速了无人驾驶商用车的落地进程。头部玩家正在顺势而为，切入商用车无人驾驶领域放量增长的板块。
工业与信息化部最新多个方面数据显示：2024 年具备 L2 级组合辅助驾驶功能的乘用车新车占比达到 57.3%。据预测，2025 年，中国乘用车 L2 级辅助驾驶及以上新车渗透率将达到 65%。
与此同时，而商用车板块智能化进程才刚刚叩开大规模量产的大门。那么，商用车无人驾驶有怎样的落地路径？
一般来说，无人驾驶商用车有中高速、长距离的高速场景（比如干线物流、城际运输），和低速、中短距离在限定区域的低速场景（城市配送、园区物流、环卫、港口等）。
在干线物流场景，一方面「车多、货少、利润薄」，存在高昂的经营成本；另一方面，实现无人驾驶仍然要解决部分问题，包括算力不足、算法安全性、硬件可靠性、线控冗余度等。因而，渐进式路线成为商用车无人驾驶商业化落地的主阵地。
亿欧智库在《2024 中国无人驾驶物流货运产业洞察研究报告》指出，目前，在干线物流场景的渐进式路线+智能辅助驾驶，可在干线高速路段实现高级别的高速 NOA 功能；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。
眼下，干线物流可变成本主要根据节油。智能重卡在驾驶过程中借助精确控制车辆速度、加速度，实现智能节油。
有测试多个方面数据显示，与传统重卡相比，智能重卡每公里可减少油耗 0.02 升。
挚途科技以基础驾驶辅助功能为主的智能辅助驾驶产品（ADAS），在 2024 年 4 月获得一汽解放定点上车，年供货量超 10 万套，智能辅助驾驶产品（ADAS）在重卡市场占有率达到 12%。
目前，挚途 2024 年商用车智能辅助驾驶解决方案市场占有率约占整个市场16.31%。
产品数量越大，则零件成本、研发成本都会降下来；与此同时，数据的量大幅度增长，最终推动产品的性能与性价比的提升。
为了验证、教育并打开智能车应用市场，跑通规模商业化落地，一些企业专注于促成技术、产品制造、运营端三者通力协同的有效路径。
其有助于解决物流行业的痛点，通过提升运输效率。而最终能够赋能物流端的是智能运力，即智能车辆。
挚途科技在国内率先提供高速智驾运力服务，车辆规模超百台，目前已形成独具特色的「技术+运力+系统+商业模式」智能物流解决方案。
目前，已经与韵达、中通、德坤、顺丰、极兔等头部快递快运公司合作，已打通华东-华南双向辅助驾驶运输，单程单驾最大里程超 1600+公里，累计运营 6000 万+公里。
比如，行车速度约 5～20 公里/小时，一般也不超过 40 公里/小时，因线路相对固定，而且基础设施更为完备、操作标准化程度高。
有观点认为，未来的无人驾驶或将主要围绕两个低速场景，即环卫和工厂物流，并以「智电一体」（智能驾驶和电动化）方式实现行业降本增效。
据辰韬资本《环卫无人驾驶赛道研究报告》显示，2025 年无人驾驶环卫车潜在市场价值将超 3000 亿。
挚途科技有三款无人零碳电动环卫车，涵盖了大中小型全平台的智慧环卫产品矩阵，可满足城市主干道、辅道及非机动车道、公园、厂区、园区等全方位多场景的清扫需求，是行业首个可提供大型无人环卫产品的服务商。
自苏州高铁新城商业化落地智慧环卫项目落地至今，挚途科技已累计运营了100 万公里。
2025 年，挚途科技续约苏州高铁新城智慧环卫项目，中标黄山市高新区无人环卫项目。
值得一提的是，研发无人驾驶的成本相比来说较高，尤其是大量的传感器、控制器的装载，在一些领域批量应用的推广仍然需要等待市场接受。而车路云一体化开辟了商业化落地的新路径。
借助车路云一体化，车路分配的不同传感器可协同运作，智能道路基础设施和车路之间的交互耦合，比单车智能的成本更低。
目前，挚途科技车路云一体化项目已经率先在苏州、长春等全国第一批车路云一体化应用试点城市落地，也是苏州市和常州市智能网联汽车「车路云一体化」应用试点的共建战略生态伙伴。
其中，苏州高铁新城无人环卫示范运营，借助车路协同与单车智能「双线」智驾方案，以及深层次地融合数字孪生平台、环卫运营业务、无人驾驶车辆和远程驾驶调度等模块，打造了无人环卫场景的新范例。
从智能辅助驾驶、低速 L4、车路云一体化协同领域切入，头部企业率先攻破场景难关，推动商业化量产落地加速。
无人驾驶经过这几年发展，成长曲线发生了比较大的变化，从 AI 技术驱动时代，到商业化落地时代，以产品化、工程化赋能为先导。
而打造商用车自动驾驶产品的重点是算法能力，一是感知，涉及对长距离和横向感知的算法优化；二是规控，纵向和横向控制算法，提升系统鲁棒性。
比如在环卫场景中，环卫车在单个园区所投入的车辆平均在 10 辆以下，但对场景定制化要求较高。
针对园区的路面状况、旁边的环境、运输环节，在算法上需要贴边高精度设计、树枝等障碍物识别。
挚途科技全栈自研的鹰腾无人驾驶系统，实现高精度识别的感知融合技术，能完成前向远距离 250 米目标感知技术开发；BEV 障碍物检测技术，能做到端到端输出目标障碍物的 3D 空间信息；打造符合商用车高速运行特征的决策规划解耦以及先纵后横决策规划优化算法，契合了高速公路驾驶特征。
同时，针对高速和低速的多场景，有必要进行了专门化设计。挚途科技推出的无人零碳电动环卫车，能够考虑交通路况、垃圾分布、优先级等因素，控制精度能够小于 5cm。
而且在算力方面提供了 500TOPS 的支持，目前，车辆已经面向车规量产。
商用车无人驾驶仍处于初级阶段，为大规模量产而摩拳擦掌。最终能够持续搏击风浪、中流击水，站在「行业领导地位」，一定靠的是无人驾驶技术优势的积累以及对行业趋势变迁的深刻洞察。
通过端到端无人驾驶技术，使用商用车实车采集的路况数据对多模态大语言模型进行训练，最终达到商用车在高速场景的 L4 级无人驾驶。
挚途科技全栈自研的基于鹰腾无人驾驶系统的 AI 算法平台，正向着端到端大模型和无图化演进，打造了针对商用车及特殊场景的专门算法和三层节油算法等。
对于商用车来说，自动驾驶不应该只用来仅仅解放双手，而是要来提高交通的效率。但如何开得更快、挨得更紧，这里面还差一个精准的控制，这需要车与路的完美协同。
车路云一体化的技术突破点大多分布在在解决信息通信即「车—路—云」之间通信网络的建设，以及和AI「算力、算法、数据」三大核心要素相关的问题。
挚途科技打造了一套车路云一体化系统，并构建了包括车端、路端、云控平台、感知融合算法库和 V2X 通信等在内的产品技术和服务矩阵。
这一系统凭借自主可控、全栈自研的软硬一体架构，已形成了车规级、低时延的通信协议栈，有轻量化、可动态适配的软件架构，具备低算力、多模态融合的感知算法等优势。
在无人环卫场景，挚途科技验证了时延与障碍物位置精度，发现 5G 时延平均为 160ms（200ms），基本满足低速场景需求，且车辆定位精度大部分情况下0.4m。
这一精准控制程度，为车路云一体化在无人环卫场景落地，提供了一项重要的技术指标参考。
在坚守安全作为商用车智能辅助驾驶的生命线的前提下，具备场景落地能力的它们，无论是推进高速场景的干线物流技术变革，还是先在低速场景「沿途下蛋」式发展，各种可能性的展现，最后一同推动了端到端无人驾驶或者车路云一体化的进步。
翻过一座接一座的高峰，从乘用车到商用车，无人驾驶一步步走向更广阔的未来。
等哪天不要方向盘接管了或不用方向盘了，智驾才算相对成熟。现在系统玩具车级别水平，没有多大实际应用意义
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