报告导读
自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
2018年，国内首款自动驾驶城市物流车亮相2018国际智能车联合路演，现场演示了一般交通场景响应式接管、紧急交通场景主动接管、主动避障、中心驾驶员实时状态检测四个部分。围绕“平行驾驶”框架的平行驾驶3.1系统，通过平行驾驶管控平台流畅的管理多台无人车，让无人车更安全平稳的在道路上行驶，这无疑是自动驾驶技术的落地提供了一种安全、可靠、高效的实施方案，实现道路上混合车辆系统(有人驾驶、自动驾驶、无人驾驶)的安全平稳智能管理。
随着信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术在汽车领域广泛应用，汽车正由人工操控的机械产品加速向智能化系统控制的智能产品转变，智能汽车已成为未来汽车工业乃至人工智能产业的战略发展方向。
自动驾驶功能于物流领域的应用不仅能解放劳动力，改变物流行业劳动密集型产业特点，而且可以实质性提升工作效率、节省管理的精力、提高物流配送的可靠性和安全性。从长远角度看，自动驾驶系统可以效减低物流行业成本，实现全天候无休息工作，充分利用道路交通路网运力。
严正声明
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报告目录
目录
第一章 自动驾驶物流车简介
1.1 自动驾驶物流车定义及其特征
1.1.1 自动驾驶物流车定义
1.1.2 自动驾驶物流车门类
1.1.3 自动驾驶物流车特征
1.1.4 自动驾驶物流车工作原理
1.2 自动驾驶物流车的目标用户
1.3 自动驾驶物流车产业链
第二章 全球及中国自动驾驶物流车市场
2.1 全球自动驾驶物流车市场
2.1.1 整体市场
2.1.2 欧洲市场
2.1.3 美国市场
2.2 中国自动驾驶物流车市场
2.2.1 整体市场
2.2.2 市场规模
2.2.3 市场产量
2.2.4 市场需求
2.2.5 市场前景
第三章 自动驾驶物流车行业背景
3.1 自动驾驶物流车发展方向
3.2 自动驾驶物流车发展支撑因素
3.2.1 快递物流业迅速发展
3.2.2 城市污染与交通压力
3.2.3 自动驾驶物流车国家补贴
3.3 自动驾驶物流车迅速发展的原因
3.3.1 末端物流服务方式
3.3.2 城市配送产业试点
3.3.3 轻物流与宅配成为自动驾驶物流车最大市场
3.3.4 自动驾驶物流车步入分时租赁行列
3.4 自动驾驶物流车迅速发展的障碍
第四章 自动驾驶物流车相关政策
4.1 自动驾驶物流车相关政策
4.1.1 国家相关政策
4.1.2 自动驾驶物流车地区政策
4.2 自动驾驶物流车相关规划
第五章 中国自动驾驶物流车行业分析
5.1 中国自动驾驶物流车
5.2 自动驾驶物流车产品分析
5.3 自动驾驶物流车成本分析
5.3.1 自动驾驶物流车购车成本分析
5.3.2 自动驾驶物流车运营成本分析
第六章 自动驾驶物流车厂商
6.1 美团科技有限公司
6.1.1 公司简介
6.1.2 企业产品
6.1.3 企业优势
6.1.4 企业财务
6.2 白犀牛智达(北京)科技有限公司
6.2.1 公司简介
6.2.2 企业产品
6.2.3 企业优势
6.2.4 企业财务
6.3 厦门逆讯科技有限公司
6.3.1 公司简介
6.3.2 企业产品
6.3.3 企业优势
6.3.4 企业财务
6.4 北京智行者科技有限公司
6.4.1 公司简介
6.4.2 企业产品
6.4.3 企业优势
6.4.4 企业财务
6.5 新石器慧通(北京)科技有限公司
6.5.1 公司简介
6.5.2 企业产品
6.5.3 企业优势
6.5.4 企业财务
6.6 深兰科技(上海)有限公司
6.6.1 公司简介
6.6.2 企业产品
6.6.3 企业优势
6.6.4 企业财务
6.7 驭势科技(北京)有限公司
6.7.1 公司简介
6.7.2 企业产品
6.7.3 企业优势
6.7.4 企业财务
6.8 贵州翰凯斯智能技术有限公司
6.8.1 公司简介
6.8.2 企业产品
6.8.3 企业优势
6.8.4 企业财务
6.9 上海仙途智能科技有限公司
6.9.1 公司简介
6.9.2 企业产品
6.9.3 企业优势
6.9.4 企业财务
6.10 阿里巴巴集团控股有限公司
6.10.1 公司简介
6.10.2 企业产品
6.10.3 企业优势
6.10.4 企业财务
6.11 Nuro公司
6.11.1 公司简介
6.11.2 企业产品
6.11.3 企业优势
6.11.4 企业财务
第七章 自动驾驶物流车市场竞争格局分析
7.1行业总体市场竞争状况分析
7.1.1自动驾驶物流车行业竞争结构分析
(1)现有企业间竞争
(2)潜在进入者分析
(3)替代品威胁分析
(4)供应商议价能力
(5)客户议价能力
(6)竞争结构特点总结
7.1.2自动驾驶物流车行业企业间竞争格局分析
7.1.3自动驾驶物流车行业集中度分析
7.1.4自动驾驶物流车行业SWOT分析
(1)自动驾驶物流车行业优势分析
(2)自动驾驶物流车行业劣势分析
(3)自动驾驶物流车行业机会分析
(4)自动驾驶物流车行业威胁分析
7.2中国自动驾驶物流车行业竞争格局综述
7.2.1自动驾驶物流车行业竞争概况
(1)中国自动驾驶物流车行业品牌竞争格局
(2)自动驾驶物流车业未来竞争格局和特点
(3)自动驾驶物流车市场进入及竞争对手分析
7.2.2中国自动驾驶物流车行业竞争力分析
(1)我国自动驾驶物流车行业竞争力剖析
(2)我国自动驾驶物流车企业市场竞争的优势
(3)民企、国企、外企比较分析
(4)自动驾驶物流车企业竞争能力提升途径
7.2.3中国自动驾驶物流车产品竞争力优势分析
(1)整体产品竞争力评价
(2)产品竞争力评价结果分析
(3)竞争优势评价及构建建议
7.2.4自动驾驶物流车行业主要企业竞争力分析
7.3自动驾驶物流车行业竞争格局分析
7.3.1国内外自动驾驶物流车竞争分析
7.3.2我国自动驾驶物流车市场竞争分析
7.3.3国内主要自动驾驶物流车企业动向
7.3.4国内自动驾驶物流车企业拟在建项目分析
7.4自动驾驶物流车行业并购重组分析
7.4.1跨国公司在华投资兼并与重组分析
7.4.2本土企业投资兼并与重组分析
7.4.3行业投资兼并与重组趋势分析
7.5自动驾驶物流车市场竞争分析
7.5.1产品策略
7.5.2技术策略
7.5.3服务策略
7.5.4品牌策略
第八章 研究结论及发展建议
8.1自动驾驶物流车行业研究结论及建议
8.2自动驾驶物流车子行业研究结论及建议
8.3自动驾驶物流车行业发展建议
8.3.1 行业发展策略建议
8.3.2 行业投资方向建议
8.3.3 行业投资方式建议
我们的优势
一、数据优势
1、一手调研资料及数据
调研方法：实地调研、专家访谈、神秘顾客、抽样调查、电话采访、问卷调查等。
调研对象：代表企业、渠道商/分销商、上下游关联企业、业务/销售人员、用户/使用者、行业专家、科研院所、高等院校等。
研究模型：SWOT分析、波士顿矩阵、波特五力分析模型、洛伦茨曲线、钻石模型理论等。
分析方法：描述性统计、回归分析、相关分析法等。
2、二手资料及数据
官方统计数据：统计局、海关总署、行业协会等机构发布的数据和信息。
行业公开数据：行业专家公开发表的数据、行业门户统计汇总的数据、媒体公示的数据。
企业公开数据：上市公司年报、季报数据，非上市公司公开发表的数据和信息。
文献期刊数据：各类中英文期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料。
3、公司自建五大数据库资源
我公司共建设有宏观经济数据库、行业数据库、产品统计数据库、工业企业数据库、区域经济统计数据库等，合计六大数据库。
4、历年的研究成果及项目案例
多行业研究报告汇总、商业模式汇总、项目案例汇总、2022世界杯32强赛程表时间流程及经验总结。
二、团队优势
1、研究部历经10年打磨，年发布2000多份研究成果，行业经验丰富。
2、设立16个行业研究小组，长期跟踪调查5000多个细分行业。
3、各行业设立研究组长，经验丰富、态度严谨、质量把控。
4、与多所高校建立校企联合团队，方便快速开展多区域线下调研。
三、管理优势
报告严格把控质量,研发流程如下:
1：设立研究小组，确定研究内容;
2：利用数据库资源,结合各统计部门资料及实地调研,搜集相关信息;
3：核实验证来自各种信息源的信息;
4：进行数据建模、市场分析并起草初步研究报告;
5：核实检查初步研究报告;
6：撰写完成研究报告，提交客户;
7：完善的售后服务保障。
服务流程
售后保障
自本合同签订之日起六个月之内，在研究报告的目录范围之内，免费补充内容、更新数据。
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当前，智能驾驶作为战略性新兴产业的重要组成部分，是世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。在国家加速“新基建”的号召下，融合5G、智能网联(车路云)等技术的自动驾驶正迎来一个“超级赛道”。
物流市场体量十分巨大，自动驾驶落地具有市场基础;并且现阶段，灵活性以及效率有待提高、人力投入大，司机资源紧缺是物流行业亟待解决的问题，自动驾驶可以规避这些瓶颈，因此具有落地的市场依据。此外值得一提的是，当前京东、菜鸟等物流平台都在积极推动自动驾驶的发展。
现阶段，商业化是自动驾驶必须要攀越的一座大山。而公共交通环境安全要求更高、环境更为复杂，因此对自动驾驶技术、设备等要求更高。但是现阶段，无论是政策、路权、技术等方面，自动驾驶离成熟还有较远路程，因此业内普遍认为，公共领域的自动驾驶商业化还有很长的路要走。
自动驾驶可大幅降低人力成本、减少燃油消耗，为物流企业降本赋能。自动驾驶卡车在长途运输时，可将司机减少为1名，短途运输显著减少司机的工作量;平均减少0.5-1个司机的人力成本支出，约为6-15万/年/车。另一方面，自动驾驶卡车通过编程，优化行驶速度及加减速策略，提高燃料的使用效率，每年减少10-15%的燃油费用，约为3-5万/年/车。若采用列队行驶技术，使多辆卡车更加紧密地编队行驶，通过减少风阻，进一步减少约10%的燃油消耗。
