商用车视觉AI解决方案市场规模、趋势及驱动因素
思瀚产业研究院 銳明技術    2026-04-07

在赋能商用车的信息管理应用方面，AI技术可提高运行效率并降低事故风险。基于大量运行及车辆数据建立的商用车大模型已成为未来发展的主要趋势。

于运输车辆安全性应用中，AI技术结合摄像头等视觉传感器，可实现自动紧急制动(AEB)及司机监测系统(DMS)等高级驾驶辅助功能。这不仅提升运行过程中车辆的安全性，亦提高车队管理效率，帮助客户减少交通事故及货物损失。

AI技术正逐步应用于信息管理及车辆安全性的关键环节，包括车辆数据分析、驾驶行为识别及运行决策优化。商用车视觉AI解决方案为驾驶员及车队营运商提供AI辅助驾驶系统及AI车队作业管理系统，以应对商用车的驾驶安全及营运效率需求。

视觉AI解决方案提供商为视频远程信息处理系统集成商、整车厂及终端用户开发并提供商用车视觉AI解决方案。

全球商用车视觉AI解决方案市场规模

近年来，商用车视觉AI解决方案市场以可观速度增长，2020年至2025年的复合年增长率为20.6%，其中物流车辆、公共出行车辆及特种车辆的复合年增长率分别为20.9%、18.9%及23.4%。

2025年，商用车视觉AI解决方案的市场规模达到人民币304亿元，其中物流车辆、公共出行车辆及特种车辆视觉AI解决方案的市场规模分别为人民币155亿元、人民币99亿元及人民币51亿元。在可预见未来，随著AI技术的持续进步及其于商用车领域应用的加速，该市场预计将持续扩张，2026年至2030年的估计复合年增长率为24.7%，其中物流车辆、公共出行车辆及特种车辆的复合年增长率分别为25.7%、22.4%及25.1%。

商用车视觉AI解决方案市场进入壁垒

AI模型开发与系统整合的技术能力。在商用车视觉AI解决方案领域，AI模型开发与系统整合对新进入者构成重大技术壁垒。AI模型广泛应用于多元化场景，因此需具备较高适应性以满足不同垂直场景中的运营需求，同时也需要大规模的场景数据。

全球化的综合销售网络。商用车视觉AI解决方案提供综合指标产品与服务，以满足差异化客户需求，其需要全球化销售网络，以探索及响应下游客户需求，并针对特定客户运营区域及特殊场景进行高效定制。全球化销售网络需投入时间与资金成本，而这则是新进入者难以短期内实现的。

商用车视觉AI解决方案市场的趋势及驱动因素

利好政策。商用车安全问题是全球范围内政府机构持续关注的重点。近年来，一系列利好政策的出台，推动了对视觉AI解决方案的需求增长。在中国，隶属于中国国务院的中国汽车技术研究中心于2025年1月正式实施《中国商用车辆专项评价规程（1.0版）》。该规程将BSD、AEBS及DMS纳入商用车安全评价标准。透过市场化评价机制，引导企业提升相关技术性能并提高其渗透率。在欧洲，欧盟发佈的《通用安全法规》(GSR)作为一个全面的框架，强制要求配备多种车辆安全技术。该法规要求自2024年7月7日起，欧盟所有新注册车辆须包含指定的ADAS功能。

驾驶安全性提高。根据美国运输部统计，2024年物流车辆事故发生数超15万起，死亡率约为3.0%，显示了提升商用车的行驶安全的重要性。视觉AI解决方案应用司机监测系统（DMS）持续监测驾驶员面部特徵及眼部状态，实现潜在驾驶风险的检测及预警。ADAS可延伸驾驶员感知边界，并降低交通事故概率。

运营效率提升。根据美国运输研究院的数据，2024年卡车行业空驶率达16.7%，由此造成的运营成本损失估计超过7,000亿美元。凭藉视觉AI解决方案，管理者可精确评估运营效率，优化运输计划，并全面提升利用率与效率。

商用车视觉AI解决方案市场的挑战

大型物流车队通常需要大规模部署视觉AI系统。为不同车型及路线定制化解决方案，会显著增加成本及系统复杂度。开发能快速适应各类任务的可调整模型，以及实施模块化系统以便于跨不同应用进行定制，可有效提升可扩展性与灵活性。在拥挤的城市交通环境，或光线不佳的场景（如夜间、雨天或隧道内），视觉识别准确率可能下降。通过应用增强的图像捕捉、预处理及先进滤波技术，可提升输入质量，从而提高计算机视觉系统的准确性与可靠性。

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