这也是当前商用车在智能化过程中面临的核心挑战。商用车的本质是生产工具，客户的核心要求是 " 安全和增效 "，若技术不能直接转化为经济效益，就很难被市场真正接纳。
智能化系统在商用车整车成本中占比高达 15%，尽管行业预计到 2028 年将降至 4%，但高昂的初期投入依然是规模化普及的 " 拦路虎 "。数据显示，2024 年前三季度，新能源重卡销量增长率达 180%，渗透率升至 25%，但智能化功能的搭载率仍远低于预期。
随着物流行业人力缺口扩大、安全事故高发，以及 " 双碳 " 目标下运营效率要求的提升，商用车行业正从 " 政策驱动 " 转向 " 技术与市场双轮驱动 "。变革已迫在眉睫，面对成本、技术与场景落地的多重挑战，智能化商用车产业链上下游企业如何破局？
智能化应用的三重压力
商用车智能化的道路，正从技术研发的 " 上半场 " 步入商业验证的 " 下半场 "。各方参与者发现，真正的挑战不在于做出功能，而在于让功能被市场买单。
目前，商用车与乘用车的技术存在巨大代差。徐梅指出：" 乘用车算力已标配上千 TOPS，商用车仅几十 TOPS。" 之所以如此，成本仍是第一道关卡，激光雷达、高算力设备显著提高了重卡的成本。
江淮汽车技术中心商用车研究院院长陈刚给出了具体数据：目前智能化系统占整车成本高达 15%，尽管行业预测该比例在 2028 年将降至 4%，但当高昂的智能化配置无法带来对等的运营收益提升时，客户的采购意愿便大幅降低。如何度过这段成本与价值的 " 剪刀差 " 时期，是整个行业必须面对的难题。
成本压力是当下的现实阻碍，法规滞后则像一把悬顶之剑，制约着商用车智能化的长远规划。白犀牛智达副总裁王瀚基表示，全国有 1900 个县区在运行无人车，但企业仍面临 " 很多法规的不统一和法规随时收紧的情况 "。这种不确定性极大地增加了企业长期战略布局与规模化投资的风险。
在法律和交通管理体系层面，尽管管理部门已明确 L3 级以上事故责任主体为汽车生产企业，但细则还不够明确。陕汽淮南专用汽车有限公司技术中心主任汤振齐指出，" 具体的责任界定，包括一些操作还是没有具体细化 "。这意味着，即使技术准备就绪，模糊的责任边界仍可能成为商业化落地的 " 最后一公里 " 障碍。
当行业试图跨越成本与法规的障碍时，商用车场景的极端复杂性又带来第三重挑战。目前，尚无一套通用的智能化方案能够通吃所有场景。宇通商用车智能网联产品高级经理孙肖指出：" 商用车有着生产工具的属性，存在多品种、小批量的问题，看起来车差不多，但其实每一个大 B、小 B 的客户都有自己的差异化诉求。"
在矿区、港口等封闭场景，挑战更为严峻。徐工矿机事业部解决方案经理吕源津指出，矿区 " 高温、高湿、高粉尘 " 的环境对传感器和线控系统构成严峻考验，这些极端条件对技术的鲁棒性提出了远高于乘用车的标准。
踏歌智行市场 & 政企合作总监孙志杰表示，在矿山里 " 干的都是非常苦的活儿、累的活儿 "，场景聚焦在新疆、内蒙古等边远地区，甚至是无人戈壁，" 包括强光、浓雾、沙尘、暴雪、大雨，都是经常面对的课题和极端环境的挑战，也是算法需要应对克服的关键技术。"
生态融合与价值重构
面对三重挑战，将技术价值精准传递到客户的运营账本上，实现从单点技术突破转向系统性生态共建，才是破局之路。
首先，商用车自动驾驶技术路径正从全栈自研转向分层聚焦的务实策略。面对场景碎片化与成本压力，企业不再大包大揽，而是通过分工协作实现降本增效。
陈刚提出的 "1+1+X" 战略是典型代表：第一个 "1" 是自主掌控的自动驾驶平台底座，第二个 "1" 是连接路侧生态的标准化接口，"X" 则是快速适配多场景的灵活应用。这一模式本质上是在 " 完全自研 " 的高成本、长周期与 " 完全外包 " 的同质化风险之间，找到一条降低研发成本、加速技术落地迭代的务实路径。
白犀牛也践行此道。王瀚基表示："AI 一定要不断优化，从规则算法走到端到端，接下来走世界模型。AI 并不是简单的客户体验问题，是一个成本测算非常关键的环节。"
在商业模式上，生态共赢也正取代单点突破成为主流思路。徐梅介绍：" 吉利在软件 + 硬件 + 公司的 B 端客户，以及物流运营 + 保险公司 + 车企制造环节，打造了一个保险系统的生态。" 他进一步说明，吉利与保险公司、B 端物流公司联合推进辅助驾驶，" 一开始有些保险公司没有自信，但目前我们在降低出险率、事故严重度方面提升了 30% 以上。"
中科慧眼执行副总经理赵传运进一步阐述了 "AEM 联合保险模式 " 的落地细节：" 我们与保险公司‘对赌’，经过半年的运营和数据分析，发现 6 个月就可以把主机厂装的 1000 多元的硬件成本收回来，也降低了保费。" 这种让客户快速见到回报的模式，正在前装市场获得越来越多认可。
对商用车运营企业而言，智能座舱和数字化技术并非必须项，他们更关注从业务前端输入到末端司机业务分派的环节，以及内部财务、运营等系统的打通，希望形成完整的信息化解决方案。在此背景下，数据驱动正从概念走向实质，成为价值创造的核心引擎。
徐梅表示：" 我们跟乘用车一起做了模型，在车端布置了柔性数采的 SDK，数据端可以最大存在车端，云端根据需求去下发，下发什么需求就传什么，这样在费用或流量上会降低很多。" 据其介绍，吉利商用车在研产供销服的数据总存储量已达 1PB（1024TB）。
在维修方面，商用车使用强度高、故障率较高，偏远地区维修技师能力参差不齐。随着车辆智能化的快速迭代，传统的维修知识库严重滞后，技师难以获取官方维修数据与指导手册。
木卫四科技通过 AI 大模型分析故障数据，建立 " 智能维修中枢 "，可精准理解技师问题。" 技师输入‘车爬坡没力，还冒黑烟’，系统会针对这个问题去对应知识库中可能的故障码，以及系统原有的案例进行关联。" 木卫四科技首席技术架构师杨迪华说。
