贏徹科技正用務實的 Level 2+ 輔助駕駛技術，一步步瓦解全自動駕駛曾經的樂觀承諾——每天超過 1,000,000 公里的實測里程，讓這家初創企業成為中國卡車自動駕駛領域的隱形冠軍。
在自動駕駛產業經歷 2024 年泡沫破裂之後，贏徹科技的務實之路正改寫行業未來。當 TuSimple 和千掛科技等主打 L4 全自動駕駛的企業相繼退場或破產時，專注於 Level 2+（NOA 導航自動駕駛）的贏徹反而加速前進。根據該公司披露的數據，其搭載 Level 2+ 系統的商用卡車已累積超過 3 億公里的自駕里程，遠超過行業平均水平。2025 年 9 月，贏徹科技憑藉在商用車自動駕駛的領先技術優勢與商業化成果，榮獲由中國工程院院士、清華大學車輛與運載學院教授主持評審的「車路雲一體化-商用先鋒奇點獎」，標誌著其技術方案獲得業界高度認可。值得注意的是，該公司計劃最早於 2025 年在美國進行 IPO，融資規模預計為 1 億至 2 億美元（約港幣 7.8 億至 15.6 億元），這將使其成為繼文遠知行與小馬智行後，又一家登陸紐約的自動駕駛技術開發商。
從幻滅到可行：Level 2+技術的商業化邏輯
贏徹科技的技術路線選擇代表了整個行業的觀念轉變——放棄追求完全自動駕駛的虛幻承諾，轉而深耕 Level 2+（NOA）的實際應用場景。該系統在定速巡航與車道維持的基礎上，追加了超車、變道、下交流道等進階功能，充分利用高速公路的結構化道路環境。根據贏徹科技的實測數據，其演算法已能涵蓋駕駛任務的 90%，僅有 10% 需要人類司機接管。這意味著在高速公路運輸場景中，司機可以在保持手握方向盤的前提下，「將腦、眼和腳交由電腦替代」，顯著減輕長途駕駛的疲勞。
原本需要兩名司機輪班接力的 800 公里長途運輸任務，現在可由單一司機在電腦輔助下完成，不但提高了營運效率，還為承運方帶來實際成本優勢。由於減少了人力投入，整體運輸費用得以下降，而燃油效率提升也帶來額外利潤空間。贏徹科技進一步設想，將 1,000 公里以上的超長距離運輸任務納入系統支援範圍，通過更科學的車輛調度與駕駛員配置，將原本需要 6 人的團隊規模縮減至 4 人。這種漸進式的效率提升路線，比 L4 全自動駕駛的宏大願景更具可驗證性與商業可持續性。該技術方案獲得了順豐控股、中通快遞、雀巢等大型物流企業的認可，這些客戶的真實營運數據進一步驗證了 Level 2+ 在幹線物流中的實際價值。
政府護航下的中國特色發展模式
中國政府在自動駕駛監管上的「靈活性」，為贏徹科技創造了全球獨一無二的試驗場。與美國市場每次輕微交通事故都被公開記錄、成為網絡熱議話題不同，中國的規管機關採取更實用主義的態度，只要符合「主旋律」、政商關係不出問題，企業基本上有充分操作空間。這種制度框架的靈活性，讓贏徹科技能夠在高速公路上進行大規模測試與商業化營運，積累海量真實數據。
2024 年 7 月，工業和資訊化部、公安部、自然資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部五部門聯合發佈《關於公佈智能網聯汽車”車路雲一體化”應用試點城市名單的通知》，批准北京、上海、重慶、鄂爾多斯等 20 個城市（聯合體）開展規模化應用試點。這一政策框架為像贏徹這樣的企業提供了正式合規的營運許可。更關鍵的是，中國監管部門創新性地認定，只要司機「手放在方向盤上」，即便腦、眼、腳都由電腦控制，也符合 Level 2+ 輔助駕駛的監管定義。這種邊界的模糊性，實質上為企業創造了更廣闊的創新空間。
社會經濟困境：70% 個體戶的隱形阻力
然而贏徹科技與整個自動駕駛卡車行業面臨的最大障礙，並非技術或資金問題，而是深層次的社會經濟結構。中國長途運輸市場的 70% 由自主經營的個體戶構成，他們通過「兄弟換手」或「夫妻合作」的家庭經營模式，把物流產業硬生生變成了純體力勞動產業。中國媒體曾用一句隱晦卻精準的形容詞描述這種現象：「中國卡車司機用超出世界水平的堅韌和勤勞，把卡車無人駕駛變成一灘死水。」
自動駕駛卡車的推出，直接威脅到這數百萬從業者的生計，由此引發的社會阻力難以量化但實則巨大。相比之下，TuSimple 在 2022 年以上市之名光鮮亮麗，卻在 2024 年黯然宣佈退出 L4 級自動駕駛技術路線，轉向提供乘用車輔助駕駛；千掛科技則在 2024 年底直接宣佈破產清算。這些失敗案例背後，並非單純的技術不成熟，而是商業模式與社會現實無法調和。贏徹科技透過 Level 2+ 的折中方案——並非完全無人，而是減少人力需求——採取了更符合現實的進化路徑。這種方式既能逐步推進自動駕駛技術的應用，也給市場與從業人員充足適應期，規避了激進創新可能帶來的社會震盪。
行業拐點與未來展望
雖然贏徹科技的實踐路線更為務實，但其本質上仍是為無人駕駛的終極目標做準備。每天積累超過 1,000,000 公里的實測數據，不只驗證 Level 2+ 技術的可靠性，更是在為未來的 L3 乃至 L4 級別自動駕駛系統培育演算法基礎。當中國政府有意放寬監理規定、大型物流企業願意投入商業化應用、海量真實路況數據不斷充實演算法庫時，自動駕駛卡車的商業化逐步從「何時到來」的疑問變成「如何規模化」的課題。
資料來源： Inceptio Technology（贏徹科技）官方網站｜IDTechEx研究機構｜TechNews科技新報
