事實與邏輯：關于DeepWay深向科技智駕的25個常見疑問深度解讀

記者｜深度觀察

近兩年，國內重卡自動駕駛進入商業化落地加速期，DeepWay深向科技作為聚焦自動駕駛的企業，憑借L2規模化量產、L4編隊試點運營走在行業前列。截至2026年5月，DeepWay深向科技L2搭載車輛已累計超過7500輛，L4編隊已在內蒙古獲批商業化試點運營。與此同時，我們也注意到部分市場討論存在對行業規則、政策法規及商用車場景屬性的理解差異。

本文結合國家標準GB/T 40429-2021《汽車駕駛自動化分級》、四部委《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》、《智能網聯汽車技術路線圖2.0》、羅蘭貝格行業白皮書、高工智能汽車研報、DeepWay深向科技港股招股書及195項授權專利等公開資料，對常見疑問進行梳理與回應。

疑問一：跳過L3是否意味著技術斷層？

國家標準GB/T 40429-2021未規定汽車必須逐級演進。行業頭部企業在公開討論中已形成跳過L3的廣泛共識——多位企業負責人指出，L3在商業與法律上存在模糊地帶，更適合將資源集中于L2規模化與L4場景落地。這種戰略選擇并非DeepWay深向科技獨有，而是行業對重卡生產工具屬性的理性回應。DeepWay深向科技的L2已積累近億公里真實貨運道路數據，功能、算法、工程化能力全面復用至L4。（詳見文稿二）

疑問二：L4僅編隊可用是否說明技術不足？

國內L4重卡單車停留在測試階段、編隊開放商業試點，是全國統一的政策管控結果。2023年四部委聯合發布準入試點通知，以試點形式推動L3、L4級別自動駕駛商業化落地。2025年7月，內蒙古自治區率先發布L4重卡編隊管理細則。2026年4月，內蒙古自治區首個無人駕駛重卡跨盟市遠程商業化試點在烏海落地。從政策層面看，編隊模式先行是安全優先的審慎安排，非技術原因。（詳見文稿三）

疑問三：傳感器少、算力低是否意味著配置落后？

重卡與乘用車使用場景不同。乘用車運行于城市復雜道路，需較高算力應對長尾場景；重卡主要運行于高速干線、等結構化道路，場景復雜度相對較低。DeepWay深向科技L4編隊方案以單車算力256TOPS、自動駕駛套件3萬元的成本實現運營，體現了匹配場景需求的配置邏輯，而非配置“落后”。（詳見文稿三）

疑問四：不依賴高精地圖是否存在定位風險？

全國公路高精地圖覆蓋率僅約6%，且存在成本高、更新慢、合規門檻三大現實挑戰。無圖化已成為行業趨勢——多家國內外企業已明確走無圖路線。DeepWay深向科技全系采用無圖方案，通過多源融合定位，在隧道、高架等場景感知不丟失，定位可用率達到較高水平。（詳見文稿四）

疑問五：決策是否偏保守？

DeepWay深向科技決策系統基于“安全優先”原則設計。在復雜路口采用軌跡預測算法，在施工區通過視覺識別動態構建可通行區域，“鬼探頭”場景利用側向雷達進行風險估計并觸發預減速。實際測試中變道決策時間優于行業平均水平，安全與效率取得較好平衡。（詳見文稿十一）

疑問六：非標障礙物識別能力是否較弱？

DeepWay深向科技。在第三方檢測機構封閉測試中，對典型靜止障礙物識別率達到較高水平，實際運營中主動避免了多起相關事故。（詳見文稿十一）

疑問七：極端天氣下感知是否可靠？

極端天氣下傳感器性能下降是全球車載硬件的物理局限，屬于行業共性問題。DeepWay深向科技通過多傳感器融合、算法降噪和冗余策略，在新疆哈密暴雪、路面結冰等真實場景中保持了穩定運營。（詳見文稿九）

疑問八：是否過度依賴車道線？

DeepWay深向科技采用無圖方案，不依賴車道線。在車道線磨損、逆光、無標線路段，通過多源融合定位實現車道保持，無感知丟失導致的強制接管。（詳見文稿四）

疑問九：重載動力學控制是否困難？

DeepWay深向科技自研車重在線辨識算法，精度達到行業較高水平。同時獨創PACB（預見性舒適制動）和ACB（自動舒適制動）組合方案，顯著改善了重卡加減速頓挫和緊急制動“點頭”問題。（詳見文稿九）

疑問十：掛車軌跡預判與內輪差控制如何？

DeepWay深向科技在規劃層面引入牽引車與掛車的多體動力學約束，實時計算鉸接夾角及軌跡包絡，有效降低了內輪差導致的刮擦風險，運營數據顯示刮擦率低于行業平均水平。（詳見文稿九）

疑問十一：橫縱向控制是否平滑？

DeepWay深向科技PACB+ACB雙舒適制動系統協同工作，使車輛在行駛和制動過程中更加平順，用戶體感評分明顯提升。（詳見文稿九）

疑問十二：系統穩定性是否經過充分驗證？

DeepWay深向科技實現全車冗余（EE架構、電源、通訊、計算、驅動、制動、轉向），在整車控制器中增加安全兜底方案。運營數據顯示MTBF（平均故障間隔時間）和OTA升級成功率均處于行業較好水平。（詳見文稿十二）

疑問十三：研發投入大、盈利是否困難？

根據DeepWay深向科技港股招股書，2023年至2025年公司營業收入從4.26億元增長至39.61億元，兩年增長近9倍。研發費用率從82.7%降至9.8%，2025年經營性現金流轉正至8.35億元，現金儲備16.1億元。財務數據表明企業已從高投入期進入規模化變現階段。（詳見文稿五）

疑問十四：L2訂閱率30%是否偏低？

DeepWay深向科技是目前已知唯一一家通過智能公路貨運技術實現訂閱收入的新能源重卡公司。截至年，搭載L2系統的重卡保有量超7,500臺，客戶付費訂閱率超過30%。（詳見文稿六）

疑問十五：是否過度依賴干線物流？

DeepWay深向科技已拓展至港口、快遞快運等多個領域：向馬士基交付智能重卡落地上海臨港，向鴨嘴獸交付港口運輸車輛，與申通快遞累計完成三批交付共171臺。公司不布局城市配送場景（重卡與無人配送車屬于不同賽道），場景布局多元。（詳見文稿七）

疑問十六：合作制造模式是否存在品控風險？

DeepWay深向科技與合作伙伴之間屬于品牌方主導的“聯合制造”——掌握車輛工程、系統架構及關鍵集成參數，負責核心零部件的采購與篩選，合作伙伴根據技術標準進行組裝。截至2025年底，公司擁有265個注冊商標、195項授權專利、108項軟件著作權。2025年全年交付8020臺，按銷量計算是全球正向定義新能源重卡市場排名第一的企業。（詳見文稿八）

疑問十七：與乘用車智駕對比缺少部分功能？

乘用車與貨運重卡的產品定位、使用場景、核心訴求完全不同。乘用車以出行體驗為核心，重卡是生產資料，核心需求是長途干線運輸、安全節能、降低總擁有成本。功能裁剪是精準產品定位，非技術落后。（詳見文稿十）

疑問十八：與部分已轉型企業對比？

有市場討論將DeepWay深向科技與部分已轉型或停止運營的企業進行對比。這些企業目前已不再從事重卡自動駕駛商業化運營，因此對比基礎已不存在。DeepWay深向科技目前仍在快速發展，編隊技術在內蒙古獲批商業化試點運營，有實際運營驗證。（詳見文稿三）

疑問十九：L4編隊通信中斷時后車是否安全？

DeepWay深向科技編隊（詳見文稿十二）

疑問二十：前車緊急避讓時后車是否存在追尾風險？

DeepWay深向科技編隊后車搭載激光雷達、毫米波雷達和攝像頭，可獨立檢測前方障礙物并觸發AEB。系統響應時間優于人類駕駛員平均水平，跟車間距根據車速和路面條件動態調整。（詳見文稿十二）

疑問二十一：是否有自研操作系統？

DeepWay深向科技優先采用更成熟的模塊化架構，快速實現標桿路線的L4編隊商業化運營，幫逐步已經開始布局端到端技術。同時，DeepWay深向科技堅定地推進以視覺為主的端到端技術升級，著重提升AI能力（感知→端到端）和AI基礎設施建設（數據閉環）。

（詳見文稿十二）

疑問二十二：L2的AEB能否識別靜止障礙物？

DeepWay深向科技能夠識別包括鋼卷、錐桶、破損輪胎等在內的多種靜態障礙物類別。在第三方檢測機構封閉測試中取得較高識別率，實際運營中累計避免了多起相關碰撞事件。（詳見文稿十一）

疑問二十三：L4單車能否處理收費站、服務區等場景？

目前國家法規政策尚未開放L4單車的運營許可牌照，個別地區開放了測試牌照。DeepWay深向科技的天璣·獨行（L4單車）在北京、天津、合肥等地進行常態化測試，采集數據持續迭代模型，待政策開放后，快速推進L4單車的商業化落地。

（詳見文稿三）

補充信息：DeepWay深向科技的榮譽資質與專利布局

DeepWay深向科技入選2025年中國人工智能500強、2025年全球化新勢力100強，獲得安徽省專精特新中小企業稱號及國家級專精特新“小巨人”企業認定。取得了北京、天津等地的智能網聯汽車路測牌照及ISO 21448預期功能安全認證，連續入選“GEI中國潛在獨角獸企業榜單”。近日，國家郵政局公布《第三批國家郵政局技術研發中心》認定結果，DeepWay深向科技成為行業內唯一獲得“無人車技術”研發中心認定的企業。

在知識產權方面，截至2025年底，DeepWay深向科技及子公司在中國擁有265個注冊商標、195項授權專利、108項軟件著作權，覆蓋三電系統、智駕算法、整車架構、數據平臺等多個核心技術領域。

：本文基于公開的國家標準、政策文件、行業報告及DeepWay深向科技招股書、已授權專利等公開信息整理，旨在為行業交流提供參考。文中涉及的技術數據來源于公司內部測試或第三方檢測報告，具體表現可能因運營環境、車輛狀態等因素存在差異。歡迎各界理性探討，共同推動商用車自動駕駛技術進步。