「經(jīng)驗破局,L4貨運商業(yè)化落地」
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「從「技術(shù)至上」到「商業(yè)為王」」
過去幾年,自動駕駛行業(yè)都在繞同一個死結(jié):Demo 能做,商業(yè)做不動。
行業(yè)在技術(shù)至上的理想主義里打轉(zhuǎn),車企和方案商瘋狂卷傳感器數(shù)量、算力指標(biāo)和感知精度。那時的聚光燈屬于炫酷的路測視頻、屬于不斷刷新的接管里程數(shù)據(jù)。似乎只要算法足夠先進,商業(yè)化就會自然發(fā)生。
然而當(dāng)潮水退去,裸泳者現(xiàn)形。自動駕駛被困在一個「有Demo、無收益」的循環(huán)里:技術(shù)炫技與理念先行構(gòu)成了 1.0 時代,而這一時代真正比拼的,是誰的 PPT 更性感。
進入2.0 的量產(chǎn)階段后,雖然 L2/L2+ 在乘用車端迎來大規(guī)模普及,但“落地”與“規(guī)模”的矛盾依舊存在。Robotaxi 的接管成本居高不下,Robotruck 的數(shù)據(jù)閉環(huán)長期受制于場景不足與運營規(guī)模,行業(yè)依舊卡在“從第一臺車到第一條線”的深水區(qū)。尤其在L4賽道里,場景泛化的長尾難題與硬件成本的結(jié)構(gòu)性壓力始終存在。
而被寄予快速落地期待的Robovan 和無人配送,雖然投放數(shù)量增長迅速,但其商業(yè)模式同樣受制于結(jié)構(gòu)性約束:場景高度碎片化、貨值與客單價偏低、履約距離短、車隊利用率有限,單車收入難以覆蓋硬件折舊與運維成本。盡管規(guī)模擴大,但并不會帶來規(guī)模效應(yīng),反而會放大虧損,導(dǎo)致市場天花板天然有限。
“Demo很好看,報表很難看”一度成為行業(yè)心照不宣的尷尬。
直到2025年,風(fēng)向開始徹底轉(zhuǎn)變——商業(yè)為王的3.0時代到來。頭部玩家開始實現(xiàn)單車盈利轉(zhuǎn)正,行業(yè)第一次看到“無人駕駛真正賺錢”的現(xiàn)實樣本。
在這個以商業(yè)為王的新周期里,單純的技術(shù)領(lǐng)先不再是免死金牌。
努力重要,選擇也同樣重要。自動駕駛的商業(yè)突圍,最終繞不開一個樸素但殘酷的底層邏輯——實現(xiàn)技術(shù)與商業(yè)的閉環(huán)。
隨著Robotaxi、末端配送等場景備受關(guān)注,具備高頻、高負(fù)載、高價值且天然具有規(guī)模經(jīng)濟優(yōu)勢的Robotruck賽道,也成了此輪自動駕駛商業(yè)突圍中的新藍(lán)海。
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從規(guī)模上來說,干線貨運不僅是國民經(jīng)濟的大動脈,更是自動駕駛領(lǐng)域唯一的萬億級市場。據(jù)業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù),2025 年中國公路貨運行業(yè)市場規(guī)模約為7.5 萬億元,其中干線貨運占跨區(qū)域商品流通量的70%以上。
從痛點來看,無人貨運不是錦上添花,而是解決企業(yè)降本增效的剛需。在干線貨運普遍面臨平均空載率高達40%的當(dāng)下,重卡日均有效行駛僅有5–6小時。這意味著,如果不解決空駛與運營時長問題,任何自動駕駛方案都是偽命題。
可以說,干線貨運幾乎天然成為自動駕駛商業(yè)化的「黃金賽道」。
它滿足商業(yè)閉環(huán)的所有必要條件:需求高頻、成本剛性、價值鏈長、結(jié)構(gòu)可復(fù)制,且真正具備規(guī)模經(jīng)濟。而只有精準(zhǔn)切入“高頻、剛需、能創(chuàng)造真正價值”的黃金場景,無人貨運商業(yè)閉環(huán)的阻力才最小、鏈條才最短。
「以「經(jīng)驗主義」構(gòu)筑核心壁壘」
在無人貨運領(lǐng)域,真正決定勝負(fù)的,從來不是實驗室里的算法,而是現(xiàn)實世界的復(fù)雜性。
一方面是駕駛環(huán)境的極限挑戰(zhàn),重載下的坡度適應(yīng)性、極端天氣下的突發(fā)路況、以及長時間運行的能耗與調(diào)度往往是非標(biāo)且不可預(yù)測的“硬核挑戰(zhàn)”;
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另一方面,自動過磅的兼容性、裝卸貨的強非標(biāo)、以及ETC 的無縫通行也構(gòu)成整個運營鏈路中細(xì)碎卻致命的“工程長尾”——這些問題都不是靠單純堆砌算力或擴大模型規(guī)模就能解決的。
它們必須在真實運營中一遍遍被暴露、被修復(fù)、被迭代,最終沉淀為無人貨運真正可規(guī)模化的工程經(jīng)驗。卡爾動力CEO韋峻青給出了一個更為冷峻的判斷:無人貨運,本質(zhì)上是一個經(jīng)驗主義的行業(yè)。
只有把算法暴露在足夠密集、足夠復(fù)雜、足夠真實的場景中,系統(tǒng)才能積累下那些無法通過論文與實驗獲得的工程Know-How。
自動駕駛行業(yè)里常用一個比喻來說明這種差異:識別一只羊并不難,難的是在真實交通流里理解一整群羊的動態(tài)、節(jié)奏與意圖,并據(jù)此做出既安全又高效的決策。
自動駕駛真正的挑戰(zhàn),不是看見世界,而是理解世界并在其中運營。也就是說,這個行業(yè)的壁壘,正源于將億萬公里的運營數(shù)據(jù)沉淀為對復(fù)雜場景的深刻認(rèn)知。
這一認(rèn)知正在被卡爾動力的Robotruck運營所驗證。
通過“混合智能編隊”模式——前車有人領(lǐng)航、后車無人跟隨——卡爾動力在保證穩(wěn)定性的前提下顯著降低了人力成本,并通過編隊行駛實現(xiàn)風(fēng)阻優(yōu)化和能耗下降;而保留必要的人力,也讓系統(tǒng)能夠應(yīng)對裝卸貨、交警查車等運營鏈路中的“工程長尾”,確保整體運營穩(wěn)定可控。
今年,卡爾動力率先跑通全國首個門到門全無人運輸閉環(huán),實現(xiàn)了人力成本下降83%、效率提升 1–3 倍、單車 UE 轉(zhuǎn)正 的關(guān)鍵突破。
在這一過程中,卡爾動力積累了400 臺自動駕駛重卡車隊、超過 3500 萬公里的真實運營里程,以及累計 12 億噸公里的貨運量,形成了無人貨運最難被復(fù)制的“經(jīng)驗密度”壁壘——這些 Know-How 只能在真實場景中反復(fù)校正、迭代、再校正而來。
也正是基于這套已經(jīng)被驗證的技術(shù)體系、運營體系與降本增效模型,卡爾動力才能進一步推出KargoOmni?全場景最優(yōu)解方案,以體系化能力推動無人貨運從單點突破走向規(guī)模化落地,并打破L4的「不可能三角」。
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想要無人貨運大規(guī)模鋪開,就必須把系統(tǒng)做得足夠安全、足夠泛化,這又立刻把成本推高;想要把成本壓到貨運行業(yè)能接受的區(qū)間,就必須在硬件、冗余和驗證體系上做取舍,但隨之而來的就是安全性的下降。
規(guī)模、成本、信任——在L4「不可能三角」面前,任何單一的產(chǎn)品形態(tài)都無法撐起一套可復(fù)制的商業(yè)閉環(huán)。
但是為什么卡爾動力提出的一套體系化最優(yōu)解決方案KargoOmni?能夠做到?具體來說,KargoOmni?不是多個產(chǎn)品的簡單拼盤,而是一套基于對場景的深度理解,能對不同物流形態(tài)提出的最優(yōu)解決方案。
MAXI負(fù)責(zé)把門到門無人運輸閉環(huán)跑通,用混合智能編隊實現(xiàn)規(guī)模化盈利;針對中長途運輸場景,RELAY 把底盤換電與自動駕駛深度綁定,首次讓重卡具備日行2000KM的能力;對于雙程運輸需求,F(xiàn)ULL 以子母車+編隊模型重寫單程貨運的經(jīng)濟性,從而解決空駛巨虧的結(jié)構(gòu)性難題。
對于中短途工業(yè)物流,PRO用單車L4 智能接管“裝—運—卸”流程,讓人力成本降低90%;SPACE 則代表著貨運機器人的未來形態(tài),它是面向未來運輸網(wǎng)絡(luò)所打造的「終極解決方案」,通過改變生產(chǎn)力讓卡車司機變成車隊主理人。
可以說,KargoOmni?不是把一個自動駕駛方案套到所有地方,而是把無人貨運拆成多個場景并給出最優(yōu)解。這種按照場景設(shè)計的最優(yōu)解決方案,讓卡爾動力能在成本結(jié)構(gòu)和效率提升做到極致。
不堆砌不必要的算力,不疊加無效的冗余,而是以剛好解決問題的能力組合,構(gòu)建出無人貨運真正需要、且財務(wù)模型能夠承受的系統(tǒng)架構(gòu)。正因如此,自動駕駛套件的硬件成本才能被壓縮到約9萬元,形成可規(guī)模化復(fù)制的經(jīng)濟性基礎(chǔ)。
從資產(chǎn)端和運營端來看,KargoOmni?還能在保證5 倍安全性提升的前提下,使無人貨運的資產(chǎn)效率和運營效率提升3倍、能源效率提升1.6倍、人力效率提升1.5倍。
這背后,靠的是卡爾動力一種既懂自動駕駛、又懂貨運鏈路的經(jīng)驗主義。
可以說,真正讓L4 無人貨運在現(xiàn)實世界站住腳的,是卡爾動力用數(shù)千萬公里運營淬煉出的“經(jīng)驗主義”。
這種經(jīng)驗主義并不是單一來源,而是由兩條能力線共同構(gòu)成。一條來自自動駕駛本身。卡爾動力在模型、感知和決策層充分復(fù)用了滴滴Robotaxi 的技術(shù)體系,使其無需從零開始“造輪子”,能夠更快切入新區(qū)域、新路況、新場景的驗證。這一復(fù)用體系提供了可靠的技術(shù)起點。
另一條來自重卡運營場景的長期沉淀。干線貨運擁有完全不同于乘用車的駕駛邏輯——重載、長距離、高能耗、長尾風(fēng)險密集。卡爾動力在真實運營中不斷采集并融合路段數(shù)據(jù)、云端數(shù)據(jù)以及人類卡車司機的駕駛行為,構(gòu)建起千萬級場景庫,并在此基礎(chǔ)上將通用駕駛模型進一步打磨為真正“能開重卡、能跑盈利”的專業(yè)駕駛模型。
正如卡爾動力CEO韋峻青博士所言:“大模型的發(fā)展已進入收斂階段,競爭關(guān)鍵不再是堆算力,而是誰擁有更優(yōu)質(zhì)的領(lǐng)域特定數(shù)據(jù),誰能做好監(jiān)督微調(diào),誰能構(gòu)建更貼合場景的應(yīng)用。”
「從“卡車司機”到“車隊主理人”」
一個萬億級的貨運市場,如何邁向下一輪生產(chǎn)力躍遷?答案就是——既要重構(gòu)成本結(jié)構(gòu),也要重塑生產(chǎn)關(guān)系。
當(dāng)人力、成本、安全、效率這些結(jié)構(gòu)性矛盾都逼近上限,再如何精細(xì)化管理,本質(zhì)上都是人驅(qū)動的舊生產(chǎn)力。它只能延緩問題,卻無法為行業(yè)帶來從舊范式到新范式的生產(chǎn)力遷移。
同樣地,處于過渡階段的L2/L3,無論疊加多少功能,終究仍然是司機坐在重卡里。人只要還在體系內(nèi),就無法釋放真正意義上的效率紅利。然而只有L4把人從駕駛這一環(huán)節(jié)中轉(zhuǎn)移到體系之外,從駕駛員轉(zhuǎn)變?yōu)椤肮芾碚摺焙汀皼Q策者”,產(chǎn)業(yè)才會迎來真正拐點。
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率先實現(xiàn)L4無人貨運商業(yè)化落地的卡爾動力,其商業(yè)路徑本質(zhì)上是對行業(yè)范式轉(zhuǎn)變的系統(tǒng)性回應(yīng)。它并非以“取代司機”為目標(biāo),而是以一套“運輸三明治”式的三層賦能架構(gòu),重新定義無人貨運的生產(chǎn)力。
最上層,是對接客戶側(cè)的運營中樞KargoCloud。作為大型B 端的統(tǒng)一界面,它深度嵌入客戶的生產(chǎn)與物流體系,把運力調(diào)度、路徑規(guī)劃、補能管理等能力數(shù)字化、平臺化,成為客戶的彈性運力管理底座。
中間層,是卡爾動力的技術(shù)核心——“虛擬駕駛員”AI 體系。它以全棧自研的軟硬件能力為基礎(chǔ),將無人駕駛服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)品化,讓穩(wěn)定、安全、可復(fù)制的L4 能力成為整個系統(tǒng)的動力引擎。
最底層,是貫穿主機廠、資產(chǎn)方與零部件供應(yīng)商的產(chǎn)業(yè)協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。卡爾動力以技術(shù)定義產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn),把分散的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)整合為一套可規(guī)模化供給的運力生態(tài),讓無人貨運真正具備可持續(xù)的資產(chǎn)和產(chǎn)能基礎(chǔ)。
三層架構(gòu)共同作用,使卡爾動力不是在做一臺無人車,而是在重構(gòu)未來運輸?shù)南到y(tǒng)能力與產(chǎn)業(yè)分工,為無人貨運提供可落地、可復(fù)制、可擴張的商業(yè)路徑。正如卡爾動力AI研發(fā)副總裁王珂談到,只有商業(yè)化真正跑通,我們才能跑出更多數(shù)據(jù),才能吸引更多上下游伙伴加入,才能把無人貨運這條路走得更遠(yuǎn)。
當(dāng)下,萬億貨運市場的結(jié)構(gòu)性變革已經(jīng)開始。隨著越來越多的60 后、70 后司機正在退出駕駛座,而新一代接班人又難以承擔(dān)高強度駕駛與高復(fù)雜度的車隊管理,整個行業(yè)正在迎來一個前所未有的人力斷層周期。
在這個節(jié)點之上,無人貨運的意義不再局限于替代司機,而是重構(gòu)運輸產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)關(guān)系——讓司機從駕駛者,轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲芾磉\力、經(jīng)營資產(chǎn)的“主理人”。當(dāng)“人”從駕駛鏈路被解放出來,自動駕駛行業(yè)的競爭格局也由此重寫。
在卡爾動力的路徑下,行業(yè)比拼的早已不是誰的Demo更驚艷、誰的算力更夸張,而是誰能真正讓運輸產(chǎn)業(yè)的成本結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)關(guān)系與運營邏輯發(fā)生實質(zhì)性遷移。這場關(guān)于經(jīng)驗主義的賽跑,勝利將屬于那些最深刻理解產(chǎn)業(yè)重力,并能以躬身前行的人。
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封面來源|官方
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