国内高阶智驾渗透率持续攀升，产业却陷入落地与盈利的双重考验。不过随着自动驾驶行业从技术攻坚迈向商业化落地阶段，头部企业的盈利模型、成本结构与业务布局正在逐步清晰。

“轻卡行驶场景、运行设计域和城区Robotaxi高度接近，可以直接复用城区L4自动驾驶技术，形成超级协同效应。”一位自动驾驶企业的相关负责人对《中国经营报》记者表示。

在谈及盈利方面的问题时，Momenta方面则在接受记者采访时则表示，公司亏损收窄情况良好，主要在于公司商业模式定位于纯软件与算法供应商而非重资产硬件制造企业。软件前期研发投入固定，规模化量产后边际成本会逐步递减。记者通过调研走访了解到，各家商业化路径打法正在逐步差异化。有企业依托Robotaxi规模化运营打底，通过扩大服务半径提升打车单均里程、增厚营收，同时深耕轻卡、拓展重卡合作伙伴，依托技术复用打开增量。而有企业则采取差异化路径，通过L4高阶自动驾驶技术下沉赋能L2量产，叠加海外市场布局，构建多元盈利体系。

当前国内自动驾驶产业已彻底告别技术测试萌芽期，迈入规模化落地与商业化变现的关键转折周期。《中国自动驾驶规模化应用蓝皮书（2026）》及工信部公开数据显示，国内L2级组合驾驶辅助乘用车渗透率已达70.5%，城市NOA领航辅助驾驶渗透率突破34.2%，高阶智驾快速从高端车型下沉至主流家用车型。行业热度、技术迭代速度、硬件普及度均处于全球第一梯队，但高速增长的表象之下，商业化落地难、盈利难、场景规模化难、技术适配难等多重结构性痛点持续凸显，成为制约行业成熟的核心瓶颈。

记者了解到，自动驾驶并非“一套算法通吃全场景”，不同车型、不同工况的技术壁垒差异极大，尤其乘用车与货运车型的技术适配难题，是行业普遍存在的落地痛点。

针对重卡、轻卡与乘用车智驾的差异化难点，有自动驾驶企业的相关负责人对记者表示，看似底层技术相通的自动驾驶方案，在真实运营场景中存在极大的实操鸿沟，也是全行业共同面临的技术落地短板。

该受访人员表示：“自动驾驶重卡和乘用车Robotaxi的技术底层大概有80%可以复用，轻卡技术复用率能达到90%以上，但重卡的落地难度远高于乘用车，也是行业最难攻克的场景之一。”

据了解，区别于乘用车灵活、可控的行驶状态，重卡多为半挂牵引结构，挂载集装箱、货斗行驶，转弯时会产生独特的挂车转角差，车头转向完成后，挂车车身轨迹会明显滞后，轨迹预判难度大幅提升。这是乘用车智驾系统无需应对的复杂工况，也是所有入局企业的共性技术难题。

除了轨迹差异，重卡超大自重带来的安全与预判压力，进一步抬高了行业落地门槛。有受访人员对记者表示：“重卡满载状态下可达49吨，整车惯性极大，绝对不能急刹车，一旦急刹极易发生侧翻、追尾事故。这就对自动驾驶系统的感知、预测、规划能力提出了远超乘用车的要求。”

有企业内部人士透露，重卡产业的线控底盘技术成熟度远滞后于乘用车，行业早期机械底盘占比高、电子控制精度不足，车企与智驾企业需要联合打磨底盘性能，才能适配高阶自动驾驶需求。这也是整个货运自动驾驶赛道普遍存在的落地瓶颈，大幅拉长了项目落地周期、增加了研发适配成本。

另外，同质化的智驾方案、无休止的价格战、车企自研替代趋势，持续压缩第三方智驾企业的盈利空间。而在L4高阶自动驾驶赛道，行业又面临“场景分散、成本高昂、政策受限”的问题，Robotaxi、无人货运、低速配送等场景难以形成规模化运营，多数企业只能在限定城市、限定区域开展测试示范，无法实现全域商业化落地。

有企业人士对记者表示，场景选择与赛道取舍，也是行业普遍面临的难题。目前无人物流赛道分化明显，低速最后一公里配送场景门槛低、玩家扎堆，但市场空间狭小、商业化价值有限；而仓库到分拣站的城配、干线高速货运场景技术门槛高、落地难度大，但具备规模化商业价值。多数企业难以精准卡位，要么扎堆低端赛道陷入内卷，要么重资产投入高端场景却无法落地盈利。

此外，全球化落地合规壁垒高、本地化适配难，是所有头部企业的共同痛点。各国在道路法规、数据安全、测试资质、传感器标准上差异巨大，国内自动驾驶企业出海普遍面临资质申请周期长、本地化运营难、生态壁垒高的问题，多数企业仅能实现零星测试，无法开启常态化、规模化商业运营。