【第一商用车网 原创】
重卡的终极形态是什么样的?
无座舱运输机器人,或者说无人驾驶重卡。
五年前这样说,更多的是憧憬,但今天这样说,是确信。
2026年中秋节前夕,卡尔动力在鄂尔多斯市棋盘井镇宣布启动规模化AI运输网络,把有人驾驶、保留驾驶舱的无人重卡、无驾驶舱的运输机器人放进同一个运输系统。自此,无人驾驶重卡从示范运营走向商业化和批量运营的新阶段。
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亲身体验,中国的无人驾驶重卡发展到哪一步了?
中国的无人驾驶重卡发展到哪一步?只有亲身体验了才有发言权。
鄂尔多斯拥有丰富的煤炭资源,产生了大量从煤矿到电厂/化工厂的短途、高频、固定线路运输需求。例如,棋盘井地区就有一条100公里的干线走廊,主要运输煤和煤灰,装载设施日均调派约150车次。这无疑是无人驾驶重卡最理想的落地场景。
记者当天体验的是一辆卡尔动力L4混合智能编队的“后车”。这里先介绍一下卡尔动力当前采用的技术路线,并不是一步到位的“完全无人”,而是能最快产生商业价值的混合智能编队模式,即头车有人,后车无人。前车由人类“AI领航员(参数丨图片)”驾驶,满足法规对安全员的要求,同时利用人的灵活性处理突发以及必须有人处理的情况(比如收费站、道路维修等);后车则是真正的L4无人驾驶,通过车间通信技术自动跟随前车行驶。
实际跑起来是什么感受呢?起步、跟车平稳,上坡、转弯、掉头也很丝滑,甚至进场、装货都完全自动完成。因为在这套模式下,前车感知到的道路信息经过处理后会同步给后车,包括油门、刹车和行驶轨迹都会同步给后车。但后车并不是完全“照抄”前车,后车本身也具备自动驾驶功能,同样拥有独立判断+操作的能力。比如出现加塞、前车信息失效等情况,后车会自动决策,完成减速、避让和路径判断等。记者当天就体验了好几次被“加塞”,后车会及时减速避让,确定安全后会提速跟上前车。后车未及时跟上(比如编队被红灯截断),前车会等待后车跟上。总体感觉就是一支人类驾驶的正常运行的重卡车队,如果不是我们在后车体验(车内配置了一名安全员,但全程无接管),后车日常运营时是完全“无人”的。
无人,对物流运输而言意味着什么?不言而喻。
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1+N混合编队,跑通正经济性的无人运输闭环
相比乘用车NOA(导航辅助驾驶,基于导航的L2+级智能驾驶技术)看重的是对司机减负,商用车的核心诉求是降本。
当前公路运输还有那些“本”可以降?卡尔动力CEO韦峻青将传统货运的成本结构概括为“33211”:过路过桥费约占30%,能源成本约占30%,人力成本约占20%,维修和车辆折旧各占10%。最近几年得益于物流行业的新能源化,能源成本有所下降,但人力成本有所上升。因此,在路桥费等成本相对固定的情况下,最大的降本空间只能是人力成本,这也是卡尔动力选择编队模式的主要原因。
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卡尔动力CEO韦峻青
“对于商业化车队来说,就算车辆有NOA等辅助驾驶功能,但只要有司机,就还存在人力成本。”卡尔动力COO李潇潇分析道,“通过‘领航车(有人)+无人后车’的组合,让一名领航员管理多辆车的方式来降低人力成本是可行的。”这笔账很好算,1辆领航车+1无人车人力成本直接降50%。媒体当天现场体验的就是“1+1”模式,但按照目前的技术水平,卡尔动力编队产品最大可实现“1+5”的组合,即1名领航车(有人)带5辆无人后车。“通过测算,在实际的运营中,无人重卡编队相较于传统模式有10%—18%的经济效率提升。”
李潇潇所说10%-18%的提升,是扣除了重卡无人化运营增加的成本(如高精度的传感器等)。据韦峻青介绍,卡尔动力的无人驾驶卡车编队在鄂尔多斯棋盘井的特定线路上,在不依靠相关运营补贴的情况下,与传统人工车队采用相同的运费结算标准,去年已经实现单位经济模型(UE)转正。
此外,由于编队的后车可以实现完全无人化运营,因此用户根据自身运营情况,未来甚至可以选择“无舱”重卡(不设驾驶舱),这样还能够进一步增加一定的运力空间。“不设驾驶舱,重卡整体运输空间能增加25%左右,其载货量也会随之增加。”卡尔动力高级副总裁、运输机器人业务线总经理孙亮表示。
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“无舱”重卡
1+N+X,鄂尔多斯样板能否走向全国?
据透露,目前卡尔动力运营的自动驾驶卡车车队已达到百台量级,累计L4自动驾驶里程达到千万公里级,且截止目前无任何运营安全责任事故。无论是从实际运营车队规模、累计运营里程,还是经济性和安全性,都可以说,卡尔动力的无人驾驶重卡商业化落地,在鄂尔多斯样板线上跑通了。
但只在一条线路跑通还远远不够。
鄂尔多斯模式能被复制吗?答案是肯定的,卡尔动力正在以鄂尔多斯为模板,打造可复制的增长“剧本”。即以棋盘井地区100公里煤炭运输为样板线,把AI货运方案做成标准模块,通过“1+N+X”路径实现规模、密度和部署三个维度的升级。
“1”代表鄂尔多斯成功样板;“N”代表区域扩张,即换地方复制线路,从鄂尔多斯出发,线路延伸至内蒙古其他区域、宁夏、甘肃、新疆、陕西和山西等地区;“X”代表场景拓展,即在已有节点上增加货种与场景,共享资产,服务更多品类(比如在核心物流大通道上与场景伙伴拓展更多使用场景)。
得益于超千万公里自动驾驶与大规模真实运营带来的海量场景(约400万个边缘场景)和数据持续反哺基础大模型,AI和硬件越跑越聪明。过去两年,卡尔动力无人驾驶编队关键接管指标提升超180倍,L4运输机器人通用平台已迭代至第五代,其新路线部署周期已从8个月下降至3-4个月。不过,卡尔动力未来并不打算独自铺网。“我们更愿意做网络构建的赋能者。”韦峻青表示。据他介绍,目前卡尔动力已与8家OEM、30个生态伙伴合作,在上述“N”扩张区域内,落地钢铁、煤炭、工业制品、零部件、农牧等场景。
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截止目前,除了已经实现正经济性运营的鄂尔多斯棋盘井,卡尔动力还在阿拉善策克口岸-乌海,巴彦淖尔甘其毛都口岸-乌海,甘其毛都-金泉,鄂尔多斯东胜-包头,新疆-甘肃等线路上根据实际情况定制无人驾驶方案,比如策克口岸-乌海采用子母车编队自动驾驶,消除返程空驶;鄂尔多斯东胜-包头一线则正在进行西北地区首条跨市L4级自动驾驶重卡编队测试;甘其毛都-金泉采用的则是行业首个L4级虚拟驾驶员(DaaS)无人货运模式……
除了上述“N”区域所代表的中国北方能源带运输场景,全国其他区域很难直接复制鄂尔多斯模式,但卡尔动力在这些区域同样有想法,比如在天津、河北等绿色转型先行区域,卡尔动力已经跑通了钢铁运输项目并围绕周边区域深化干线物流协同,并进行单车智能方案落地测试等。未来,卡尔动力的“N”一定不止6个省份。
结束语
在鄂尔多斯一条100公里的煤炭运输线上,卡尔动力通过“1+N”混合智能编队把人力成本这一最大的降本空间打了下来,率先在特定场景下实现UE转正。而鄂尔多斯样板更大的价值是它的可复制性,在特定场景、账算得过来的地方,无人驾驶重卡未来不再是“烧钱测试”,而是“能赚钱的生意”。
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