百台L4重卡跑出千万公里！卡尔动力启动六省无人货运网络

作者 ｜ Janson
编辑 ｜ 志豪

一、百台级L4重卡投入运营 无人货运已跑通经济账

二、无人货运开始跨区域扩张 8家车企加入合作网络

三、卡尔动力高管回应行业热点：无人货运如何盈利？编队会被淘汰吗？

结语：无人货运爆发前夜

车东西10月8日消息，近日，L4级自动驾驶卡车企业卡尔动力在内蒙古鄂尔多斯宣布启动规模化无人干线运输网络，计划联合物流企业、商用车制造商及产业链合作伙伴，将无人货运从单一区域推广至更多物流干线。

根据卡尔动力公布的信息，目前其已形成百台级L4自动驾驶运营车队，累计自动驾驶运营里程超过1000万公里，积累了超过400万个货运边缘场景数据。

在商业化方面，卡尔动力已在鄂尔多斯实现无人货运门到门全流程运营，并于2025年实现部分线路的单位经济模型（UE）转正。

按照卡尔动力披露的运营数据，混合智能编队方案相较传统人工驾驶运输，可实现约10%～18%的毛利提升。

与此同时，卡尔动力开始将现有运营模式向更多区域复制。

目前，其业务已拓展至内蒙古、宁夏、甘肃、新疆、陕西、山西等地区，并与30余家客户、30余家生态合作伙伴及8家以上商用车制造商建立合作。

▲群访现场

在9月22日举行的群访中，卡尔动力CEO韦峻青及多位管理层同包括车东西在内的多家媒体讨论了无人货运的盈利能力、自动驾驶技术路线、车企竞争以及跨区域规模化运营等问题。

对于当前的自动驾驶货运行业而言，如何在真实运输场景中持续降低成本，以及如何将单条线路的运营经验复制到更大的物流网络，正成为商业化进程中的两个关键问题。

卡尔动力成立于2021年，主要面向干线物流、大宗商品运输等场景开发L4级自动驾驶技术。

与乘用车自动驾驶不同，重卡自动驾驶面对的一个重要问题是如何直接改善运输成本。

目前，卡尔动力主要采用自主研发的混合智能编队模式，即由一辆配备驾驶员的领航车，带领1-5辆L4级自动驾驶卡车运行，后方车辆在编队行驶过程中无需配备安全员。

这一模式的核心是通过减少驾驶员数量，降低车队整体运输成本，同时利用领航车处理部分复杂道路环境下的驾驶及交互问题。

据卡尔动力介绍，其混合智能编队方案可以实现约5%～10%的能耗优化，并使运输毛利提升约10%～18%。

这意味着，无人驾驶技术已经能够在部分实际运输线路上产生可测算的经济收益。

2025年5月，卡尔动力获得鄂尔多斯市自动驾驶卡车编队无人商业化试点资质，开始开展无人驾驶卡车商业收费运营。

2026年4月，卡尔动力又获得跨盟市远程商业化试点资质，为无人货运跨区域运营创造了条件。

除了自动驾驶本身，卡尔动力也在尝试打通货运业务的其他环节。

目前，其依托KargoCloud智能运力调度平台，将运输订单、车辆调度、货物运输、场站交付以及后续结算等环节连接起来。

以鄂尔多斯的实际运营场景为例，平台可以根据运输任务分配车辆，实时管理自动驾驶车队运行状态，并与场站的装卸货、过磅等流程衔接。

卡尔动力称，这套系统已帮助其在当地实现规模化、常态化的L4货运门到门运输闭环。

▲常态化的L4货运门到门运输闭环

不过，线路级单位经济模型转正，并不等于卡尔动力公司整体已经实现盈利。

无人货运的成本仍涉及车辆折旧、自动驾驶硬件、能源、人员、保险及运营维护等多个方面。不同线路的运输距离、货运量和自动驾驶可用路段比例，也会影响最终的盈利水平。

因此，如何在更多实际线路上持续验证经济性，仍然是无人货运扩大规模需要解决的问题。

在鄂尔多斯跑通初步商业模式后，卡尔动力开始向更多地区推广无人货运。

此次规模化无人干线运输网络启动，也是其业务从单一区域走向跨区域运营的一项新进展。

根据规划，卡尔动力将采用“1+N+X”的方式扩展运营网络。

其中，“1”是以鄂尔多斯已经形成的无人货运运营模式为基础；“N”是将现有运营模式复制到更多货运线路和地区；“X”则是进一步增加运输货物的种类及应用场景。

在区域布局上，卡尔动力将重点拓展内蒙古、宁夏、甘肃、新疆、陕西、山西等地区的核心物流通道。

这些地区具有较多能源、矿产及大宗商品运输需求，部分货运线路相对固定，具备开展自动驾驶规模化运营的场景条件。

在货物种类上，卡尔动力也计划从煤炭等大宗商品运输，逐步拓展至钢铁、工业制品、汽车零部件、快递快运及农牧产品等领域。

▲卡尔动力系列车型

据卡尔动力披露，随着运营经验积累，其新线路的平均部署周期已由此前约8个月缩短至3～4个月。

在合作模式上，卡尔动力将合作伙伴划分为三个类别。

首先是场景共建伙伴，主要提供具体货运需求和运输场景，共同开发无人货运解决方案。

其次是规模拓展伙伴，通过现有物流网络、车队以及场站资源，将自动驾驶运输推广至更多线路。

第三类是生态赋能伙伴，主要围绕运输调度、运营平台、能源补给和基础设施等环节展开合作。

目前，卡尔动力已与30余家客户、30余家生态伙伴及8家以上商用车制造商建立合作关系。

随着合作网络扩大，卡尔动力也在尝试由提供单一自动驾驶技术，向提供完整的无人货运解决方案转变。

在产品方面，卡尔动力目前形成了混合智能编队、L4单车智能以及无驾驶舱运输机器人三类方案。

其中，混合智能编队主要面向公开道路上的大宗商品干线运输；L4单车智能目前主要在部分封闭园区、港口等场景开展测试及运营。

无驾驶舱运输机器人则是卡尔动力正在推进的另一项产品。

今年4月，卡尔动力联合陕重汽推出基于KargoPlatform Gen5.0平台开发的KargoBot Space 2.0量产版运输机器人。

这款产品取消了传统驾驶舱，采用模块化设计。

根据企业公布的参数，取消驾驶舱后，车辆载货空间提升约25%，有效载重提升约10%，并可兼容20英尺、30英尺及40英尺等不同规格货箱。

在硬件方面，该车型配备激光雷达、4D毫米波雷达、摄像头及热成像设备，并采用冗余线控转向、制动及供电设计。

需要说明的是，目前无驾驶舱运输机器人主要面向封闭、半封闭场景，尚不能将其与公开道路上的大规模无人驾驶运输直接画等号。

在自动驾驶软件方面，卡尔动力采用强化学习与自研世界—行动模型（WAM）相结合的技术路线。

据其披露，依托超过400万个货运边缘场景数据，卡尔动力正在开发面向重卡运输的货运基础模型。

相关数据来自真实运营过程中遇到的不同道路环境，包括复杂路面、极端天气、道路遗洒、动物穿行以及重载车辆特有的行驶问题。

卡尔动力称，其AI货运模型的关键接管指标MPCI在两年内提升超过180倍。

此外，卡尔动力还推出了TaaS和DaaS两类商业交付模式。

前者主要向物流客户提供完整的自动驾驶运输服务，后者则面向商用车制造商及物流企业提供自动驾驶软件和相关运营能力。

对于卡尔动力而言，未来能否进一步扩大业务规模，既取决于自动驾驶技术的可靠性，也取决于车辆制造、货源、运营服务及跨区域监管等环节能否协同推进。

在9月22日举行的媒体群访中，卡尔动力CEO韦峻青、COO李潇潇以及多位业务负责人，回答了有关无人货运商业化及未来发展的问题。

车东西从群访速记中整理了4个与行业发展密切相关的问题，以下问答在保留受访者原意的基础上进行了精简。

1、无人货运10%～18%的毛利提升是怎么实现的？是否计算了车辆折旧及运营维护等成本？

卡尔动力COO李潇潇：经济上的UE模型并不是纯粹计算出来的，而是经过一段时间的实际运营测试得到的。

目前我们实现的是10%～18%的毛利提升。在进行UE测算时，我们没有加入太多其他假设因素，而是与人类驾驶员驾驶的车辆进行比较。

传统车辆需要计算的折旧、维修、保险等成本，我们也都计算在内。因此，两种运输方式的成本口径是基本可比的。

毛利改善的核心来源，是一个人驾驶多辆车带来的人力成本下降。

卡尔动力CEO韦峻青：过去货运行业的成本结构大致是“3：3：2：1：1”。

其中，过路过桥费占30%，能源成本占30%，人工成本占20%，车辆维修占10%，折旧占10%。

随着新能源化发展，能源成本有所下降，但驾驶员的人工成本反而在上升。

L4自动驾驶能够产生经济价值，关键在于让一个人发挥更大的作用。

比如，一个人驾驶两辆车，人力成本占比就能够下降接近一半；如果驾驶三辆车，还能进一步降低。

当然，自动驾驶车辆需要增加传感器等硬件，也会带来额外成本。

但在实际运营中，通过编队降低人工成本等方式，我们已经在当地实现了正向的经济模型。

2、为什么自动驾驶卡车开始选择编队模式？未来单车L4成熟后，编队会不会被淘汰？

卡尔动力CEO韦峻青：我们最早选择编队，是因为发现实际的货运场景有很多自动驾驶技术之外的问题。

比如，有些国道需要扫码缴费，交警需要检查车辆载重，部分工业运输道路还会出现水坑、土堆等情况，而且路况经常变化。

这些问题可能不会影响一次自动驾驶演示，但如果要长期运营，就必须解决。

所以我们选择了编队。领航员（参数丨图片）在前车驾驶，后面的车辆具备完整的单车自动驾驶能力。前车可以为后车提供引导，后车也可以根据自己的感知和判断处理道路情况。

这种模式让我们能够更早实现规模化无人运输。

卡尔动力技术战略副总裁王珂：卡车首先是一种生产力工具。乘用车使用NOA，可以帮助驾驶员减轻负担。但货运车辆本来就配备专业驾驶员，如果增加NOA之后仍然需要驾驶员，那么物流公司实际上节省不了人工成本，还需要额外购买自动驾驶系统。

所以，编队模式能够带来更加直接的经济收益。即使未来单车L4自动驾驶技术完全成熟，编队也会长期存在。

对于大量计划性运输任务，车辆仍然可以动态组成编队，进一步降低能源消耗、提高道路利用效率。

3、越来越多商用车制造商开始自研L4自动驾驶，卡尔动力如何保持竞争力？未来会不会自己造车？

卡尔动力战略生态与政府事务高级副总裁姚凯：我们认为，商用车制造和自动驾驶软件开发是两种不同的产品开发模式。

车企主要按照整车产品的开发流程进行项目管理，而自动驾驶软件需要依靠持续积累的数据，不断进行训练和迭代。

对于自动驾驶而言，车辆交付并不意味着研发结束，后续还需要通过不同的道路和运营场景持续提升软件能力。

过去几年，我们与国内主要商用车制造商建立了比较深入的合作关系。

车企主要在底盘、线控以及整车技术方面持续提升，我们则围绕自动驾驶软件和相关产品展开研发，双方进行协同开发。

卡尔动力目前没有自己造车的计划，我们希望通过自身在自动驾驶领域的技术积累，与车企共同开发面向L4无人运输的车辆，并进一步建设未来的智能运力网络。

4、车队从百台扩展到千台甚至万台，运维成本和调度难度会不会大幅上升？跨区域扩张如何实现？

卡尔动力副总裁、编队业务线总经理张娜：从十台到百台，再到未来更大规模的车队，我们面对的问题不只是自动驾驶技术本身，还包括售后、运营维护和车辆调度。

首先，在产品设计阶段，我们就需要考虑车辆的整个生命周期。每一代软硬件产品都会进行相应分析，尽可能在前期降低未来备品备件、维修、质保以及售后服务的复杂度和成本。

其次，我们正在通过KargoCloud平台优化整个运输网络的调度。比如，大宗商品运输存在季节性和周期性变化，我们会根据历史数据预测运力需求，提前进行车辆调度和资源配置。

随着车队规模扩大，我们也在逐步建设移动服务站点以及安全保障体系，为不同区域的车辆运营提供支持。

卡尔动力CEO韦峻青：在跨区域推广方面，我们已经从内蒙古拓展到陕西、山西、甘肃、新疆等地区。这些地区的能源运输场景存在较多相似性，比如高速公路、国道、省道、村道、土路以及矿区道路等。

如果能够在一个区域把这些道路场景处理好，那么相关技术和运营模式就具备一定的复制能力。目前，我们已经在其他省份开展自动驾驶测试和运营。

未来还需要继续打通不同地区的物流通道，逐步扩大自动驾驶货运网络的覆盖范围。

从长期来看，我们希望将已经跑通的线路连接起来，形成可以跨区域运行的自动驾驶运输网络。

目前，卡尔动力已经在部分固定货运线路上验证了L4自动驾驶的运营模式和经济性，并开始向多地网络化运营扩展。

但从行业角度看，线路级单位经济模型转正只是商业化的一个阶段。

随着自动驾驶车队规模扩大，跨区域运营资质、安全保障、车辆维护以及调度效率，都将直接影响无人货运能否进一步降低成本。

自动驾驶卡车能否从少数场景的规模化运营，走向覆盖更多货运线路的常态化商业服务，将成为无人货运行业普及的重要基础。