商用车自动驾驶渐进，智能交通时代来临，梳理出三条投资主线！

中信证券研报指出，商用车自动驾驶是一个空间超万亿的市场。与乘用车相比，运输行业面临着人力成本上涨、司机短缺、交通事故等诸多痛点，对自动驾驶有着更迫切的需求。商用车自动驾驶的商业模式更清晰，港口、矿山等低速封闭场景已实现L4自动驾驶技术的初步商业化落地，干线物流、Robobus等场景L3级自动驾驶即可产生商用价值。

1）行业痛点明显，万亿市场空间

相比于乘用车，商用车面临着更为明显的痛点：司机群体老龄化程度严重，2020年35岁以下劳动者仅占25%，对年轻人的吸引力不足， “8小时工作制”实施后司机缺口或进一步加大；过去10年人力成本持续上涨，CAGR达9.5%；2019年货运行业72%的交通事故由司机的误操作或车辆盲区所导致，货运安全性仍需提升。高级别自动驾驶能显著改善行业存在的痛点，并有望通过增加运营时间、降低人力成本和油耗实现车辆全生命周期的成本降低，具有清晰的商业模式。我们测算，商用车自动驾驶软硬件潜在空间约4000亿元，自动驾驶运营服务空间约3万亿元，其中干线物流、同城物流、末端配送为最重要的应用场景。

2）法规逐步完善，特定场景自动驾驶有望率先落地

当前自动驾驶相关的法律法规正处于拟定和逐步完善的阶段，当前我国已经出台了多项智能汽车相关规定与指导意见。此外，交通部出台多项法规强制要求商用车安装部分ADAS系统，为自动驾驶奠定了部分硬件基础。自动驾驶主要应用场景包括干线物流、港口、矿山、机场、园区、终端无人配送等，其中低速运营、封闭场景中的自动驾驶或将率先落地，如港口、矿山等场景下，相关企业已实现初步的产品落地和商业化运营；高速、开放的场景自动驾驶落地难度较大，但行业技术快速进步，相关企业已可在配备安全员条件下完成无人驾驶运输服务。

3）技术要点与乘用车有不同，盈利模式呈现多样化，有望更早实现商业落地

商用车总重量大（乘用车的10倍-30倍）、刹停距离长（乘用车的4-5倍）、盲区多，因此需要比乘用车更远的感知距离以及更全面的车身环境定位；此外商用车操作难度大、空车与满载重量差距大、链接非刚性等难点需要针对性的算法与功能更完善的底盘实现。此外，与乘用车相比，商用车自动驾驶商业模式呈现多样化，包括后端定制化改造收费、依行驶里程收取订阅费用、自有车辆提供无人货运服务等模式。与乘用车不同，商用车自动驾驶在L3级别即可产生商用价值，如列队跟驰技术可显著降低人力需求，“智慧公交”可提升公交车辆的运营效率，这些都意味着商用车自动驾驶可能较乘用车更早迎来商业化落地。

4）行业未来的四大格局特征：多方合作共赢、系统前装、场景细分专业化、细分市场集中度高

自动驾驶需收集足够多的数据以提升软件和算法能力，因此与主机厂合作进行自动驾驶系统前装是必然的发展趋势。此外，自动驾驶厂商或将于运力平台、物流地产、物流金融等企业形成多方合作，共同推动自动驾驶商业化落地。展望未来的竞争格局，由于场景的垂直细分，或难以出现一家独大的格局。此外，由于自动驾驶与当前重卡发动机行业存在类似的逻辑：两者均是车辆的核心，且实现盈亏平衡相对较难，未来自动驾驶行业的竞争格局或与重卡发动机的竞争格局类似，即整体具有较高的集中度、独立厂商与OEM入股厂商（或合作紧密的厂商）共同竞争。

5）关注三条投资主线

资料来源：券商研报

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