物理AI第一块万亿市场，在公路货运先跑通闭环了

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 物理AI第一块万亿市场，在公路货运先跑通闭环了 杰西卡 2026-06-24 14:06:29 来源： 量子位 申通安能用真金白银下单 允中 发自 副驾寺 智能车参考 | 公众号 AI4Auto 当大语言模型在数字世界里一轮接一轮狂欢的时候，另一股更大的暗流正在把AI从屏幕里拽出来，扔进真实世界。 在广袤的公路干线上，这件事正在发生。 DeepWay深向 的智能新能源重卡，最近接连实现规模化交付。 鸭嘴兽、马士基、安能、申通 ——这些货运物流行业的老玩家，正在用真金白银为智能驾驶技术买单。 这不是概念，不是Demo，是 实打实的订单 。 物理AI千帆竞发：货运自动驾驶为什么先跑出来了？ AI正在经历一场从 “数字AI” 到 “物理AI” 的跃迁。 数字AI教会机器思考和对话，物理AI则要求机器在真实三维世界里自主完成感知、决策和行动。环境不可预测，充满复杂性，但也正因如此，它藏着颠覆传统产业底层逻辑的巨大商业价值。 物理AI落地的核心逻辑，可以归结为两个“scaling”的螺旋上升： 数据scaling和商业scaling 。 数据scaling ，意味着系统必须在真实物理环境里积累海量数据，驱动算法持续迭代； 商业scaling ，意味着技术必须能转化为可规模化的商业收入，为持续研发提供燃料。 只有两者形成正向反馈，物理AI才能真正从实验室走向产业。 放眼全球，在物理AI领域，唯有 自动驾驶 同时实现了数据规模化与商业回报的正向循环。 制造业、农业、交通、家庭服务、医疗……物理AI正在加速渗透千行百业。在这场变革中，自动驾驶是最早突围的。 而在自动驾驶的版图里， 公路货运自动驾驶 是市场规模最大、价值创造最明确、监管政策最早落地、商业化进展最靠前，因此 不确定性最低 的子赛道。 这是一个 万亿级 的蓝海市场。全球现有重卡约2000万台，每年仅司机工资收入就高达数万亿元，且面临司机短缺的痛点。 如果自动驾驶能替代其中部分运力，释放的价值将以 万亿 计。 商业价值清晰，不需要教育市场。 传统公路货运长期深陷 “高总拥有成本（TCO）、高安全风险、高碳排放” 的泥潭。司机疲劳驾驶引发重大事故、物流运输成本居高不下，都是悬在物流企业头顶的达摩克利斯之剑。 货运自动驾驶直击这些痛点，降本增效的逻辑一目了然，每一个车队老板都能在一笔笔账单里看到实打实的利润空间。 凭借庞大的市场空间、清晰的商业价值、快速落地的商业化，公路货运成为物理AI规模化落地的一块沃土。 数据与商业的双飞轮，是怎么转起来的？ 过去，外界对DeepWay深向的认知，可能还停留在“正向研发、大规模交付”上。 但实质上，DeepWay深向布局的是 物理AI 。 要做成物理AI，就必须实现 数据规模化 和 商业规模化 的同步扩张——两件事缺一不可。在货运自动驾驶这条赛道上，真正同时做到这两点的企业，并不多。 DeepWay深向是怎么做到的？ 先来看数据这一端。 货运自动驾驶不是实验室里的仿真游戏。它的发展需要 真实且完整的海量数据 ，这里的“完整”既包括算法软件的数据，更包含车辆实际运营中的硬件数据，这需要软硬件二者相结合。 海量的运营数据优化算法，算法迭代反过来推动硬件升级。 货运自动驾驶的发展需要在真实道路上、真实载重下、真实天气条件里积累数据，持续迭代算法。谁能以最低成本、最高效率采集真实且完整的数据，谁就拿到了竞赛的入场券。 目前，DeepWay深向在真实运营场景中已经积累了 超过3亿公里的L2数据 ，搭载L2级智能驾驶系统的重卡已经交付 超7500辆 。 更可贵的是，这些数据都是在 真实干线物流场景 里日夜穿梭的运营车辆，它们为L4端到端模型的训练积累了宝贵的决策、规划、控制数据。 重卡自动驾驶的决策与控制优化、感知系统自适应、载荷自适应、挂车状态估计、能耗优化——这些核心算法的持续进化，依赖的不是某一类数据，而是整车的完整数据。 通过 “自有车辆+自研智驾技术” 的软硬件一体化，DeepWay深向将整车的核心底层数据牢牢掌握在自己手里。 三电系统完全自研自产，转向、制动等关键部件与供应商联合开发并签署数据开放协议，无需攻克整车厂的数据壁垒，无需等Tier1开放接口，直接获取从智驾系统到整车的全部核心数据。 数据的完整性和独占性 ，就是DeepWay深向拿到物理AI入场券的最大底气。 软硬件一体化 不是口号，是物理AI时代最深的护城河。 与乘用车整体式的车身结构不同，重卡由牵引车和挂车组成，中间通过铰链结构连接，空载和满载状态下重量相差高达几十吨。 所以，重卡的动力学模型和运行场景更复杂，车辆状态估计与轨迹控制难度呈指数级上升。 正因如此，DeepWay深向在L2阶段积累的完整的规控类数据和算法，为L4构筑了不可或缺的“前序能力”。 从L2到L4的跃迁不是简单的经验复用，而是一项覆盖 感知、决策、执行全链路 的系统工程。任何试图绕过大规模真实运营数据、仅依靠封闭测试场“速成”的方案，都难以应对重卡在复杂场景中产生的 corner case 。 这正是 特斯拉 在乘用车领域验证过的路径：用大规模量产车辆作为“免费的数据采集器”，在真实场景中持续积累数据，形成数据飞轮效应，驱动高阶自动驾驶能力的持续进化。 数据飞轮转起来之后，商业化变现便水到渠成。 截至2025年12月31日，DeepWay深向是全球首家实现重卡L2全系标配并量产交付的企业，也是全球首家及唯一一家实现重卡L2订阅收入的公司。 其 L2系统的付费订阅率已经突破30% ，这是公路货运自动驾驶商业化的一个里程碑事件——客户不仅愿意为车辆买单，更愿意为持续迭代的智驾技术持续付费。 同时，DeepWay深向也是中国鲜有的通过新能源重卡实现L4级技术商业化的公司。 L4编队试点部署及商业化取得进一步进展，在内蒙古巴彦淖尔市与乌海市之间的指定路线获批测试、示范应用及商业试点运营，稳步推进AI在公路货运场景的应用。 对DeepWay深向而言，商业规模化扩张的意义不仅在于收入本身。 每一台交付的L2车辆，都在为公司锁定未来的潜在L4客户；每条L4编队路线的开辟，都在为货运自动驾驶大规模商业化积累运营经验和监管信任。 商业的成功加速了数据的积累，数据又驱动了技术的迭代和产品竞争力的提升，从而推动商业的进一步扩张——这就是物理AI最理想的 双飞轮状态 。 这条路径看起来简单，落地并不容易。在货运自动驾驶赛道，DeepWay深向率先跑通了这一闭环。 从“辅助”到“重构”：一盘务实的渐进式产业棋局 物理AI应用的本质，不是给传统行业装一个“智能插件”这么简单，而是用AI重塑产业的底层价值链条。DeepWay深向将其演进路径清晰地划分为三个阶段： 第一阶段：辅助工具（AI+）。 AI相当于司机的智能帮手，赋能人类司机更安全、更高效地完成驾驶任务。 DeepWay深向持续推动L2级智能驾驶系统订阅率的渗透，通过 SaaS订阅模式 为货运司机提供智能辅助驾驶，大幅提升