【CCVF2026】戴淼：以动态运营大数据驱动零碳货运走廊补能体系建设

2026年3月25日-27日，2026商用车产业发展会议在湖北省十堰市举办。本届会议由中国汽车工业协会主办，以“绿色转型、数智赋能、融合发展——驭势谋远共筑新生态”为主题，采用“1+1+6+N”模式，即1场闭门会议，1场开幕式暨全体会议，6个专题会议及其他相关对接、展览展示等活动，旨在凝聚行业共识、破解转型难题、共绘发展蓝图。其中，在3月26日下午举办的“专题会议一：双碳目标下的商用车新能源技术突破”上，中汽星智科技（浙江）有限公司商用车研究高级专家戴淼发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

尊敬的各位专家大家下午好，我是来自中汽星智科技（浙江）有限公司的戴淼，我们是中汽中心的一家新的下属公司，中汽信科下属的二级公司，主要围绕时空安全技术、时空智能技术开展工作，推进动态大数据的产业化应用。

今天分享的主题是《以动态运营大数据驱动零碳货运走廊补能体系》。今天上午很多主机厂专家做了分享，我们都聚焦到一个核心的问题，新能源商用车推广的过程当中补能体系在这里面发挥什么样的作用，能不能做更好的助力，这是我们需要探讨的话题，今天也是抛砖引玉引发大家的思考。

首先汇报一下今天下午主要的演讲主题方向，一是我们面对复杂的商用车运营环境如何进行应对，二是我们在多变的环境之下如何创造确定性，三是中汽星智在大数据赋能补能体系建设方面做的探索和实践。

中汽星智是行业内比较新的力量，主要围绕着时空方面的研究开展工作，主要是两块内容，一个是时空安全的技术，第二块是时空智能的技术。总体来讲围绕着卫星、导航包括由此产生的数据进行行业的应用。总结起来两个词，第一个“北斗”，第二个“+汽车”，这是我们的核心。

过去发展过程中，我们在助力商用车行业在数据应用方面做出了很多创造性的探索，在某种程度上要快于其他行业。建立了大数据的要求和体系，开展数据应用方面的研究，由此围绕模型算法包括平台化应用来展开。围绕着数据以平台化进行管理，我们的中重卡行业分析平台在业内有非常多的应用。第二也承接了一些国家级平台建设，基于这些现在已经具备了围绕这些信息进行补能体系建设赋能的技术和条件，引出了今天的话题，我们如何应用好这些数据进行补能体系的建设。

首先再次回顾一下当前商用车行业面临的比较复杂的运营环境。很多专家提到了新能源渗透率快速提升特别在重卡领域，我也非常同意，我们也认为未来五年极大可能重卡新能源渗透率很有可能达到50%，这是我们的判断，基本上与行业很多看法也是相一致的，在这样新能源步伐加快的背景之下，我们未来新能源车辆的一系列的生态建设、补能包括车辆技术迭代和更新，包括降本等都面临大量的工作要去做。这些工作推动的前提，我们要做好用户的服务，它的便捷性，核心痛点体现在我们对于补能的需求。

在新能源上有很多不同的技术路线，很多专家提到了混动、纯电动包括氢燃料电池，包括醇类燃料包括天然气等等，在这些技术路线发展过程中，商用车在这个行业里面更多呈现多元化特点，并不是某一种单一技术路线一家独大或者未来长期只有这一种技术路线，而是呈现多元化趋势，这是我们行业面临比较复杂的环境，各种燃料类型和技术路线都有自己适合的应用场景，场景是比较多的，这也是我们在技术路线过程中非常重要的一个点。

第三点谈到新能源的发展，这里面我们也通过动态运营数据包括对于运距包括细分行业分析发现，新能源的渗透从最开始的短途先行到长途破冰来转变，怎么样理解呢？我们通过对于运距的拆解可以发现，短途、中途、中长途的变化，越来越多的车辆，或者运距越来越长的市场，新能源渗透率呈现逐渐增长的趋势。

另外，在具备匹配的场景之下，渗透率会更快一些，像短倒的场景，最近也在慢慢向中长途的运输做一些运输，这是我们在场景和渗透方面所发现的变化。

另外，非常关键的一点，我们统计发现，传统车辆和新能源车辆做一个对比，未来在500公里会成为我们的临界点，技术成熟度包括降本其他的配套的措施完善的技术之上，500公里的覆盖将是我们未来非常关键的突破点，考验我们是不是能在成本包括使用的便利性包括技术成熟度方面做出很大的突破。

另外对于电动车辆补能形式也是面临多样化的，我们现在有换电的形式也有充电的形式，充电形式里面还有快充、超充甚至更快兆瓦级超充，未来发展过程中我们发现它跟场景的关联度比较高，换电模式非常吃我们对长久运营的饱和度，如果运用饱和强度足够高它需要抢趟数，需要做更多运营强度的话，它就是对于换电模式匹配度更高。

如果说未来随着技术的进一步成熟包括成本的降低，快充或者超充技术进一步成熟的话，非常有助于重型车辆走向更长的运输距离，走向干线运输，这也是我们在众多变化当中发现出来，在补能形式上存在以场景为主导的差异化的特点。

我们发现在补能设施建设方面，最近很多年在混合设施建设速度上还是比较快的，行业的统计机构显示，我们在快充包括公共充电基础设施，包括换电站包括加氢站建设增速很快的，特别像充电桩增长幅度包括数量都是很大的，车桩比进一步合理化。

在这个过程中我们也发现了一个问题，针对货运车辆补能设施还需加强。在高速公路服务区等等，乘用车的停车位里面充电桩的覆盖度还是很高的，如果我们把视角转化到商用车停车位我们会发现极少的地点或者服务区具备商用车充电停车位的，这是非常关键的一个问题。在新能源汽车快速发展过程中，某种程度上忽视了对商用车补能设施的建设，这是下一步我们在工作过程中需要快速补足的工作短板。

最后一点观察，我们发现对于车辆运营来说，它存在一些不同行业区分包括不同细分市场区分的话，存在一些主要的货运通道，存在像某些区域和路线集中的特点。我们摘出来两个比较典型的行业，一个是资源型运输，一个干线运输，这两个场景来看，我们发现资源型运输主要连接资源生产地和消费地，煤炭占了资源型运输里面非常大的一部分，更多向这样的方向来倾斜。我们发现相对来讲运输距离偏短的。

如果我们转向干线运输更多向日用品包括快递等，都属于长距离干线运输，会形成一些主要核心的通道，也就是说它是线状的，资源型运输是区域的，新能源推动过程中覆盖资源型运输的市场快速的提升渗透率，更多的跟运输的场景匹配度关联度很高的，是短运距的满足续航的特点。

未来我们要推动新能源渗透率进一步提升，让我们车辆从区域运输更多走向干线，走向更长运输场景，这样的话我们就需要依据主要的核心的运输走廊或者通道来进行商用车的补能技术设施的建设，这样进一步助力新能源商用车进一步发展。

通过以上的分析，我们发现一个特点，多样性和复杂性，商用车本身是非常大的车型品类的集合，场景多样性包括技术路线多样性等，都是摆在我们面前非常复杂的问题。但是我们需要在变化当中去寻找确定性，这也是我们今天探讨通过动态运营数据构建补能体系的背景。如何通过动态运营大数据赋能我们零碳货运走廊的补能体系建设，这里面我们也有几点思考，也是比较浅薄的思考，抛出来供各位专家做进一步深入的探讨。

首先是重要性，随着交通与能源融合发展的概念被提出，下一步在一些走廊会进行前瞻性探索，现在很多企业已经落地了一些示范性的走廊，包括针对煤炭等行业或区域的走廊已经取得了有成效的探索。未来在下一步大规模市场化应用过程中还需要考虑很多的问题，可能需要重点解决三个方面的问题。

第一个方面需要解决的问题，如何解决先有车还是先有桩站的问题，现在发展过程中面临这样的悖论，车辆的推动过程中，如果我们需要进一步推动车辆，那么受到我们如何补能的限制，我们交投集团包括补能运营企业建了大量充电设施，很大一部分或者相当一部分区域运营的使用率反而偏低的，有桩有站但是服务的对象并没有更多到补能站点进行使用，这也是双方错配的难题。我们面临这样一个环境需要调整我们的方向或者方法，协同布局的方式，桩站包括车辆协同推动。

第二个难题，站点建设之后运行率偏低，我们之前也做了大量调研，一些交投集团他们非常乐意做补能设施建设的尝试或者投资，他们面临的顾虑是建完之后是否会有车辆进行补能，是否能够进行比较良好的运营，这是一个关键核心的难题。面对这样的难题我们发现可以在建站之初做好选址优化，通行量比较大或者车辆比较集中，或者未来在油电转化方面有比较大潜力的项目和区域来进行布局，这样能够解决建设后运营率低的难题，建站初期进行精准的选址，核心上这就是我们第二个矛盾点和探讨的思路。

第三个方面，也是非常重要的一个方面，我认为比前两点更加重要，也就是说现在在建设补能通道的过程中，面对我们三个方面的力量。第一个站端，第二个路端，第三个车端，这三个方面需要进行结合，然后才能发挥出更大的价值，在这个过程中我们也发现运营的数据是非常重要的核心的载体，我们可以通过数据的连通来实现生态的连通，也就是建设补能的生态体系，通过生态布局的方式来实现补能体系的建设。

刚才讲到了当前的环境以及在复杂环境中如何创造确定性。第四个方面我想给大家分享一下我们中汽星智如何通过数据赋能补能设施建设的体系方面做的探索和实践，希望进一步与各位行业专家进行交流。

首先核心就是以数据为基础，这是我们需要坚持的基本思路，通过数据的挖掘可以开展包括选址规划，包括潜在转化，包括运营的提效。这里面我们面临的核心的痛点，前期如何选址和规划，包括落地的时候是否能够真正有效，以及真正在落地之后能不能实现转化。当然这一切核心都是通过数据为基础进行开展的。具体到数据能做哪些场景化应用，我们在前期有了一些探索，当然还会有更多的场景和应用。第一个就是找到全国主要运营的热力，哪里有车，这些车有多少，什么时候是运输最集中的时候。第二点就是它会有一些热点的线路比较集中，这些线路、停车点等集中的特点。我们可以观察到很多种不同的类型，它是某些运输干线的交叉点，是一些核心的中转枢纽，或者核心补能的枢纽。另外可以对运营强度进行评价，可以看到在整个运营过程中同一条线路也会存在潮汐和周期的特点，它有运输的高峰也有低谷。如何通过这些变化确定我们进一步建设过程中具体的参数实施。

另外我们建设过程中可以与全国主要停车点结合，进一步打开停车观测这些车窝子里面停的什么样的车，是不是油车比较多，它是什么样的品牌，当前是不是有一些桩站，使用率情况如何。这个可以做两方面工作，第一个对已有桩站优化，第二对新建的桩站进行科学精准的选址。

以上数据、模型是大体量的，依靠传统的分析方式已经不能满足使用需要了，因此我们前期先摸索建设了交能智云的平台，通过平台化方式进行数据的分析和解读，赋能补能设施的精准布局。

最后做一个呼吁，通过今天大会与专家的交流，我们认识到行业需要携手进行共建，在未来补能设施建设过程中需要人车桩网协同，应用好数据要素建设新能源商用车生态圈，以上是我的汇报，谢谢大家。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）

来源：中国商用车论坛