商用车 VS 乘用车，谁才是智能驾驶「迦南地」？

在以往的交流中，很多业内人士都不约而同地向新智家提到“为什么不关注商用车？商用车辅助驾驶领域也有很多玩家。”甚至有企业高管断言，乘用车一定没有未来。

但也有业内人士认为，商用车只能生存，只有乘用车才能活得更好。

不难发现，近两年智能驾驶领域一个明显的趋势是，越来越多专注于RoboTaxi场景的公司开始将触角伸向干线物流、机场、物流园区等商用车赛道。

而商用车赛道上的智能驾驶员也取得了越来越多令人惊喜的新进展。与喧闹的RoboTaxi领域相比，一座略显低调却充满想象力的冰山正在崛起，为自动驾驶行业带来新的精彩。

如果参照传统汽车行业，当行业成熟后，既做乘用车又做商用车是产业链企业的自然选择。但在智能驾驶技术尚未完全成熟、试错成本较高的当下，企业选择专注商用车赛道，还是乘用车领域，还是走业务两条腿走路，确实是一个需要认真回答的问题。

那么玩家走哪条路能更快的去智能驾驶领域富饶的“迦南”学习甜奶蜜呢？在不同的道路上会遇到哪些挑战？

商用车与乘用车之争:一个伪命题？

首先，我们需要了解智能驾驶技术在商用车和乘用车领域所能发挥的作用。

一般来说，乘用车是为方便生活而设计的，用于运载人及其行李和/或偶尔运载物品，涵盖不超过9座的轿车、小型客车和轻型客车；

商用车主要是为企业盈利而设计的。它们用于运输大量人员或货物，包括所有货车和9座以上的公共汽车。

虽然智能驾驶技术在两者的底层技术上有部分共性，但由于具体场景不同，会呈现出明显不同的技术需求和商业模式。

2018-2021年Q1商用车和乘用车融资情况(上)

魔视智能联合创始人兼王向新智家介绍，智能驾驶技术在商用车领域形成量产主要有两个方向:

一个是L2级别内的双预警(行人预警和车道线预警)、AEB(自动刹车)、ACC(自适应巡航)、LKA(车道保持辅助)；另一个是出于安全考虑，在机舱内的DMS(驾驶员疲劳检测系统)。

乘用车领域主要从停车场景开始，包括APA(常规自动泊车)、HPA(记忆泊车)、AVP(自主泊车服务)，然后慢慢迭代到一个集停车和出行为一体的系统。

王表示，在智能驾驶技术的应用上，核心的传感与融合算法、量产的芯片平台、量产的系统要求基本相似，但乘用车的复杂程度和智能化要求会更高，这使得两者的量产起点和应用场景有很大不同。

这也是产业链上的玩家对商用车和乘用车的商业路线争论不休的原因。

半封闭的公园、景区、矿区、港口等场景具有环境相对固定、交通流量低、奇数运行设计域相对简单、不需要大量测试数据支持的特点。智能驾驶技术容易量产，场景规模化，但市场容量小，容易触及增长天花板。乘用车场景虽然面临技术、成本、法律法规等多重挑战，但市场空间巨大。

核心争议可能在于企业是应该抓住现在还是着眼未来。

然而，有些企业选择两条腿同时走路。智能驾驶技术的量产推广和前沿研发并不矛盾，只是不同企业在时序和资源倾斜上对两者有轻有重。

商用车:默默做大事？

商用车更像是低垂的果实。

商用车的自动驾驶应用场景主要包括干线物流、港口场景、物流园区、矿山场景、机场场景、码头配送、无人清扫七个领域。

其中干线物流和港口物流是两个主要场景。前者拥有万亿级市场体量，后者作为低速封闭场景，有望率先商业化。

港口和干线物流场景基本都用重卡车型。为有效降低驾驶事故率，交通部2020年11月发布的《道路运输条例(修订征求意见稿)》显示:

装载12吨以上货物的车辆需安装智能视频监控装置，政策有望在今年下半年落地。同时，面对货运行业人力成本上升，货车司机年龄差距趋势突出，岗位缺口大，货车运输服务公司也有非常强的驱动力去安装相关的辅助驾驶功能。

据东吴证券估算，从重卡五年运营成本结构来看，引入自动驾驶系统后，重卡五年总成本将降低23.4%，总成本节省近百万元，平均每年20万元。

吉姆联合创始人、首席运营官李磊透露，其商用车驾驶辅助业务具备造血能力，但目前的问题在于如何切入客户量产产品领域，通过技术降成本实现量产成本优势。

不同的场景有不同的机会，当然具体落地也会面临非常不同的定制需求。

据深蓝科技自动驾驶资深专家介绍，矿山场景车辆吨位大，惯性大。同时，由于路况崎岖，对车辆操控的响应要求也会更高；港口毗邻大海或河流，又被船只和集装箱遮挡，容易导致GPS信号不稳定。同时，提升设备必须对准以抓住和释放容器，因此要求集成定位和调节的精度更高。

再比如无人清扫场景，要求行驶速度不能太快，扫地机与路边的距离不能超过5 cm，对障碍物的识别和分类要求也更高；而高速干线上的自动驾驶货车质量大，刹车距离长，感应距离已经普遍提升到1000米左右。另外，由于厢式挂车不是刚体，车辆对控制模块的要求较高。

在巨大的市场空间和理想落地场景的诱惑下，商用车领域逐渐聚集了很多智能司机，包括轻资产战略，只提供技术解决方案，还要花大价钱，技术和车队双管齐下，技术运营两手抓；从另一个维度看，有的企业选择辅助驾驶技术的渐进式路线，有的坚持跨越式L4技术。

智能驾驶商用车七大场景，部分赛道选手

从具体进展来看，今年7月，绞盘科技展出了与东风商用车、中国重汽联合研发的两款全新自动驾驶量产重卡，宣称这两款产品将是全球最早量产的自动驾驶重卡，两款车均搭载了绞盘的全栈自研自动驾驶系统“绞盘轩辕”，计划于今年年底量产。

混车科技表示，其轩辕自动驾驶系统，从软件到传感器规格到线控底盘的要求，都是面向L4和无人驾驶的。

与途胜未来和马骁智行专注于L4自动驾驶解决方案不同，以智家科技为例，它选择在现有量产车和后期改装的基础上，为卡车自动驾驶提供多元化的解决方案。按照计划，智加科技与一汽解放联合研发的车辆规格高级自动驾驶卡车也将于2021年投放市场。

从场景端来看，目前终端配送场景的苏宁、JD.COM等平台都推出了L4无人配送车，并已投入运营。在机场场景，自动驾驶试运营已经在广州、海口、北京等机场展开，试图打造智能化机场；物流园区自动驾驶有菜鸟、苏宁、德邦的布局；港口场景已经在全国十多个港口实现。

一家有智能驾驶解决方案的公司告诉新智家，根据财务预测，其商用车解决方案项目在2022年可以实现上亿元的收入。

乘用车:赔钱赚吆喝？

但对于国内大部分专注于RoboTaxi领域的企业来说，似乎还远远谈不上盈利。

百度从2013年开始进入智能驾驶领域，直到2019年百度L4级量产自动驾驶乘用车下线，再到2021年5月Apollo RoboTaxi在北京试运营区充电实现商业收入，历时8年。

然而，这次与以往不同。随着行业的逐步发展，深蓝科技的自动驾驶专家告诉新智家，预计五年内自动驾驶套件会降到低点。

根据麦肯锡的预测，RoboTaxi的每公里成本正在下降。与传统的打车成本相比，RoboTaxi出行服务的成本将在2025年至2027年之间达到拐点。

也有业内人士表示，高线激光雷达传感器可以降到1000美元以内，自动驾驶计算平台的价格也在万元以下，成本基本可以接受。商用车可能3-5年后盈利，乘用车可能10-20年。

“自动驾驶套件的成本没有最低，只有更低，核心要素仍然是量产规模。”

AutoX创始人兼CEO肖告诉新智家，AutoX将通过自研、量产扩张和开源实现盈亏平衡点。

小认为，自研是降低成本的重要途径，成本会比非自研便宜。AutoX的目标不是靠卖硬件赚钱，而是通过RoboTaxi的服务创收。

除了量产和自研技术，AutoX也在考虑如何增加收入。“虽然RoboTaxi更贵，但它作为运营车辆的收入也更高。为了让AutoX RoboTaxi更有用，AutoX计划在技术上不断拓展自己的ODD(运营设计领域)。在天气、光线、时间、路况、区域面积等不同纬度拓展ODD，可以增加RoboTaxi单车的利润。”

在拐点到来之前，更可行的“曲线救国”方式是企业从L4的全栈技术降维，先和安全员一起做自动驾驶商用车的量产，大规模落地后再进行技术升级，从而扩大市场，提高盈利空间。

也有公司选择商旅兼乘的路线。例如，Waymo作为全球第一家开始RoboTaxi商业运营的公司，早在2018年3月就在亚特兰大完成了首次货运道路测试。2020年3月，Waymo正式推出“Waymo Via”，专注于提供多种形式的货物配送服务。

此后，Waymo与菲亚特克莱斯勒签署了独家合作协议，菲亚特克莱斯勒将为Waymo开发L1-L3自动驾驶轻型商用车，并将其应用于Waymo Via的自动驾驶配送服务。

文远智行在去年12月获得宇通集团的战略投资后，宣布将开发智能驾驶小巴、公交车和其他商业场景的应用。今年3月，文远智行还收购了专注于物流行业的智能驾驶公司沐月科技，引发了文远智行发展Robotruck业务的想象。

与文远智行相比，AutoX更早地推动了商用车业务的发展。

在2019年11月的高交会上，AutoX首次展示了其与东风汽车合作的东风华神电动卡车。拿下电动卡车后，AutoX与新能源物流车辆运营服务商Ground Rail合作，共同布局智能驾驶物流。

2021年3月，马骁智行还公布了旗下卡车事业部的名称——“马骁智卡”，英文命名为“PonyTron”。据之星副总裁兼卡车事业部负责人李介绍，“Tron”与中文“创”谐音，与卡车英语发音相似。

这标志着马骁智行在自动驾驶领域正式形成了“RoboTaxi)+自动驾驶商用车”的双轮驱动业务布局。

除了一个数字……以RoboTaxi为主要业务目标的智能驾驶公司r开设新场地，Waymo高管发生了变化，收购Cruise、Zoox和Lyft也说明RoboTaxi的业务环境发生了变化。

魔视智能联合创始人王强调，智能驾驶技术不应该被某些应用场景所限制。

文远智行还告诉新智家，其自动驾驶系统使用的传感器不受车型限制，硬件可以快速复用，驾驶算法设计在一个框架内，通用性强，可以应对复杂场景的压力。

目前，文远智行已在林肯MKZ、日产LEAF2、轩逸、东风沈峰E70、宇通微型客车三家厂商五款车型上成功搭载并测试了WNP自动驾驶平台。通用平台为自动驾驶系统的大规模生产提供了基础。

从90到100的路:还能怎么走？

一个行业共识是，目前智能驾驶技术已经面临一个产业爆发点，智能驾驶商用车进步很快，乘用车无人驾驶测试运营也在逐渐增多。

一个问题是，拥有RoboTaxi技术能力的公司也可以扩展到自动驾驶卡车轨道。那么，一开始只开发自动驾驶商用车技术的公司，也可以把业务拓展到RoboTaxi？

上述知情人士周伦方(化名)对新智家表示，很多人从技术角度更多的聚焦于商用车和乘用车的共性，但实际上自动驾驶的发展已经到了现阶段，技术研发已经是最后一个阶段了。维度。

在行业从技术研究阶段向产品落地阶段过渡的当下，企业无论进入什么市场，都不仅要考虑资金、政策、技术等维度，还要考虑产业链的协同和整合。

“你与主机厂的关系，你在产业链上下游的Tie1，你与设备商的关联度和议价能力，你对商业应用的思考和布局是否领先，都是评价企业赛道资源在乘用车和商用车上倾斜的重要因素。”周伦方说道。

乘用车和商用车领域的企业能否相互渗透，切入新的赛道，其底层逻辑在于各自技术的互通性和周围基础设施的效率。前者是技术点本身的差异(具体偏差)，后者是缩小技术点差异的效率(迭代效率)。在以往的交流中，很多业内人士都不约而同地向新智家提到“为什么不关注商用车？商用车辅助驾驶领域也有很多玩家。”甚至有企业高管断言，乘用车一定没有未来。

但也有业内人士认为，商用车只能生存，只有乘用车才能活得更好。

不难发现，近两年智能驾驶领域一个明显的趋势是，越来越多专注于RoboTaxi场景的公司开始将触角伸向干线物流、机场、物流园区等商用车赛道。

而商用车赛道上的智能驾驶员也取得了越来越多令人惊喜的新进展。与喧闹的RoboTaxi领域相比，一座略显低调却充满想象力的冰山正在崛起，为自动驾驶行业带来新的精彩。

如果参照传统汽车行业，当行业成熟后，既做乘用车又做商用车是产业链企业的自然选择。但在智能驾驶技术尚未完全成熟、试错成本较高的当下，企业选择专注商用车赛道，还是乘用车领域，还是走业务两条腿走路，确实是一个需要认真回答的问题。

那么玩家走哪条路能更快的去智能驾驶领域富饶的“迦南”学习甜奶蜜呢？在不同的道路上会遇到哪些挑战？

商用车与乘用车之争:一个伪命题？

首先，我们需要了解智能驾驶技术在商用车领域可以发挥的作用，以及……阿桑格汽车。

一般来说，乘用车是为方便生活而设计的，用于运载人及其行李和/或偶尔运载物品，涵盖不超过9座的轿车、小型客车和轻型客车；

商用车主要是为企业盈利而设计的。它们用于运输大量人员或货物，包括所有货车和9座以上的公共汽车。

虽然智能驾驶技术在两者的底层技术上有部分共性，但由于具体场景不同，会呈现出明显不同的技术需求和商业模式。

2018-2021年Q1商用车和乘用车融资情况(上)

魔视智能联合创始人兼王向新智家介绍，智能驾驶技术在商用车领域形成量产主要有两个方向:

一个是L2级别内的双预警(行人预警和车道线预警)、AEB(自动刹车)、ACC(自适应巡航)、LKA(车道保持辅助)；另一个是出于安全考虑，在机舱内的DMS(驾驶员疲劳检测系统)。

乘用车领域主要从停车场景开始，包括APA(常规自动泊车)、HPA(记忆泊车)、AVP(自主泊车服务)，然后慢慢迭代到一个集停车和出行为一体的系统。

王表示，在智能驾驶技术的应用上，核心的传感与融合算法、量产的芯片平台、量产的系统要求基本相似，但乘用车的复杂程度和智能化要求会更高，这使得两者的量产起点和应用场景有很大不同。

这也是产业链上的玩家对商用车和乘用车的商业路线争论不休的原因。

半封闭的公园、景区、矿区、港口等场景具有环境相对固定、交通流量低、奇数运行设计域相对简单、不需要大量测试数据支持的特点。智能驾驶技术容易量产，场景规模化，但市场容量小，容易触及增长天花板。乘用车场景虽然面临技术、成本、法律法规等多重挑战，但市场空间巨大。

核心争议可能在于企业是应该抓住现在还是着眼未来。

然而，有些企业选择两条腿同时走路。智能驾驶技术的量产推广和前沿研发并不矛盾，只是不同企业在时序和资源倾斜上对两者有轻有重。

商用车:默默做大事？

商用车更像是低垂的果实。

商用车的自动驾驶应用场景主要包括干线物流、港口场景、物流园区、矿山场景、机场场景、码头配送、无人清扫七个领域。

其中干线物流和港口物流是两个主要场景。前者拥有万亿级市场体量，后者作为低速封闭场景，有望率先商业化。

港口和干线物流场景基本都用重卡车型。为有效降低驾驶事故率，交通部2020年11月发布的《道路运输条例(修订征求意见稿)》显示:

装载12吨以上货物的车辆需安装智能视频监控装置，政策有望在今年下半年落地。同时，面对货运行业人力成本上升，货车司机年龄差距趋势突出，岗位缺口大，货车运输服务公司也有非常强的驱动力去安装相关的辅助驾驶功能。

据东吴证券估算，从重卡五年运营成本结构来看，引入自动驾驶系统后，重卡五年总成本将降低23.4%，总成本节省近百万元，平均每年20万元。

吉姆联合创始人、首席运营官李磊透露，其商用车驾驶辅助业务具备造血能力，但目前的问题在于如何切入客户量产产品领域，通过技术降成本实现量产成本优势。

不同的场景有不同的机会，当然具体落地也会面临非常不同的定制需求。

据深蓝科技自动驾驶资深专家介绍，矿山场景车辆吨位大，惯性大。同时，由于路况崎岖，对车辆操控的响应要求也会更高；港口毗邻大海或河流，又被船只和集装箱遮挡，容易导致GPS信号不稳定。同时，提升设备必须对准以抓住和释放容器，因此要求集成定位和调节的精度更高。

再比如无人清扫场景，要求行驶速度不能太快，扫地机与路边的距离不能超过5 cm，对障碍物的识别和分类要求也更高；而高速干线上的自动驾驶货车质量大，刹车距离长，感应距离已经普遍提升到1000米左右。另外，由于厢式挂车不是刚体，车辆对控制模块的要求较高。

在巨大的市场空间和理想落地场景的诱惑下，商用车领域逐渐聚集了很多智能司机，包括轻资产战略，只提供技术解决方案，还要花大价钱，技术和车队双管齐下，技术运营两手抓；从另一个维度看，有的企业选择辅助驾驶技术的渐进式路线，有的坚持跨越式L4技术。

智能驾驶商用车七大场景，部分赛道选手

从具体进展来看，今年7月，绞盘科技展出了与东风商用车、中国重汽联合研发的两款全新自动驾驶量产重卡，宣称这两款产品将是全球最早量产的自动驾驶重卡，两款车均搭载了绞盘的全栈自研自动驾驶系统“绞盘轩辕”，计划于今年年底量产。

混车科技表示，其轩辕自动驾驶系统，从软件到传感器规格到线控底盘的要求，都是面向L4和无人驾驶的。

与途胜未来和马骁智行专注于L4自动驾驶解决方案不同，以智家科技为例，它选择在现有量产车和后期改装的基础上，为卡车自动驾驶提供多元化的解决方案。按照计划，智加科技与一汽解放联合研发的车辆规格高级自动驾驶卡车也将于2021年投放市场。

从场景端来看，目前终端配送场景的苏宁、JD.COM等平台都推出了L4无人配送车，并已投入运营。在机场场景，自动驾驶试运营已经在广州、海口、北京等机场展开，试图打造智能化机场；物流园区自动驾驶有菜鸟、苏宁、德邦的布局；港口场景已经在全国十多个港口实现。

一家有智能驾驶解决方案的公司告诉新智家，根据财务预测，其商用车解决方案项目在2022年可以实现上亿元的收入。

乘用车:赔钱赚吆喝？

但对于国内大部分专注于RoboTaxi领域的企业来说，似乎还远远谈不上盈利。

百度从2013年开始进入智能驾驶领域，直到2019年百度L4级量产自动驾驶乘用车下线，再到2021年5月Apollo RoboTaxi在北京试运营区充电实现商业收入，历时8年。

然而，这次与以往不同。随着行业的逐步发展，深蓝科技的自动驾驶专家告诉新智家，预计五年内自动驾驶套件会降到低点。

根据麦肯锡的预测，RoboTaxi的每公里成本正在下降。与传统的打车成本相比，RoboTaxi出行服务的成本将在2025年至2027年之间达到拐点。

也有业内人士表示，高线激光雷达传感器可以降到1000美元以内，自动驾驶计算平台的价格也在万元以下，成本基本可以接受。商用车可能3-5年后盈利，乘用车可能10-20年。

“自动驾驶套件的成本没有最低，只有更低，核心要素仍然是量产规模。”

AutoX创始人兼CEO肖告诉新智家，AutoX将通过自研、量产扩张和开源实现盈亏平衡点。

小认为，自研是降低成本的重要途径，成本会比非自研便宜。AutoX的目标不是靠卖硬件赚钱，而是通过RoboTaxi的服务创收。

除了量产和自研技术，AutoX也在考虑如何增加收入。“虽然RoboTaxi更贵，但它作为运营车辆的收入也更高。为了让AutoX RoboTaxi更有用，AutoX计划在技术上不断拓展自己的ODD(运营设计领域)。在天气、光线、时间、路况、区域面积等不同纬度拓展ODD，可以增加RoboTaxi单车的利润。”

在拐点到来之前，更可行的“曲线救国”方式是企业从L4的全栈技术降维，先和安全员一起做自动驾驶商用车的量产，大规模落地后再进行技术升级，从而扩大市场，提高盈利空间。

也有公司选择商旅兼乘的路线。例如，Waymo作为全球第一家开始RoboTaxi商业运营的公司，早在2018年3月就在亚特兰大完成了首次货运道路测试。2020年3月，Waymo正式推出“Waymo Via”，专注于提供多种形式的货物配送服务。

此后，Waymo与菲亚特克莱斯勒签署了独家合作协议，菲亚特克莱斯勒将为Waymo开发L1-L3自动驾驶轻型商用车，并将其应用于Waymo Via的自动驾驶配送服务。

文远智行在去年12月获得宇通集团的战略投资后，宣布将开发智能驾驶小巴、公交车和其他商业场景的应用。今年3月，文远智行还收购了专注于物流行业的智能驾驶公司沐月科技，引发了文远智行发展Robotruck业务的想象。

与文远智行相比，AutoX更早地推动了商用车业务的发展。

在2019年11月的高交会上，AutoX首次展示了其与东风汽车合作的东风华神电动卡车。拿下电动卡车后，AutoX与新能源物流车辆运营服务商Ground Rail合作，共同布局智能驾驶物流。

2021年3月，马骁智行还公布了旗下卡车事业部的名称——“马骁智卡”，英文命名为“PonyTron”。据之星副总裁兼卡车事业部负责人李介绍，“Tron”与中文“创”谐音，与卡车英语发音相似。

这标志着马骁智行在自动驾驶领域正式形成了“RoboTaxi)+自动驾驶商用车”的双轮驱动业务布局。

除了一个数字……以RoboTaxi为主要业务目标的智能驾驶公司r开设新场地，Waymo高管发生了变化，收购Cruise、Zoox和Lyft也说明RoboTaxi的业务环境发生了变化。

魔视智能联合创始人王强调，智能驾驶技术不应该被某些应用场景所限制。

文远智行还告诉新智家，其自动驾驶系统使用的传感器不受车型限制，硬件可以快速复用，驾驶算法设计在一个框架内，通用性强，可以应对复杂场景的压力。

目前，文远智行已在林肯MKZ、日产LEAF2、轩逸、东风沈峰E70、宇通微型客车三家厂商五款车型上成功搭载并测试了WNP自动驾驶平台。通用平台为自动驾驶系统的大规模生产提供了基础。

从90到100的路:还能怎么走？

一个行业共识是，目前智能驾驶技术已经面临一个产业爆发点，智能驾驶商用车进步很快，乘用车无人驾驶测试运营也在逐渐增多。

一个问题是，拥有RoboTaxi技术能力的公司也可以扩展到自动驾驶卡车轨道。那么，一开始只开发自动驾驶商用车技术的公司，也可以把业务拓展到RoboTaxi？

上述知情人士周伦方(化名)对新智家表示，很多人从技术角度更多的聚焦于商用车和乘用车的共性，但实际上自动驾驶的发展已经到了现阶段，技术研发已经是最后一个阶段了。维度。

在行业从技术研究阶段向产品落地阶段过渡的当下，企业无论进入什么市场，都不仅要考虑资金、政策、技术等维度，还要考虑产业链的协同和整合。

“你与主机厂的关系，你在产业链上下游的Tie1，你与设备商的关联度和议价能力，你对商业应用的思考和布局是否领先，都是评价企业赛道资源在乘用车和商用车上倾斜的重要因素。”周伦方说道。

乘用车和商用车领域的企业能否相互渗透，切入新的赛道，其底层逻辑在于各自技术的互通性和周围基础设施的效率。前者是技术点本身的差异(具体偏差)，后者是缩小技术点差异的效率(迭代效率)。因此，乘用车公司能否做商用车，不在于技术，而在于能否借助一定规模的试运营，锤炼出一套高效的基础设施，帮助他们快速积累、分类、运用、验证商用车领域的新技术问题，加速缩小具体技术点的差距；另一方面，已经在商用车赛道上的公司越早开始大规模应用，就可以主动或被动地锤炼同样高效的基础设施，帮助其保持或扩大在赛道上的领先优势。

周伦方认为，这也证明了只有头部公司RoboTaxi才能切入商用车赛道，因为优势不在于技术，而在于快速缩小技术差距的相对完善的架构；另一方面，要能够切入乘用车赛道，必然只有头部商用车自动驾驶企业率先大规模落地。

至于智能驾驶乘用车和商用车领域，接下来需要解决哪些问题？除了技术打磨、法律法规、量产、商业模式设计、安全可靠性等常见的老生常谈。，具体到商用车领域，比如港口、干线的物流场景，我们想把它做得更深更透，抛开技术和商业模式，更重要的是和整个物流行业生态的协调。

“(因为)从商业模式上来说，物流是一个巨大的网络，包括物流枢纽和干线。比如港口是大型物流枢纽，高速公路是连接物流枢纽的线路。随着自动驾驶货车从港口场景迁移到高速公路场景，将构建覆盖全国的自动驾驶货运网络。”业内人士陈冠(化名)说。

那么在商用车领域能跑出来的智能驾驶企业有哪些特点呢？

新智家综合近10位业内人士的回答后发现，首先是选择半封闭的园区、景区、港口等更容易落地的场景的企业，比如以低速物流车、班车为主的公司；其次，是掌握了AI算法等技术优势，行业控制能力强的公司；再有就是能主动把握客户需求，在运营和业务上有积累的企业。

总结

如今，智能驾驶领域似乎如火如荼。仅8月份就公布了几个融资案例，但有赛道投资人向新智家透露，这些案例都是今年上半年完成的。事实上，随着美股上市条件的收紧，投资者对自动驾驶产业链企业的投资越来越谨慎。

自动驾驶领域是否会迎来又一个融资“冷期”？

事实上，自动驾驶技术的发展有其特定的规律和周期性。理论上，会出现资本的“观望期”或“冷期”并不奇怪，但业内人士周伦方认为，不会出现整个行业或整个赛道的冷期。“对于能够率先大规模技术应用并盈利的公司，将成为所谓‘冷期’的‘新热’。只有技术弱或者商业化难度大的团队，才会进入相对困难的阶段，或者面临战略调整。”

所以对于现在的赛道选手来说，商用车或者乘用车可能只是载体，技术分类并没有那么重要。关注智能驾驶技术及其实现方法才是真正的核心。

第五个问题关于智能驾驶的缺席、错位和归位

回顾汽车供应链一百多年的发展历史，国外巨头一直牢牢掌握着话语权。但智能驾驶的出现似乎为这样的局面带来了转机——

一方面，国内一级玩家在智能驾驶界耕耘，收获颇丰。另一方面，受国际贸易环境变化、核心潮缺失等外部环境影响，近年来本土化的呼声日益高涨。

8月31日，新智家将发布“国内虚拟火的智能驾驶替代浪潮”。本文将与行业人士探讨智能驾驶玩家在国内换人浪潮下遇到的机遇和挑战。

雷锋网(微信官方账号:雷锋网)#雷锋网#雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。因此，乘用车公司能否做商用车，不在于技术，而在于能否借助一定规模的试运营，锤炼出一套高效的基础设施，帮助他们快速积累、分类、运用、验证商用车领域的新技术问题，加速缩小具体技术点的差距；另一方面，已经在商用车赛道上的公司越早开始大规模应用，就可以主动或被动地锤炼同样高效的基础设施，帮助其保持或扩大在赛道上的领先优势。

周伦方认为，这也证明了只有头部公司RoboTaxi才能切入商用车赛道，因为优势不在于技术，而在于快速缩小技术差距的相对完善的架构；另一方面，要能够切入乘用车赛道，必然只有头部商用车自动驾驶企业率先大规模落地。

至于智能驾驶乘用车和商用车领域，接下来需要解决哪些问题？除了技术打磨、法律法规、量产、商业模式设计、安全可靠性等常见的老生常谈。，具体到商用车领域，比如港口、干线的物流场景，我们想把它做得更深更透，抛开技术和商业模式，更重要的是和整个物流行业生态的协调。

“(因为)从商业模式上来说，物流是一个巨大的网络，包括物流枢纽和干线。比如港口是大型物流枢纽，高速公路是连接物流枢纽的线路。随着自动驾驶货车从港口场景迁移到高速公路场景，将构建覆盖全国的自动驾驶货运网络。”业内人士陈冠(化名)说。

那么在商用车领域能跑出来的智能驾驶企业有哪些特点呢？

新智家综合近10位业内人士的回答后发现，首先是选择半封闭的园区、景区、港口等更容易落地的场景的企业，比如以低速物流车、班车为主的公司；其次，是掌握了AI算法等技术优势，行业控制能力强的公司；再有就是能主动把握客户需求，在运营和业务上有积累的企业。

总结

如今，智能驾驶领域似乎如火如荼。仅8月份就公布了几个融资案例，但有赛道投资人向新智家透露，这些案例都是今年上半年完成的。事实上，随着美股上市条件的收紧，投资者对自动驾驶产业链企业的投资越来越谨慎。

自动驾驶领域是否会迎来又一个融资“冷期”？

事实上，自动驾驶技术的发展有其特定的规律和周期性。理论上，会出现资本的“观望期”或“冷期”并不奇怪，但业内人士周伦方认为，不会出现整个行业或整个赛道的冷期。“对于能够率先大规模技术应用并盈利的公司，将成为所谓‘冷期’的‘新热’。只有技术弱或者商业化难度大的团队，才会进入相对困难的阶段，或者面临战略调整。”

所以对于现在的赛道选手来说，商用车或者乘用车可能只是载体，技术分类并没有那么重要。关注智能驾驶技术及其实现方法才是真正的核心。

第五个问题关于智能驾驶的缺席、错位和归位

回顾汽车供应链一百多年的发展历史，国外巨头一直牢牢掌握着话语权。但智能驾驶的出现似乎为这样的局面带来了转机——

一方面，国内一级玩家在智能驾驶界耕耘，收获颇丰。另一方面，受国际贸易环境变化、核心潮缺失等外部环境影响，近年来本土化的呼声日益高涨。

8月31日，新智家将发布“国内虚拟火的智能驾驶替代浪潮”。本文将与行业人士探讨智能驾驶玩家在国内换人浪潮下遇到的机遇和挑战。

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