1、中国干线物流行业现状
万亿级市场，规模巨大。由中重卡承运的干线运输占到整体公路货运市场的82%，全国中重卡保有量约730 万台1，市场规模达4.6 万亿元1，体量全球第一，超过同城物流及乘用出租市场规模之和。同样，在世界上其他主要经济体，干线运输都是规模最大的物流细分市场。
运营成本非常高，成本管理以TCO（Total Costof Ownership，全生命周期成本）为导向。油耗和
干线物流主要痛点人力成本占到单车年度TCO 的50% 以上，存在巨大优化潜力；而车辆购置成本仅占约10%，若高端车型可使整体TCO 优化，则购车决策者不会仅拘泥于初始车辆购置成本的增加。
劳动密集型行业，复杂低效。运输的安全、时效和油耗情况高度依赖于驾驶员个体的驾驶能力、责任心和身体状况，驾驶员个体差异巨大，运输管理复杂。
2、干线物流主要痛点
（1）驾驶员难招难管，人力成本高
目前，我国卡车驾驶员缺口持续增加。由于工作环境恶劣，造成驾驶员难招难管、供需失衡、人力成本上升等问题。国内卡车驾驶员招聘的年龄要求已从24-50 岁放宽至22-60 岁，仍难以招募，25 岁以下年轻人仅占1.4%，行业驾驶员缺口高达1000 万人2。为应对长时间高强度驾驶的疲劳风险，在以快递快运为代表的高密度长途干线运输中，每车往往需2-3名驾驶员轮班，导致人力成本进一步增加。
（2）油耗高度依赖个体驾驶员表现，极难管控
油耗成本是公路物流成本的重要组成部分，约占整体成本的30%3。然而油耗水平的个体差异较大，优秀驾驶员（拥有多年驾龄的高水平驾驶员）油耗表现较行业平均油耗水平可节省约9%4。
（3）安全问题频发
据《中国公路货运行业智慧安全白皮书》披露，2019 年我国公路货运百万公里事故数为3.7 5 起；
而基于对头部快递快运公司的访谈，当前人工驾驶场景下，赔付成本超过5 万元人民币的百万公里事故率为0.1~1 次。
3、自动驾驶技术的潜在价值
（1）降低人力成本，解决驾驶员供给不足问题
L3 级自动驾驶技术能够大幅度降低驾驶员劳动强度，并有机会在双驾线路上减少0.5-1 名驾驶员。未来的L4 级自动驾驶技术可以进一步实现完全无人驾驶，从而显著降低TCO。
（2）节约能耗，降低排放
通过学习最节油人类驾驶员的驾驶行为，自动驾驶系统可以首先达到人类驾驶员的顶尖节油水平；再通过更长感知、更优规划和更精控制，自动驾驶有望超越优秀人类驾驶员水平。
（3）提升货运安全系数，降低事故发生率
自动驾驶卡车可以避免因人类驾驶员能力局限或车辆故障导致的事故发生，也可避免人类驾驶员的疲劳、分心等危险驾驶行为，从根本上实现比人类驾驶员更安全的驾驶，提升货运安全系数。