这一年，特斯拉FSD V12的出现，强势引爆了“端到端”无人驾驶方案。理想汽车、小鹏汽车等造车新势力积极推动感知、规划和控制多模块集成到统一神经网络，大幅度的提高汽车智能化水平，助力无人驾驶技术飞速发展。

　　与此同时，乘用车L2及L2+智驾功能渗透率逐步提升。相较于上一年的4.1%，2024年L2+智驾功能已达到8.5%。亿欧智库预测，随着NOA功能迎来快速的提升，预计2030年L2+智驾功能渗透率将达到80%。

　　在这一背景下，车企对“卷价格”和“卷流量”的竞逐已经从传统领域延伸至智能驾驶。行业的竞争不仅仅是价格的较量，更是技术创新的角力。唯有在智能驾驶领域不停地改进革新和深耕，车企才能在激烈的市场之间的竞争中脱颖而出。与此同时，商用车领域，特别是重卡的智能化，同样展现出了巨大的市场潜力。

　　相较于铁路和水路运输，公路运输因其灵活性和覆盖面广，已成为最主要的货物运输方式。多个方面数据显示，2023年中国公路货运量达到403.2亿吨，占总货运量的72.4%。但即便如此，公路运输依然面临着巨大的挑战。

　　公路货运成本中包括油价、车辆购置与维护成本、通行费用、人力成本等等。其中，油价时常波动。2022年中国平均油价上着的幅度约三成。随着中国劳动力市场的变化，人口老龄化加剧，人力成本也持续提高。

　　对此，智加科技系统配备全局地图，理论上比人类司机有着更好的超视距信息，能助力卡车保持稳定车速。同时，智加科技在拥堵控制和变道超车等局部规划逻辑里面也加入了对节油的深入考量，用强化学习等方法来优化智能重卡的油耗。

　　一般来说，重卡体积大、重量大、惯性更大，往往需要更长的安全刹车距离。这就要求无人驾驶系统要具备更远距离的感知能力，以确保智能重卡在高速行驶时能够及时应对突发情况。与此同时，重卡结构较为复杂，往往是两节式。这对重卡智能驾驶技术的规划和控制都提出了更高的要求。

　　王磊告诉亿欧汽车，在算力方面，英伟达的Orin和地平线对量产需求都很友好，英伟达的Thor和地平线的新产品也在陆续推向市场。“算力没有‘够不够用’的绝对标准，算力与算法协同拉动。在特定的时间点上，智能驾驶厂商需要在算力的性能、成本、可靠性和供应链安全之间做好抉择，确保在每个环节都能最大化发挥技术优势。”

　　目前，干线物流无人驾驶玩家正快马加鞭推动无人驾驶的商业化落地。从中国市场来看，大致上可以分为渐进式和跨越式两种方式。前者通过L2+无人驾驶功能，可在干线物流路段实现高级别的高速NOA功能，能够降低油耗、减少人工成本；后者通过L4无人驾驶功能，在部分专线运输路段实现编队模式下的司机减员。

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