2025年锐明技术公司深度报告：商用车智能方案龙头，高阶智驾打开成长空间

1、 全球商用车智能方案龙头，二十余年底 蕴深厚

1.1、 深耕商用车 AI 解决方案，智驾算法守护安全

全球商用车视频设备龙头，视觉 AI 解决方案先锋。公司以“AI+硬件+数据”全栈能力 构建差异化优势，主要产品涵盖了车载 AI 视频监控设备、车载专业摄像机、驾驶主动安 全套件和司乘交互终端等智能车载设备，以及相应的管理平台软件，广泛服务于货运物流、 车队运营、公共交通、校车安全管理等领域，同时积极与整车制造企业深入合作，推动相 关技术在新车制造阶段的预装配套。公司早在 2014 开始研发智能车载图像识别系统，2024 年在全球商用车视频设备市场占有率排名第一，全球商用车视觉 AI 解决方案市占率第四。

公司主要业务是视频设备和 AI 解决方案，AI 解决方案包括 AI 辅助驾驶系统、AI 车队 作业管理系统和 AI 大模型系统。视频设备如驾驶室监控摄像头是商用车配置的基本设备， AI 解决方案是附加值高的主要营收来源。产品应用于货运、校车、公交、出租车、“两客 一危”及渣土清运等场景。在智能设备与大数据平台的支持下，公司积极践行“Vision Zero”理念，运用先进技术手段全面提升交通安全与运营效率、降低运营成本。 视频设备可直接集成，稳定性强。视频设备包括驾驶室监控摄像头、模拟高清摄像机、 CCTV 摄像机等，无需改装即可直接集成至客户的系统。断电及设备故障期间，硬件仍能确 保视频片段稳定、高清地保存，视频片段传输无畏信号与网络波动。 AI 辅助系统确保安全性、可视性与精准性。安全性：通过自动紧急刹车系统（AEBS） 及司机监测系统（DMS）等主动安全功能，实时监测驾驶员的压力及疲劳水平，在碰撞发生 前提供预警与干预。可视性：全景影像监测（AVM）及盲区检测（BSD）功能提供车辆前、 侧、后方的高清实时视频影像。结合微光与红外成像技术，即使在恶劣天气条件下 AI 辅助 驾驶系统亦能提升驾驶员对周围环境的感知能力。精准性：利用设备及 AI 模型收集的数据， 感知周边环境、交通状况及驾驶员行为模式，从而降低碰撞误报通过提升预警及干预的精准度，减少对驾驶员的干扰，提升驾驶安全并优化驾驶体验。

AI 车队作业管理系统能定制化监测车内情况与车辆调度。在公共交通场景下，系统能 实时收集并上传车辆位置，传达调度与路线变更提示，统计上下车客流量；在校车场景下， 系统能记录学生上下车的时间地点，侦测是否有被遗忘的学生；对于物流车，系统实时监 测并上传货物位置与装载率，以及检测货物装卸，降低丢失风险。 AI 大模型软件 SafeGPT：公司以场景数据训练 AI 大模型，并专门针对商业运营服务车 辆复杂且多元化的运行环境进行优化。AI 大模型能够实现精准识别潜在风险目标，捕捉驾 驶员细微动作，并判断车辆异常状况。SafeGPT 是公司基于 AI 大模型技术研发的可扩展专 有软件系统，有别于依赖统一交通条件硬编码标准的传统软件，SafeGPT 凭借三大核心引擎 （风险识别引擎、司机评价引擎及事故分析引擎），基于多元司机画像及交通环境提供个 性化且多样化的响应。

1.2、 创始人合作默契，股权激励彰显信心

公司股权结构集中，核心团队稳固。董事长即最终受益人赵志坚持有 22.63%股份，另 一创始人望西淀持有 15.85%股份，两人合计控制接近四成股权，形成稳定的核心管理层格 局。嘉通投资持有 14.6%，其余股东持有股份数较少。公司在湖北、重庆、欧洲等多地有 100%持股子公司，另有持股 60%八方互联科技、持股 59.04%民太安智能、40%锐明智观数科 等多家公司。 创始团队背景深厚，长期协作默契。董事长赵志坚毕业于西北电讯工程学院（现西安 电子科技大学）电子工程系，曾于四川长虹电子集团先后任第一设计所副所长和视听产品 事业部总经理，于深圳先科电子股份有限公司任副总经理兼总工程师，于香港超越集团任 常务副总经理。公司董事、总经理望西淀毕业于中国国防科技大学电子技术系，曾与赵志 坚共同在四川长虹电子集团、深圳先科电子、香港超越集团工作，后与赵志坚在 2002 年共 同创立锐明技术。赵志坚与望西淀二人共事三十余年，经历高度重叠，且积累了全面的产 业视野与管理能力，形成稳定高效的决策团队。

股权激励绑定核心团队利益，彰显发展信心。公司 2022、24、25 年均发布了股权激励 计划，2025 年激励计划授予股权期权 614 万份，占激励计划公告时公司股本总额的 3.46%。 授予激励对象共 137 人，其中中层管理人员及核心技术骨干占比 88.6%，体现公司技术为王 的战略。公司 2024 年归母净利润为 2.90 亿，激励计划目标 25/26/27 年净利润为 3.77/4.35/4.93 亿，25 年尽管剥离了非主营业务子公司，前三季度净利润仍达到 2.74 亿， 有望实现激励计划目标净利润。

1.3、 盈利能力持续提升，智能化产品驱动高质量增长

业务欣欣向荣，营收高质量增长。2022 年受全球客观不利因素影响，公司业务发展受 到限制，营收有所下滑。2023 年不利因素全面褪去，在客户刚性需求下公司发展稳步回升， 营收与净利润回正。2024 年公司全力抓住人工智能在商用车行业应用带来的商业机会，国 内业务回暖，海外业务高速增长，全年营收 27.77 亿，同比增速达到 63.45%，净利润 2.9 亿，同比增速达 184.5%。2025 年公司将低毛利的电子产品加工业务子公司的控股权出让， 聚焦高毛利业务，营收在美国关税政策的扰动下保持韧性，前三季度营收为 16.93 亿元， 净利润为 2.74 亿元，接近 2024 年全年净利润。

核心业务 AI 辅助驾驶系统，拥抱智能驾驶。公司主要收入来源是 AI 解决方案，占比 约 80%。其中 AI 辅助驾驶系统贡献主要营收，2024 年营收 14.23 亿元，占总营收 71.2%， 近三年营收持续增长。AI 车队作业管理系统成长较快，通过算法赋能客户决策，2024 年营 收增至 1.76 亿元。AI 大模型系统是公司 2024 年新开发的业务，营收约 800 万元，25H1 营 收达到约 900 万元，目前体量较小但增速快，在安全合规与调度方面具备高附加值，后续 营收值得期待。视频设备业务表现稳定，营收占比逐年减少，彰显公司智能化转型战略。

优质产品稳定维持高毛利。公司业务毛利率基本处于较高水平，其中 AI 解决方案业务 毛利率都维持在 40%以上，核心业务 AI 辅助驾驶系统 2025H1 毛利率为 47.3%，新业务 AI 大模型毛利率高达 60%以上，优化公司产品结构。视频设备毛利率逾 30%，其他产品包括电 子元件等毛利率较低，非公司主要收入来源。 费用稳中有控，重视研发投入。研发费用率在公司三费中保持最高，2022 年公司打造 三级研发架构，研发费用率达到高位，23 年起得益于三级研发架构，研发效率提升，研发 费用率回落。管理费用和销售费用 2022-24 年得到优化，2025 年管理费用有所提升的主要 原因是股票激励计划的股份支付增加，另外公司积极拓展海外业务致使销售费用增长。

2、 政策推动安全升级，市场高增下公司深 度受益

2.1、 政策驱动与安全刚需共振，全球视觉 AI 解决方案 需求高增

2023 年全球商用车数量约 1.9 亿辆，活跃车辆过亿，其中拉美、欧洲、中国、美国为 主要市场，四者合计占比近 80%，公司业务已覆盖主要商用车市场。

全球商用车销量保持稳定。商用车销量与经济活动息息相关，2013-2019 年销量较为稳 健，2020 年起商用车销量有所萎缩，2023 年积压需求释放推动销量显著增长，2024 年需求 继续修复，销量微增。2025 年前三季度，国内商用车新车零售销量为 230.52 万辆，同比增 长 9.65%，预计国内商用车市场将维持高于全球增速的增长态势。据 IMF 预测，2025/26/27 年全球 GDP 实际增速为 3.16%/3.09%/3.23%，全球经济处于温和复苏阶段，预计商用车销量 增速企稳。

安全追求内驱力+政策外驱力激发商用车辅助驾驶系统领域市场需求： 安全始终是商用车行业发展的核心主题，从车辆合规、司机合规到车队合规，行业主 体普遍将履行安全生产合规义务、有效防范安全生产事故风险视为最重要的管理职责。交 通事故的高发率、司机的不安全驾驶行为以及设备老化等因素，迫使商用车行业必须进行 技术创新和管理优化。在全球范围内，各国对交通安全日益重视，“Vision Zero”（零事 故愿景）正成为国际交通安全战略的重要方向。 全球政策激起辅助驾驶系统需求潮。中国早在 2018 年就要求新装“两客一危”车辆必 须前装智能视频监控报警装置。2020 年联合国制订多项法规，要求新商用车配备多项辅助 驾驶与安全系统，随后欧洲、美洲、亚洲多国相继颁布商用车安全标准。全球多项法规直 接引起辅助驾驶市场需求增长，可预计到政策护航下辅助驾驶系统渗透率有望逐步上升。 从细分产品角度看，司机监测系统 DMS 是全球商用车刚需，自动紧急制动系统 AEBS 在中国 与欧盟皆有硬性需求，全景影像监测 AVM 与盲区检测 BSM 是欧盟与英国的硬性规定配置， 在中国即将开始强制安装。

车队作业管理系统与大模型带来效率提升，锦上添花： AI 车队作业管理系统具有调度管理、能效管理和风险管理功能。调度管理：通过收集 车辆位置、路线及其他信息等商用车运营相关数据，优化车队管理流程。能效管理：在物 流场景中，系统通过收集及处理能耗、引擎诊断及货物载重等数据，降低排放、货损及保 险成本。风险管理：在校车场景下，例如，系统通过校车雷达探测器及视觉算法，及时警 示车内遗留儿童，降低违规风险及潜在合规成本。 AI 大模型系统以安全、效率和可持续为核心。安全性：通过分析驾驶行为与风险数据， 为车队提供全景化风险监控与绩效评估，助力合规管理与培训优化。效率：通过实时处理 车辆位置、路线与客流信息，提升调度效率与车队利用率。可持续性：结合能耗与载重数 据，实现智能匹配与维护预警，降低运输频次与能源成本，提升整体运营效益。 车队作业系统与大模型的需求驱动力是车企对效率的追求。运营效率是商业运营服务 车辆行业高度关注的因素之一。据美国运输研究院数据，2024 年卡车行业空驶率达 16.7%， 由此造成的运营成本损失估计超过 7,000 亿美元。车队作业管理系统和大模型使管理者能 精确评估车辆、驾驶员及路线的运行效率，优化运输计划、路线规划及载荷分配，并全面 提升利用率与效率。对商用车企而言，通过加装车队作业管理系统和大模型，可获得长效 的安全与运营效率提升、运营成本降低与风险控制。 北美领航，辅助驾驶系统渗透率有望高速增长。商用车安全效率领域发展可划分为四 个阶段，一阶段位置跟踪是基本功能，二阶段视频录像能在事后提供价值，三阶段开始可 防患于未然，实时监测司机疲劳驾驶，补充盲区视野，危险时警告或直接刹车。多国政策 强制安装的即为三阶段智能安全件，包括自动紧急制动系统 AEBS、盲区检测 BSM 等。该阶 段全套单车售价为 300-1000 美元，北美市场渗透率接近 18%，欧洲市场约为 4%，拉美和亚 洲等其他区域在快速跟进中。以北美市场为龙头，整个市场正在度过增长曲线拐点迎来高 速发展。

商用视觉 AI 解决方案市场规模保持增长态势，预计未来政策影响将持续辐射，2030 年市场规模有望达到 861 亿元，2025-2030 年 CAGR 为 23.0%。细分领域里，物流车视觉 AI 解决方案的市场规模较高，预计物流车/客车 2030 年市场规模为 459/256 亿元，2025-2030 年 CAGR 为 21.1%/23.9%。

视频设备发展较为成熟，如今由行车记录及事故证据收集的初始功能扩展至更广泛的 领域，如驾驶员行为监测及车辆运营合规管理。预计视频设备市场维持稳定增长，2030 年 市场规模有望达到 115 亿元，增速逐渐放缓，2025-2030 年 CAGR 为 8.1%。

2.2、 竞争格局分散，公司稳坐全球商用车智能化龙头

竞争格局分散，公司位居前列。全球商用车视觉 AI 解决方案市场较为分散，2024 年 CR5 为 38.6%，其中锐明技术排名第四，市占率 6.4%，前五位其他公司皆位于美国。物流车 市场格局则更为集中，2024 年 CR5 为 56.7%，其中第一位市占率 29.1%，锐明技术位列第三， 市占率 6.1%。公共出行车辆的 AI 视觉方案市场有更多中国企业参与，2024 年 CR5 为 41.3%， 公司位列第二，市占率 9.2%。

视频设备龙一稳扎稳打。全球商用车视频设备市场竞争格局分散，各家市场份额较小， 2024 年 CR5 为 22.0%，公司市占率为 5.3%，位列第一。

3、 技术沉淀深厚，全球化布局强化护城河

3.1、 技术深厚与研发高效并举，巩固技术壁垒

公司竞争优势之一：技术领先，研发高效。商用车视频设备必须满足高清晰成像、夜 视、广角覆盖及抗震等严格要求，同时适应恶劣商业车辆条件，如尘土、雨水、雾气及眩 光。先进的 AI 算法亦需要强大的算力及软件平台，对硬件性能提出严格要求。无缝的软硬 件整合及高效的云端数据处理，进一步提升技术门槛。 深耕商用车领域，掌握多种算法。公司在商用车领域有超过 20 年的经验积累，能准确 把握商用车多元应用场景的痛点和客户需求，将洞察转化为具有 AI 能力的解决方案和产品， 快速研发新应用场景的解决方案。公司拥有 80 多种智能算法，涵盖高级驾驶辅助、紧急制 动、驾驶员监测及盲区监测等领域，并且为视觉 AI 解决方案开发了一系列专有算法。这些 算法经过大量数据的训练，即使在嵌入式芯片的计算约束下也能实现高精度。 自研大模型，缩短产品研发周期。公司自研了多个大模型，包括场景识别大模型、图 像生成大模型、行业通用大模型等。相比于开源的生成大模型，自研的图像生成大模型能 生成各种画质、各种光照、贴近实车场景的图片，达到以假乱真的程度，而开源大模型生 成的图片往往过于精致，跟车载镜头拍摄的画面差异巨大，无法使用。该项技术可以大幅提升公司在难例场景、罕见场景下的数据收集速度，大幅缩短产品研发周期。

海量数据积累助力模型训练，自主迭代持续进步。模型训练依赖于大量数据，公司在 行业发展多年，积累众多客户，拥有庞大的场景数据资源，便于模型训练。公司基于数据 开发的车载行业视觉通用大模型，相比开源大模型，在检测精度和速度上均实现了显著提 升，可快速适应新场景和新业务需求。进一步地，公司的样本数据引擎能实现自动归档、 样本去重、难例挖掘以及自动化标注等功能，使模型自主更新迭代，大幅增强模型的适应 性和准确性。 打造三级研发架构，有效提高研究效率。三级研发架构包括基础技术层、行业标准层、 行业定制层，约 80%的基础层可以在不同的研发项目中重复使用，显著加快项目交付时间表。 基础层的高复用率也使得资源能更多分配给行业层及定制层，有助于实现新技术的产生和 迭代以及解决方案与应用场景和客户需求的深度融合。

3.2、 全球业务扩张提质增效，产能布局抗风险

公司竞争优势之二：客户粘性高且优质，海外业务毛利率高，越南工厂抗地缘风险。 放眼全球，出海战略为公司带来高毛利营收。公司业务遍布全球，已拓展至全球超过 100 个国家和地区，2025H1 内地营收占比 30%，美洲占比 36.2%，欧洲占比 16.3%。公司在 美国、新加坡、阿联酋、越南等地分别设有子公司，并设有海外营销中心一级职能部门， 团队专职负责美洲、欧洲、中东等境外各地业务的销售渠道建设及技术支持。海外业务的 毛利率明显高于内地，内地业务毛利率约 25%，海外业务毛利率保持在 50%+，优化公司盈 利能力。

欧美市场采取 ODM 模式，新兴市场自主品牌打开知名度。针对不同地区市场特点，公 司实施差异化的市场开拓策略。在欧美发达市场，当地品牌商历史悠久，已经拥有较为固 定的终端用户群体和完善的本地化服务能力，因此公司以定制品牌方式与欧美地区客户合 作，为 AngelTrax、Brigade、REI、Safety Vision 等多家欧美知名品牌提供车载终端设备。 而在中东、南美及亚太等新兴市场，相关产品的发展历史较短，公司产品具有明显的技术 优势，功能创新且全面，因此公司采取自主品牌战略，实现品牌溢价与市场份额的双重提 升。 越南产能爬坡，降低关税风险。公司有两处生产基地，广东基地于 2021 年投产，面积 约 25000 平方米，越南基地第一期面积约 8400 平方米，于 2023 年开始产能爬坡，25 年接 近满产，二期面积 17000 平方米，25H1 二期工程已基本完成，开始逐步投产。考虑到美国 对华关税形势多变，在越南设厂能从一定程度上规避关税问题。公司的定制化业务模式与 客户深度绑定，切换供应商成本较高，关税政策对公司影响整体可控。

4、 增长驱动力：高阶智驾打开天花板

4.1、 辅助驾驶量价齐升，前装业务放量显著

辅助驾驶业务量价齐升：1）量：政策引导下前装业务发力，多款符合新规的产品将于 25-26 年放量，每年欧盟新规下需求 12 亿，越南厂产能 26-27 年释放，满足增量营收；2） 价：回顾安全领域产品发展阶段可发现，越智能化、集成更多辅助驾驶功能的产品价格更 高，公司产品不断升级聚焦高价值产品，单价逐渐上升。

前装业务打开潜在增长极，每年欧盟需求 12 亿元。随着各国政策推出，新商用车需强 制搭载辅助驾驶系统，前装业务进入放量阶段。欧盟 GSRII 欧标安全管理系统规定，2024 年 7 月起新商用车都必须配备多项辅助驾驶功能。在此政策下，公司成功在 2023 年完成基 于 GSR 的全套安全系统开发，2024 年实现前装量产商业化落地，获全球商用车企近 40 款车 型量产定点，同步在欧洲完成多国市场交付落地。2024 年前装业务营收约 9700 万元，同比 增长 119.80%，2025H1 前装业务营收超过 24 全年，增速极快。据统计欧标安全管理系统覆 盖的车辆数约为 672 万辆，在 2024 年法规正式落地后，每年产生约 50 万套辅助驾驶方案 的需求，以公司 2025H1 辅助驾驶系统的平均售价 2445 元/套测算，每年该业务对应的欧盟 需求规模达到 12 亿元。 把握市场机遇，拓宽产品矩阵。具体到产品方面，在法规带来的市场机遇下，公司研 发出多款满足法规标准的辅助驾驶产品，包括符合欧标的自动紧急制动系统和电子后视镜、满足国标的行驶记录仪、L2 级智能驾驶方案，预计 25-26 年放量。1）自动紧急制动系统 （AEBS）和全新扩展升级的自动巡航系统（ACC）已经成功在多家头部整车厂的商用车型实 现定点量产，其中部分车型开始在欧洲市场部署落地。2）新开发的电子后视镜融合欧标系 统即将发布。3）公司发布了多款满足 GB/T 19056-2021 新国标的行驶记录仪产品，已取 得多个客车主机厂、卡车主机厂项目的定点。4）基于全新计算平台开发 L2 级全栈智驾域 控方案，支持车道居中辅助等核心功能，预计于 2025 年完成功能验证与量产发布。

未来越南产能释放满足增量需求 12 亿元。供应方面，公司越南二期生产基地已开始产 能爬坡，预计 26 年产能显著提升，27 年产能完全释放。越南一期+二期共 25000 平方米场 地有望达到与中国生产基地相同产能水平。假设产能与营收成正比，越南二期产能完全释 放将有 50%增量产能，对应 27 年可贡献的价值约 12 亿元，满足增量需求。

4.2、 远期空间：高阶智驾星辰大海，稀缺商用车智驾 标的

4.2.1 无人驾驶商用车率先破局，规模化曙光渐明

封闭区域商用车已实现 L4 级自动驾驶。根据 SAE 分类，商用车无人驾驶一般指 L4（高 度自动化）和 L5（完全自动化）。目前在矿区、港口、工厂等受控环境中已经实现 L4 级无 人驾驶，车辆可于特定条件下在无需人类干预的情况下运行。而在公共道路上实现完全无 人驾驶，尤其是 L5 级无人驾驶仍是长期目标，监管未完全放开。

商用车率先应用无人驾驶，解决安全与效率痛点。乘用车无人驾驶必须面对城市交通 的不可预测性、复杂的人际互动，以及仍在不停演变的监管环境。相比之下，商用车，特 别是在密闭或半结构化环境中运行的车辆更易于应用自动驾驶。此外，自动驾驶能在一定 程度上解决商用车注重安全与效率的两大痛点。1）安全性。自动驾驶技术的引入可以减少 人为失误引起的商用车事故，将潜在的伤亡和经济损失降至最低。自动驾驶还可以避免驾 驶员长期暴露在危险环境中，从而降低此类健康风险，例如矿区的粉尘和噪音会引起慢性 肺部和听力问题。2）效率与可靠性。由于人的注意力集中时间和连续工作时长有限，人力 驾驶的商用车的运作经常被暂停，而自动驾驶商用车可以全天 24 小时不中断地保持运营， 从而提升运营的效率与可靠性。 全球多项政策加速推进自动驾驶落地。随著全球道路安全及汽车智能化的关注日益提 升，各国政府正颁布并实施监管框架，以促进行业发展。2021 年 1 月，美国交通运输部发 布《自动驾驶汽车综合计划》，阐明支持智能驾驶的具体措施及优先事项。2022 年 8 月， 欧盟引入统一的 ADS 型式认证程序及技术标准，逐步建立监管框架。2023 年 11 月，中国政 府发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点的通知》，允许遴选搭载 L3/L4 功能 的车辆在指定城市区域进行道路测试，加速先进智能驾驶的商业化。 自动驾驶商用车的应用场景可分为封闭场景、城际干线、城市道路三大类。封闭场景 主要包括矿场、物流园区、港口码头、机场货运区、封闭厂区等；城际干线场景指城际物 流运输，如跨城货运、大宗商品运输；城市道路场景包括无人公车、城市物流、城市内 “最后一公里”配送、无人环卫等。从落地进度看，港口、矿山、园区等封闭或半封闭场 景已率先突破，城际干线因政策、成本等瓶颈仍在探索中，城市道路场景下无人巴士已开 始多地试点。

以矿区为代表的封闭场景下，自动驾驶已实现规模化运营。封闭场景因环境可控、规 则清晰、安全风险低，成为商用车智能驾驶落地的第一站。中国走在无人驾驶的应用前列，截至 2025 年 7 月，中国拥有的自动驾驶卡车数量全球最多，达 2090 辆。尤其在矿山领域， 政策驱动效果显著。国家相关部门明确要求，到 2026 年全国煤矿智能化产能占比不低于 60%，智能化工作面数量占比不低于 30%，小型煤矿若未完成智能化改造将面临“关停并 转”。政策倒逼矿山企业加速智能驾驶布局，伯镭科技、易控智驾等企业已在全国 20 余座 矿山实现超 1000 台无人驾驶矿卡的规模化应用。预计 25 年无人驾驶矿卡销量渗透率 16.1%， 2030 年销量渗透率有望超过 50%。

城际干线物流场景的自动驾驶处于示范验证到小规模运营的跃升期。干线物流市场规 模达到 3.9 万亿元，自动驾驶蓝海大有可为。中国、美国、欧洲、日本已通过多项试点项 目和技术测试，卡尔动力已在华北、西北等地区营开展跨市 L4 级自动驾驶重卡编队测试； 小马智行、主线科技在京津塘高速开启卡车编队跟随车无人化测试及货运服务。目前京津 冀、长三角已开展跨省高速测试，但跨区域路权互认尚未普及，长途干线运输仍需要向沿 途各省申请测试资质。未来随着试点地区逐渐铺开，打通跨省干线的审核阻碍，长途干线 运行将更为畅通。

无人巴士商业化爆发在即。城市道路的特点为交通密度高且路况较难预测，需要能够 处理此等非架构化场景的更先进的感知技术及精密的算法。其中无人驾驶巴士具有运营路无人巴士商业化爆发在即。城市道路的特点为交通密度高且路况较难预测，需要能够 处理此等非架构化场景的更先进的感知技术及精密的算法。其中无人驾驶巴士具有运营路

4.2.2 进军高阶智驾，自动驾驶 Xbus 质变升级

商用车智能驾驶的技术路径正在向高阶演变。公司强势进军高阶智驾，凭借技术与客 户积累的先发优势，有望质变打开远期营收天花板： 高阶智驾是高级辅助驾驶的综合升级版。近年来，各大商用车企业以及自动驾驶服务 商加大力度布局商用车智能化领域，全力推动高阶智能驾驶在商用车的应用，商用车智能 化转型步伐全面提速。高阶智能驾驶在传统高级辅助驾驶的基础上，通过更先进的传感器 融合、智能算法和高性能计算，实现车辆对复杂道路环境的全面感知、理解和决策，达到 更高层次的自动驾驶水平。相比于高级辅助驾驶系统，高阶智驾在硬件配置上进行了全方 位的升级，更在软件算法、系统冗余及故障自诊断等方面实现了突破，可以同时执行多个 高级辅助驾驶的功能。

商用车智驾不同于乘用车，技术门槛高。多家乘用车企迈入商用车智能驾驶领域，然 而商用车智能驾驶侧重点与乘用车有所不同，乘用车企需要克服技术差异。1）商用车的视 角较高，因此盲点较大，必须采用与乘用车不同且更先进的传感器部署策略，包括更多的 传感器、更复杂的安装配置，以及对感测范围及精度更严格的要求，以确保准确的感知及 安全的操作，尤其是在矿场等没有道路标志、车道标记或引导线的环境中。2）商用车较重 的重量导致转向、刹车及节流阀反应较缓，使得稳定的动态控制变得更加复杂。3）恶劣的 工作环境，如脏乱、多灰、多岩石的路面，以及商用车运营典型的长运营时长，均需要更 强大的工业重型机械现场部署与测试能力，以确保在严苛条件下可靠且高效的自动驾驶性 能。

进军高阶智驾拥有先发优势：1）技术基础：公司深耕商用车智能驾驶十余年，积攒了 丰富的项目经验，已推出成熟的高级辅助驾驶系统并量产。现阶段公司加大了高阶智能驾 驶的研发投入，基于高级辅助驾驶的研发基础，进军高阶智驾有技术优势。2）有针对性： 相比于乘用车企，公司自成立之初便定位服务商用车，行业理解深厚，了解商用车运输安 全、保险风控与运营效率等多个细分领域的需求与痛点，更能针对性开发智能驾驶方案；3） 客群积累：公司建立了广泛的国际市场网络，形成了以属地化管理团队为核心的本地运营 体系，对不同地区文化差异、法规标准和市场需求的适应能力强，在中国亦有十余年的客 户积累，为未来高阶驾驶铺设了渠道基础。 强势推出自动驾驶 Xbus，黎明前夜值得期待。在无人驾驶商用车领域，无人巴士商业 化走在前列，2025 年无人巴士在全国多地开展试点。公司推出自动驾驶巴士 Xbus，搭载以 AI 技术为核心的智能公交解决方案，采用公交运营域控与自动驾驶域控双域架构，通过云 端协同与双环防护，保障无人巴士安全运行。锐明技术正在重点推进 Xbus 的落地应用， 2024 年与广州交信投科技签署战略合作协议，与沙特最大的公交运营企业 SAPTCO 签署了合 作协议，推进 Xbus 在中东市场的开拓。无人巴士试点工作热火朝天，监管放开后或将迎来 市场爆发，期待 Xbus 未来放量。

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