9月19日，在2026泰达汽车论坛上，交通运输部公路科学研究院副院长徐剑发表主题演讲，系统介绍了我国货运自动驾驶的落地进展。其核心价值在于明确了行业正从矿山、港口等封闭场景向开放干线道路演进，并给出了到2030年实现“仓到仓”规模化应用的技术与政策路线图。
要理解货运自动驾驶的推进逻辑，首先得搞懂支撑它的核心技术——车路云一体化。简单来说，就是让聪明的车（搭载感知与决策系统的自动驾驶车辆）、智慧的路（部署了路侧传感器和通信设备的公路）和强大的云（负责全局调度的计算平台）三者实时协同。上一代单车智能方案主要依靠车身自带的摄像头和激光雷达“单打独斗”，在重载货车盲区大、制动距离长的物理限制下存在感知瓶颈；而车路云一体化相当于给整条公路装上了“上帝视角”，能让重卡提前数百米获知前方路况。据盖世汽车报道，徐剑指出该技术规模化落地后，有望降低综合运营成本20%以上，事故率降低90%以上。
但在技术路线上，不同场景的成熟度差异明显。据人民财讯报道，徐剑预计未来干线通道将呈现“新能源电动重卡+自动驾驶队列+多能源形态融合”的模式。这里的“自动驾驶队列”是指多辆重卡通过V2V（车对车通信技术，即车辆间低延迟无线通信）保持极小车距编队行驶，能大幅降低风阻并节省能耗。作为对比，同在本次论坛发言的小马智行北京研发中心副总经理李林涛介绍，其打造的北京至天津港140公里线路上，搭载L4级系统（即在特定设计运行域内由系统完全承担驾驶责任，无需人类接管）的重卡已支持“1+N”车队编队模式，可降低近30%运营成本。不过李林涛也实事求是地说明，部分极端场景仍需人工兜底支持，这划定了当前L4技术的真实能力边界。
这些技术指标落到实际运营中意味着什么？徐剑用具体数据拆解了传统干线物流的痛点：人工成本约占干线重卡总成本的25%，燃油与人工合计占一半，再叠加通行费和折旧，降本增效是生存关键。同时，干线上下坡多、连续弯道多，重型货车惯性大、盲区多，安全风险极高。当自动驾驶重卡在主干线上采用“点对点固定线路直达”模式，并通过甩箱或甩挂（即牵引车头与货厢分离，到达节点后直接更换货厢，减少等待时间）完成跨区域运输时，不仅能在夜间长途高强度场景形成有效运力补充，还能从根本上缓解司机短缺问题。正如李林涛所言，取消随车司机后，行业会催生自动驾驶安全员、远程协助人员、网格运维等新岗位，实现劳动力结构的转型。
结合各方披露的信息，当前货运自动驾驶的核心落地指标如下：
- 封闭场景规模：据盖世汽车报道，内蒙古已有30多处露天煤矿、新疆有18处开展无人矿卡作业，达千台级规模；天津港投入117台无人物流车，年运行里程突破40万公里，作业效率提升20%。
- 开放道路测试：京津冀、山东、上海、湖北、湖南等十余个省市已开放超400公里高速公路路段开展示范。
- 商业运营线路：据百姓评车报道，小马智行已落地北京至天津港全长140公里的自动驾驶物流线路，支持全天候及部分特殊天气运营。
- 基础设施规划：全国已有26个省市获批数字化转型试点，交通运输部正规划布局1万公里以上零碳货运走廊。
尽管进展明确，但技术成熟度仍处于攻坚期。徐剑客观梳理了当前的五大短板：一是智慧路网全天候感知精度不足，例如在暴雨、团雾等极端天气下，路侧传感器的识别准确率仍会下降；二是车路之间存在大量信息孤岛，智能驾驶配套设施建设滞后；三是智慧公路配套体系尚未成型；四是数据打通仍需推进；五是商业闭环尚未跑通。此外，据人民财讯报道，下一步还需加快研发高功率、高效率的充电技术与换电设备，探索无线充电（即无需物理插枪，通过地面发射线圈与车载接收线圈进行电磁感应传输电能）等新型模式，并持续验证电气化公路、双挂汽车列车自动驾驶的可行性与经济性。
总体而言，货运自动驾驶正沿着“封闭场景验证—干线队列示范—全路网规模化”的代际脉络稳步推进。对于物流企业和商用车行业而言，现阶段应重点关注车路云基础设施的铺设进度以及各省市高速示范路段的开放政策，而非盲目追求单车的全场景无人驾驶。到2030年实现“仓到仓”规模化应用的目标已经锚定，但跨越感知精度、数据互通和商业闭环这三道技术门槛，仍是接下来几年的核心任务。