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行业动态

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!

2026-04-23 

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  4月21日,自动驾驶重卡企业DeepWay深向科技(简称“DeepWay深向”)宣布,其Pre-IPO轮再获大额增资,本轮累计募集资金已超过3.1亿美元。这一数字创下了近五年来中国重卡自动驾驶领域单轮融资的最高纪录。

  此次融资由阿联酋磊石资本(Stone)领投,澳大利亚知名养老基金NGS Super、厦门国升基金跟投,老股东亚洲影响力私募股权基金ABC Impact、南京融和创投持续加注。根据公司披露,所筹资金将重点用于推动自动驾驶技术研发与无人货运机器人的全球商业化落地。

  值得注意的是,这已是DeepWay深向在2026年内的第二轮重要融资。早在今年1月底,公司便已完成由普华资本领投的11.77亿元Pre-IPO轮融资,当时已创下赛道历史最大单笔融资纪录。连续两轮大额融资,吸引多家海外顶级机构入局,标志着资本市场对这家“重卡新势力”商业化前景的信心。

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图1)

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图2)

  DeepWay深向获得资本青睐并非偶然,其背后是重卡自动驾驶赛道从技术验证迈向规模化商业运营的关键时期。

  2025年,重卡自动驾驶赛道融资呈现出“金额大、产业资本深、资源向头部集中”的鲜明特征。单笔融资动辄数亿至数十亿元人民币,投资方主要由地方国资、产业基金及物流、汽车产业链巨头构成。

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  这反映出资本更看重自动驾驶技术与具体商业场景的深度融合及落地前景。资金明显向技术已验证、商业模式清晰的头部企业聚集,行业正从技术演示迈向规模商用的关键爬坡期。

  根据Fortune Business Insights的数据,2025年全球自动驾驶卡车市场规模约为429.1亿美元,预计到2034年将增长至1077亿美元,年复合增长率达11.04%。公开数据显示,2025年上半年中国新能源重卡销量已达7.92万辆,市场渗透率快速提升至22.3%,接近2024年全年水平。

  东吴证券报告指出,驱动这一增长的核心是“经济性+环保政策”的双轮驱动。随着电池价格持续下降,电动重卡的购置成本与全生命周期成本(TCO)优势日益凸显,成为物流公司、车队等运营主体替换柴油车的关键动力。

  目前,自动驾驶卡车技术正沿着“辅助驾驶(L2/L3)→特定场景无人驾驶(L4)→开放道路全无人驾驶(L5)”的路径渐进式发展。截至2025年7月,中国自动驾驶卡车行业保有量已达2108辆,反超澳大利亚跃居全球首位。

  新能源重卡主要应用于城建工程、矿区钢厂、港口码头、市政环卫等固定线路、高频短倒的封闭或区域物流场景。这些场景对车辆续航要求相对较低,充电或换电基础设施易于部署。

  从技术路线看,纯电动重卡是当前绝对主流,2024年占新能源重卡销量的93%。在补能方式上,充电与换电模式并存。换电模式凭借5分钟快速补能优势,在港口、矿山等集约化封闭场景发展迅速;而随着大功率快充技术的突破(如双枪600A快充),充电重卡的接受度也在稳步提升。

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图2)

  DeepWay深向科技成立于2020年,是由中国领先的商用车智慧服务平台狮桥集团与人工智能巨头百度联合孵化的智能新能源重卡品牌。公司创始人兼CEO万钧,同时也是狮桥集团的创始人、董事长。

  万钧的物流行业背景与百度Apollo的自动驾驶技术相结合,让DeepWay深向从诞生之初就具备了懂场景与懂技术的双重基因。他曾坦言,创立DeepWay深向的初衷源于一个核心痛点:市场上找不到适配L4级自动驾驶发展的重卡载体。

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  自成立以来,DeepWay深向几乎以每年一轮的节奏完成多轮融资,估值持续攀升。

  2022年8月,完成4.6亿元A轮融资,创下当时智能新能源卡车新势力最大规模融资纪录。

  2023年3月,完成7.7亿元A+轮融资,由魏桥创业集团联同软银中国资本领投,启明创投等跟投。

  2024年12月,完成7.5亿元B轮融资,由中安资本与普华联合资本联合领投。

  2026年1月,完成由普华资本领投的11.77亿元Pre-IPO轮融资。

  2026年4月,Pre-IPO轮再获增资,累计募集超3.1亿美元(约合22.4亿元人民币),由阿联酋磊石资本等海外机构领投。

  与传统自动驾驶公司通常选择改装现有燃油重卡不同,DeepWay深向选择了一条更具挑战性的路径——正向定义智能新能源重卡。这意味着从车辆底层架构开始,就为自动驾驶而设计,实现全车线控、原生支持OTA升级、数据全量采集。

  这种软硬件一体化的研发模式,带来了几大优势:首先,车辆作为数据采集终端,能在实际运营中持续反哺算法训练,形成数据飞轮;其次,正向设计能优化车辆结构,提高能源效率,降低自重;第三,为后续的持续升级和功能迭代预留了空间。

  在制造端,DeepWay深向采用了轻资产模式,与传统主机厂合作,将生产制造环节交给成熟伙伴,自身则专注于自动驾驶算法、车辆架构设计和核心零部件研发。这种模式既规避了重资产投入的风险,又保证了产品制造的专业性。

  自2023年启动商业化以来,截至2025年6月30日,公司已累计交付约6400台新能源重卡。财务数据方面,招股书显示:2023年、2024年、2025年上半年,公司分别实现营收4.26亿元、19.69亿元、15.06亿元,增长迅猛。收入主要来自新能源重卡与零部件销售,其中整车销售占比超九成。

  但与此同时,公司仍处于投入期,同期亏损分别为3.89亿元、6.75亿元和3.71亿元。研发投入持续加大,2022-2024年研发开支分别为2.31亿元、3.52亿元和3.65亿元。

  在技术落地层面,DeepWay深向已率先在全系最新车型中实现组合辅助驾驶系统标配,智驾付费订阅率持续提升。公司重点聚焦中国物流体系中体量庞大的固定线路短途大宗运输市场(约占公路货运总量的40%-50%),并在新疆、内蒙古、四川等地推进智能编队测试和载货运营。

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图5)

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图2)

  获得新一轮融资后,DeepWay深向的战略路径将围绕技术深化与市场扩张展开。

  技术研发与场景深化:资金将继续投入L4级自动驾驶全栈技术的研发,并深化在固定线路短途大宗运输这一核心场景的智能编队运营,通过规模化车队运营积累数据、迭代算法、验证商业模式。

  全球化市场落地:借助新引入的阿联酋、澳大利亚等国际资本的本土资源,加速开拓中东、澳洲、欧美等海外市场,构建全球化的商业版图。

  然而,前路挑战依然严峻。L4级自动驾驶在极端场景下的安全性与可靠性仍需验证,任何事故都可能影响公众信任与监管审批。

  商业模式上,当前收入主要依赖整车销售,更具潜力的自动驾驶订阅服务等高毛利模式能否规模化盈利,仍是未知数。行业竞争日趋白热化,国内外科技公司、初创企业及传统主机厂纷纷加码,技术迭代速度极快。

  此外,公司仍处于亏损状态,如何平衡持续的研发投入与财务健康是一大考验。出海之路也并非坦途,各国法规、基建与市场环境的差异,意味着高昂的本地化适配成本与不确定性。

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图7)

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图2)

  当前,自动驾驶重卡赛道已汇聚多方力量,竞争格局在全球范围内呈现出传统巨头与科技新锐并存的态势。

  在国际市场,竞争主要围绕两大阵营展开。一方是戴姆勒卡车、沃尔沃集团等传统重卡制造商,它们通过内部研发或并购整合,将自动驾驶能力融入量产平台。

  另一方则是以Waymo Via、Aurora等为代表的科技公司,专注于自动驾驶软件与运营解决方案。Waymo Via凭借其在Robotaxi领域积累的路测数据和雄厚资金支持,正将其技术拓展至货运领域。Aurora则已在美国启动自动驾驶卡车的常态化商业运输服务。

  国内市场,竞争同样激烈。主要玩家包括以嬴彻科技、智加科技为代表的科技公司,它们或与主机厂深度合作,或与物流平台战略协同,快速推进商业化运营。

  另一股力量则是中国重汽、一汽解放等传统商用车巨头,它们正利用其强大的制造能力与成熟的销售网络,加速自身的智能化转型。

  与一些追求一步到位L4的公司不同,DeepWay深向选择了从L2标配量产车切入、逐步向高阶自动驾驶演进的务实路径。这使得公司能在获得营收的同时,让大量车辆在路上跑起来,持续收集数据,反哺技术,形成商业与技术的良性循环。

  申万宏源报告指出,电动重卡竞争格局相对分散,且头部车企排名变动频繁,后发的传统重卡车企份额提升迅速。这意味着,DeepWay深向虽然凭借正向设计和“产业+技术”背景构建了差异化优势,但仍需在快速迭代的市场和激烈的竞争中巩固自身地位。

未来的卡车自己跑?DeepWay深向获31亿美元融资!(图2)

  DeepWay深向在Pre-IPO轮累计获得超3.1亿美元融资,是当前自动驾驶重卡赛道热度的一个缩影。它反映了资本市场对“技术可行性得到初步验证、商业化路径逐渐清晰”的头部企业的偏爱。

  从行业角度看,自动驾驶重卡正处在从技术演示走向规模商用的关键爬坡期。降本(替代司机、节省燃油)与增效(延长运营时间、提升安全性) 是核心价值主张,但实现这一价值需要跨越技术、法规、成本、安全等多重门槛。

  DeepWay深向选择的“正向定义车辆+渐进式落地”路径,在理论上具备较好的长期竞争力。通过销售智能新能源重卡,公司在获得现金流的同时,也构建了持续获取真实场景数据的能力,为其自动驾驶算法的迭代优化提供了燃料。