一、自动驾驶的定义
自动驾驶，又称无人驾驶、电脑驾驶或轮式移动机器人，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。
二、催生物流货运应用自动驾驶的主要原因
（一）公路货运主导国内物流货运市场，但整体毛利率较低
公路货运是中国主要的货运形式，2023年公路营业性货运量达403.37亿吨，占比72.4%，是铁路的8倍，水路的4倍。是近五年来的最高水平，公路货运凭借其灵活性、机动性以及相对较低的运输成本，成为了国内物流货运的首选运输方式。从公路货运市场整体来看，国内公路货运存在对成本高度敏感和整体低毛利的现状，一方面，同质化的产品服务导致物流企业降低了产品及服务的竞争力，并且货源不稳定，导致货运订单的恶性争抢。另一方面，国内日益突出的人力成本和劳动力紧缺问题，进一步增加物流企业的货运成本。这些问题使得行业整体经营压力较大，快递和零担市场虽然整体毛利率较高，但市场竞争较大。
（二）全国货车保有量不断上升，安全事故占比超20%
2020年到2023年，全国货车保有量从1110万辆上升为1171万辆。全国共发生道路交通事故210812起，造成62387人死亡，237421人受伤;其中，与货车有关的道路交通事故为44711起，占总数的21.21%，死亡人数为18813，占总数的30.15%。
三、自动驾驶解决的物流货运行业痛点
（一）减少事故发生率
一方面，自动驾驶可以解决司机疲劳驾驶问题。目前，货车司机因疲劳驾驶引发的交通事故屡见报端，而自动驾驶车辆可为驾驶员承担部分或全部驾驶任务，有效避免驾驶员疲劳驾驶的发生，提升物流货运安全性。
另一方面，自动驾驶可以减少误操作。驾驶事故中较大比例是由人为失误而非机器故障造成的，通过先进驾驶辅助系统或自动驾驶功能的应用，将有效避免人为驾驶失误的发生。
（二）降低人力成本
自动驾驶弥补了人力短缺、人力成本高昂的问题。比如城市配送场景，自动驾驶功能的应用可在配送过程中补充人力的不足，能有效降低配送时商品所产生的边际成本。以传统运输与自动驾驶做对比，以5m³空间城配无人车为例，仅在人力成本上，自动驾驶相对传统运输每年可节约约10万成本。
（三）提升运输效率
一方面自动驾驶在部分封闭场景内，可摆脱由于长时间驾驶带来的疲劳感，从而实现24h运营，提升最终运输效率。
另一方面自动驾驶技术可以自主规划行驶路径，从而避免因司机误工、总工而导致的效率降低，提升人员科学化管理。
四、自动驾驶在物流货运的发展趋势
（一）技术助力优化物流货运自动驾驶功能，加快场景商业化进程
现有自动驾驶技术使用实车采集的路况数据对多模态大语言模型进行训练，使得训练后的大模型可以更好应对更多的应用场景、学习优化驾驶习惯，从而达到在物流货运场景的L4级别完全自动驾驶，满足降本增效、提升安全性的需求。从技术路径来看，自动驾驶氛围分模块自动驾驶和端到端一体化自动驾驶，相对来说端到端一体化自动驾驶技术存在架构简易、泛化性强、成本优势、量产友好的技术优势，因此可以推进从ADAS辅助驾驶到自动驾驶的技术跨越，实现高速公路自动驾驶、限定场景自动驾驶、完全自动驾驶等自动驾驶需求。
（二）物流货运自动驾驶未来将针对应用场景产生定制化服务能力
目前物流货运仍然基于市场细分的载重能力，按轻型、中型、重型卡车分别制定不同的解决方案，满足不同的运输模式和服务需求。未来，物流货运的解决方案将转向应用场景驱动，按园区物流、城市配送、城际配送、干线物流等不同的运输场景，提供满足多元化场景需求的产品和服务，从而让自动驾驶货运变得更加可靠、高效、智能。
中智认为：随着市场的不断发展，国内不同的自动驾驶物流货运场景将面临来自技术落地、路权获取以及商业化闭环等挑战，而国内各类场景自动驾驶企业都在针对相应的场景摸索出适合现有客户的产品及服务。未来，随着端到端的技术加持、线控技术的国产化加速替代、高算力芯片的面世，将助推自动驾驶更快地落地物流货运地各个细分场景。
