| 快递搜·KdSo >> 物流电商新闻 劍指２０２８無人貨運網絡，全國幹線物流自動駕駛「挑戰賽」正式開啟招募－快遞搜
2025年12月12日，一場旨在加速幹線物流自動駕駛商業化落地的頂層盛會——幹線物流自動駕駛商業化路徑研討會暨四川省港投集團幹線物流自動駕駛「挑戰賽」招募發布會在清華大學隆重舉辦。 該活動由四川省港航投資集團有限責任公司（以下簡稱「四川港投集團」）、西部科學城智能網聯汽車創新中心（以下簡稱「西部智聯」）、清華大學智能綠色車輛與交通全國重點實驗室主辦，由四川港投經濟技術研究有限公司、四川省交通運輸集團有限責任公司、四川港投陸港樞紐發展集團有限責任公司、西南交通大學、四川赫華物流有限公司、中關村科技租賃股份有限公司協辦。 來自政府監管部門、高校院所、行業機構、整車企業、自動駕駛公司、物流企業、金融機構、基建投運機構和通信運營商等領域的七十餘位核心專家齊聚清華，共同探討幹線物流自動駕駛的商業化破局之道，並見證了極具行業風向標意義的幹線物流自動駕駛「挑戰賽」正式啟動招募。 當前，自動駕駛行業正步入深水區，幹線物流因其場景相對規範、市場規模巨大，被公認為最快實現商業化落地的黃金賽道。多位專家從國家戰略高度，明確了行業發展的路線圖。 翁孟勇：發展幹線物流自動駕駛是解決行業痛點的關鍵。 中國公路學會理事長、交通運輸部原黨組副書記、副部長翁孟勇從交通強國戰略高度指出，發展幹線物流自動駕駛是解決行業結構性痛點的必由之路。
他強調，雖然公路運輸在貨運總量中佔比高達73.6%，但行業面臨運輸效率低、依靠超載超限和1300萬貨運司機的艱辛來維持低成本的困境，且勞動力老齡化問題日益嚴峻。 目前，在試驗區、封閉場地做實驗，意義已經有限，應當在相對開放的場景中推動自動駕駛實踐落地。這一步必須邁出去。 在此背景下，今天的會議至關重要、意義深遠，挑戰賽將切實推動這一實踐向前發展。 李教授：聚焦技術閉環和商業閉環，堅持協同發展。 清華大學車輛與運載學院教授、智能綠色車輛與交通全國重點實驗室主任、西部科學城智能網聯汽車創新中心首席科學家李教授認為交通系統智能化成為趨勢，高速公路幹線物流自動駕駛是技術進步和真實需求（如效率、安全、成本）共同驅動的成果，能帶來巨大經濟和社會效應。 他強調自動駕駛不是孤立的技術，必須在國家統一架構和標準下，堅持車路雲一體化的協同發展路線，才能真正打通應用中的痛點。 李教授認為，推進產業化落地，核心在於處理好技術閉環和商業閉環的關係。技術上要實現安全、可靠、高效；商業上要能真正帶來價值，實現盈利。 同時，他呼籲產業界要形成共識、協同推進，尤其要解決好管理協同和技術協同的問題，確保走在正確的產業發展道路上。 何政：貫徹交通強國及數字經濟戰略，成為行業驅動者。 四川港投集團黨委副書記、副董事長、總經理何政表示，今天的會議，是政、產、學、研、用多方力量深度協同，積極探索未來的一次重要事件，標誌著四川港投集團在貫徹國家交通強國和數字經濟戰略，落實四川省委關於打造做強國內大循環的西部樞紐、暢通國內國際雙循環的內陸門戶的決策部署，推動四川物流產業升級方面邁出了堅實的一步。
何政談到，推動挑戰賽工作基於三方面考慮：企業戰略使命、市場競爭壓力、豐富的應用場景。 他強調，四川港投集團以幹線物流自動駕駛作為推進通道網、物流網、數聯網「三網」深度融合的底層邏輯突破工程，致力於成為幹線物流自動駕駛領域的「三個驅動者」：商業模式的驅動者、創新生態的驅動者，以及行業規範的驅動者。期待與產業夥伴一道，以本次挑戰賽為新起點，共同推動中國幹線物流向更高效、更智能的方向邁進。 為加速推動幹線自動駕駛的規模化應用，四川港投集團以一種全新的、面向實戰的方式，開啟一場行業協作和產業共進——幹線物流自動駕駛「挑戰賽」（實證行動）。這次實證行動為期十二個月，將面向全國，邀請至少5家頂尖的自動駕駛技術企業作為核心驗證夥伴，組成總規模達50臺的驗證車隊。 四川港投集團總工程師胡旭在「幹線物流自動駕駛挑戰賽」總體方案發布中表示，本次行動絕非簡單的技術測試，而是一次系統性的產業共建，圍繞「技術、經濟、政策、生態」四個維度，構建完整的商業化閉環。希望通過四川港投集團的實踐，為全國幹線物流自動駕駛的規模化推廣提供一套清晰、可靠、可複製的港投方案。
其目標是在2028年前，在四川率先建成全國首個省級幹線物流自動駕駛示範網絡，實現「樞紐到樞紐」的常態化無人化運營。 為深化戰略布局與合作，四川港投經濟技術研究有限公司與西部智聯籤署了戰略合作協議，雙方在幹線物流自動駕駛領域建立起緊密的生態合作夥伴關係。 科學體系：跨越鴻溝，錨定共識 挑戰賽的評估體系，被視為行業方法論的集中體現。在上午的「閉門研討與規則優化」環節，四川港投經濟技術研究有限公司總工程師虞霏在「挑戰賽」評分方案解讀時表示，挑戰賽將圍繞自動駕駛在幹線物流中的核心痛點，設置科學嚴謹的評估框架，遴選出真正具備商業化潛力的技術方案與合作夥伴。
各方代表從運營實戰視角、技術與安全視角、商業與生態視角以及道路安全、法規兼容和行業監管視角，對「幹線物流自動駕駛挑戰賽」核心評估框架進行了嚴格的打磨和優化，並確立了三大核心共識： 首先，挑戰賽需深耕真實應用場景與高價值運輸路線，通過深化場景設計，確保評估體系與實際的商業需求高度對齊。 其次，評估體系應更完整地體現自動駕駛技術為客戶創造的綜合經濟價值，並彰顯其在提質增效方面的積極成果。 最後，安全是行業健康發展的核心基石。挑戰賽應致力於建立一個高標準、可信賴的安全保障體系，為政府推動相關政策與法規制定提供信心與依據。 行業共議：打通運營、金融與技術閉環 基於挑戰賽的協同框架，本次實證的深度目標是通過產業鏈關鍵主體的分工與協同，從而實現技術、經濟、政策、生態的協同發展。 下午的專題研討環節，與會嘉賓從物流運營、金融支持、技術協同等角度展開研討：
四川陸港：場景挑戰與思考 四川港投陸港樞紐發展集團有限責任公司黨委書記、董事長餘曲波結合公司正在推進的「川西高原阿壩州（馬爾康）至成都（都江堰）零碳道路運輸試點項目」，分享了關於在高原地區開展幹線物流自動駕駛的探索與思考。高原地區實現自動駕駛商業化，主要面臨環境適配性挑戰、國道交通情況複雜、商業回報周期長、標準與監管體系不健全等制約。四川陸港計劃圍繞機制保障、技術創新、運營管理三方面推動「自動駕駛+零碳運輸」商業化落地。 四川交運：價值鏈創新與構建 四川省交通運輸集團黨委書記、董事長何平指出，本次「挑戰賽」不僅是技術比拼的賽場，更是協同模式的「規則實驗田」。四川交運集團願意開放最真實的業務場景，並向全產業鏈夥伴提出了三項具體倡議和實施構想：試點構建「智能體驅動的運力供需協同市場」，深化「自動駕駛確定性」與「客戶供應鏈」的協同，並共建基於數據價值的「效益分潤」模型與信任機制。 赫華物流：運營與協同的重塑 四川赫華物流有限公司總經理鄭皓天表示，幹線物流自動駕駛的成功是一個系統工程，需要產業鏈每一個環節的緊密咬合與共同努力，赫華物流願意為實戰擂臺上最前線的運營者提供最真實的痛點、最寶貴的運營數據，前置分享運營場景與成本構成，主動支持規則定義、數據治理和風險分攤機制的探索，與監管方、技術方、金融方共同形成風險共擔、利益共享的監管生態， 中關村租賃：商業閉環的支撐 中關村科技租賃股份有限公司總經理助理郭蔚站在投資的視角分享，中關村科技租賃主要支持科技裝備製造型企業和重資產運營服務型企業，聚焦AI+物流、AI+能源、AI+醫工三個場景，希望挑戰賽能湧現出一批優秀的科技型企業，也希望能夠找到好的投資標的和服務對象。 專家建言：統籌車輛、系統與運營體系 各行業各機構深度分享並探討了自動駕駛商業化的現實困境與破局之鑰。 袁宇：做好產業引領，關注商業目標、社會目標與行業目標。 國家智能網聯汽車創新中心副主任袁宇指出，當前需釐清應實現的目標，並系統思考實現該目標所需具備的核心要素。他強調，推動幹線物流自動駕駛需統籌三個層面：一是車輛本身的技術與產品能力；二是支撐幹線物流運行的智能交通系統；三是與之匹配的運營體系，即高速公路環境下「車路雲一體化」的運營系統。建議港投做好引領產業生態（交通、智能網聯汽車、通信）的工作 。強調要小心求證，起點不宜定得過高（如直接上L4），需分析清楚ODD（運行狀態環境條件）。呼籲要做階段性突破，並配合政策法規和標準的護航。 潘漢中：關注合規性、安全監管和跨區域協同。 公安部交通管理科學研究所原副所長、二級研究員潘漢中認為，挑戰賽積極響應了國家政策導向，是落實交通強國戰略的具體行動。同時，建議挑戰賽要選擇合適的商品（輕量化、高價值），並加強運行監管，豐富運輸各階段的安全保障系統。強調跨區域協同平臺的重要性，建議雲平臺能夠上升高度，突破城市平臺的難點，以路公司平臺為主力。建議重視高速公路相關幹線的協同式實施建設，明確自動駕駛車道，並考慮氣候因素和隧道等挑戰 。 汪水銀：重視政策法規、技術數據，及商業模式。 交通運輸部公路科學研究院副院長汪水銀認為，發展幹線物流自動駕駛是推動道路運輸可持續高質量發展的必由之路，但運輸效率存在「三高兩低」問題：高汙染、高排放、高風險，低效率、低組織管理模式。挑戰賽在技術、經濟、政策還有生態意義上進行探索，對推動幹線物流自動駕駛有積極的實踐意義。他提出三點建議，比賽首先要以政策法規為前提，技術數據是關鍵，商業模式是保障 構建生態，共贏未來 本次會議不僅是一次學術與技術的交流盛會，更是產業落地的衝鋒號。本次挑戰賽的招募啟動，標誌著幹線物流自動駕駛領域已由單點技術驗證，轉向體系化、商業化、生態化的全面重構階段。而車路雲50人」，已成功成為連結監管端、技術端、場景端與資本端的樞紐。 隨著「挑戰賽」的開啟，一批優秀的自動駕駛企業將有機會在真實的幹線物流場景中驗證技術、打磨產品。這不僅將加速四川省在智能網聯汽車領域的戰略布局，也將為全國幹線物流自動駕駛的規模化、商業化應用提供可複製、可推廣的「四川經驗」。 访问：3
| 智能识别单号追踪 |