商用车中重卡L4级自动驾驶前瞻

2022-09-07 04:09

未来十年，商用车中重卡L4级自动驾驶将逐步进入商业化落地的关键阶段。在长途运输、中途运输、区域运输和封闭环境四大商用车核心应用场景中，L4级自动驾驶都将逐步落地。与此同时，自动驾驶科技公司、物流公司纷纷入局，传统主机厂如何转型成为不得不谈论的一个话题。

展望未来十年，中国商用车中重卡市场将进入平稳发展阶段，保有量稳定在600—700万辆。与此同时，全球商用车中重卡L4级自动驾驶会快速渗透，在部分场景下，将成为主流运输方式。在技术成熟度、法规支持、基建发展、客户适用性与TCO优势的逐层影响之下，L4自动驾驶卡车的渗透率将持续提升。

面对新技术的商业化落地，商用车中重卡生态链中的主要玩家都能够享受到下游降本增效、部分场景快速商业化以及全新商业模式（如自动驾驶车队运营）等红利。然而，对于传统主机厂而言，也面临巨大挑战：

科技公司掌握软件，物流公司控制货源，主机厂在生态链中的话语权降低。
自动驾驶科技公司凭借技术优势尝试造车，传统主机厂不得不积极谋变。
自动驾驶技术飞速发展，传统主机厂由于经验有限，面临着转型的挑战。

那么，全行业各类玩家在迎接L4自动驾驶所带来的便利时，又该如何采取措施，应对机遇和挑战呢？

对于主机厂而言，要坚守传统继续做卡车制造商，还是成为车队运营商，亦或成为自动驾驶方案提供商，还是整合全部能力，掌控整个产业链？主机厂需要在成本、风险、技术以及市场战略中做出取舍和平衡。自动驾驶浪潮席卷而来，国内外商用车主机厂需拿出自己的方案，应对运输行业的这场巨变。

商用车中重卡市场将进入平稳发展期，L4自动驾驶助力产业升级

经过2010—2020年的市场波动后，中国商用车中重卡市场将步入平稳发展阶段。2020与2021年，在宏观政策和国六新规的多重影响下，中重卡销量大幅上涨，2020年全年销售178万台，2021年也达到了158万台。而展望未来十年甚至更长时间，中重卡销量预计将稳定在每年110万台左右，市场保有量稳定在600—700万辆。市场将从波动、疫情影响之下，逐渐步入稳定期，市场规模、新车销量将保持相对稳定。

在商用车中重卡市场进入平稳发展阶段的同时，自动驾驶和智慧交通的时代已经到来。作为全球最大的重卡市场，中国自然成为商用车自动驾驶研发的主要市场之一。

技术方面，智加科技、图森未来、嬴彻科技等重卡自动驾驶科技公司成立，与国内外主机厂合作，一方面不断迭代算法与技术，另一方面也推动着规模量产。
法规方面，在北京、深圳与浙江德清等地，L4级自动驾驶公开道路测试牌照已经开始发放，为无人化测试、商业化落地积极探索政策法规支持。
基建方面，港口与矿区自动化趋势日益显著，封闭场景的自动驾驶正逐步落地运营。

与此同时，随着中国经济的不断发展，部分地区出现了重卡司机短缺的状况，加上主机厂与物流公司成本压力不断增大，行业发展不平衡现象凸显。随着L4级自动驾驶技术的逐步落地，司机短缺、运输效率和资产利用率低下等问题将迎刃而解。同时，L4自动驾驶的落地布局还能提升交通安全，优化产业链的盈利能力。

到2035年L4自动驾驶逐步落地

商用车中重卡L4级自动驾驶将在未来十年快速发展。我们选出了中国、美国、欧洲三个市场体量最大且自动驾驶发展领先的地区，通过采集数据、搭建模型，估算出了2035年L4级自动驾驶在各个应用场景的渗透率。

谈到L4级自动驾驶，我们的分析集中于长途、中途、区域与封闭环境四种主要应用场景。对不同的场景而言，L4级自动驾驶的研发、落地进度不尽相同。自动驾驶更适用于路况简单、路线固定、不需要人工参与的应用场景，相反则会增加应用难度。

跨省开放道路干线运输（长途运输）：主要行驶在高速、国道等干线，路程通常在500公里以上。高速、国道基础设施普遍较好，有清晰的道路交通标识，交通参与者相对单一，给L4自动驾驶提供了很好的基建环境。
跨城枢纽到枢纽、点对点运输（中途运输）：主要行驶在高速、国道等干线，路程通常在200—500公里。基础建设与长途运输场景基本相同。
市内开放道路运输（区域/市内配送）：主要行驶在市内与城郊道路，路程通常在200公里以内。这些道路的路况复杂，容易出现道路标线不清晰、人车混行等复杂道路状况。城市区域配送还涉及人工操作，因而市内开放道路的L4自动驾驶发展进程与其他应用场景相比更慢。
封闭环境（包括矿区、港口）：封闭环境内的交通情况简单，路线多为规划好的固定线路，并且没有其他交通参与者，可预测性强。尤其是矿区、港口等对安全作业考量较高的场景，是L4自动驾驶技术发展的优先适用场景。

通过大量案例分析，我们总结出了影响商用车中重卡L4级自动驾驶市场渗透率的五大驱动因素。从商用车市场出发，通过分析技术成熟度、法规支持、基建发展、客户适用性与TCO优势的逐层影响，逐步预估了商用车L4级自动驾驶的未来渗透机会。

技术成熟度：L4自动驾驶已处于公开路段测试阶段，但技术的成熟仍需要更长时间的积淀。当前技术方面主要面临三个挑战。其一，作为L4自动驾驶核心感知硬件之一，激光雷达技术仍在发展阶段，目前没有一个全面的最优解决方案。虽然部分方案可以支持L4级自动驾驶，但是距离技术精度提升与规模量产还需要三到五年左右的时间；其二，感知、预测与规划模块的算法仍需要五到十年的数据积累与迭代；其三，在自动驾驶的控制层面，中重卡的线控底盘技术（转向、制动等）目前也仍不成熟。据BCG分析，保守估计L4相关技术栈将在2035年前，足够支撑大部分应用场景的商业化。
法规发展：由于L4级自动驾驶并非完全成熟，考虑到人身和交通安全，法规对L4级可驾驶路段做出了适当划定和限制。近几年，北京、深圳、浙江德清开放了自动驾驶道路的测试区域。预计到2035年，国内和欧美国家都将允许封闭场景的自动驾驶落地。对于中长途运输场景，国内的自动驾驶政策开放程度可能相比欧美较慢，到2035年部分落地部署，欧美地区则可做到大多数场景允许L4自动驾驶。从另一个角度分析，如果自动驾驶技术发展足够迅速，能够成为下一个工业发展阶段的主要推动力，中国政策支持相应也会发展更快。
基建发展：当前L4自动驾驶仍有技术局限，需要依靠建设良好的基础设施辅助完成自动驾驶，因此基建是否完善也会对自动驾驶的发展带来影响。例如，L4级自动驾驶需要道路交通标识等作为辅助判断依据。目前，中长途干线运输、港口等应用场景基建较完善，因而未来渗透率相对更高。相较欧美而言，由于近几年公路基建大量投入，中国高速路况整体较好。
客户适用性：在中国，司机除了驾驶车辆之外，同时也会承担别的职能（例如装卸货、填收货单等）。L4自动驾驶车辆能否代替现有重卡，也取决于现在司机的其他职能是否可以被其他数字化系统或机制替代。分析商用车运输的四大场景，有规划性的固定运输路线更适合自动驾驶，而零散的临时运输需求还要依赖司机的应变能力。封闭环境的运输有很强的规划性，虽然有一定需要人工操作的工作，但是整体的自动化进程会逐渐减少这部分工作（例如港口），为自动驾驶的应用创造了条件，客户适用性较好。
TCO优势：作为生产工具的商用车，L4车辆的使用能否带来经济上的成本节降，是车队考虑购入L4自动驾驶中重卡的重要因素。通过模型测算，2035年国内商用车运输的各个应用场景将会有超过20%的TCO降低，主要因为L4自动驾驶不需要司机。在封闭场景，由于司机成本占比较高，L4级自动驾驶带来的TCO优势更加明显，将超过40%。如果考虑采用电驱动卡车，燃料成本相对燃油卡车还将有15%—20%的成本节降，自动驾驶电动卡车TCO优势会进一步增强。

我们认为，到2035年中国L4自动驾驶中重卡的新车渗透率大概在17%，美国的总体渗透率预计为26%，欧洲预计为23%。

中国开放道路运输中，长途运输L4自动驾驶占比将达23%，中途运输占比达14%—26%，区域运输占比9%，封闭环境则能够达到60%。

机遇与挑战并存，开创全新商业模式

L4级自动驾驶技术的日渐成熟，对商用车中重卡的生态系统以及各个主要玩家而言，既拥有机遇，也面临挑战。自动驾驶技术的应用，能够给行业带来诸多机会，随着封闭场景的L4级自动驾驶率先商业化，下游产业能够快速降本增效，同时，还将开创全新的商业模式。

物流降本：L4 自动驾驶技术对运输效率的显著提升，可扩大整个产业链的利润空间，特别体现在下游物流运输环节。自动驾驶卡车的TCO降低，大幅降低了运输成本。
部分应用场景可快速商业化：在商用车货运的四大主要场景中，尤其以封闭场景的L4（例如全自动港口、无人矿区等）商业化落地速度最快，目前已有多个商业化落地案例，这些场景的经济效益会更早实现。
新商业模式：L4自动驾驶技术的不断成熟，还会带来新的商业模式和盈利机会，包括自动驾驶车队运营、TaaS以及枢纽运营。自动驾驶卡车的运营管理对数字化、智能化的能力要求更高，传统物流公司又需要较高成本自建能力，因此可能会出现第三方车队管理公司的运营管理服务。再进一步发展，部分物流公司可能会直接采购无人卡车运输服务（即TaaS，Transport as a Service），而非直接采购卡车。这要求自动驾驶车队的运营商持有卡车资产，同时提供运输服务。另一种新的模式是枢纽运营，在城郊设置中转枢纽作为中间节点，将干线运输与市内运输互相分隔，增加了自动驾驶的干线物流运输机会，这种运输模式需要有专业的枢纽运营商建设管理。

如今，大量科技公司涌入自动驾驶、造车行业，自动驾驶技术正不断成熟。在卡车生态链中，传统老牌主机厂已经到了转型的时刻。

生态链中话语权降低：随着自动驾驶科技公司的发展，自动驾驶技术的供应商拥有更高的技术壁垒，逐步增加话语权。同时，下游物流公司掌控货物资源，主机厂需要按照物流公司的需求提供车辆。这样一来，主机厂在产业链当中的话语权和优势逐步削减，有变为科技公司与物流公司代工厂的风险。
科技公司尝试造车：“软件定义汽车”是自动驾驶时代的一大趋势，科技公司恰好有着更强的先天优势与动机，先后涌入造车行业，与传统主机厂直接竞争。同时，特斯拉等科技公司的成功为后进者积累了经验，卡车电动化也降低了造车的技术壁垒。
转型速度慢：由于传统主机厂的技术储备基本都在造车领域，面对自动驾驶技术的应用，传统主机厂的转型往往比新势力更加困难。传统主机厂优势集中于发动机、变速箱领域，对传统能源、供应链有相当程度的依赖。加上传统主机厂规模大、人员组成复杂，导致转型速度相对较慢。

车企已积极布局上下游，迎接自动驾驶时代的格局之战

随着自动驾驶技术的发展，国内商用车生态也在不断革新，各个主要的参与者都在生态系统与价值链上积极延伸现有业务，调整战略定位。我们看到，国内外主机厂正积极布局，采用不同策略来应对上述的机遇与挑战。

案例1

一家国内传统头部主机厂在自动驾驶领域积极投入与布局，还与自动驾驶科技公司建立了合资公司。在硬件方面，主机厂通过与供应商合作，积极参与核心硬件激光雷达的开发，开始自研摄像头这类基础但相对重要的自动驾驶硬件。同时，该主机厂与自动驾驶科技公司成立的合资公司凭借其技术优势，也开始布局下游运输平台与车队管理的业务。

案例2

一家海外头部主机厂以自动驾驶软件合作开发为战略重点，通过投资收购一家自动驾驶科技公司，全面获得软件开发能力。与此同时，这家主机厂还积极与其他头部科技公司合作，降低技术风险。海外市场的自动驾驶硬件发展相对成熟，供应商选择多，因此该主机厂没有选择自研硬件，而是继续依靠与成熟供应商建立长期合作关系。该主机厂收购的科技公司也在积极与下游商业伙伴合作测试产品、积累数据。

在自动驾驶科技公司与物流公司话语权逐步提升的今天，主机厂会扮演怎样的角色，是全行业都关注的一个话题。同时，这也影响着各主机厂对未来商业模式的规划和战略定位的预期。我们认为，主机厂应结合发展愿景与内部资源情况，选择适合的角色。

卡车制造商：主机厂只负责按照需求进行卡车生产，不掌握核心自动驾驶的技术，一定程度上变成自动驾驶科技公司和物流公司的代工厂。这种模式不需要进行大量的资金投入，或是获取新的能力或设备。但是，主机厂在生态系统中可能会完全失去话语权，在市场竞争中丧失竞争力，不能从自动驾驶带来的更大盈利空间中获利。
自动驾驶车队运营商：主机厂向自动驾驶科技公司采购软件技术与系统，同时从卡车销售的模式转为向物流公司与货主提供卡车运输服务。这样的模式让主机厂在未来可以更好地服务现有客户，满足他们的需求，还能增加新的业务收入。但是，成为自动驾驶车队运营商的风险在于主机厂可能需要持有大量的卡车资产，这会占用大量资金，同时也会与现有客户成为潜在的竞争对手。
自动驾驶解决方案提供方：主机厂通过收购或自研的方式，全面掌控自动驾驶软件能力，向客户提供全面的自动驾驶解决方案与系统。这种模式之下，主机厂掌握了核心技术，减少了对供应商的依赖，增加了话语权与市场竞争力，同时也获得了软件技术这一高利润率的业务。但是，这需要主机厂进行大量的资金投入，同时还需要承受技术开发失败的风险。
整合车队运营及自动驾驶解决方案：主机厂从上到下，整合并掌控整个产业链，从自动驾驶技术开发，到整车生产，再到自动驾驶运输服务，拥有全方位的能力。这种模式赋予主机厂绝对的话语权与掌控权，同时技术与产品开发会有更好的协调性与连贯性，主机厂因此在技术与价格方面也将更具竞争力。但是这种模式实现难度很大，其中大量的工作需要主机厂从零开始搭建，这就需要大量的资本投入，同时还会与现有客户成为潜在竞争对手。