商用车自动驾驶行业专题报告：自动驾驶渐进，智能交通时代来临

商用车自动驾驶是一个空间超万亿的市场。较乘用车相比，运输行业面临着人力成本上涨、司机短缺、交通事故等诸多痛点，对自动驾驶有着更迫切的需求。商用车自动驾驶的商业模式更清晰，港口、矿山等低速封闭场景已实现 L4 自动驾驶技术的初步商业化落地，干线物流、Robobus 等场景 L3 级自动驾驶即可产生商用价值。本篇报告系统性梳理了产业链公司，推荐从三个维度把握投资机会：自动驾驶头部的解决方案供应商、激光雷达和高算力芯片等自动驾驶核心零部件供应商、自动驾驶布局领先的商用车 OEM。

商用车自动驾驶是一个空间超万亿的市场。较乘用车相比，运输行业面临着人力成本上涨、司机短缺、交通事故等诸多痛点，对自动驾驶有着更迫切的需求。商用车自动驾驶的商业模式更清晰，港口、矿山等低速封闭场景已实现 L4 自动驾驶技术的初步商业化落地，干线物流、Robobus 等场景 L3 级自动驾驶即可产生商用价值。本篇报告系统性梳理了产业链公司，推荐从三个维度把握投资机会：自动驾驶头部的解决方案供应商、激光雷达和高算力芯片等自动驾驶核心零部件供应商、自动驾驶布局领先的商用车 OEM。

行业痛点明显，万亿市场空间。相比于乘用车，商用车面临着更为明显的痛点：司机群体老龄化程度严重，35 岁以下劳动者仅占 25%，对年轻人的吸引力不足，“8 小时工作制”实施后司机缺口或进一步加大；人力成本持续上涨，过去十年CAGR 达 9.5%；货运行业 72%的交通事故由司机的误操作或车辆盲区所导致，货运安全性仍需提升。高级别自动驾驶能显著改善行业存在的痛点，并有望通过增加运营时间、降低人力成本和油耗，实现车辆全生命周期的成本降低，具有清晰的商业模式。我们测算，商用车自动驾驶软硬件潜在空间约 4000 亿元，自动驾驶运营服务空间约 3 万亿元，其中干线物流、同城物流、末端配送为空间最大的细分场景。

法规逐步完善，特定场景自动驾驶有望率先落地。当前自动驾驶相关的法律法规正处于拟定和逐步完善的阶段，当前我国已经出台了多项智能汽车相关规定与指导意见。此外，交通部出台多项法规强制要求商用车安装部分 ADAS 系统，为自动驾驶奠定了部分硬件基础。自动驾驶主要应用场景包括干线物流、港口、矿山、机场、园区、终端无人配送等，其中低速运营、封闭场景中的自动驾驶或将率先落地，如港口、矿山等场景下，相关企业已实现初步的产品落地和商业化运营；高速、开放的场景自动驾驶落地难度较大，但行业技术快速进步，相关企业已可在配备安全员条件下完成无人驾驶运输服务。

技术要点与乘用车有不同，盈利模式呈现多样化，有望更早实现商业落地。商用车总重量大（乘用车的 10 倍-30 倍）、刹停距离长（乘用车的 4-5 倍）、盲区多，因此需要比乘用车更远的感知距离以及更全面的车身环境定位；此外商用车操作难度大、空车与满载重量差距大、链接非刚性等难点需要针对性的算法与功能更完善的底盘实现。此外，与乘用车相比，商用车自动驾驶商业模式呈现多样化，包括后端定制化改造收费、依行驶里程收取订阅费用、自有车辆提供无人货运服务等模式。与乘用车不同，商用车自动驾驶在 L3 级别即可产生商用价值，如列队跟驰技术可显著降低人力需求，“智慧公交”可提升公交车辆的运营效率，这些都意味着商用车自动驾驶可能较乘用车更早迎来商业化落地。 

行业未来的四大格局特征：多方合作共赢、系统前装、场景细分专业化、细分市场集中度高。自动驾驶需收集足够多的数据以提升软件和算法能力，因此与主机厂合作进行自动驾驶系统前装是必然的发展趋势。此外，自动驾驶厂商或将于运力平台、物流地产、物流金融等企业形成多方合作，共同推动自动驾驶商业化落地。展望未来的竞争格局，由于场景的垂直细分，或难以出现一家独大的格局。此外，由于自动驾驶与当前重卡发动机行业存在类似的逻辑：两者均是车辆的核心，且实现盈亏平衡相对较难，未来自动驾驶行业的竞争格局或与重卡发动机的竞争格局类似，即整体具有较高的集中度、独立厂商与 OEM 入股厂商（或合作紧密的厂商）共同竞争。