今天小編分享的汽車經驗：長城看上的這條賽道，正在成為車企競争的新藍海，歡迎閲讀。
原創｜Jaden 編輯｜Cong
上周，長城汽車發布了 Hi4-G 商用車混動系統，同時亮相的還有長城品牌重型卡車。這也意味着長城也進入了新能源重卡賽道。
從整個行業來看，重卡新能源化趨勢非常明顯。從 2021 年突破萬台，開始标志着新能源重卡進入了規模化發展階段；2022 年全年銷量突破 2.5 萬台，成為重卡行業增長最快的領網域；2023 年頭部企業銷量突破 5000 台，應用場景由鋼廠、煤炭擴展至沙石、水泥、港口等領網域；
2024 年新能源重卡進入了高速增長期，全年共銷售 8.2 萬台，滲透率提升至 13.6%；2025 年 1-2 月累計銷售 1.53 萬台，滲透率進一步提升到 18.6%，預計 3 月份的單月銷量将在 1.3 萬台以上。
其中純電重卡續駛裏程一般在 200km~400km 之間，主要用在短途、高頻場景，這就意味着，對于在日均行駛裏程超過 800km 的幹線物流場景，新能源重卡還是一片空白。這是長城所瞄準的細分賽道。同時，長城汽車希望用混動重卡替代傳統燃油車，這也是長城所看到的新藍海。
在中國電動汽車百人會論壇（2025）上，長城商用車董事長唐海鋒解釋説，中國不缺商用車企業，但是缺高端的商用車產品。所以長城錨定了國際知名的斯堪尼亞、沃爾沃，希望在中國商用車領網域增加一個高端的商用車品牌，國際國内同步發展。
長城計劃通過乘用車技術的復用來進入商用車領網域。盡管乘用車和商用車的用途和工況有所不同，但混動技術的控制邏輯以及構型有很多相通之處，這是長城汽車開發混動重卡的技術基礎。
當然，不僅僅是長城，在乘用車競争白熱化的環境下，吉利、廣汽等等很多傳統的乘用車企業，都開始進入到新能源商用車領網域，試圖尋找到新的增長曲線。
三一集團高級副總經理、重卡事業部總經理羅暢國説，新能源重卡整體落後于乘用車一個周期，目前還處于軍備競賽階段，不斷有新勢力和新資本湧入，預計從 2026 年開始行業更加内卷，行業市場洗牌将進入淘汰賽階段。
羅暢國還表示，新能源重卡已經迎來了關鍵轉捩點，伴随着動力電池能量密度的躍升，超充、快充技術的突破以及充換電設施的普及，将不斷推進新能源電車重卡向中長途藍海市場邁進，與此同時，產業鏈深度協同，智能電動底盤與 V2X 技術将重新定義重卡，會有更優體驗和多元化的價值。
目前商用車行業的矛盾主要還是集中在碳排壓力、物流成本和物流效率等方面。從碳排來看，我國汽車運行產生的碳排放在交通碳排中占比約 80%，商用車保有量占汽車整體的 11%，卻貢獻了 55% 的二氧化碳，在商用車中重卡占比約 22.6%，卻貢獻了 50% 的二氧化碳，整體碳排放總量已達 2.23 億噸。
另外，物流時效不斷提升，成本進一步被壓縮。2024 年全國實物商品網上零售額同比增長了 7.2%，快遞業務單日峰值突破了 7 億件，在制造業柔性生產模式下，重點產業帶來原材料庫存周轉天數壓縮到 5.8 天，效率的提升使得大馬力車型成為需求趨勢。
從物流運輸成本方面看，呈現結構向上的特點，公路運輸行駛率仍高達 40%，我國比歐美發達國家高出 20 個百分點，高速貨車日均行駛裏程下降了 15%，柴油成本較 10 年前增加了 37%，且油價波動明顯。行業平均利潤率被壓縮至 3% 以下。
每年行駛裏程 20 多萬公裏的重卡比比皆是，對于一輛年運營裏程超 25 萬公裏的幹線重卡，燃料成本占 TCO（全生命周期成本）的比重高達 34%。
傳統燃油車型面臨節油技術瓶頸，新能源重卡滲透率雖然越來越高，但主要聚集在 200 公裏以内的倒短運輸，400 公裏以上長途幹線新能源物流車購置成本高，續航、補能等受一定的限制，所以近 9 成物流企業面臨着成本上漲的問題，
重卡都是營運用户，對生命周期的運營成本非常敏感，也正因此，在傳統重卡行業中有 " 得發動機得天下 " 的説法。此前魏建軍在重卡發布會上就提到：重卡用户買車就是為了省，省錢、省力、省事兒，這是基本要求，讓大家能夠更多賺到錢，是長城的最終目标。
如何才能降低成本？
唐海峰提到幾個解決方案。首先，将純電向支線場景拓展。保證物流企業運營收益的前提下，提高純電車型的覆蓋場景。比如 300-500 公裏的幹支線是純電的重點，做出差異化的競争。
其次，同時加速混動技術在商用車領網域的應用，有效解決長途物流提效降本的需求問題。同時，加速推進長途運輸重卡智能化功能搭載，是提升駕駛安全性，提高運營效益的必選項。整車的智能化大概能夠降低運營成本 20%。
遠程新能源汽車集團 CEO 範現軍也曾經提到，與乘用車領網域相比，商用車高階自動駕駛等智能化的需求更加明朗的原因，很大程度上是商用車運營成本相對較高，所以客户對于智能化接受能力更強；其次在一些特别的場景，比如港口、物流園、礦區，更加有利于智能化的落地應用和數據積累。同時，還能很大程度上解決商用車領網域尤為突出的安全問題。
另外，重卡細分場景眾多，客户為追求極致的效率和極致的 TCO，場景仍在進一步細化，這對整車制造企業提出更高的需求，需要針對不同運營場景的更可靠的定制化服務方案，并匹配滿足運營的配套資源。
根據節能與新能源技術路線 2.0 的規劃，未來所有新車都将實現電驅動化，随着新能化技術成熟及成本下降，技術與成本将成為新能源商用車市場的主要驅動因素。因此，能源類型會從單一純電為主導，向多能源形式共同驅動轉變，呈現出電動、燃料電池、混動并存的局面。
吉利旗下的遠程新能源商用車集團，就選擇了純電動和醇氫兩條技術路線。範現軍認為，無論是從場景滿足、工況還是用户角度，醇氫電動都是非常好的技術路線。
範現軍舉了個例子，一輛柴油重卡和同樣一輛醇氫電動重卡，一公裏省 1 塊錢，一年一般跑 15 萬公裏，一台車一年省 15 萬塊錢。而一輛生命周期為 8 年的公交車，每公裏省兩毛錢，一台車大概能省下來 18 萬。
去年十月，遠程星瀚 H 醇氫電動牽引車從甘肅武威出發一路開到新疆吐魯番，僅靠一箱甲醇就順利跑完 1522.9 公裏，成功挑戰吉尼斯世界紀錄。綜合下來，能源 2 塊錢一升，百公裏醇成本 110 塊錢左右，相當于一公裏 1 塊 1。相比大部分重卡 2 塊 5 左右的價格，遠程醇氫電動能源成本少了不止一半。
當然，除了成本的問題，新能源商用車發展速度不如乘用車的原因還有很多。在京能新能源副董事長孫茂建看來，商用車的使用場景非常復雜，車輛性能、可靠性還需要突破。
另外還有補能的問題。商用車補能還沒有形成很大的網絡，輕卡可以在普通快充的充電站充電，但重卡因為車身、場地、充電功率因素受到了制約。還有使用場景，礦山、短倒物流，倉庫倒倉庫的場景，這些都需要做一些布局。
" 整個商用車新能源化破局的關鍵就是打造一個超充網絡，超充網絡不是單把充電樁疊加起來，而是要合理布局，就像一些港口和區網域，單點補能到網絡其實可以解決車 - 樁 - 網 - 雲協同的問題，加大針對商用車、特别是重卡以上大噸量車的超快充布局。" 孫茂建説道。
華為數字能源智能充電全球業務總裁劉大偉也表示補能成本和效率問題非常突出。這也是華為看好液冷超快充的原因，劉大偉認為這是解決商用車最有效的途徑。
DeepWay 深向董事長、創始人兼 CEO 萬鈞也贊同液冷超快充是新能源重卡未來發展的終極解決方案。
" 今年換電重卡占比會減少，充電越來越多，我們自己認為随着電池技術的成長發展，随着電網本身容量擴增，支持的能力越來越強，未來液冷超充會是終極解決方案，當然更遠的還有固态電池。但在中短期内，我液冷超充這個技術是成熟的，能夠支持電動重卡從固定場景走向更寬廣、更高覆蓋率的場景。" 萬鈞説。
目前華為液冷超快充可以支持現有的 1C 車輛，通過雙槍同充方案可以達到 480 千瓦，意味着按照 400 度、500 度電池可以一小時充滿電。針對 2C 車輛，華為可以支持雙槍同充 720 千瓦，400 度電可以完成 30 分鍾的補能，現有產品都可以覆蓋。
華為還在試驗兆瓦級產品，最大功率可以達到 1.4M，可以完成現在已經有的主機廠推出來的 3C 甚至 4C 的電池，20 分鍾以内充滿電，真正實現 20 分鍾補能行駛 400 公裏以上補能的效率。面向未來的工程機械或更大型的設備，還會有更大的功率產品。
未來的新能源商用車會如何發展？萬鈞認為電動化和智能化是不言而喻的，但是總體而言，萬鈞認為正向設計是核心，這包括第一性和以始為終兩大原則。
" 我們抛開車過去所有的約束和邊界，拿到電機驅動一輛車時，車應該長什麼樣，而不是反過來有了一台車，要把發動機改成電機怎樣做适應，我覺得這是兩種完全不同的思路，以終為始，是充分尊重第一性原則的思考。" 萬鈞解釋説，" 以終為始，就意味着智能化必須從一開始讓整體車輛具有線控的智能化底盤底座。"
萬鈞説 Deepway 的正向設計，帶來的優勢體現在，全車核心零部件和絕大部分底層軟體自研，就意味着可以做到預見性診斷和預見性維修，就像中醫一樣 " 治未病 "，提前預警，能夠提前采取相關措施。
比如智能駕駛的底盤全新的 EE 架構，實現軟體冗餘，硬體備份和功能安全，能支撐不同級别的智能駕駛功能，從 L2 到 L2 Pro，到 L3，一直到最後完全的無人 L4，都需要線控底盤基座。
針對智能化的問題，智加科技 CEO 容力説，商用重卡智能化的商業價值一定經過三個階段，從技術到產品最後到商品。要成為商品必須要有價值，這體現在實際應用中，不僅僅要得到數據，還要得到用户的認可，才能讓智能化真正帶來價值，推動技術的進一步發展。技術如果只是在實驗室是沒有意義的。
目前智加做出了倉到倉的無人駕駛的 DEMO，能實現規模商業化應用是智加未來的目标。容力相信這種技術必将為行業帶來天翻地覆的變化，而最終技術價值的實現就要技術供應商、車企、運力方乃至政府法規等等全行業的共同合作。
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