一直以來，交通運輸行業是新能源汽車推廣應用的重點領域，近年來也發揮了重要的試驗田作用。在相關政策的指導和支持下，我國城市公交、出租、城市物流領域的新能源汽車應用獲得了快速發展。目前，新能源物流車的保有量已經達到24.2萬輛，比2016年增長了155%，已成為促進城市物流綠色高效發展的重要支撐。

在2019年中國電動汽車百人會論壇的新能源物流車峰會上，來自交通運輸和物流行業的專家和企業代表聚焦了新能源物流車行業的發展，對如何深化新能源汽車在交通運輸領域的推廣應用和進一步探索新能源物流車輛推廣應用的路徑進行了深入分析與交流！

蔡團結：交通運輸部將不斷優化物流車環境

會上，交通運輸部運輸服務司副司長蔡團結就物流車的當前發展環境、未來前景和面臨的難題三個方面進行了深入分析：

首先，目前新能源物流車輛推廣應用的環境已經在明顯改善。蔡團結表示，交通運輸部始終高度重視新能源物流車的推廣應用，將其作為深化交通運輸供給側結構性改革，調整運輸結構，促進物流業降本增效和節能減排的重要抓手和突破口。

第二，新能源物流車輛發展前景廣闊。隨著城市配送需求的進一步升級，大氣污染治理工作進一步深入，我國新能源汽車迎來重要的發展機遇。一個城市是客運系統，還有物流服務系統。

第三，要協同加快新能源物流車輛應用步伐。在看到發展機遇的同時，也應該清醒地認識到，當前新能源物流車發展仍然面臨著較多的制約和障礙，包括路權優先不明顯、成本效益不優、充電設施不足、動力電池回收體系未形成，技術路線不明確，渠道不暢，商業模式還未建立。

蔡團結表示，下一步，交通運輸部將聯合公安、商務等部門不斷優化新能源物流車輛發展的“外部”環境，希望各大車輛制造商不斷推進技術升級，生產出更加符合物流企業需求的產品；各大物流企業也要不斷探索適應新能源物流車輛技術特征的貨運組織模式，提出行業技術痛點，共同促進新能源物流車行業的健康有序發展。

交通運輸部張柱庭：政策法規應對城市物流車放寬管制

隨后，交通運輸部交通干部管理學院張柱庭從政策法規制定的角度講了新能源物流車的分類、現行政策和對新能源物流車規則制定的一些建議。

張柱庭認為，新能源物流車按照物種情況，可以分為上路和不上路的車，對于新能源物流車的需求來說，對上路和不上路的車都有不同的規定；第二個是機動車和非機動車；第三個分為經營性運輸車輛和非經營性運輸車輛；第四個分類是燃油車輛和節能環保型的新能源車輛，按照車輛消耗的能源來區分；第五個分類是駕駛人駕駛的車輛和無人駕駛車輛，根據現行法規，這些法規涉及到駕車和人的關系上。

張柱庭建議，新能源機動車的政策法規，應兼顧客運車輛和貨運配送車輛；同時，要兼顧公平和效率的原則，對城市配送車輛放寬管制；第三，還要積極推動無人配送車的技術標準的制訂。目前，法律上路依據不清晰，通行規則不明確，目前還沒有技術標準。張柱庭認為，這是當前急于要解析的問題。

斯堪尼亞中國Mats Harborn：純電動不一定是最好的解決方法！

隨后，斯堪尼亞中國戰略中心執行董事Mats Harborn從能源和環保的角度分析了物流車電動化的原因和目的。

Mats Harborn認為，推行電動化的目的，一方面是人們期望獲得二氧化碳的零排放，另外，還要減少噪音。

Mats Harborn強調，在發展的過程中，不僅僅要看車輛本身，更要看它使用的是什么樣的燃料。電力其實是其中的一個能源模式。物流車是用于運輸人和貨物的，我們需要盡可能地減少物流車對于社會的影響，包括整體的噪音、環境的影響，與此同時我們還需要確保使用車的用戶也可以有盈利，因為我們這些物流車其實相當于是生產資料，它能夠幫助人獲得相應的收入。

Mats Harborn認為，當前的目標是要實現二氧化碳中和的交通方式，我們希望能夠實現百分之百的交通體系利用率和使用率，所以說它還是有一個前提，它必須安全和商業化。

對于二氧化碳的排放，他建議，可以使用生物燃料或者是替代燃料，比如沼氣、柴油、乙醇。最后，Mats Harborn強調，我們需要有合適的解決方案，針對合適的場景，物流車其實是在不同的領域都可以應用。Mats Harborn認為，到底采用什么樣的技術路線還需要探索，而且純電動不一定是最好的解決方法。

UPS中國吳靜：我們需要這樣的物流車！

作為新能源物流車的終端使用商，在Mats Harborn之后，UPS中國區公共事務副總裁吳靜圍繞新能源物流車在快遞行業的重要性，以及在各個領域的使用需求提出了建議。

當下，二氧化碳在年全球各個行業、各個領域的影響已經逐步呈現下降趨勢，然而，交通運輸業對二氧化碳的影響卻高居不下。吳靜認為，要想降低二氧化碳的排放，物流車電動化是重要的途徑。

當前，越來越多的車企開始關注物流車輛的研發和車型的開發。采購的價格，各個國家略有不同，政府的補貼情況也有不同，某些國家會呈現逐漸增高的采購成本。還有是配套設施的問題，最主要的是充電的問題，很多地方還沒有得到很好的解決。

吳靜說道，UPS是一個全球的物流公司，提供運輸服務，包括全球小包裹業務，貨運服務，也提供物流解決方案。從UPS使用商的角度來看，要不要考慮新能源物流車，他們一般會從采購成本，使用成本，以及車輛的全生命周期來綜合考慮。除此之外，使用商一般還會考慮運營操作方式和政府的政策走向上來衡量。

吳靜表示，目前UPS和很多新能源物流車的使用商一樣，配套設施、整體成本、路權、充電等難題。希望企業通過更多的科技創新，提升電池性能，不斷升級車型研發，幫助物流企業找到更好的解決方案。也希望政府從整體配制成本角度研究一些政策，提高新能源物流車的使用率。

美團夏華夏：V2X技術助力無人配送車輛加速到來

美團科學家兼無人配送總經理夏華夏在物流峰會上通過視頻展示了幾款無人配送車輛的配送過程，從而分析了無人配送領域對V2X（即車對外界的信息交換）要求。

夏華夏表示，基于外賣的痛點大概三公里的范圍，絕大部分的訂單是由配送小哥來送的，但是未來我們希望有各種各樣的包括地面的無人車，包括空中的無人機能夠跟配送小哥一起配合完成配送。

V2X是車對外界的信息交換。車聯網通過整合全球定位系統（GPS）導航技術、車對車交流技術、無線通信及遠程感應技術奠定了新的汽車技術發展方向，實現了手動駕駛和自動駕駛的兼容。

在無人配送車輛或者無人機配送領域，夏華夏分析了無人配送領域的幾種場景需求：第一是樓內百米的配送，如如酒店，與電梯交互；第二是園區內配送，比如大學校園、工業園區等；第三是末端3公里城市道路，公開道路上需要最終具備L4自動駕駛能力的車，運行速度要更高，因為車輛比較大，可以每次不是運送一個訂單，每次可運送6-10個以上的訂單，但需要識別公開道路上的交通標識、紅綠燈等；最后包括無人機點對點快速配送。比如山區，重慶山城等地形特殊的地方，或者一些用戶希望快速收到訂單的情形。

最后，夏華夏說道，這些場景其實需要跟周圍的很多設施進行交互，歸為：人、車、路、云、梯、柜、門七類，其中人、車、路、云在載人的無人駕駛之內，除了需要跟人、周圍的無人駕駛車輛、智慧道路、云端系統進行交互，在無人配送領域，與電梯、貨柜、門或者門禁系統進行交互也亟待解決。

G7創始人翟學魂：車聯網服務降低無人駕駛車隊人工成本

隨后，G7創始人兼首席執行官翟學魂就無人駕駛卡車當前的行業痛點以及解決辦法發表了看法。

作為當前全世界最大的單體獨立第三方卡車服務公司，G7的主營業務是卡車的車聯網服務。目前主要包括中國和海外的一些公司，大約6萬個物流公司，近90萬臺卡車。翟學魂認為，人類發明了卡車，因為卡車的運營過程除了需要司機，還需要客服、安全員在中間協調和監督，中間花費大量的人力成本。大概每4臺車需要1個人管，所以2000萬臺卡車大概有500人在管。

所以，如果用車聯網管理系統管理車隊，考慮如何用機器學習，用感知物聯網的技術、數據、算法去改變整個體系，那么將會大大降低物流運營企業的人工成本。此外，用算法模仿人類的安全員，24小時盯防2萬臺車，也將大大降低人類司機的事故率。

翟學魂說，目前G7已經和蔚來汽車成立了一個卡車的服務公司，把算法、數據，以及G715000萬公里司機開的經驗放在一起，變成一個新的體系。相信今年可以用TCO的方式，向中國物流企業提供2000臺車的服務。

圖森未來吳楠：通過自動駕駛卡車實現智慧物流

峰會最后，圖森未來合伙人兼產品副總裁吳楠基于無人駕駛卡車行業的痛點，講了當前圖森未來運用自動駕駛卡車在智慧物流領域的應用。

圖森未來是一家橫跨中、美、日三地，主要做自動駕駛卡車研發的公司。目前已經擁有美國加州自動駕駛測試牌照和中國上海市自動駕駛重卡測試牌照，是全國首張自動駕駛測試牌照。

吳楠介紹，之所以選擇在美國做自動駕駛測試，是因為現在國內的法律法規暫時還沒有開放，受制于法律法規的問題，只能選擇在美國進行測試，這個測試道路其實每天在做的，就是商業化試運營。目前每輛車能產生的利潤大概是5000美元左右。這也是現在全球唯一一家可以真正做到倉到倉，產生真正營收，完全依靠自動駕駛產生收入的一家公司。另外一家做到收入的是Waymo，他們主要是做乘用車。

此外，吳楠介紹了自動駕駛卡車在實現整體智慧物流中的一些問題，包括告訴干線的能力、物流結點等。吳楠介紹，圖森未來自動駕駛卡車未來將具備商業化運營的成熟條件，而運輸速度、自動駕駛水平等還要取決于道路規則的標準。

吳楠還分析了各家自動駕駛技術成熟度的主要指標，自動駕駛需要去實現，但是具體怎么實現？他認為，主要是區別于算法，算法首先是數據，數據一定要有相對比較干凈的數據；再而是卡車和乘用車不太一樣的地方，對感知距離的要求；最后就是剎車成本對降低運輸成本的重要性。

峰會最后，吳楠希望國內的法律法規能盡快落實自動駕駛，在道路上進行測試或試運營，讓圖森未來在國外測試得相對比較成熟的技術能盡快在國內落地！