最近，「自動駕駛」這個詞成了乘用車行業(yè)的敏感詞。在政策推動下， 一夜間「智駕」從 PPT 上匆忙撤下；自動駕駛的「狂歡」剛開始沒多久，就進入了新一輪的低調冷卻期。

過去幾年里，自動駕駛一直在類似的波動中螺旋前進：從資本市場的狂歡到泡沫破裂后的冷卻，再到消費市場熱情高漲后的謹慎低調，自動駕駛終于逐漸進入實用屬性階段。

關于這一點，商用車領域要比乘用車領悟得更早，也更透徹。幾個月前，當年的「自動駕駛卡車第一股」圖森未來在經歷了內訌、停擺、轉型游戲后終于宣布解散；如今依然留在自動駕駛卡車賽場上的玩家，無一不是「實用主義至上」——用自動駕駛卡車降低成本、提高效率，產生真正的價值。

比如，在前不久的上海車展上就看到了一輛沒有駕駛室的自動駕駛卡車——來自自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司卡爾動力的 KargoBot Space。既然自動駕駛卡車的本質是高效的無人化貨運，那就遵循第一性原理，干脆不需要駕駛室，讓裝載空間最大化，把車變成一臺運輸機器人。

至于怎么讓運輸機器人運轉起來，它能不能讓自動駕駛回歸它本身的價值呢？是個值得探討的問題。

讓運輸機器人隊伍跑起來，需要幾步？

半年前，馬斯克發(fā)布了兩款沒有方向盤、沒有剎車踏板的車——Cybercab 和 Robovan，概括來說沒有駕駛室，不給模棱兩可的無人駕駛留一點兒余地。馬斯克給這兩款車預告的量產時間是兩年后，不過熟悉老馬風格的人都知道，兩年之后又兩年是他的常規(guī)操作而已。

城市道路的復雜、各地法律法規(guī)的限制，讓沒有駕駛室的 Cybercab 和 Robovan 跑起來并不容易。不過，讓一款沒有駕駛室的自動駕駛卡車跑起來，可以手動把難度降低一點點，比如，先選擇一個適合的場景和一個合適的技術路線。

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找到合適的場景

根據場景量身定制

兩年前的上海車展上，第一次公開亮相的卡爾動力就提出了一種技術路線：自動駕駛編隊運營，由一輛有人駕駛的 L2 卡車作為頭車，后續(xù)跟隨 N 輛完全無人駕駛的 L4 級自動駕駛卡車。這樣，當遇到收費站、檢查站，或者突發(fā)情況時，頭車司機可以人工應對；正常行駛時，信息同步的組隊卡車還可以降低風阻，節(jié)省能耗。

（兩年前卡爾動力提出的混合無人化模式）

兩年來，這種編隊模式逐漸被行業(yè)接受，比如在東海大橋開展編隊的友道智途，在京津塘高速開展編隊測試的小馬智行等等。當越來越企業(yè)加入自動駕駛編隊陣營時，給這種技術選擇最適合、效率最大化的場景就至關重要。

比如，港口貨運通常受訂單驅動、零擔集裝箱占業(yè)務的近 50%，對編隊自動駕駛卡車的需求往往會隨著業(yè)務波動；相比之下，礦產、原材料的需求相對穩(wěn)定，且往往是多輛卡車同時運輸。以卡爾動力最初選擇落地的鄂爾多斯市為例，僅煤炭就需約 2500 輛重卡全年無休運輸，考慮到多車協(xié)同、短途周轉等，實際的需求量更大。類似的需求為自動駕駛卡車編隊提供了相對穩(wěn)定的需求、相對固定和半封閉的道路，和常態(tài)化運營的條件。

自 2021 年起，卡爾動力就在以鄂爾多斯市為代表的華北、西北地區(qū)開展 L4 級自動駕駛混合智能編隊測試和常態(tài)化運營，目前 L4 級自動駕駛編隊運營里程 2000 萬公里，L4 級自動駕駛大宗商品運輸 2 億噸公里，業(yè)務已覆蓋全國 7 個城市、超過 20 個物流體量過億的客戶。

當 L4 級自動駕駛編隊的模式已經得到實際運營的驗證，下一步就是讓自動駕駛卡車變得更「聰明」。

02

讓運輸機器人更「聰明」

讓 L2 的卡車司機與 L4 自動駕駛卡車組隊出行，難免讓很多人產生疑問：如果遇到紅綠燈中斷了車隊怎么辦？如果車隊被加塞兒怎么辦？甚至在信號差、環(huán)境惡劣的道路上，信號能保證穩(wěn)定么、系統(tǒng)能看清路況么？

要解決這些問題，需要讓 L4 級自動駕駛卡車更聰明。用卡爾動力 CEO 韋峻青的話來說，一個運輸工具的終極形態(tài)是 driveless——徹底實現(xiàn)無人化，需要有自己的感知能力、擬人的思考能力，以及精準的執(zhí)行力。

以卡爾動力發(fā)布的 KargoBot Space 為例，為了應對干線物流運輸場景復雜的道路狀況，對自動駕駛系統(tǒng)軟硬件和能力的要求都要比我們熟悉的乘用車更高。

在硬件方面，KargoBot Space 配置了多達 32 個傳感器數(shù)量。行業(yè)首發(fā)的禾賽 AT1440 激光雷達，能提供超過目前主流車載激光雷達 40 倍以上的點云密度；4D 激光雷達，既能提供傳統(tǒng)毫米波雷達不具備的縱向感知能力，也能彌補攝像頭和激光雷達在極端天氣下的劣勢；配合紅外攝像頭等多種傳感器異構融合，構建 360 度無盲區(qū)、全冗余的感知網絡，貨運路上坑洼的路面、車輛前方的細小障礙物，都能捕捉到。

（應對惡劣天氣和復雜路況的集成感知模塊）

在核心計算平臺方面，KargoBot Space 搭載商用車首發(fā)的地平線征程 6P，具有高性能、低延遲、低能耗優(yōu)勢，單顆即可支持自動駕駛全棧計算任務和迭代能力，未來運輸機器人配備基于雙顆地平線征程 6P 的計算單元，滿足無人化計算冗余。

有了感知系統(tǒng)和計算平臺的硬件支持，在軟件上，KargoBot Space 也升級了「大腦」KargoBot Neutron，這套自動駕駛系統(tǒng)融合了卡爾動力此前在 Robotruck、Robotaxi、人駕系統(tǒng)及車路云百萬公里級真實場景數(shù)據，構建了強化學習閉環(huán)的端到端大模型架構，能一邊運行，一邊自主學習。

之前，卡爾動力這套自動駕駛系統(tǒng)已經可以做到感知距離超過 200 米，車隊間的通信延時在 100ms 之內，升級后的 KargoBot Neutron 能讓運輸機器人的跑得更絲滑。

給運輸機器人算一筆經濟賬

讓自動駕駛卡車跑起來只是第一步，要跑得穩(wěn)、跑得廣，需要被堅定的選擇。而影響貨運市場選擇的關鍵因素，是成本。作為工具屬性 100%的貨運卡車，省錢才是真正的第一性原理。

提到卡車貨運成本包括：一次性購買整車的成本（包括換電的租電池成本）、燃料費、人力成本、以及不論是傳統(tǒng)燃油重卡還是運輸機器人都需要的路橋費、折損費用，以及維修保養(yǎng)保險等其他成本。

這其中，購車成本、燃料費用和人力成本是選擇不同車型最大的變數(shù)。

數(shù)據來源：貝恩《中國公路貨運市場研究報告》

中信證券研究部

比如，作為純電卡車，一直以來的痛點就是整車價格。盡管這兩年純電重卡價格下調，但購車成本依然比天然氣版貴 10%，比柴油版貴 35%。盡管后期使用時電價遠低于柴油價格，不過入手門檻還是勸退了不少人。另一個純電重卡痛點就是電池包的選擇。電池是選 350 度還是 420 度，關系到的不僅是買車價格、續(xù)航多少，更關系到后期運營中一天充幾次電、能否趕上谷電價格等等精打細算的成本。

數(shù)據來源：根據能源平均價格估算使用成本

對于這一點，KargoBot Space 一方面選擇跟寧德時代合作，采用時代騏驥的智能換電底盤，電池包容量最高可達 1026kWh，單次換電最大續(xù)航里程突破 800 公里。哪一種續(xù)航最「經濟」，不同路線怎么能最省電費，都可以隨時調整。

另一方面，KargoBot Space 由于取消了駕駛艙，不僅直接降低了駕駛艙的成本，也將載貨空間提升 25%，有效載重提升 10%，貨運客戶單車毛利能提升 5 倍提升。

這套組合拳下來，KargoBot Space 的價格是 25 萬元車輛價格+5 萬元自動駕駛軟件服務費。以目前行業(yè)內 30～40 萬元單價的傳統(tǒng)燃油重卡相比，這個購車成本還是有競爭力的。

其次，在人力費用方面。根據中國新就業(yè)形態(tài)研究的統(tǒng)計，目前司機月均收入 7641 元，且收入兩極分化明顯，長途貨運司機的用工成本高。如果算上日常開支的成本，一個卡車司機的用人成本約 10～20 萬元。不同于目前依然難以擺脫安全員的單車自動駕駛，編隊模式能直接減少后車的司機成本，以 1+5 編隊為例，配備 1 個安全員能節(jié)省 5 個司機成本。

當然，賬算得再細，不如真實運營起來。此前，卡爾動力給出過一組現(xiàn)階段運營的數(shù)字：「常規(guī)重卡的年單車利潤率在 5%左右。而目前在整個車隊都配安全員的情況下，年單車利潤率達到 2-3%?！?/strong>這還是此前僅有 300 輛卡車運行的 KargoOne 系統(tǒng)的利潤，隨著去掉了駕駛艙、轉向換電模式、自動駕駛性能更好的 KargoBot Space 量產落地、規(guī)模擴大，留給利潤的想象力空間還是很大的。

從煤礦到全場景

讓每個司機都有一個機器人車隊

最近，在關注卡車行業(yè)時很難忽視兩組數(shù)據：一個關于時間，一個關于空間。

數(shù)據來源：《2023年貨車司機從業(yè)狀況調查報告》

中國物流與采購聯(lián)合會

關于時間的數(shù)據與年齡有關。據統(tǒng)計，目前我國貨車司機從業(yè)者中 6 年及以上占比達到 81.08%，其中 21 年「老司機」依然占五分之一；2 年內經驗的司機僅占 5.65%，且近年來連續(xù)下滑。與此同時，貨車司機的年齡構成中，36-45 歲占了 45.44%，46-55 歲占 33.24%，35 歲以下司機僅不足兩成。

這兩個數(shù)據都指向了同一個現(xiàn)象：貨車司機是一個「老司機」含量超高的行業(yè)，從業(yè)穩(wěn)定性很強，但是對年輕人的吸引力不足。這就直接導致了龐大的貨車司機缺口，其中擁有 5-20 輛車的小型貨運企業(yè)/業(yè)戶駕駛員短缺率高達 47.17%。

換個角度來想，這類小型車隊運營商的「司機缺口」恰好可以通過 1+N 的運輸機器人編隊模式彌補上。

考慮到這個需求，相比于兩年前專注于煤礦、木材等大宗商品，如今的卡爾動力也在拓展自己的場景。用智能模塊化底盤+可更換貨艙+可充可換底盤電池+自動駕駛系統(tǒng)這一套架構，滿足不同場景的運輸需求。這種模式有點想樂高，標準集裝箱、煤炭集裝箱、柵欄掛車、液體罐車，都可以根據需求定制底盤軸距，選擇電池續(xù)航。

2024 年 5 月，北京市率先發(fā)布智能網聯(lián)重型卡車編隊行駛管理細則，明確了卡車編隊跟隨車車內有人（主駕無人）驗證與商業(yè)化探索雙重發(fā)展路徑。卡爾動力也開始在北京開放道路上進行測試。早就在西北和華北地區(qū)常態(tài)化運營 L4 自動駕駛車隊也開始拓展更大的市場，從干線物流，到城市末端配送。「卡爾動力的使命，就是讓每一輛運輸機器人都成為物流網絡的智能節(jié)點，最終實現(xiàn)『貨物自己運輸自己』的終極愿景。」韋峻青說。

也許在不久的將來，小型車隊運營商和卡車司機們都可以擁有自己的機器人車隊，逐漸「讓貨物自己運輸自己」。

最后

最近，自動駕駛圈合作的消息不斷：比如 Uber 宣布與文遠知行和小馬智行等自動駕駛公司合作，在全球擴展 Robotaxi 業(yè)務；又比如，車展期間卡爾動力與地平線、寧德時代、陜汽合作的運輸機器人。

這是一種行業(yè)逐漸走向成熟的表現(xiàn)：大家不再追求單打獨斗，而是轉向合作，通過專注于做自己擅長的事情，讓成果最大化。或者可以用一個更專業(yè)的詞概括這種現(xiàn)象——打造生態(tài)。

生態(tài)的建立，讓自動駕駛卡車不只是停留在概念階段和單車測試環(huán)節(jié)，而是克服工程量產的可靠性、商業(yè)化落地的可行性、提供客戶買得起用得起的性價比。

只有這樣，自動駕駛卡車才真正剛剛開始撬動全球 60 萬億物流市場的大門。

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