日前，在山东高速智能网联高速公路测试基地（莱芜段），吉利远程星瀚H纯电牵引车带领多辆无人跟随车完成编队启动、协同变道、匝道通行等一系列测试。这是国内商用车领域一次具备标志性意义的多车编队自动驾驶实测。
DeepWay深向也于近日对外宣布，其L4级智能编队重卡在内蒙古200公里国道干线上，完成了全程无后车主驾干预的全线贯通行驶。
稍早前的6月，在内蒙古鄂托克高新技术产业开发区棋盘井产业园内，一支特殊的运输重卡车队穿越草原与戈壁，驶向400多公里外的甘其毛都口岸。车队头车配备两名安全员全程监护，其余车辆全部依靠自动驾驶系统自主行驶。
一系列密集落地的测试释放出清晰信号：中国商用车自动驾驶正从单车测试迈入车队协同运营全新发展阶段。
自动驾驶编队密集实测
今年以来，商用车自动驾驶编队实测消息集中落地，测试场景从封闭试验场延伸至真实物流干线，编队规模也从“1+1”升级至“1+N”。短短数月，自动驾驶编队已覆盖国内多条核心物流走廊，实现多车协同运营。
据了解，吉利远程星瀚H在莱芜完成“1+4”多车编队自动驾驶实测，全部场景对标干线真实运输工况。头车搭载企业自研L2++级导航辅助驾驶系统，由驾驶员操控；后车按照L4级自动驾驶标准开发。测试重点验证拨杆协同变道功能，头车驾驶员做出转向操作，整支车队同步完成变道；同时，模拟社会车辆穿插加塞车队，验证了系统动态应对能力。整车感知系统最远可探测前方300米，具备270°环视感知能力。吉利远程相关负责人表示，本次测试核心价值在于验证“头车有人、后车无人”模式从试验场落地真实干线的可行性，为后续商业化运营沉淀关键路测数据。
卡尔动力更早一步布局，其已在西北、京津冀等核心物流通道部署超400辆L4级自动驾驶卡车。车队采用混合智能编队模式，即头车配置安全员、L2级辅助驾驶，后车采用L4级无人驾驶跟随技术，已实现跨区域常态化运营。卡尔动力首席执行官韦峻青表示：“我们不执着于100%全流程无人化，中间标准化运输交给自动驾驶，两端装卸、安检等环节保留人工，效率更高。我们的目标是让自动驾驶编队成为干线物流的新常态。”
DeepWay深向车队则是在有人驾驶车辆带领下，L4级无人重卡作为跟随车，顺利自主完成跟驰、变道、通过收费站、识别红绿灯等多场景操作，完成了在内蒙古200公里国道干线上的贯通行驶，验证了技术的泛化能力。DeepWay深向相关负责人表示，国道场景比高速更复杂，但恰恰是中国3000万卡车司机每天真实面对的路况。只有啃下这块硬骨头，自动驾驶才有资格谈大规模替代。
小马智行也在加速布局。这家自动驾驶头部企业计划2026年在高速干线投用超100辆L4级重卡，采用无人化编队模式运营。此前，其已在京津塘高速完成“1+N”编队跟随车无人测试。小马智行副总裁兼卡车事业部负责人贺星介绍：“我们通过多传感器融合感知、强化学习决策与编队协同控制等技术，构建了适应高速公路复杂场景的L4级自动驾驶系统。”
降本增效的商业闭环
“从单车智能到编队协同，不仅是技术进阶，更是商业逻辑的重构。”一位行业观察人士指出，紧密编队可有效降低风阻与能耗；后车无需配备安全员，人力成本大幅降低；取消驾驶舱后的纯电动重卡，载货空间与有效载重同步提升。
当然，技术上可行只是敲门砖。对于物流行业而言，一项新技术能否真正落地，最终要看它能否经济划算。
韦峻青介绍说：“单车自动驾驶套件硬件成本约9万元，但每年可节省十几万元司机成本，并优化油耗，客户回本周期仅需6个月。综合来看，混合智能编队可节省50%至83%人力成本、降低10%能耗，综合运营成本下降20%，毛利率是传统货运的3~6倍。据企业披露，卡尔动力累计运营里程已突破4500万公里，年收入达5亿元，部分线路已实现单车盈利。
申通快递在江浙沪区域的运营数据同样佐证了这一趋势：智能新能源重卡每公里成本较传统燃油车降低约0.45元，以单车年行驶20万公里计算，年节省约9万元。申通快递相关负责人指出，降本只是第一步，更重要的是增效，智能重卡的出勤率和安全性同步提升，这是传统车队难以实现的。
嬴彻科技的数据也显示，在快递快运等对成本极度敏感的场景，智能辅助驾驶的投入回报周期可控制在10~18个月，部分场景压缩至12个月以内。
来自物流企业的一线声音更具说服力。天津振鸿物流集团副总裁王勇坦言，行业正面临三大痛点：司机短缺与人力成本高企、时效性与安全性不可兼得、油价与环保压力持续攀升。“自动驾驶编队能系统性地解决这些问题，对于物流企业来说，这不是技术尝鲜，而是算账后的理性选择。”
一位参与试点的物流车队负责人也对记者表示：“投入产出比清晰，回本周期明确，这比任何技术参数都有说服力。”
不过，行业人士也提醒，自动驾驶编队的高投资回报率建立在高频运营基础之上。年行驶20万公里以下的线路，智驾系统的分摊成本优势将被削弱。
此外，一线从业者的接受意愿，仍是规模化推广的不确定因素。一位拥有15年驾龄的长途货运司机李师傅告诉记者：“如果车辆在高速路上出现状况，能不能及时远程接管？恶劣天气下系统可靠性如何？”有这些顾虑的货车司机并不在少数。
从“可行”到“标配”还有三大痛点
技术可行，且经济划算，并不等于市场会接纳。“从‘人开车’到‘车跟车’，不仅是技术变革，更是认知和习惯的转变。”在采访中，不少业内人士表示，目前虽然技术和商业性都不存在难题，但干线物流自动驾驶编队的大规模推广仍面临诸多痛点。
首先是法规路权不统一。目前只有北京、天津、上海等地开放部分高速路段测试，全国范围内各省市审批标准不一，跨省运输的法律障碍依然存在。交通运输部公路科学研究院一位不愿具名的研究员指出，国家层面已将重载货车编队智能驾驶列为首批典型应用场景，但具体实施细则、跨省互认机制、责任划分等配套法规还需加速落地。
其次，责任边界不清晰。当智驾系统引发事故，责任如何划分，是由车企、智驾企业还是物流公司负责，行业尚未形成统一标准。据了解，北京已于2026年3月率先启动智驾专属商业险试点，商用车智驾保险正在跟进中。但业内专家普遍认为，从试点到普适仍需制度创新。
第三，基础设施不完善。编队行驶对5G网络覆盖、高精地图更新、路侧感知单元等基础设施有更高要求。我国高速公路智能化改造尚处于起步阶段，东西部差异明显。上述研究员指出，车路协同是编队自动驾驶规模化落地的关键支撑，但这需要巨量投资和长期规划。
文：姚会法 编辑：陈伟 图片来源：企业官方公众号 版式：刘晓烨
