当前商用车产业发展新生态围绕智能化、绿色化、全球化进行全方位革新。商用车智能化已从试点应用走向规模落地。智能座舱、一体化电子电气架构成为行业新热点。换电模式凭借补能高效、降低初始购车成本的优势，成为新能源商用车的重要补能路径，却也受制于电池标准不统一、换电网络布局不足等问题。

商用车的本质是生产工具，客户的核心要求是安全和增效。从商用车的智能化发展动力来看，低阶智驾主要靠法规、技术成熟度、配件成本驱动，更多是政府导向。高阶智驾通过场景化和高性价比驱动，通过降低物流成本，提升运行安全效率，回归商用车本质，以市场为导向。

商用车智能化的核心是通过安全赋能、效率提升、成本优化创造实际价值。目前，商用车行业在电气架构、座舱系统、算力水平上与乘用车存在显著差距，智驾倾向低阶实用或L4级无人化路线；业务模式从单一卖车转向全业务链生态协作。

目前无人车的应用已拓展至九大集中场景，包括商超配送、生鲜冷链、安防巡逻、工业物流、即时配送、园区运输、校园外卖，以及酒店、医疗领域的消毒物资运输等。无人物流车正从‘试验产品’向‘标准化车辆’快速演进，产业链协同、法规突破与AI技术迭代将是实现全面商用的关键。

商用车任务调度方面，物流行业门槛低、竞争激烈，传统运营模式粗放，多依赖人工喊话、手工记录分配任务。客户核心需求并非技术本身，而是从业务前端输入到司机任务分派，再到内部财务、运营数据打通的全流程信息化解决方案。因此，只要我们能够通过智能化手段帮助客户提高效率，其投入产出比会非常好。

商用车尤其新能源重卡要从智能网联单车智能时代，向车路云协同系统化方向发展。新能源化和智能化也催生了新能源重卡产业链的延伸，包括相关设备设施、管理平台、终端服务、全生命周期维护保养，以及数据、智能技术监控等后续智能化服务。

从客户痛点看，传统矿山开采面临四大问题：高风险、人员短缺、能耗高、效率低。针对以上痛点，我们构建了智慧矿区整体模型，核心是调度中心（无人驾驶项目中会部署远控设备）。从坑下装载区，通过车路协同、融合感知技术，将物料运输至卸载区，同时配套补能站、维修站及停车场。

无人驾驶为矿山企业带来的核心价值之一是大幅减员增效：相比有人驾驶，可节约70%的人力成本。传统矿用车实行四班三倒制，一辆车需配备2-4名司机；而无人化后，30台车维持同等工作效率仅需28-30人，且所有人员均在远程调度中心工作，劳动强度显著降低。

安全始终是汽车行业关注的核心问题。当前商用车的电子架构日益复杂，但底盘智驾与整车智驾之间依然存在明显的技术脱节，这也使得L2级功能在成本、集成度、可靠性等方面面临落地难题。就行业现状来看，大多数商用车的智能化水平仍停留在L1左右。在这种背景下，以低成本方式推动AEB/AEBS大规模前装应用，以减少事故率和提升智能化，成为当前最现实、也最有效的路径。

商用车维保正面临车型多、故障多、技师水平不一等挑战，传统依赖手册和经验的方式已难以适应。为此我们提出构建‘智能维修中枢’，把各类维修数据统一整理成技术图谱，并引入AI和大模型技术，帮助技师快速获得准确的诊断和维修步骤。总的来说，商用车维修场景的核心痛点在于数据割裂与经验壁垒，而通过强大的数据加工与处理能力，结合AI技术弥补经验差距，助力行业升级。

海外商用车市场空间广阔，以东南亚为例，当地商用车市场基本由日系品牌主导，仅微面领域有五菱参与。燃油车时代，欧美品牌凭借长期技术积累主导全球市场，但随着电动化、智能化发展，中国拥有全球最完整的电动化、智能化供应链及最广泛的应用场景，在全球竞争中具备明显优势，‘走出去’正迎来重要机遇。但海外拓展需要产业链协同，单一产业环节难以在海外生存。

矿区高频振动、高低温交替的极端工况，决定了我们做智能化的核心不是‘能定位’，而是‘能在极端环境中持续精准定位’。与多数定位公司仅提供位置数据不同，我们的产品依托自带传感器，可同时提供位置、速度、加速度、方向等多维度数据。