自动驾驶潜在市场空间超数万亿，城市开放场景潜在空间最大。高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点，目前可供自动驾驶产品落地的场景主要可大致分为1）城市开放场景；2）高速场景；3）封闭场景。其中城市场景包括Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；

高速场景即干线运输；封闭场景主要包括了港口、矿区。我们测算Robotaxi 的潜在市场空间约3.2 万亿（以2040 远期空间计算），其他商用车辆自动驾驶合计市场空间约3 万亿，其中城市专用车市场自动驾驶空间约1.9 万亿，高速场景约9000 亿，封闭场景约1000 亿。

来源：中信证券研究部

1、

商用自动驾驶潜在市场空间达数万亿

高级别自动驾驶能够有效解决人力成本提升、交通安全、司机短缺等诸多痛点。L3级别自动驾驶条件下，特定场景下的自动驾驶不需要司机，或者司机担任的是车辆管理者的角色，能够一人管理多辆车。L4 级别以上则接近完全无人化，可以有效解决司机短缺与人力成本上升的难题。同时，高级别自动驾驶下，车辆的操作更加稳定可靠，不会疲劳驾驶，安全性比司机驾驶更高。

自动驾驶潜在市场空间超数万亿，城市开放场景空间最大。目前可供自动驾驶产品落地的场景主要可大致分为 ：

1）城市开放场景；2）高速场景；3）封闭场景。其中城市场景包括了 Robotaxi、环卫服务、城配物流以及最后一公里配送；高速场景即干线运输；封闭场景主要包括了港口、矿区。我们测算 Robotaxi 的潜在市场空间约 3.2 万亿（以 2040 远期空间计算），其他商用车辆自动驾驶合计市场空间约 3 万亿，其中城市专用车市场自动驾驶空间约 1.9 万亿（环卫、城配、最后一公里），高速场景约 9000 亿，封闭场景约 1000亿。下面对各个场景自动驾驶空间进行展开测算：

Robotaxi 自动驾驶：根据麦肯锡《致胜汽车行业下半场》预测，2030/2040 年，中国用于出行服务的自动驾驶汽车形式里程数有望达到 0.3/1.6 万亿公里/年。若假设其单价为 2 元/公里，则其 2030/2040 对应市场空间约 0.6/3.2 万亿元。

城配物流场景：城配场景主要针对城市内、城郊之间、乡镇内、村镇之间的较短距离的运输，运输半径通常在 50 公里以内。轻型货车是城配运输的主要车型。2020 年我国轻型货车保有量约 2093 万辆，假设司机的人均薪酬为 2020 年我国城镇私营单位交通运输业人员的平均薪酬 5.7 万元/年，则对应的自动驾驶潜在市场规模约 1.2 万亿元。

环卫场景：开放场景下的市政类环卫服务行业的终端客户为政府，根据《中国城乡建设统计年鉴》，2020 年城市、县城、乡镇环卫服务市场合计约 2049 亿元。近三年环卫服务行业市场增速约为 4-5%，随着我国城镇化的发展，行业规模有望进一步提升，环境司南预计 2030 年环卫清扫保洁市场规模将达到 3151 亿元。

同时，全国半封闭场景下的园区包含了学校、小区、景区、园区及购物中心 88 万座，若假设平均每个园区需要十名清洁工人，约每年 36 万元清扫保洁费用，则对应的市场规模约为 3168 亿元。综上，全国环卫清扫保洁市场规模合计约为 6319 亿元。

最后一公里：根据国家统计局数据，2020 年全国即时物流行业订单总量约 228.4 亿单，对应市场规模约 1700 亿元。考虑到末端配送场景相对复杂，且目前无法上楼配送，若假设其中一半的市场可以采用自动驾驶，则对应市场规模约 850 亿元。

高速场景：高速场景主要针对重型卡车运输的干线物流应用，根据国家统计局数据， 2020 年全国重型卡车保有量为 841 万辆。我们根据产业链调研估算约 65%的重卡应用于物流运输领域。若假设重卡平均配备 1.5 名司机，司机年薪 12 万元，则自动驾驶对应的潜在市场规模约 9000 亿元。

矿区场景：根据辰韬资本测算，通过计算煤炭与铁矿开采量、露天开采占比、平均剥采比、土方运输成本，可得到我国煤炭土方剥离无人驾驶运输市场规模约 450 亿元，铁矿土方剥离运输市场规模约 150 亿元。叠加砂石骨料运输市场，矿区自动驾驶空间有望超过1000 亿元。

2、

城市专用车场景：市场空间大，拓展能力强

环卫自动驾驶：潜在市场超千亿，正在快速商业化落地

环卫场景分为商业保洁和市政环卫保洁。商业保洁是指为生活小区、教育院校、写字楼、商场、酒店、餐饮等公共商业场所提供包括清洁工具、产品和服务等产业的服务业务，商业保洁施工区域小，且要求个性化定制、精细化工作，自动驾驶的应用程度小。

市政环卫保洁面向公开城市场景，涉及主干道、辅道以及人行道的清扫保洁，均符合自动驾驶城市应用场景，其中环卫机械化已经在主干道全面普及，但是辅道、人行道的环卫作业机械化率很低，主要以人工作业为主，存在以下行业痛点：

1、安全事故频发。由于市政环卫工人多在开放道路进行作业，危险系数相对较高，我国每年遭遇交通事故的环卫工人有数百人。哈尔滨是中国首个颁布《城市环卫作业人员安全部保障条例》的城市。根据 2017 年 4 月 17 日东北网的报道，2015 年《条例》实施以来，哈尔滨环卫工人中，共发生 147 起交通事故、死亡 31 人，相对《条例》颁布前呈现下降趋势，但事故率仍然较高。

2、工作时间长、工作环境恶劣。环卫工人的平均日工作市场约为 9-13 小时，早班通常在凌晨 3-6 点开始。在劳动密集、报酬低迷的情况下，多数工人每日完成 1.5 个班次，极少休假。环卫工人的一线工作岗位造成其工作环境差，严寒、酷暑等极端天气、化工厂等污染区都是环卫工人无法避免的恶劣工作环境。

其直接结果即为环卫工人老龄化严重，用工缺口大。盈峰环境 2018 年年报数据显示，人员结构老龄化问题在环卫服务行业较为突出。其中50-60岁环卫从业人员比例达到43%， 60 岁以上人员比例达到 22%，青年从业者缺口过大。住建部数据显示，现阶段我国环卫工人规模约为 200-400 万人，根据劳动定额标准测算，全国市政类清扫保洁对环卫工的需求约为 1200 万人，理论缺口约为 800 万人左右。

环卫机械化虽然已经在城市主干道中普及，但城市全场景环卫机械化依然会带来环卫司机安全驾驶和司机用工荒问题。安全驾驶指环卫司机需要同时负责车辆驾驶和上装操作，一方面负责路面安全，并控制车辆沿边行驶作业；另一方面，控制环卫车扫盘升降和角度，吸盘风机风速等。在此条件下，司机需要精力高度集中，容易疲劳驾驶，有一定安全隐患。

司机用工荒问题指，要实现我国城市道路全场景 100%机械化率，或需要新增投放超过 100万台环卫车，新增环卫司机约 200 万。而要想从物流、出行等众多领域吸引足够的司机加入薪资相对低、工作强度较高的环卫行业是较为困难的。

在环卫行业面临上述难点、痛点的情况下，机械化与无人化相结合的自动驾驶环卫应用能够较好的缓解行业用工荒问题，并保障作业安全性。自动驾驶在环卫行业目前主要应用在道路清扫保洁和垃圾清运两大环节。将 L4 级别自动驾驶技术搭载到环卫车辆上，基于其强大的感知和计算能力，开发智能化的清扫和清运功能，实现道路清扫保洁和垃圾清运无人化；环卫服务的自动驾驶结合智能化清扫、提升清扫效率，同时精简环卫工人数量、解决工人短缺问题并降低人员招聘管理成本。最终实现环卫企业运营成本结构性降低。

环卫场景对自动驾驶技术的要求并不低。由于城市场景的动态性，环卫车处理的复杂度仍会相对较高。由于大量环卫车都是在辅道上面移动，而辅道及周边机动车道上有很多行为轨迹难以预测的机动车、非机动车和行人，这要求它必须能跟踪数量庞大的动态移动障碍物，并且还能够准确地预测每个轨迹。所以这对自动驾驶环卫车搭载的传感系统和背后支撑的算力平台提出较高要求。

自动驾驶技术在环卫场景中落地具备较高可行性。在市政环卫具体场景中，行驶路线重复固定，单车清扫保洁覆盖范围通常在 10 公里以内，长尾问题相对有限。这就决定了自动驾驶环卫车需要的路测规模较小，可以在目前已经开放的路段短时间内积累较多数据完善算法。同时，由于自动驾驶环卫人机交互相对简单，不需要过分考虑车辆舒适度等问题，因此更适合自动驾驶落地。