隨著中國汽車產業在電動化與智能化雙軌上的深度融合，商用車作為支撐國民經濟的關鍵一環，其智能化轉型正進入從示范探索邁向規模化商業應用的關鍵階段。在這一進程中，政策標準的持續完善、核心技術的迭代突破與行業降本增效的真實需求，共同構成了驅動商用車智能化加速的核心力量。

2025年9月12日，在第五屆智能商用車創新大會上，北汽福田智能駕駛研究中心主任金大鵬指出，當前商用車智能駕駛正從初步探索階段邁向關鍵成長期。安全、成本與舒適性仍是當前商用車干線物流行業的剛需痛點。因此技術路徑上與乘用車稍有不同，商用車智能化產品的技術路徑更加注重行駛安全、系統穩定性，而非強博弈的激進駕駛行為。金大鵬進一步強調，當前技術落地仍面臨長尾場景數據挑戰與商業閉環難題，行業需構建分工明確、成本共擔的產業鏈協同生態，通過“合理硬件+常用常新軟件”模式，與客戶深度綁定，實現價值共創，推動智能駕駛在干線物流等場景實現規模化應用，共同開拓商用車智能化更為廣闊的“深海”市場。

金大鵬丨北汽福田汽車股份有限公司智能駕駛研究中心主任

以下為演講內容整理：

商用車智能輔助駕駛處于起步階段，未來三年或將迎關鍵突破

金大鵬指出，當前乘用車L2級輔助駕駛滲透率已高達50%–60%，而商用車智能輔助駕駛仍處于早期階段，場景多集中在干線、港口、礦山、環衛及末端配送等有限領域。北汽福田判斷，2026–2028年將成為商用車智能輔助駕駛的關鍵成長期，干線物流場景滲透率有望突破15%–20%，進入規模化應用加速期。

他進一步分析，商用車智能化的核心驅動力來自于三大痛點：安全、成本與舒適性。干線司機日均作業時長超10小時，行駛里程可達千公里，高強度駕駛帶來嚴重疲勞隱患。智能輔助駕駛系統能有效降低事故率，并通過“雙駕變單駕”降低人力成本。智駕系統結合預見性巡航等功能還可顯著降低油耗，提升運營收益。年輕司機對科技配置的需求也推動商用車智能座艙與輔助駕駛成為競爭力要素。

技術路徑需結合商用車場景特性，場景數據與經驗策略仍必不可少

金大鵬從技術演進角度分析，ADAS發展始終伴隨AI模型迭代——從CNN、Transformer到BEV感知，再到端到端架構。然而商用車智能輔助駕駛具有顯著特殊性：在重載、長下坡等復雜工況中，系統不需具備強博弈能力，而應追求極致安全與穩定性，盡可能減少剎車、變道等操作。

他強調，商用車部分算法仍需依賴大量規則經驗進行“兜底”，并結合數據閉環持續優化。落地挑戰方面，他以新舊車道線識別為例，指出感知系統在模糊場景下需融合道路結構、路沿檢測等多源信息進行綜合判斷，而這類長尾場景的數據獲取與標注成本極高，是落地的共同挑戰。

量產應以客戶需求為中心，構建安全可靠的研發體系

金大鵬表示，商用車智能輔助駕駛量產必須堅持以客戶需求為導向，以安全為基線，并依托完備的研發體系。面對快遞快運行業普遍存在的超長、超寬掛車等非標場景，系統需在感知算法、布置安裝、規控策略等方面進行定制化開發，并結合功能安全、預期功能安全方法論，提供更適應市場且更安全的產品。

他指出，商業閉環是技術可持續發展的關鍵。目前行業存在“硬件預埋+軟件訂閱”滲透率低、研發成本高而收益不足等問題。金大鵬認為當前智能駕駛的開發成本過高仍無法實現商業閉環，行業需要構建分工明確、成本共擔的產業鏈生態，通過“合理夠用的硬件+常用常新的軟件”與客戶價值深度綁定，實現價值共創。

掌握核心技術，快速推進智能化場景落地

金大鵬介紹，北汽福田已打造3+2+1+N的開放技術平臺，能夠滿足高算力L4場景與中算力L2輔助駕駛產品雙線并舉的算力需求，賦能面向公路類、無人物流類及專用車底盤的全系列車型。

示范運營穩步推進，覆蓋干線、末端與城市微循環場景

北汽福田采用多場景并舉策略，面向干線物流的輔助駕駛產品已批量應用，行駛里程超過4500萬公里。同時在園區、末端與城市公交等場景進行布局與驗證。在園區場景，無人轉運車實現零部件靈活調度；在末端配送與環衛領域，基于滑板底盤的模塊化車輛支持上裝快速更換；在城市微循環公交方面，L4級巴士已在北京市自動駕駛示范區開啟測試。

金大鵬總結道，當前商用車的智能化發展仍處于初級階段，已落地的場景仍處于“冰山一角”，北汽福田愿與產業鏈各方協同推進，共同拓展智能化產品在更多場景的規模化應用，推動中國商用車產業向安全、高效、綠色方向持續進化。