清华专家：商用车智能化仍要攻克三大关键任务
专题：2026商用车产业发展大会
2026年3月25日至27日，2026商用车产业发展大会在湖北十堰举行。本届大会由中国汽车工业协会主办，主题为“绿色转型、数智赋能、融合发展——驭势谋远共建新生态”。在3月26日上午举行的“开幕式暨全体会议”上，清华大学车辆与运载学院教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强以视频方式发表讲话。
以下为视频发言内容整理：
尊敬的各位领导、各位嘉宾、业界朋友：大家好！
首先，祝贺2026商用车产业发展大会顺利召开。当前，全球汽车产业正处于百年变革持续深化的关键阶段。电动化、智能化、网联化与人工智能加速融合，正推动商用车由传统运输工具向智慧、绿色运力生态升级。作为国民经济运行的重要支撑，商用车不仅是这场变革的参与者，也应当成为重要引领力量。
借此机会，我想谈几点观察与思考：
一、商用车产业正经历三大关键跃升
首先是能源体系的跃升：由“单一燃油”迈向“多元高效协同”。2025年，我国新能源商用车国内销量已超过87万辆，市场渗透率突破26%，较上一年实现大幅提升，部分干线运输和港口应用场景的单月渗透率甚至超过50%。港口电动集卡的全生命周期成本明显下降，“光储充”一体化模式也有效缓解了电网负荷压力。与此同时，氢燃料电池重卡在续驶里程和补能效率方面进一步优化。
其次是智能水平的跃升：由“单车智能”走向“车路云一体化”。商用车高负荷、高风险的运行特征，使“车路云一体化”从试点探索迈向规模化应用成为现实所需。干线物流编队运行可实现头车引导、后车协同，风阻和能耗降低10%以上；城市配送借助云端实时调度，空驶率下降超过20%。当前，矿区L4、高速L3等商用车示范应用正加快推进。这样的跃升，将真正推动行业实现安全与效率同步提升。
第三是产业定位的跃升：由“设备制造商”转向“智慧运力服务商”。车企的角色不再局限于销售整车，而是借助车联网大数据，提供预测性维保、能耗管理、保险定制等增值服务。智能运力平台正在成为行业标配，订阅式“按公里付费服务”等新模式也显著提升了利润空间。2025年，车企依托实时数据开展故障预警和路径优化，生态价值链重塑已初见成效。到了2026年，这一角色转型还将继续深化，进一步助推物流全链条降本增效。
二、智能化发展仍需瞄准三大攻坚重点
车规级芯片、线控底盘等关键领域的国产化虽然取得了积极进展，但“研发—测试—量产”闭环仍需进一步打通。建议整车企业与芯片企业加强协同合作，共同打造面向商用车的高算力计算平台，以满足实时控制和AI决策需求，并持续提升关键零部件自主可控水平。
2．加快建立符合中国需求的智能驾驶技术标准体系，立足车路一体化试点应用经验。推动场景协同、通信协议、高精度地图动态更新等规范尽快落地，打破跨区域运营障碍。建议尽早制定“车-路-云”数据接口国家标准，实现全国范围接口统一与互认，为商业化规模应用夯实基础。
3．夯实多层级安全保障体系。商用车整车质量大、制动距离长，必须建立“感知-决策-执行-云端”四层冗余安全架构。感知层要融合车载传感器、路侧单元及云端多源信息，提升全时全域可靠性；执行层采用双冗余转向与制动系统，确保单点故障情况下依然具备安全处置能力；云端则借助AI大模型进行全局风险预警，形成“数字轨道”式安全屏障。
三、打造开放协同的产业生态体系
1．坚持示范先行、鼓励先试先用。在示范区域进一步放开高速编队、无人配送等场景路权，探索“技术验证—保险共担—商业运营”相结合的法规体系。建议同步建立长效激励机制，推动在市场主导下实现产业转型升级。
2．推动数据高效流通共享，加快建设国家级商用车数据中台。在保障信息安全的前提下，贯通车企、物流企业与交通管理部门的数据链路，实现“车-路-云”实时联通，赋能智慧物流网络整体优化。
3．深化全球产业链协同，联合优质企业输出“新能源三电+车路协同”整体解决方案，重点拓展“一带一路”沿线市场，打造中国技术标准的海外示范项目，带动全球绿色运力转型升级。
各位领导、各位专家，商用车智能化与新能源化已经不是单纯的技术叠加，而是一场“车-能-路-云-AI”深度融合驱动的生态变革，是对“技术-场景-生态-标准”的系统性重塑。唯有坚持系统思维、打通发展边界，以开放合作汇聚行业合力，我们才能在这场变革中真正由“追赶者”迈向“引领者”。
最后，期待与各位一道，携手开创智能绿色运力新时代，共同谱写中国商用车产业更加精彩的新篇章。谢谢大家。
（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾本人审定）
责任编辑：梁斌 SF055
新浪财经声明：该消息转载自合作媒体，新浪财经刊载本文旨在传递更多信息，文中内容仅供参考，不构成投资建议。
郑重声明：1.根据《证券法》相关规定，严禁编造、传播虚假信息或误导性信息，扰乱证券市场；2.用户在本社区发布的所有资料、言论等仅代表其个人观点，与本网站立场无关，也不构成任何投资建议。用户应基于独立判断，自主作出证券投资决策并自行承担相应风险。
