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      年營收5億,這家無人卡車公司單位經濟模型轉正 | 智車星球

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      卡爾動力已在全國部署超400臺自動駕駛卡車,跑出3000萬公里,年營收超5億,率先實現單位經濟模型轉正。

      作者|王蕊編輯|西子

      在2025年世界智能網聯汽車大會(WICV)上,卡爾動力的“KargoBot Space”未來運輸機器人,吸引了不少人駐足。

      它沒有駕駛室,整個車身被360°的傳感器包裹,貨廂還能根據任務隨時替換,冷鏈運輸、散裝物料、集裝箱全都能搞定。

      “它絕不是把駕駛室拆掉那么簡單。”卡爾動力CEO韋峻青在現場介紹,“而是融合了運輸機器人通用平臺和大模型能力的自主移動單元。”

      展臺內是未來感十足的原型產品,展臺外則是它正在實際運營的版本。

      在內蒙古鄂爾多斯的礦區里,卡爾動力的 L4 無人卡車正頂著風沙拉煤:一輛 L2 級有人領航車在前,后面最多5輛無人車自動跟隨。

      截至目前,卡爾動力已經在全國部署超 400臺自動駕駛卡車,覆蓋10個城市、20家客戶,累計完成3000萬公里運行里程、10億噸公里貨運量,年化營收突破5億元,是行業內率先實現 UE(單位經濟模型)轉正的企業。

      技術與商業的正向循環

      卡爾動力從一開始,就把“跑通賬本”作為無人貨運的核心目標。

      他們的核心方案是“混合智能編隊”:一輛有人領航車在前,最多6輛L4無人車自動跟隨。

      每輛車都具備獨立的感知、決策與控制能力。通過 V2V 網絡協同作業,每秒進行超過50次狀態同步,在極限跟車模式下,車與車之間的間距可壓縮至10米,大幅提升通行效率并降低能耗。

      在這套協同機制中,前車的路徑與控制指令,可以實時共享給后車,后車則結合自身感知數據自主決策。遇到插隊、變道等突發情況,后車還能反向傳遞風險信息,實現真正的“多車協同智能體”。

      可以說,每多跑一公里,系統就獲得一次實戰訓練的機會,這些實戰數據最終將用于強化學習模型的持續進化。

      卡爾動力采用“金字塔式訓練范式”:底層靠開源數據打底,中層用實車運營數據強化,頂層通過引入世界模型做強化學習,推演復雜場景。

      在硬件層面,卡爾動力自研的控制器,算力達1000TOPS,支持端到端控制與世界模型推理,適配地平線征程6P與Orin芯片,訓練效率提升3倍,算力消耗減半。

      靠“1帶多”的協同模式,卡爾動力最多可節省83%人力、每車每年減少20萬元運營成本,能耗還進一步下降10%。

      這套系統,已在實際車隊中實現盈利閉環,走出了技術與商業雙向驅動的無人貨運路徑。

      從無人卡車到運輸機器人

      如果說,第一階段的KargoBot還只是“一輛跑起來的無人駕駛卡車”,那么KargoBot Space的出現,它正在從“車”變成真正意義上的“運輸機器人”。

      KargoBot Space徹底取消了駕駛艙,把原本為人預留的空間交還給貨物,讓整車結構更簡潔、場景適配性更強。

      這也帶來直接的效率提升,貨艙空間提升25%,載重能力提升10%,在高頻線路上,單車年收益最高可提升40萬元。

      平臺采用模塊化架構,掛箱與底盤可靈活組合,適配煤炭、冷鏈、液罐等十余類任務。

      通過標準化接口、快拆結構與電驅軸距調節機制,KargoBot正在構建一個類似“安卓系統”的通用型機器人底盤。

      智能水平也同步躍升。

      新一代KargoBot采用端到端大模型架構,引入以貨運場景打造的VLM模型,具備語義理解與自主判斷能力。

      它能識別風電葉片超寬占道、牛羊橫穿、漂浮物干擾等,貨運常見但復雜的障礙物,并自動判斷“這是什么”“會不會動”“要不要讓”。

      與此同時,KargoBot Space 也在逐漸成為行業“通用底座”。

      它是首個商用車平臺搭載禾賽AT1440激光雷達的項目,也率先接入地平線征程6P計算平臺與寧德時代騏驥換電網絡,實現了感知、算力與能源體系的高度集成。

      最終,卡爾動力的目標不是取代某一個司機,而是讓整個貨運網絡高效運行,以機器人為節點、按需調度、自主運行。

      干線貨運,成自動駕駛新共識

      中國干線貨運市場超過6萬億元,是交通行業中體量最大、結構最清晰,卻又最不數字化的一塊,如今問題也越來越突出:

      司機平均年齡49歲,年輕人不愿干,運價上升、服務不穩,“空駛”和中間環節帶來的浪費也壓得企業喘不過氣。

      這就是為什么,干線貨運場景對L4 自動駕駛有更迫切的需求。而如今,隨著卡爾動力實現UE轉正,這條路已經不是紙上談兵,是真正開始跑起來了。

      在國內,斯年智駕已在新疆、內蒙古等能源干線部署L4編隊運營,強調“車隊智能體+平臺閉環”的大規模調度能力;

      乘用車輔助駕駛頭部玩家Momenta,也正把城市場景中積累的數據和算法能力應用于干線與園區場景,探索更快落地、更快盈利的可能。

      小馬智行也在持續推進干線貨運自動駕駛的商業化落地,目前車隊規模已突破170輛,并計劃全面升級為“跟車全無人”。

      國外也有多個重量級玩家正推動干線自動駕駛進入實戰階段:

      Aurora在2025年5月正式開啟德州達拉斯—休斯敦等線路的“無安全員”跨城運營,計劃持續擴展更多長線;

      Kodiak AI通過SPAC上市,加快在德州等工業物流樞紐的無人運力部署;

      Einride則以無人電動卡車為核心,結合5G和編隊技術,在歐洲探索零排放干線與跨境運輸協同。

      等到技術逐漸成熟、成本繼續下探、運營逐漸走通,干線自動駕駛將不再只是未來的想象。

      最真誠的智能汽車報道

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