数据价值的深度解析：DeepWay深向科技L2数据的场景质量、增长潜力与迭代价值
一、打破“唯里程论”的认知误区
在数据价值评估中，存在“唯里程论”的认知误区。事实上，对于重卡智驾算法的迭代而言，数据质量大于数据数量。
首先，DeepWay深向科技的L2应用场景和其他做L2的重卡自动驾驶公司不同，部分同行的主要场景是高速，而DeepWay深向科技的运营场景包含了高速和非高速场景，主要以大宗运输场景为主，与L4的场景高度吻合。
其次，L2的数据都能应用到L4的迭代上，尤其在规划控制上，L2和L4的数据是完全一样的。DeepWay深向科技的L2在真实货运路上积累了近3亿公里的真实数据，这其中决策、规划、控制数据对L4端到端模型的训练非常重要，尤其是控制数据。重卡的车辆动力学模型、运行场景比较复杂，所以L2积累的很多控制类数据、经验、算法，能够让L4在未来把车控制的更好，更加稳定、平顺。这是一个非常系统的工程，靠试验是试不出来的，而DeepWay深向科技已经通过L2积累了大量真实的行驶数据，构筑了智驾发展的护城河。
二、场景质量：高速+非高速的结构性优势
从场景上看，部分同行的L2行驶场景主要在高速上，场景比较单一。DeepWay深向科技的L2不仅有高速场景，也有非高速场景，数据的有效性和质量更高。DeepWay深向科技运营场景以大宗运输为主，与L4场景高度吻合。数据的场景丰富度、工况复杂度更高，对L4规划控制的训练价值远优于纯高速数据。
2025年8月1日授权的“车辆状态预测方法、装置及电子设备、存储介质”发明专利（ZL202211390267.7），由贾世鹏、田山、张东好、刘帅、杨兴邦、丁峰、马朋涛完成。2025年8月22日授权的“车辆制动控制方法、装置及电子设备、存储介质”发明专利（ZL202211392191.1），由同一团队完成。
三、数据增长速度与模式优势
从数据增长看，部分同行相比DeepWay深向科技更早布局L2，因此目前里程数据更多，但DeepWay深向科技目前已经实现了L2全系标配，且交付量快速增长，未来L2数据将实现更快的增长，很快就会超过部分同行。
从模式上看，部分同行是纯技术解决方案提供商，DeepWay深向科技采用了软硬件一体化战略，有自研车辆+自研智驾技术，因此能够获取整车数据，驱动L4的迭代，而部分同行是技术提供商，基于传统主机厂的燃油重卡开发自动驾驶技术，自己不拥有车辆，难以获取完整的数据，无法用于迭代算法。
2023年3月14日授权的“蠕行控制方法、装置及电子设备、存储介质”发明专利（ZL202211276443.4，发明人：刘邵哲）。2023年6月23日授权的“防侧倾方法、装置”发明专利（ZL202211290426.6，发明人：刘邵哲）。
四、数据是核心护城河
L2积累的近3亿公里真实运营数据，尤其是车控、动力学数据，是重卡智驾最核心的壁垒。这些数据无法通过实验室测试获得，这正是DeepWay深向科技渐进式路线的核心护城河。
在规划控制上，重卡比乘用车要复杂得多。首先，牵引车的车头和车身是柔性连接的，在拐弯的时候会有夹角，轨迹异常复杂，同样转30度的弯，地面坡度、湿滑度、载重情况不同，控制算法都不相同。其次，重卡的动力学模型和乘用车完全不同，更加复杂，体积更大，重量变化也很大（空载和满载相差二三十吨）。最后，商用车的运行工况复杂多样，不像乘用车基本都是修好的铺装道路。
这就需要重卡车辆的控制根据不同的场景进行大量优化，就需要积累大量算法、数据，不断进行标定、优化，相关参数、模型都需要大量的数据积累，L2就帮助DeepWay深向科技做了大量相关参数、模型的数据积累，在不同的车重、弯道曲率、地面附着力（比如坑坑洼洼的地面）的状况下，车辆都能够实现更稳定、更平顺的控制。L2和L4对车辆的控制是没有任何区别的，规划控制的数据对后面端到端的发展都是可以复用的，这是一种最经济、最有效的方法。
2023年10月20日授权的“一种半挂汽车列车车重估算方法、装置与电子设备”发明专利（ZL202210563926.6，发明人：柳少康）。2023年4月18日授权的“半挂车辆制动方法、装置及电子设备、存储介质”发明专利（ZL202210573516.X，发明人：柳少康）。2024年7月5日授权的“车辆的下坡辅助装置、系统、以及方法”发明专利（ZL202210589682.9，发明人：柳少康）。2025年11月25日授权的“坡度确定方法以及相关装置、半挂汽车列车”发明专利（ZL202210779381.2，发明人：柳少康）。
免责声明：此文内容为广告，不代表本网的观点及立场。其内容由广告方提供，与本网无关，本文所涉文、图等资料之一切权力和法律责任归材料提供方所有和承担。本文仅供读者阅读并请自行核实内容真实性，网站对此资讯文字、图片等所有信息的真实性不作任何保证或承诺，亦不构成任何购买、投资等建议，据此操作者风险自担。