一汽解放 AI 智能驾驶中长期完整发展规划（2026 – 2030，官方智途路线）

整体战略：单车智能筑基、车路云协同破界，AI 大模型全栈贯穿感知 - 决策 - 控制 - 云端运营，依托全资子公司挚途科技自研，联合华为盘古大模型共建商用车专属 AI 体系，分短期量产落地、中期高阶自动驾驶、长期全域 AI 智慧物流三阶段推进。

一、顶层技术总路线（AI 核心底座）

1. 双线并行技术架构

单车端：端到端多模态 AI 大模型、车规轻量化本地大模型、激光视觉融合 AI 感知；

云端端：解放智慧大脑（基于华为盘古训练商用车行业大模型）、210 万 + 联网车辆数据持续迭代算法。

2. 六大 AI 技术平台全覆盖

AI 感知融合平台、AI 决策规划平台、整车智能控制平台、车载大模型平台、车路云协同 AI 平台、全域仿真测试 AI 平台。

3. 跨域 AI 复用规划

智驾视觉、运动控制 AI 双向复用至车间具身工业机器人；AI 能量管理同步适配柴油、纯电、氢内燃机重卡，实现一套 AI 算法覆盖整车制造 + 道路运输两大场景。

二、分阶段落地规划（2026 – 2030）

第一阶段：2026 – 2027 量产 AI 辅助驾驶全面普及（当前执行期）

核心目标：全系标配 L2++ 高速 NOA，端到端 AI 大模型规模化装车，低速 L4 无人车放量商用

1. L2++ 高速领航 NOA（核心 AI 产品）

搭载高悟性端到端 4.0 多模态大模型，取消传统人工规则，图像 / 激光雷达数据直输神经网络输出驾驶指令；

2026 下半年 J7 鹰途、J6V 批量投放，无高精地图全国高速通用，AI 自主预判大车加塞、修路、事故；

全系车型 2027 年底标配 AI NOA，单车溢价提升，AI 节油算法实现百公里节油 8%-12%。

2. 舱内全域 AI 感知

DMS 驾驶员 AI 监测、多模态车载语音大模型、AI 故障智能诊断、货源智能匹配系统全部标配。

3. 低速封闭场景 L4 AI 无人车规模化交付

港口、矿区、厂区、环卫四大场景 L4 无人重卡 / 环卫车，依靠 AI 多车编队调度、车路云融合感知；

2027 年实现全国 20+ 港口、百个产业园区常态化无人运营，形成独立智驾运营收入。

4. 云端 AI 大脑一期建成

依托 6PB 车辆行驶数据训练货运专用数据集，AI 自动 OTA 迭代全车智驾算法，车队 AI 调度、智能维保商业化落地。

第二阶段：2028 – 2029 L3 开放道路自动驾驶商业化，车载原生大模型成熟

核心目标：高速干线 L3 落地、车端轻量化大模型量产、车路云一体化 AI 全国推广

1. L3 高速干线自动驾驶（法规落地即量产）

多层级 AI 决策架构：底层 3D 融合感知 AI、中层 5 秒行为预测大模型、顶层全局路线规划 AI；

实现高速长距离脱手驾驶、AI 自主进出服务区、夜间恶劣天气全工况稳定运行；

面向长途物流车队推出 " 仓到仓 " 半无人运输方案，单趟人工接管频次下降 90%。

2. 车规级本地原生 AI 大模型量产上车

不依赖云端离线推理，适配山区、无网高速路段；融合载重、坡度、路况动态优化驾驶策略，专为重载重卡定制，区别乘用车大模型。

3. 车路云协同 AI 全国布局

标配 5G-V2X 终端，搭建 " 车辆感知 - 路侧雷达增强 - 云端数字孪生推演 " 三级 AI 协同架构；

高速路网、物流枢纽配套路侧 MEC 边缘 AI 计算，降低单车硬件成本，提升极端工况安全性。

4. AI 智电一体化控制成熟

预研落地电池 + 氢内燃机双能源 AI 管理模型，新能源 / 氢能重卡续航、能耗由 AI 实时动态调配。

第三阶段：2030 全场景高阶自动驾驶 + 全域 AI 智慧物流生态

核心目标：干线 L4 商业化落地，构建车 - 厂 - 云一体化 AI 体系，布局全球化智能运输

1. 开放道路 L4 仓到仓无人驾驶

实现千公里零接管干线运输，AI 完成全程装卸、高速行驶、城区接驳全流程自主运行；

物流企业可采购纯无人重卡车队，大幅降低司机人力成本。

2. 通用商用车基础大模型开源开放

向行业输出解放训练的重载货运 AI 数据集、感知算法，打造商用车 AI 标准体系，建立技术壁垒。

3. 制造 + 运输双向 AI 打通（具身智能融合）

工厂具身机器人手眼协同 AI 与道路智驾感知算法完全互通，黑灯工厂 + 无人货运形成完整智能闭环；

AI 统一调度车间物流机器人、厂区无人转运车、干线无人重卡。

4. 海外 AI 智驾方案输出

面向东南亚、中亚、欧洲出口适配当地路况的 AI 自动驾驶系统，配套海外港口无人集卡方案，打开第二增长曲线。

三、三大 AI 核心研发重点（长期持续投入）

1. 感知层 AI：激光视觉融合大模型迭代

自研激目系列感知硬件，AI 神经网络自动消除雨天、扬尘、夜间成像干扰；持续扩大重载、挂车盲区、长下坡专属场景训练样本库，感知距离突破 350 米。

2. 决策层：商用车专属端到端大模型迭代

摒弃乘用车算法，针对重卡车身长、载重大、制动距离长、挂车跟随特性优化模型；每年新增百亿公里真实运营数据持续训练，降低误判率。

3. 云端行业大模型（解放智慧大脑）

联合华为盘古持续迭代，覆盖四大 AI 服务：

• 算法迭代：车辆回传数据自动训练智驾模型，月度 OTA 升级；

• 车队运营：AI 运力调度、油耗优化、风险预警；

• 制造端：AI 预测零部件损耗、产线机器人协同调度；

• 售后端：AI 远程故障诊断、维保预测。

四、商业化变现规划（AI 智驾业务盈利路径）

1. 硬件增值：L2++/L3 智驾系统选装包，单车增收万元级，对冲整车价格战；

2. 运营服务费：港口、矿区、环卫 L4 无人车队按里程 / 包月收取 AI 调度运营费；

3. 云端 SaaS 收入：面向大型物流车队售卖 AI 智慧车队管理平台；

4. 技术输出：对外输出车路云 AI 解决方案、无人集卡成套系统，海外市场成套售卖。

五、技术发展带来的股价核心催化

1. 短期（2026 下半年）：端到端 AI 高速 NOA 批量上市、港口 L4 无人车大额订单落地；

2. 中期（2028）：L3 自动驾驶法规落地、车载原生大模型装车，叠加 AI 具身机器人产线落地，叠加 AI+ 自动驾驶 + 工业机器人多重题材；

3. 长期（2030）：干线 L4 无人运输商业化兑现利润，公司从传统周期重卡企业转型为周期 +AI 智能物流服务商，估值中枢显著抬升。

六、核心风险约束

1. L3/L4 自动驾驶法规落地进度不及预期，高阶智驾量产延后；

2. AI 大模型、激光雷达等高算力硬件研发投入持续侵蚀短期利润；

3. 物流行业需求疲软，客户降低高阶智驾选装率；

4. 行业价格战导致智驾选装溢价压缩。

信息仅供参考，不构成投资建议。

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