本文援引于报告《2021年自动驾驶场景投资价值分析系列研究报告（七）：自动驾驶场景投资价值分析》，首发于头豹科技创新网（www.leadleo.com）。

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核心摘要：

中国自动驾驶逐渐进入落地阶段，自动驾驶领域的高速发展引起其场景应用成为热点问题，自动驾驶乘用车与商用车主要场景的投资价值成为投资者关注的重点，各场景的投资价值受经济价值和落地情况影响。自动驾驶各场景市场需求大，且场景所处行业存在诸多痛点，如人力成本高、老龄化严重、劳动力短缺、工作危险性高等，这些问题可通过自动驾驶得到有效解决。

中国自动驾驶各场景主要落地在北上广、沿海区域以及华东地区，八场景中环卫、末端物流落地省市多且分散，港口、矿区因地区特殊性集中于沿海沿江与偏远地区。Robotaxi的落地难度最高，其次是干线物流和末端物流，自动泊车、环卫和园区三个场景落地难度中等；矿区和港口的落地难度最低。目前部分L2级辅助驾驶功能已落地，预计2025年前实现L3级干线物流、自动泊车、环卫、港口、矿区、园区场景的商业化落地，2030年之前实现Robotaxi、L4级干线物流和末端物流落地。

自动驾驶发展背景

中国自动驾驶自1992年发展至今，经过了长时间的技术研发与大量的测试，终于步入落地阶段，产品在多场景进行落地应用，自动驾驶技术长期以来的研发与测试成果将得到检验，参与者开始获得收益，各场景的经济价值和落地情况值得关注。

自动驾驶主要应用于商用车和乘用车两个领域。在商用车领域，主要应用场景包括港口、矿区、干线物流、末端物流、市政环卫和园区；在乘用车领域，车企和投资者主要关注于自主泊车和Robotaxi两个赛道。进入商业化落地阶段标志着参与企业和投资者开始得到收益，这将受到各场景自动驾驶未来的经济价值和落地情况的影响，这二者也是现阶段投资者和企业关注的重点问题。

自动驾驶商用车因其庞大的市场潜在空间和有效解决行业痛点的特性开始浮出水面

自2017年自动驾驶高速发展以来，乘用车中自动泊车与Robotaxi场景一直是投资热点，而近两年商用车赛道逐渐浮出水面，投资者开始将目光转向商用车，一些专注Robotaxi场景的企业也开始接触干线物流、园区等商用车领域。商用车领域能够迅速吸引投资者与参与者目光的原因之一是其庞大的市场空间，预计2026年自动驾驶商用车市场规模将近8万亿元。商用车领域迅速吸引投资者与参与者目光的原因之二是自动驾驶能够有效解决商用车领域行业痛点，人力驾驶主要痛点为人力和燃油成本高，自动驾驶能够缩减人力，减少人工操作失误，从而提升燃油效率，降低整车成本。

自动驾驶各场景行业市场需求强烈，能够解决各场景存在的痛点，具有一定的经济价值

中国矿产储量产量大、道路清扫和垃圾清运量逐年升高、末端物流市场发展迅速，无人驾驶车需求升高；中国自动驾驶处于向L3等级转化关键阶段，需增加在园区的测试以完善技术和方案；港口运输市场扩大、公路货运的发展、网约车市场的扩大与汽车共享化趋势以及车位供不应求与利用率低的现状需要在各场景发展自动驾驶。

矿区、环卫、末端物流三场景存在人力成本高、老龄化严重、劳动力短缺、工作危险性高的痛点，这些问题可通过自动驾驶得到有效解决；园区场景适合进行无人驾驶测试，有利于后期推广使用；港口、干线物流两场景存在司机老龄化、工作强度大、招工难的痛点，可通过自动驾驶解决；Robotaxi将改变汽车行业利润获取模式，使利润大幅提升；自动泊车可节省寻找车位所需的时间与油耗，提高车位利用率。

中国自动驾驶当前主要落地于北上广、华东地区，各场景落地难度由技术难度和环境复杂度决定，预计2030年实现各场景L4级自动驾驶落地

中国现阶段自动驾驶各场景主要落地在北上广、沿海区域以及华东地区，上海落地场景最多；八场景中环卫、末端物流落地省市多且分散，港口、矿区因地区特殊性集中于沿海沿江与偏远地区。

技术难度方面，矿区、港口、自动泊车为封闭、半封闭低速场景技术难度较低，环卫、末端物流有部分开放场景，园区涵盖自动驾驶类型较多，技术难度略高，干线物流、Robotaxi为高速开放场景，技术难度高；环境复杂程度方面，Robotaxi、末端物流、干线物流和环卫场景的环境复杂程度较高，园区环境复杂程度中等，港口、矿区和泊车环境复杂程度低。综合环境复杂程度、技术难度和工作复杂程度来看，Robotaxi的落地难度最高，其次是干线物流和末端物流，自动泊车、环卫和园区三个场景落地难度中等；矿区和港口的落地难度最低。

目前APA自动泊车等提高驾驶效率与安全的L2级辅助驾驶功能已落地，而L3级别以上的自动驾驶依然处于试运营阶段，由于政策法规、技术限制等因素的影响，短期内落地有一定的难度。自动驾驶商业化的落地根据不同场景的特点，落地时间有所不同，场景封闭、技术难度低、工作单一、路况简单的场景更易实现商业化落地，而高速、开放、工作复杂的场景在自动驾驶应用方面具有较高的难度，进而影响商业化落地进程。具体来看，L3级干线物流、自动泊车、环卫、港口、矿区、园区场景由于技术难度较低，场景封闭或工作简单重复等因素有望在2025年前实现商业化落地；Robotaxi、L4级干线物流和末端物流因环境复杂、高速、开放等因素，预计2030年前完成商业化落地；完全自动驾驶技术难度较高，其实现还需长期的探索。

Robotaxi与干线物流场景需求强烈、市场空间庞大，港口场景易实现自动驾驶商业化落地，存在替代人力成本的刚需，为三个最有潜力的自动驾驶场景

据头豹研究院测算，干线物流、Robotaxi、和矿区市场空间较大，港口、泊车与末端物流的市场规模相近，园区与环卫市场规模相对较小。根据上文需求与价值分析可看出Robotaxi、干线物流、港口、末端物流、环卫和矿区场景的自动驾驶存在更为强烈的需求，其中Robotaxi需求最为强烈。当前汽车行业新四化趋势引发利润模式的重大变革，自动驾驶参与者与投资者迫切需要发展以新模式收费的Robotaxi来跟上时代的脚步，抢占市场的先机，加之Robotaxi的潜在空间很可观，成为自动驾驶最有潜力的赛道之一。干线物流庞大的市场空间加之公路货运市场的高速发展以及人力成本等痛点导致的高需求也拥有很大的发展潜力；港口场景的自动驾驶易实现商业化落地，存在替代人力成本的刚需，下游付费意愿高，且其市场空间较为可观，也为自动驾驶较高潜力的赛道之一。

竞争格局方面，中国港口与干线物流自动驾驶相似，参与者高度重合且均积极与主机厂以及下游港口或物流公司合作，图森未来为二者龙头企业，竞争格局不稳定，未来有新进入者参与赛道的可能性较高；中国Robotaxi的竞争格局已初具雏形，主要参与者为科技公司和自动驾驶公司，百度和小马智行为行业龙头企业，目前资源正向头部集中，赛道中其他企业和新进入者或面临淘汰、被并购的命运。

自动驾驶各场景因其市场规模、需求程度、技术难度、落地情况以及竞争格局的不同，投资价值和策略也有所不同，投资者需根据不同的场景，综合多方因素进行判断

港口与矿区行业目前仍处于测试阶段，可通过向港口提供低于人工驾驶收费价格的无人运输服务来获取数据，加快落地进程。投资者挑选标的时应关注企业运营能力、技术实力及交付能力。环卫行业参与者中科技公司多与环卫设备公司合作，结合技术与渠道优势，加速落地。投资者可关注标的及其合作方的客户积累、技术实力情况。末端物流参与者中互联网巨头自带场景、客源，初创企业拥有无人驾驶技术优势，投资者可关注标的的客户规模及技术实力。园区是优质的自动驾驶测试场景，环卫、接驳在其中布局较多，可优先考虑这两类自动驾驶科技公司。干线物流行业以初创公司为主，商业模式逐渐清晰，投资者可重点关注此类企业。Robotaxi的技术难度高，运营所需资金较大，投资者应关注企业技术实力以及资金能力。目前APA泊车系统已实现量产，参与者积极探索更高级别泊车系统的研发落地，投资者可关注标的的泊车系统量产经验及产品的稳定性和可靠性。

深度见解：中国自动驾驶处于商业化落地初期阶段，乘用车依然热度不减，商用车也逐渐进入投资者视野，各场景的经济价值和落地情况成为投资者关注的话题，综合各场景市场规模、技术难度、需求强烈程度、落地难度和落地速度等因素来看，Robotaxi、干线物流和港口为三个最有潜力的赛道 

1992年第一辆无人驾驶汽车的诞生拉开了中国自动驾驶时代的序幕，如今自动驾驶经过多年的研发，头部企业率先完成技术测试，开始进行量产，投资者开始获得收益，这将受到各场景自动驾驶未来的经济价值和落地情况的影响。

当前汽车行业新四化趋势引发利润模式的重大变革，Robotaxi的新收费模式可为自动驾驶参与者与投资者抢占市场的先机，因此Robotaxi市场需求强烈，虽然其技术难度较高，落地所需时间较长，但市场空间庞大，前景较好，投资者挑选标的时可关注企业技术实力以及资金能力。干线物流庞大的市场空间加之公路货运市场的高速发展以及人力成本等痛点导致的高需求也拥有很大的发展潜力，行业以初创公司为主，商业模式逐渐清晰，投资者可重点关注此类企业。港口场景的自动驾驶易实现商业化落地，存在替代人力成本的刚需，下游付费意愿高，且其市场空间较为可观，也为自动驾驶较高潜力的赛道之一，投资者挑选标的时应关注企业运营能力、技术实力及交付能力。

重点关注企业

通过深度研究中国市政环卫自动驾驶行业内优质企业，头豹建议重点关注图森未来【TSP】、嬴彻科技、百度【09888】、小马智行。

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