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      貨運界的“鴻蒙”出現(xiàn),Robotruck競爭邏輯被改寫

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      「不造車的L4貨運公司,憑什么喊出“萬臺時代”?」



      L4自動駕駛已經(jīng)跨過了技術(shù)路線爭論不休的周期,真正迎來了商業(yè)化落地的“大考”時刻。

      無論是RoboTaxi還是RoboTruck,行業(yè)共識正在收斂:單靠算法優(yōu)化已經(jīng)無法拉開代差,真正的分水嶺在于——誰能在整車電子電氣架構(gòu)、線控底盤、傳感器布局與AI系統(tǒng)之間實現(xiàn)“原生融合”。換句話說,后裝改裝的年代結(jié)束了,原生融合的時代來了。

      特別是動輒數(shù)十噸的載重和上千公里的干線跨度,最苦最累的Robotruck,對技術(shù)對系統(tǒng)的感知距離、決策邏輯以及底盤執(zhí)行的響應(yīng)精度,都提出了近乎苛刻的要求。此前的改裝模式就像“打補(bǔ)丁”,導(dǎo)致車輛架構(gòu)不一、冗余匱乏且成本高企,讓商業(yè)化運營網(wǎng)絡(luò)難以規(guī)模化鋪開,根本無法填補(bǔ)未來五年十萬臺級的無人重卡缺口。

      當(dāng)整個行業(yè)還在“造車”與“改裝”反復(fù)拉扯時,卡爾動力給出了全新解法——“KargoBot Inside”全棧貨運解決方案。



      這是一套類似于“鴻蒙智行”的賦能邏輯:即技術(shù)公司不執(zhí)著于自己造車,而是通過"AI+Robot+Service"輸出標(biāo)準(zhǔn)化的全棧能力,來為Robotruck賦能。它的本質(zhì)是:不造車,但讓每一輛重卡都能變成會賺錢的機(jī)器人。

      未來貨運模式具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),需要AI、Robot、Service共同組成,最終形成服務(wù)于整個社會的基礎(chǔ)設(shè)施。這或許會被日后視為行業(yè)的一個轉(zhuǎn)折點:從“技術(shù)公司講故事”轉(zhuǎn)向“基礎(chǔ)設(shè)施算賬本”。KargoBot Inside所代表的,正是這種轉(zhuǎn)變——不再比拼誰的單點算法最強(qiáng),而是誰能把“軟件+硬件+運營”的閉環(huán)跑通。

      Robotruck牌桌上的競爭邏輯已經(jīng)改寫。

      「打破Robotruck的不可能三角,讓L4“即取即用”」

      一直以來,干線物流的客戶需求非常簡單和明確,但在L4貨運賽道卻遲遲未能得到滿足。

      “客戶最關(guān)心的就是,運輸需求能不能滿足、成本能不能控住,就這兩件事:把貨物準(zhǔn)時從A點運到B點,成本盡量低。”卡爾動力COO李瀟瀟說道。

      為了降低成本與提供穩(wěn)定運力,行業(yè)在過去幾年主流的做法是基于傳統(tǒng)有人駕駛卡車進(jìn)行“后裝改造”。

      這種路徑很難根本性改變行業(yè)痛點。傳統(tǒng)重卡在底盤線控、冗余設(shè)計上存在先天不足。為了適應(yīng)五花八門的舊架構(gòu),自動駕駛公司每接入一款新車型,幾乎都要將系統(tǒng)集成重新做一遍。線束混亂、接口不一,導(dǎo)致工程適配成本隨著車型數(shù)量呈指數(shù)級膨脹。

      表面上看,后裝似乎只需要為智能化硬件付費,但其復(fù)雜的適配過程決定了這注定是一場無法低成本、高效率復(fù)制的工程,根本無力支撐未來十萬臺規(guī)模的量產(chǎn)需求。

      “如果只做AI,最后可能發(fā)現(xiàn)沒有適配無人化的車;如果只造車,AI積累不夠,客戶買了車也不知道怎么高效無人調(diào)配運轉(zhuǎn)。”韋峻青博士直言。



      安全、成本、效率一直是困住Robotruck的不可能三角。正所謂安全決定L4的下限,效率決定L4的上限。正是洞察到這一行業(yè)困境,卡爾動力推出了KargoBot Inside戰(zhàn)略,通過全面開放技術(shù)棧、運營體系與標(biāo)準(zhǔn)化方案,將自動駕駛公司與車企的關(guān)系從“費力改裝”重構(gòu)為“底層共創(chuàng)”,讓安全、成本、效率共存變成可能。

      這種重構(gòu),首先體現(xiàn)在產(chǎn)品與架構(gòu)的“原生化”上。卡爾動力推出了全新KargoPlatform Gen?5.0平臺,這是面向L4重卡與運輸機(jī)器人設(shè)計的通用硬件平臺,采用了中央計算+區(qū)域控制器的全新電子電氣架構(gòu)。面對未來五年10萬臺L4重卡需求,卡爾動力聚焦兩大趨勢:“全冗余、全線控架構(gòu)”和‘選裝駕駛艙’,專為L4服務(wù)。

      這相當(dāng)于為重卡重塑了數(shù)字大腦和神經(jīng)系統(tǒng),將控制器與線束的復(fù)雜性直接較少了40%~50%,采用了多重冗余的硬件預(yù)埋(包括雙冗余電源、雙星型通信網(wǎng)絡(luò)、三重制動冗余、純電冗余線控轉(zhuǎn)向等),從根源上掃除了改裝帶來的安全隱患與集成瓶頸。



      基于這一平臺,卡爾動力聯(lián)合陜重汽打造了無座艙的運輸機(jī)器人KargoBot Space?量產(chǎn)版,并聯(lián)合北奔重卡打造KargoBot Inside選裝座艙車型。

      無座艙的KargoBot Space?是前所未有的產(chǎn)品形態(tài),這也是卡爾動力基于卡車行業(yè)的需求倒推的產(chǎn)品創(chuàng)新。

      物流、運輸一直是對成本極度敏感的行業(yè)。在經(jīng)濟(jì)賬上,取消車頭帶來的空間釋放是極其驚人的。載貨空間直接提升了25%-35%,有效載重提升了10%-25%。

      “之前要運12米的貨箱,不可能把車做到12米,前面得加3米的駕駛艙;現(xiàn)在沒有駕駛艙,正好用運輸機(jī)器人底盤就能放滿,直接滿載。”卡爾動力工程技術(shù)副總裁于洋解釋道。正是這種產(chǎn)品空間形態(tài)的重構(gòu),讓原本微薄的物流毛利有了指數(shù)級躍升的可能。

      有了硬件架構(gòu)的底座,KargoBot Inside在商業(yè)服務(wù)模式上也順勢向“輕資產(chǎn)化”轉(zhuǎn)變。

      卡爾動力不僅提供TaaS模式(運力即服務(wù),卡爾動力作為服務(wù)商提供車隊和運力服務(wù)),還將復(fù)雜的技術(shù)封裝為按需調(diào)用的服務(wù),為主機(jī)廠和物流企業(yè)提供SaaS模式(即虛擬駕駛員服務(wù)),這種“硬件售賣+訂閱服務(wù)”的組合拳模式,是輕資產(chǎn)、可快速上量擴(kuò)張的商業(yè)模式。

      對于車企和龐大的社會車隊而言,他們不再需要承擔(dān)高昂的研發(fā)沉沒成本,也無需自行摸索無人化運營調(diào)度。KargoBot Inside就像一套完善的精裝基礎(chǔ)設(shè)施,讓生態(tài)伙伴能夠以“拎包入住”的極低門檻,直接駛?cè)?L4 貨運的快車道,把復(fù)雜的L4貨運,做成即取即用的基礎(chǔ)設(shè)施。

      「懂算法,更要懂貨運」

      當(dāng)前,端到端與基座大模型正在重塑乘用車的智駕技術(shù)棧,但干線物流的車型和場景特殊性決定了,乘用車的那套基座模型無法直接平移到重卡身上。

      和乘用車相比,重卡動輒數(shù)十噸的載重、制動距離長達(dá)上百米,常規(guī)的算法模型在高速重載場景下難以匹配。貨運場景亟需一個真正懂卡車物理特性、能夠精準(zhǔn)預(yù)測交通環(huán)境動態(tài)演化的專屬基座模型。

      從一開始,卡爾動力就避開了簡單的規(guī)則修補(bǔ),而是采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)疊加自研的WAM(世界-行動模型)范式,構(gòu)建了專屬的貨運基礎(chǔ)模型(Kargo Truck Driver Foundation Model)。

      卡爾動力感知&預(yù)測&AI研發(fā)副總裁王珂在談及技術(shù)布局時提到,因為重卡編隊這種超越人類反應(yīng)極限的產(chǎn)品形態(tài),人類司機(jī)無法提供足夠的先驗知識,迫使系統(tǒng)必須依靠AI自主進(jìn)化。

      這套架構(gòu)帶來的一個可量化差距是:系統(tǒng)應(yīng)對接管事件的模型迭代周期,從行業(yè)傳統(tǒng)的5天壓縮到了12小時。王珂表示,在世界模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)閉環(huán)這塊的認(rèn)知,卡爾動力可能比大部分Robotaxi玩家來得更早。

      不僅如此,卡爾動力還擁有行業(yè)維度領(lǐng)先的多源訓(xùn)練數(shù)據(jù),覆蓋RoboTaxi、Robotruck、城市道路NOA、高速NOA及云端合成數(shù)據(jù)等,為模型訓(xùn)練與泛化能力提供支撐。

      算法不能懸在空中,能夠量產(chǎn)落地才具備真實的商業(yè)意義。這一點,卡爾動力從創(chuàng)立之初就想得很清楚。

      成立于2021年的卡爾動力,在2023年公開亮相時已經(jīng)有幾十臺自動駕駛卡車在路上運行了,也有了非常成熟的編隊解決方案。

      截至目前,卡爾動力已率先構(gòu)建起百臺級自動駕駛車隊,在內(nèi)蒙古、新疆、京津冀等10余個省市加速測試及場景拓展,積累了千萬公里級貨運里程與十萬級場景容量,實際落地總里程高達(dá)4500萬公里。據(jù)公開信息,這一數(shù)字在國內(nèi)L4重卡賽道中處于第一梯隊。

      有了第一階段的探索后,卡爾動力進(jìn)一步深度解決干線物流真實場景問題。2025年,卡爾動力在鄂爾多斯打通了全國首個單車正經(jīng)濟(jì)性運營樣板間。這意味著,去掉補(bǔ)貼和特殊貨單之后,單靠市場化運單定價,L4技術(shù)帶來的成本優(yōu)化已經(jīng)能覆蓋增量成本并產(chǎn)生正向利潤。

      “我們得自己先做吃螃蟹的人,先把商業(yè)模式跑通,證明能給客戶帶來效率提升,比如一條路線上要2000臺車,我們自己先鋪30臺跑通,剩下1970臺都可以通過這種方式讓客戶‘領(lǐng)養(yǎng)’。”卡爾動力CEO韋峻青博士說道。

      一直以來,卡爾動力對技術(shù)落地有著明確的判斷。高上限的L2不等于低下限的L4,只有以豐富的真實L4運營經(jīng)驗,聯(lián)合造車經(jīng)驗深厚的車企以“L4高效行駛”為目標(biāo)設(shè)計、打造,才能做出真正符合自動駕駛貨運需求的產(chǎn)品。

      在KargoBot Inside戰(zhàn)略下,卡爾動力聯(lián)合了陜重汽、北奔重卡、一汽解放等頭部商用車主機(jī)廠,以及寧德時代、禾賽科技等核心供應(yīng)鏈巨頭 ,從底盤階段共同正向定義產(chǎn)品與方案。



      卡車領(lǐng)域的客戶不會買一臺空有算法的底盤去摸索無人化運營,他們需要的是一套完整的、能立即投入生產(chǎn)的運輸基礎(chǔ)設(shè)施。而這也是卡爾動力打造AI+Robot+Service全棧貨運解決方案的出發(fā)點。

      「Robotruck 萬臺時代的勝負(fù)手」

      Robotruck賽道的角逐核心,正發(fā)生轉(zhuǎn)移。

      隨著高階自動駕駛技術(shù)的收斂與底層硬件的標(biāo)準(zhǔn)化,那些僅停留在測試場和單點路線上的示范運營的廠商,在不斷擴(kuò)大的市場需求缺口面前已經(jīng)沒有太多時間了。

      這種緊迫感來自真實的卡車司機(jī)斷層現(xiàn)狀:重卡駕照考核嚴(yán)苛、高強(qiáng)度的工作環(huán)境正勸退年輕人,傳統(tǒng)物流車隊面臨著“招人難、管車難”的系統(tǒng)性痛點。

      相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,未來五年,干線物流行業(yè)將面臨十萬臺級別的L4重卡缺口。



      在這樣龐大的剛需面前,L4無人貨運已然進(jìn)入規(guī)模商業(yè)化拐點。接下來的勝負(fù)手,在于是否建立起可復(fù)制的、產(chǎn)生持續(xù)正向現(xiàn)金流的L4貨運運營網(wǎng)絡(luò)。

      在韋峻青博士看來,真正的技術(shù)和商業(yè)閉環(huán),不只是賬本上的“有收入”,而是必須做到“可計算、可復(fù)制”。

      卡爾動力的解法是,在底層技術(shù)上自動駕駛能力與硬件架構(gòu)徹底解耦,為靈活的商業(yè)交付提供可能性。在商業(yè)層,用TaaS和SaaS交付模式,將動輒百萬的重卡采購拆解為按需付費,掃清了車企與車隊入局的財務(wù)障礙 。

      可以看到,在Robotruck下半場的勝負(fù)手,不再是“誰的算法最炫”,而是“誰能最快讓一萬臺無人卡車跑在路上”;而卡爾動力,已經(jīng)在路上了。

      封面來源|企業(yè)

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