无人驾驶道路运输的技术突破、场景应用与发展路径研究

1 引言

随着人工智能、传感器技术及车路协同基础设施的快速发展，无人驾驶道路运输正加速从封闭场景向开放道路渗透。京东物流在全国 13 个城市部署的 230 辆无人配送车已实现年配送 450 万单、成本降低 60% 的商业化成果，印证了技术落地的可行性。与此同时，中国汽车技术研究中心（中汽研）测试数据表明，现有系统在极端气象条件下仍存在较高的功能失效风险，此种技术成熟度与场景需求间的落差构成了产业发展的核心矛盾。

从市场规模来看，中国自动驾驶重卡市场呈现爆发式增长态势，预计将从 2024 年的 58亿元增至 2025 年的 135 亿元，复合增长率超 50%。全球范围内，自动驾驶卡车市场规模预计 2025 年将达到 395.1 亿美元，其中 L4 级平台将以 26.25% 的年复合增长率快速发展。此种迅猛增长既带来机遇亦伴随挑战，亟须从技术突破、场景适配和制度创新三个维度探索可持续发展路径[1]。

2 核心技术突破与架构演进

2.1 多模态感知与决策系统创新

无人驾驶道路运输系统构建于“感知－决策－执行”的框架之上，近年来在多维度取得显著突破。感知层采用“激光雷达 + 毫米波雷达 + 高动态摄像头”的异构传感器融合方案，京东物流无人轻卡通过此系统实现 L4 级别自动驾驶能力，在精准识别复杂路况的同时，单车传感器成本降低 80%^[2] 。百度 Apollo 矿山解决方案进一步验证了该技术路线的有效性，其部署的无人矿卡可稳定识别土墙、落石等矿区特有障碍物，自动驾驶成功率高达99%。

2025 年最新进展显示，固态激光雷达与视觉融合方案取得重大突破。九识智能推出的E6 车型采用“固态激光雷达 + 双目 3D 摄像头”方案，配合自研轻地图技术，摆脱了对高精地图的依赖，将决策延迟压缩至 50 毫秒以内，功耗降至行业平均水平的四分之一。此项技术创新使L4 级无人车售价降至1.98 万元，为规模化应用奠定了成本基础。

2.2 车路协同与数字孪生技术

决策系统的革新体现于车路协同技术的规模化应用。卡尔动力基于 C-V2X 技术开发的混合智能编队模式，实现 1 名驾驶员操控领航车辆引领 5 辆 L4 级跟随车辆的创新运营模式，通过自研通信单元达成毫秒级信息交互，运输效率提升 10%，管理成本减少 50%。中国电信与合作伙伴开发的“AI 赋能的‘车路云一体化’系统”更将多车协同响应时延降至 100ms内，复杂场景识别准确率提升40%。

测试验证技术方面，长安大学研发的“基于数字孪生的自动驾驶整车在环测试装备”获得 2025 年全球道路成就奖。该系统支持最高车速 200km/h 、最大制动减速度 12.6m/s² 的测试条件，典型场景构建效率达 3000 例 / 小时，为解决利用虚拟场景测试真实车辆的世界性难题提供了有效方案。香港应用科技研究院与银河航天合作的低轨卫星互联网验证项目，则实现了无地面网络覆盖情况下数据传输端到端时延小于 100 毫秒，为偏远区域自动驾驶提供了可靠通信保障。

2.3 执行层与能源系统革新

执行层的突破集中于冗余设计与能源革新。京东 VAN 无人轻卡采用制动、转向、通讯等多维度冗余配置，确保单点故障下运输作业不间断。在能源领域，内蒙古胜利东二号露天煤矿部署的无人驾驶电动矿卡，通过“无人驾驶 + 智能换电”技术实现全流程零碳排放，运输效率提升 25%[3]。

“车路云一体化”技术进一步优化了执行效率。长沙在完成 100 公里城市道路车路协同改造后，依托智能信控系统动态优化信号配时，路段通行效率整体提升 30% ，有效支撑了Robotaxi车队的规模化运营。此种“车－路－云”协同模式显著突破了单车智能的物理局限，为复杂场景下的可靠运行提供了系统性解决方案。

3 场景应用的梯度渗透与市场格局

3.1 封闭场景的规模化运营

无人驾驶道路运输在不同场景的渗透呈现梯度发展特征，封闭场景已进入规模化运营阶段。希迪智驾在台泥句容矿实现 14 台无人矿卡“安全员下车”常态化运营，保持 365 天零事故并累计运输 650 万吨物料，在 90% 员工休假的春节期间仍维持满勤满产状态，无人与有人驾驶效率比达1.04。内蒙古华能集团伊敏露天矿通过百度Apollo 方案，实现“装- 运- 排”全流程自动化作业，具备不受风沙扬尘影响的24 小时连续运营能力 [4]。

矿区场景市场规模增长显著，预计将从 2022 年的 18 亿元增至 2025 年的 65 亿元，主要驱动力源于人力成本替代——矿区驾驶员年均成本约 15 万元，而自动驾驶系统全生命周期成本可降低 40%c 。此种成本优势推动封闭场景成为技术商业化的重要“试验田”及利润增长点。

3.2 半开放场景的商业化突破

半开放场景的港口运输取得显著突破。山东省青岛港部署的自动驾驶集装箱卡车项目，通过高精度地图与 5G 车联网融合应用，实现单日货物周转量增长 25%，碳排放减少 18%。据中国港口协会统计，2023 年全国30% 的主要港口已启动自动驾驶集卡测试，环渤海、长三角、珠三角三大港口群占据90% 以上的市场份额。

城市环卫等半封闭场景亦迎来快速发展。苏州部署的全球首个“车路云协同”无人环卫项目，通过红绿灯感知、障碍物融合决策等应用显著提升作业安全性。长沙部署的 72 条线路2072 辆智能网联公交车，高峰准点率提升至 80% ，展示了城市公共服务场景的商业化潜力。

3.3 开放道路的测试验证进展

开放道路场景仍处于测试验证阶段。京东物流 VAN 无人轻卡在北京、广州等 30 座城市启动试运营，覆盖仓储至配送全链路场景。在政策驱动下，京津冀、长三角及粤港澳大湾区已启动跨省际示范项目，智加科技等企业累计完成 67.8 万公里开放道路测试，复杂气象条件下系统接管率仅为0.12 次/ 千公里。

末端配送场景取得突破性进展。截至 2025 年，九识智能无人车已在全国 200 余座城市实现常态化运营，累计配送订单 3 亿件，运营里程超 2000 万公里。在西藏、大凉山等偏远地区，无人车将物流损耗率从 15% 降至 3%，运输成本降低约 60% ，凸显了技术在解决民生痛点中的独特价值。

4 现存矛盾与发展对策

4.1 技术可靠性与极端场景挑

技术层面，系统在极端环境下的适应性仍是主要短板。中汽研测试表明，雨雪天气会导致激光雷达可见度下降，毫米波雷达在暴雨中出现信号衰减，强逆光场景可能引发摄像头识别失效。在冰雪覆盖的车道线识别、施工区域临时标志识别等特定场景中，现有系统仍存在功能失效风险。

解决方案方面，中汽研已建成国内首个可精准模拟雨雾、光照等极端条件的智能驾驶封闭测试平台，具备 0.1lux-2500lux 光照强度、 5mm/h-100mm/h 降雨强度的模拟能力。九识智能基于 OCC 融合检测技术，使其无人车在 2025 年梅雨季暴雨中维持正常运营，遇积水路段可自动降速避让，验证了技术优化的有效性。

4.2 法规滞后与标准缺失问题

政策法规的滞后性制约产业升级进程。尽管 2025 年 2 月实施的《合肥市智能网联汽车应用促进条例》明确了事故责任认定原则——即自动驾驶状态下发生事故，由车辆所有人、管理人先行赔偿后，可向生产者追偿——但全国性立法体系仍待完善。国家市场监督管理总局与工业和信息化部于 2025 年 8 月发布的征求意见稿则进一步规范了 OTA 升级管理，要求企业不得通过用户操作关闭驾驶员监测功能，强化了安全监管要求 [5]。

4.3 三位一体的发展路径构建

针对上述挑战，需构建多维度协同解决方案。技术上应完善极端场景测试验证体系，扩大国家级测试场景库覆盖范围（交通运输部科学研究院已收录 367 类典型货运场景），并需进一步覆盖更多长尾场景。政策层面可借鉴欧盟分级立法经验，针对封闭、半开放、开放场景制定差异化管理规则，推广北京市在法规中鼓励开发自动驾驶保险产品的创新举措。生态构建方面，应着力推动跨行业协同创新。鄂尔多斯市打造的中长途货运场景“车路云一体化”自动驾驶换电重卡项目，整合了自动驾驶、新能源、通信等多领域技术资源。长沙“车路云一体化”先行区计划三年内分阶段完成岳麓高新区全域路口智能网联化改造，旨在打造全国首个全域应用场景示范标杆，为产业生态建设提供了实践范本。

5 结论

无人驾驶道路运输已在技术突破与场景应用中展现出显著潜力，矿山、港口等封闭场景的规模化运营充分验证了其技术可行性与商业价值。多传感器融合感知、车路协同决策等核心技术的持续创新，为产业发展提供了坚实支撑。然而，极端环境适应性不足、法规滞后性等问题仍需系统性解决，这要求构建“技术迭代－政策创新－生态构建”三位一体的发展路径。

未来发展应聚焦于三个方向：一是强化极端场景测试验证与算法优化，提升系统鲁棒性；二是完善法律法规框架与保险体系，明确责任划分与风险分担机制；三是推动跨行业协同，建立“车路云一体化”的智能物流生态系统。随着技术成熟度的提升与政策环境的完善，无人驾驶道路运输将在降低物流成本、提升运输效率、减少碳排放等方面发挥关键作用，为智慧交通建设注入持续动力。

参考文献：

[1] 周鹏 . 无人驾驶电动自卸卡车在智慧矿山开采中的应用技术 [J]. 建筑机

械 ，2025，（08）：139-142.DOI：10.14189/j.cnki.cm1981.2025.08.013.

[2] 程俊潞 ， 田光兆 ， 郑奎 . 无人驾驶车辆障碍物感知方法综述 [J]. 内燃机与配

件 ，2025，（12）：81-83.DOI：10.19475/j.cnki.issn1674-957x.2025.12.047.

[3] 王闯 ， 鄢艳丽 . 关于全自动无人驾驶车辆的制动系统功能需求研究 [J]. 人民公

交 ，2025，（11）：83-86.DOI：10.16857/j.cnki.cn11-5903/u.2025.11.021.

[4] 姜昆 . 矿山用无人驾驶智能汽车关键技术、功能及挑战分析 [J]. 包钢科

技 ，2025，51（02）：59-67.DOI：10.13647/j.cnki.btgkj.2025.02.005.

[5] 林超 . 无人驾驶发展现状、挑战与建议 [J]. 中国经贸导刊 ，2025，（09）：54-56.

作者一姓名：王烁；性别：男；出生年月：1992 年6 月；籍贯：天津市；民族：汉族；最高学历：研究生学历 ；目前职称：中级工程师；研究方向：交通运输