千方科技(002373)

截止至2026年1月20日，公司股东户数86,014户。

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感谢您的关注。关于您提到的一系列的概念，目前在业内没有一致的理解。因此，无法做一致性对比。但可以说明公司在L4级干线无人物流方案，供您参考分析。现就您的问题说明如下： 1. 关于L4级干线无人物流方案的技术路线 公司L4级干线无人物流方案是基于“单车智能为主、车路协同为辅”的技术路线。所谓单车智能为主，就是只依赖自车的感知、计算可以实现L4级自动驾驶；所谓车路协同为辅，通过车路云一体化，可以实现超视距感知、全局调度优化与动态路径规划，进一步提升单车在干线物流无人化场景下的运行安全、运输效率与系统韧性，同时可以实现准全天候自动驾驶能力。 2. 关于单车无人驾驶技术能力储备 公司已建立完整的单车无人驾驶技术体系，不仅具备从环境感知、定位、规划到车辆控制的模块化全栈技术研发能力，同时也具备基于端到端大模型技术的自动驾驶研发能力，同时有多年的自动驾驶测试验证与示范运营能力。在算法、硬件与测试验证等方面积累了扎实的工程经验，为干线物流等商业化场景提供了坚实的技术基础。 公司将持续推进技术迭代与场景打磨，推动自动驾驶技术在干线物流领域的商业化落地。

感谢您对公司在高阶智能驾驶领域技术发展的关注。公司注意到，城市导航辅助驾驶（City NOA）作为实现全场景智能驾驶的关键环节，其技术成熟与商业化落地正成为行业重要趋势。 针对您提及的“到2030年成为主流功能”的行业展望，公司认为这反映了市场对城市复杂环境下智能驾驶能力的迫切需求。公司已在 “车路云一体化”技术战略的指导下，针对性地开展了长期而系统的技术储备与研发工作，旨在构建具有差异化竞争力的城市智能驾驶解决方案。我们的核心储备与布局如下： 一、核心技术储备：车路云协同的系统级能力 公司致力于通过车端智能、路侧感知与云端算力的协同，系统性地提升城市NOA的安全性、效率和通过性。 1. 车端全栈感知、决策与控制能力： o 高阶感知模型：我们自研了高精度的多传感器（摄像头、毫米波雷达）融合感知算法，具备对复杂城市道路结构、异形交通参与者（如两轮车、行人）、以及各类临时性障碍物和交通标志的稳定识别与理解能力。 o 场景化决策规划模型：针对城市道路中频繁出现的无保护左转、近距离切入、人车混行等长尾场景，我们研发了具备多目标优化和时序推理能力的规控算法，旨在生成更拟人、更安全、更高效的驾驶轨迹。公司AI大模型（如“鲲巢”）正应用于复杂场景的交互行为预测与决策生成。 2. 路侧智能与车路协同（V2X）增强能力： o 这是公司在城市NOA领域形成差异化优势的关键。我们在全国多个城市部署的路侧智能感知单元（RSU），能够提供超视距、非视距的交通信息（如信号灯状态、前方路口事故、被遮挡行人等）。 o 通过自主研发的V2X通信协议栈及融合算法，可将这些关键信息实时下发至车辆，构成 “上帝视角” 的冗余感知，极大提升车辆在交叉路口、恶劣天气、视觉盲区等场景下的安全性，并可能优化通行效率。公司在国内车路协同标准制定与规模化建设中积累了领先经验。 3. 云端数据闭环与仿真推演能力： o 我们构建了基于地图和现实数据构建的 “云端数字孪生仿真平台” ，可对海量城市复杂场景、尤其是极端和长尾场景进行高效、低成本的压力测试与算法验证，大幅加速城市NOA功能的研发与成熟周期。 二、场景验证与商业落地储备 技术最终服务于应用。公司的相关技术储备已进入场景验证阶段： 示范区验证：依托在北京等国家级车联网先导区/示范区的深度参与，我们的城市级车路协同解决方案已在真实城市道路环境中进行长期测试与验证，为城市NOA功能的落地提供了可靠的协同感知与决策依据。 商用车队先行：在特定区域（如物流园区、港口等）的智能物流和无人配送场景中，我们的生态企业已经应用了与城市NOA同源的核心技术（感知、规控、V2X），积累了宝贵的商业化运营经验。 总结与展望 公司坚信，城市NOA的终极形态将是 “聪明的车”与“智慧的路”深度融合、协同作用的产物。千方科技凭借在智慧交通领域全产业链的深度布局，具备了从智能路侧基础设施、城市级云控平台到智能网联车辆终端的独特技术贯通能力。 我们将持续深化“车路云一体化”的技术路线，致力于打造更安全、更高效、且更具商业落地可行性的城市智能驾驶解决方案，以迎接未来市场发展的需求。

感谢您对自动驾驶行业商业模式演进的关注。特斯拉作为行业先行者，其在消费级（2C）市场的策略调整，为整个自动驾驶产业的商业化探索提供了重要参考。对于其全面转向FSD订阅制模式，公司认为这并非简单的收费方式变化，而是标志着行业正从“功能售卖”向 “持续服务与能力交付” 的深刻转型。 一、特斯拉模式调整带来的启示与公司的思考 这一变化对行业的启示，主要体现在以下两个方面，与公司在商用车及运营市场的战略选择高度契合： 1. 商业模式重心转移：从“产品”到“服务”。订阅制的核心在于，将用户（或客户）的一次性硬件购买关系，转变为基于软件功能迭代、数据服务与持续价值创造的长周期服务关系。这要求企业必须具备强大的软件迭代能力、稳定的服务体系以及持续创造增量价值的能力。 2. 价值衡量标准改变：从“拥有”到“效用”。对用户而言，支付的对象不再是固定的“功能包”，而是根据实际使用获得的“驾驶能力提升”或“运营效率提升”。这更符合技术快速迭代背景下，客户希望灵活获取最新能力、避免技术过时的诉求。 对于千方科技而言，我们在服务于物流企业、车队运营商等商业客户（2B市场）时，早已认识到这一趋势。我们的商业模式并非简单模仿消费端，而是基于商业客户的核心诉求进行构建： 核心价值主张：我们向客户交付的不是单一的“自动驾驶软件”，而是一套旨在降低总运营成本（TCO）、提升运营安全与效率的智能化运输服务。这本身就包含了持续的技术升级、车队管理、运维支持和运输服务。 虚拟驾驶员订阅服务：对于未来购买由我们公司参与设计和提供自动驾驶系统的自动驾驶车辆，我们提供虚拟驾驶员订阅服务，按照里程/订阅周期等Saas方式来收费。订阅是重要的商业逻辑，但订阅方式可以多种多样。 二、对无人驾驶订阅制在国内2B市场前景的分析 toC的无人驾驶订阅，订阅的是驾驶服务。而toB的无人驾驶订阅，订阅的其实是运输服务。我们认为， “基于效果的订阅服务” 模式拥有广阔前景，其大规模认可需要满足三个关键条件： 1. 价值可量化与可验证：商业客户对投资回报率（ROI）高度敏感。订阅服务必须能够清晰证明其带来的直接经济收益，例如：通过减少燃油消耗、降低事故率、节省司机人力成本或提升车辆周转率，来实现可测算的“降本增效”。我们的解决方案正是围绕这些可量化的商业指标进行设计和验证。 2. 责任与风险共担：2B客户（尤其是物流公司）对运营的连续性与安全性要求极高，更被其接受的模式可能是“技术+运营”服务，即服务商不仅提供自动驾驶能力，还在特定场景或条件下承担相应的运营保障责任，与客户形成风险共担、收益共享的深度绑定。 3. 技术与场景深度融合：国内物流场景复杂多样（如港口、矿区、干线、城市配送），不存在“一刀切”的解决方案。订阅服务必须与客户的具体业务场景深度耦合，进行定制化适配。这正是千方科技依托“车路云一体化”全栈能力和丰富生态资源构建的核心壁垒——我们能提供贴合场景的、端到端的服务，而非一个孤立的车载软件。 总结与展望 综上所述，特斯拉的模式转变印证了自动驾驶价值实现的长期性与服务化趋势。对于千方科技而言，这进一步坚定了我们以 “技术赋能运营、数据驱动效率” 为核心的商业化路径。 在国内2B市场，客户最终认可的不会仅仅是“订阅”这一形式，而是订阅背后所能带来的确定性的、可衡量的商业价值提升。公司凭借在智能物流领域“技术-场景-数据-生态”的闭环优势，正处于将领先技术转化为客户认可的可持续服务模式的最佳位置。我们将持续推动自动驾驶技术在真实商业场景中的规模化落地与价值释放。