行业资讯 | 货运司机准备好了吗？传统货运转型已迫在眉睫

2025年4月，《北京市自动驾驶汽车条例》正式实施，明确支持开展道路货物等场景的自动驾驶汽车创新应用活动。与此同时，据不完全统计，截至2024年底，全国超过50个城市出台了智能驾驶试点示范政策。无人驾驶这一技术的物流应用前景备受瞩目，尤其是政策支持和市场需求的推动下，无人驾驶的商业化步伐正在加速，这将重塑物流货运行业的未来。面对政策红利的持续释放与技术狂飙，一个尖锐的问题浮出水面：千万物流司机们，是否将迎来“失业潮”？

▍传统货运物流面临挑战

当前物流货运行业面临着市场竞争压力，司机流失等诸多痛点，包括以下几个方面。

一是成本内卷。物流货运行业对成本高度敏感，尤其是人工成本占比较高。传统卡车运输中，人工成本约占比较高，而燃油、过路费和车辆维护等其他运营成本也持续上升，使得整体运营成本压力较大。整体公路货运行业的毛利率较低，且市场竞争激烈，导致物流企业经营压力较大。

二是竞争激烈。物流行业竞争激烈，尤其是货源不稳定和产品同质化问题严重，导致物流企业之间的恶性竞争加剧，进一步压缩了利润空间。

三是司机短缺与流失率高。货运司机短缺已成为行业的一大痛点，我国目前缺口较高，且司机老龄化严重，年轻司机不愿意从事这一职业。此外，司机的工作强度大、安全风险高、福利保障不足等因素也导致司机流失率高。

四是劳动力成本上升。由于司机短缺和老龄化问题，人力成本不断攀升。同时，司机的招聘难度增加，尤其是个体司机占比过高，进一步加剧了用工紧张的问题。

▍成本VS效率：谁更有优势？

无人驾驶卡车在降低长期运营成本、提高运输效率和安全性方面具有显著优势，但是在初始投资、系统维护等方面仍存在显著的劣势。这些因素可能会在短期内限制其在物流货运领域的广泛应用。

先看无人驾驶优于传统货运的方面。

在运输时间与频率方面，无人驾驶卡车通过先进的传感器、控制系统和执行器等设备，无人驾驶卡车能够实现智能导航、自动避障和优化路线等功能。可以24小时不间断工作，大大提高了运输效率。此外，无人驾驶卡车能够根据实时路况智能规划最优路线，减少拥堵和无效运输，从而进一步提升物流效率。传统卡车运输则依赖于受疲劳、分心和工作时间限制的人类驾驶员，这导致了运输时间的延长和频率的降低。

在长期运营成本方面，由于不需要支付司机的工资、福利和其他相关成本，无人驾驶卡车的运营成本低于传统卡车。此外，无人驾驶卡车可以通过更佳的驾驶风格节省燃油，同时减少司机薪资、保险、罚款等成本。而传统卡车运输需要支付高昂的劳动力成本，包括工资、福利和保险等，这些成本在整体运营支出中占很大比例。

以重卡运输为例，传统的重卡运输成本结构为“3-3-2-1-1”，即30%油耗，30%路桥费，20%司机成本，10%购车成本，以及10%的维修、保养等其他成本。而无人驾驶卡车可节省大约20%人力和 10%油费，理论上可降低总运营成本30%。

在装载与卸货效率方面，无人驾驶卡车的AI技术能够优化装载与卸货流程，提高物流效率。此外，无人驾驶卡车可以实现精准定位和路线规划，为物流运输提供智能行车服务，降低运输成本，提高经营效率。传统卡车在装载与卸货过程中往往需要更多的人力干预，效率较低。

在事故率方面，理论上无人驾驶卡车通过高精度传感器和先进的算法，能够实时感知周围环境，避免碰撞，能显著降低交通事故的风险。而在传统货运方式中，人为因素（如疲劳驾驶、操作失误等）是引发事故的重要原因之一。

再看传统货运优于无人驾驶的方面。首先，无人驾驶涉及高昂的初始投资和技术成本。如无人驾驶卡车的开发和部署需要大量的资金投入，包括传感器、计算硬件、软件开发等。这些初始成本较高，可能在短期内难以回收，成为推广的障碍。

其次无人驾驶的系统维护成本过高，尽管无人驾驶卡车可以减少人力成本，但其系统维护成本更高。例如，无人驾驶卡车需要更频繁的软件更新、硬件维护以及更高的保险费用，这些都会增加整体运营成本。

最后在基础设施和法规成本方面，无人驾驶卡车的普及需要相应的基础设施支持，如专用车道、传感器网络等。这些基础设施的建设和维护也需要额外的成本。同时，相关的法律法规尚未完善，可能需要政府投入资源进行制定和执行。

▍国外VS国内：外国司机失业了吗？

全球范围内，无人驾驶卡车的发展受到技术、法规和市场需求的共同影响。中国和美国在商业化应用方面处于领先地位，而欧洲和澳大利亚则在法规制定和测试方面取得了一定进展。俄罗斯虽然起步较晚，但政府的支持和应用场景的特殊性使其具有一定的发展潜力。

其中，就我国来看，国内企业如飞步科技、小马智行、斯年智驾等在无人驾驶卡车领域各有特色，涵盖了从港口到干线物流的多种应用场景，并在商业化落地方面取得了显著进展。

笔直梳理发现，大多数企业均采用L4级别自动驾驶技术，具备高度自动化能力，适用于固定路线或特定场景的运输任务，同时部分企业已实现商业化试运营，在干线物流、港口物流和物流园区等场景取得显著进展，同时也在探索末端配送的应用。

▍无人驾驶VS传统货运：哪些场景有优势？

无人驾驶卡车在长途货运、固定路线运输以及封闭或危险环境中具有显著优势，在城市配送和复杂路况中，其优势相对较小，主要由于技术挑战和高成本问题。

优势较大的场景主要有长途货运、固定路线和高速公路上的运输和港口和矿山等封闭场景。

长途货运：无人驾驶卡车可以显著降低人工成本。此外，由于无人驾驶卡车可以连续工作，无需休息，因此可以提高运输效率，降低每吨公里的运输成本。

固定路线和高速公路上的运输：在固定路线和高速公路上，无人驾驶卡车的技术成熟度较高，安全事故率较低。无人驾驶卡车还可以在这些场景中实现编队行驶，进一步降低油耗和运营成本。

港口和矿山等封闭场景：无人驾驶卡车可以在港口、矿山等封闭或危险环境中高效运行，避免了恶劣工作条件对司机的影响，提高整体安全性。

优势较小的场景为城市配送及小型和中型物流企业的应用。

城市配送：城市道路复杂，交通状况多变，无人驾驶卡车在城市配送中面临更高的技术挑战和安全风险，无法像在固定路线上那样高效运行，因为需要应对突发状况和复杂的交通规则。近日九识无人车接连出事故，再次令无人车配送陷入争议风波，也印证了聚焦城市配送这一赛道，无人驾驶还有很长的一段要走。

小型和中型物流企业的应用：无人驾驶卡车的初始投资成本较高，对于资金有限的小型和中型企业来说，引入无人驾驶技术可能不切实际。这些企业可能缺乏足够的技术支持和维护能力，难以有效管理无人驾驶车队。

▍破解商业化之路的四大挑战

无人驾驶卡车在货运物流行业的商业化落地和盈利面临技术、经济、政策和社会等多方面的挑战。尽管这些挑战复杂且难以短期内解决，但随着技术的不断进步和政策的支持，有望在未来逐步实现规模化应用并带来显著的经济效益。

在技术挑战方面，尽管L4级自动驾驶技术在某些封闭或半封闭场景下已取得一定进展，但其在复杂开放道路环境中的应用仍存在技术瓶颈。例如，恶劣天气条件、传感器接口问题以及智能拖车的稳定性都需要进一步优化和提升。同时，无人驾驶的开发需要大量数据支持，而目前数据获取的成本较高。

在经济挑战方面，虽然无人驾驶卡车能够降低司机成本并提高运输效率，但其整体运营成本仍需进一步优化。例如，远程操作可能成为新的成本因素。此外，保险和责任问题也增加了运营成本。目前，许多公司尚未实现无人驾驶卡车的盈利。例如，图森未来因未能实现商业化和盈利而从纳斯达克退市。这表明无人驾驶卡车的盈利周期较长，且面临较大的财务压力。

在政策与法规挑战方面，不同国家和地区在自动驾驶认证方面的法规存在不确定性，这给无人驾驶卡车的推广带来了障碍。同时，无人驾驶的规模化应用也需要政府开放路权，并制定相关标准。目前，许多地方的政策和标准尚不完善。

在社会接受度方面，社会对自动驾驶技术的接受度仍需提高。尽管随着技术的进步，公众的疑虑正在减弱，但仍有部分人对无人驾驶卡车的安全性和可靠性持怀疑态度。而且，无人驾驶卡车的普及会对卡车司机的就业产生影响，这可能引发社会和行业的抵制。

▍写在最后

无人驾驶卡车在物流货运领域的商业化不仅是技术进步的必然结果，也是市场需求和政策导向的共同作用。然而，这是否将会完全取代物流货运司机？答案无疑是复杂的。一方面，无人驾驶技术能够显著提升物流运输效率、降低人力成本并增强安全性。另一方面，未来卡车司机的岗位可能会转变为监控和维护自动驾驶系统的角色，而不是完全被取代。未来，无人驾驶卡车与物流货运司机之间的关系将更多地转变为协作与共存，共同推动物流货运行业向更高效、更安全、更智能的方向发展。（作者系武汉理工大学硕士；法国里昂商学院交流学者）

作者 | 陈齐

编辑 | 君子

来源 | 物流时代周刊

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