交通运输部徐剑：干线自动驾驶规模化后有望降本超20%，事故率降低90%以上

据 IT之家 9 月 19 日消息，在 2026 中国汽车产业发展（泰达）国际论坛上，交通运输部公路科学研究院副院长徐剑围绕干线自动驾驶发表演讲。他表示，自动驾驶正在为传统干线运输的结构性问题提供新的解决路径。根据行业研究数据，干线自动驾驶一旦实现规模化落地，综合运输成本有望降低 20% 以上，事故率有望降低 90% 以上，并可在夜间、长途、高强度运输场景中形成有效运力补充。

对于中国公路货运来说，干线运输是连接区域仓储、制造基地、港口和消费市场的重要环节，也是自动驾驶商业化最受关注的场景之一。相比城市开放道路，干线运输线路更固定、任务更标准化、运营目标更明确，因此长期被视为高级别自动驾驶优先落地的方向。

技术路线：电动重卡、自动驾驶队列与多能源融合

徐剑介绍，干线通道自动驾驶的发展模式并不是单一车辆智能化，而是围绕新能源电动重卡、自动驾驶队列和多能源形态融合展开。这意味着未来干线自动驾驶可能同时涉及车辆平台、车路协同、能源补给、调度系统和运输组织方式的系统性升级。

从发展路径看，相关落地并非一步进入完全开放道路，而是按照较为渐进的方式推进：先在示范路段验证技术，再在专用道路中跑通运营模式，最终实现开放道路上的安全稳定运行。与此同时，标准体系也需要同步完善，包括车辆安全、道路设施、通信接口、数据规范以及运营监管等多个方面。

徐剑预计，到 2030 年，目标是实现干线“仓到仓”自动驾驶公路货运规模化应用。届时，重卡将在主干线路上采用“点对点固定线路直达”模式，并通过甩箱或甩挂方式完成跨区域高效运输。这类模式更接近物流网络中的标准化干线班车：车辆负责长距离主线运输，两端则通过换箱、换挂或接驳车辆完成集散。

为什么干线货运适合自动驾驶优先落地

从 AI 与产业应用角度看，干线货运具备几个相对清晰的商业化前提。首先，运输任务重复度高，算法与运营系统可以围绕固定线路持续优化；其次，高速及干线场景的交通参与者类型相对城市道路更少，有利于降低感知与决策复杂度；再次，长途货运对人力、油电能耗、时间利用率和安全性的改善诉求更强。

• 降本空间明确：规模化后可通过减少等待、提升车辆利用率、优化能耗和调度降低综合运输成本。
• 安全收益突出：长途疲劳驾驶、夜间驾驶和人为误操作是传统运输中的高风险因素，自动驾驶有望削减相关事故。
• 运力补充价值高：夜间长途高强度运输对驾驶员要求高，自动驾驶可成为稳定补充运力。
• 更利于标准化：固定路线、固定站点和固定任务有助于形成可复制的运营模型。

不过，干线自动驾驶并不等同于“车辆装上系统即可运营”。在实际场景中，车辆需要与道路基础设施、云端调度平台、物流企业系统和监管体系协同，才能形成可持续的商业闭环。

影响与解读：从单车智能走向“车路云运”协同

徐剑在肯定进展的同时，也梳理了当前存在的五大短板：核心技术仍有挑战，智慧路网全天候感知精度不足；车路之间存在大量信息孤岛，智能驾驶配套设施建设相对滞后；智慧公路配套体系尚未完全成型；数据打通仍需推进；商业闭环尚未跑通。

这些问题指向同一个现实：干线自动驾驶的难点已经不只是模型算法或车辆控制，而是车、路、云、运营与商业模式的整体协同。例如，全天候感知不仅依赖车端传感器，也依赖道路侧感知、通信网络和高可靠数据服务；商业闭环则需要物流企业、主机厂、自动驾驶公司、道路运营方和监管部门共同参与。

对于中文科技产业读者而言，这一方向值得持续关注。它既是自动驾驶大模型、感知算法和边缘计算的应用场，也是新能源重卡、智慧公路和物流自动化的交汇点。如果 2030 年“仓到仓”规模化目标逐步推进，干线自动驾驶或将成为 AI 技术从演示走向生产系统的关键样本之一。