自动驾驶商业化落地应用在哪些领域？

想了解相关问题，可以下载报告《2021~2022年中国自动驾驶行业研究报告：一站式解决方案，加速自动驾驶商业化》查看，以下内容都是根据该报告总结的，仅供参考。

1.物流与港口

干线物流和末端物流成为自动驾驶技术在物流 领域率先落地应用的场景

干线物流。干线物流是指利用道路的主干线路，进行大批量、远距离的货物 运输。因其运输距离长且运力集中，可以使货物在较短时间内实现大跨度位 移，是我国公路运输的主要形式。干线物流长期以来存在安全问题和物流成 本偏高两大行业痛点，一方面，超载、疲劳驾驶等问题在干线物流中普遍存 在，造成较大安全隐患；另一方面，市场中司机的人力成本逐年上升，不断 挤压企业利润空间，成为物流企业的主要成本痛点。

受行业痛点带来的市场需求驱动，加之高速公路的道路基础设施和车辆行驶 条件较好，自动驾驶技术的落地难度较低，干线物流成为自动驾驶率先实现 商业化落地的场景之一。搭载L3及以上自动驾驶系统的卡车可以实现高速上 自动跟车、变道超车、主动避让、自动调头等多项驾驶功能，在解决安全问 题的同时，能替代一名安全员，降低用工需求，减少人力成本，提高运输效 率。产业和学术界认为，随着自动驾驶技术的应用，重卡运营成本或可降低 26%，事故率或可降低80%* 。

末端物流。末端物流指连接终端用户的短距离快递配送，常发生在小区、园 区等封闭或半封闭场景，具有高频分散、即时性强的特征。末端物流存在配 送效率低、成本高的行业痛点。面对行业痛点，搭载自动驾驶系统的无人配 送车成为“最后一公里”的解决方案。相比于载人级自动驾驶应用，末端物 流场景具有行驶速度低、路段封闭、场景复杂度低等特征，自动驾驶技术的 落地难度大大降低，因而能够更早实现规模化的商业应用。无人配送车通过 配备雷达、摄像头等高精传感器，实时感知周边环境变化，根据配送物体的 数量和需求，自助规划最优配送路线，可以降低对快递员的依赖，并减少重 复配送，提高配送效率。当前，国内已形成完整产业链，实现无人配送车的 小规模量产。

港口基建完善、道路干扰少、易于管控，是自 动驾驶率先实现商业化落地应用的场景之一

港口。港口是典型的封闭和低速驾驶场景，是自动驾驶率先实现商业化落地 应用的典型场景之一。由于港内运输工作强度大、环境艰苦、危险性高，导 致港口长期以来存在薪资高、招人难、运力不足的问题。当前，人力成本已 经成为港口的主要运营成本来源，占比超过30%* 1 ，成为港口降本增效和长 期发展的制约。自动驾驶的应用能够实现人力替代，帮助企业降低人力成本。

与城市和高速公路场景不同，港口是封闭的作业园区，基建完善度高，交通 标识简单，车辆和行人干扰度低，易于管控，在解决厘米级定位、电磁干扰、 大型设备识别等问题后，具备无人驾驶应用的土壤和基础。近年来，港口无 人驾驶领域聚集了大量的社会资本和科研力量，诞生了畅行智能、主线科技 等多家港口无人驾驶技术提供商。自2018年起，国内自动驾驶港口应用加速， 目前国内已有13个港口落地应用自动驾驶集卡，包括上海洋山港、宁波舟山 港、天津港、妈湾港、珠海港、厦门港等沿海重要港口* 2。工信部数据显示， 截至2021年9月，我国大型港口货运车辆自动驾驶应用占比达到50%。

在港口运输自动化的三种运输方案中，自动驾驶集卡由于无需场地改造，场 景适用性强，单车成本低，成为当前我国港口运输自动化的主流解决方案。

2.Robotaxi

当前Robotaxi只进行道路测试及面向公众的示 范性运营，真正商业化落地将在2025年以后

Robotaxi一般指自动驾驶出租车，是由自动驾驶系统控制的一种共享出行 方式，是市场空间最大的自动驾驶场景之一。据IHS预测，到2030年，中国 共享出行的市场规模将达到2.25万亿元，其中Robotaxi占比将达到60%，规 模将达1.3万亿元。

相比其他场景，Robotaxi的落地难度更大，商业化时间更晚。与园区、机 场等限定场景不同，城市道路是典型的开放道路场景，驾驶环境复杂，加之 载人级自动驾驶应用对安全性要求更高，而诸多影响安全性的长尾问题仍未 解决，使得Robotaxi的落地难度加大。受限于政策要求，现阶段Robotaxi 只能展开道路测试以及面向公众的示范性运营，并且需要配备安全员。随着 未来技术发展，自动驾驶硬件成本有望下降，且去掉安全员，Robotaxi的成 本优势将得到充分体现，预计2025年以后逐渐实现真正的商业化落地*。

Robotaxi主要有三种运营模式，四大派别的 市场参与者

当前，Robotaxi主要有三种运营模式：1）成立合资运营公司。由自动驾驶 公司、投资机构与地方政府创新机构/出行服务公司等成立合资公司，负责 当地运营管理。如百度与长沙先导产业投资、湘江智能科技创新中心成立湖 南阿波罗智行科技有限公司；2）与出行服务公司合作。出租车公司提供场 地和运营服务平台，向自动驾驶公司采购技术服务或车辆。如AutoX与深圳 鹏程及高德打车合作等；3）自动驾驶公司自主运营。自动驾驶公司自主搭 建运营团队，负责前期道路测试与车辆运营，统一进行车辆调度与数据信息 管理。如小马智行、文远知行等试运营项目*。

Robotaxi市场参与者众多，主要分为四大派别：以滴滴为代表的出行服务 公司，以百度、华为、蘑菇车联为代表的自动驾驶全栈解决方案提供商，以 小马智行、文远知行为代表的单车智能公司，以特斯拉、小鹏为代表的车企 等。此外，腾讯、美团等亦根据业务需要进行了上下游产品服务的相关布局。

3.智慧交通

系列支持政策的发布，为智慧交通的发展拓展 增长新空间

智慧交通是充分融入物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等现 代电子信息技术而形成的服务系统，可将人、车、路、环境等有机结合起来， 以加强交通运输的协同运作和科学管控。国家系列政策的发布，为智慧交通 的持续健康发展明确了发展方向，拓展了增长新空间。如《中华人民共和国 国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，明确表 示将加快交通等传统基础设施数字化改造，为智慧交通的快速发展奠定基调。

 当前，我国交通管理正在由粗放型向精细化转变，然而由于缺乏有效的感知 设备和管控手段，交通拥堵、事故多发等问题依然存在。将车流与路侧基础 设施连接起来，建设汇聚车路信息的大数据城市级智慧交通云平台，通过云 端统一管控和实时调度来优化整体通行效率，为交通管理全面升级提供了新 的技术解决方案。智慧交通云平台通过对交通容量、出行需求、路网状态等 交通运行情况进行分析计算，能够分析交通拥堵的具体原因，实现道路交通 的精细化管理，提高城市交通运行效率。

智慧交通的经济价值、社会效益和市场空间较 大，多地步入密集建设期

提升城市数字经济比重。智慧交通建设推动智能网联汽车产业落地的同时， 也能带动智能制造、信息技术、半导体等产业的发展，提升交通、能源、通 信等大型基础设施和公共服务的数字化水平，提高区域数字经济的比重。

 大幅降低交通碳排放。据国际能源署数据，交通运输是全球碳排放仅次于能 源发电与供热的第二大领域，也是降低碳排放最难的领域之一。据麦肯锡预 测，无人驾驶汽车一旦大规模被应用，每年将减少3亿吨二氧化碳排放。如 果采用车路协同、云控平台等创新方式，全局通行效率将进一步提高，交通 减排效果更明显。

有效提高交通安全和效率。波士顿咨询报告显示，智能汽车和共享无人出租 车的广泛应用， 可以让城市街道上汽车数量下降60％，交通事故减少90％。 相关统计数据显示，在同时间段、较为相似线路上，如果按地图推荐线路行 驶，智慧公交专线比私家车约节省27.5%的通勤时间，比普通公交车约节省 30.7%的通勤时间，还可有效避免等车时间长、堵车迟到等问题。

近年来，我国智慧交通发展成果显著，基础设施和装备智能化水平大幅上升， 智慧交通系统已经从探索阶段进入实际开发和应用阶段。北京、上海、广州、 长沙、沧州、重庆、衡阳等多地已启动智慧交通的建设。