公路的自动化流水线时刻。 

一个时代的科技大爆炸，最重要的不是涌现了什么技术，而是技术有没有重构人类的生产体系。

电力时代对蒸汽时代生产力最重要的颠覆，在于工厂上提供动力的天轴。蒸汽时代的工位只能沿轴排布，生产工艺跟流程只能按照动力分配设计。后来，电机落到了每台机器上。从这一刻起，工序才第一次按照合理性排布，流水线由此成为可能。

去掉了限制物资流转的 " 轴 "，人类才迎来了大制造时代。在 AI 时代，这场变革正在高速公路上演。

需要承认，在 Robotaxi 和高阶智驾的迅猛发展中，自动驾驶已经不再新鲜。" 汽车从 A 到 B" 的概念，当下似乎任何一个城市 NOA 级的智驾就能搞定。在乘用车这一侧，自动驾驶早已进入到规模化落地的一步。

在过去的几年间，自动驾驶技术 + 卡车也分出了几条完全不同的路线，每条路上都站不同的玩家。

L2+ 渐进路线上，目前国内巨头是嬴彻科技，高速网络覆盖率达 97%，用户涵盖快递快运、零担专线、冷链、百货、奶罐等多元领域。

在 L4 这条路线里，矿区、港口这些特定场景，易控、希迪、主线、友道智途等行业玩家正在推进普及落地。而且钱也挣得不少，希迪智驾 2025 年度自动驾驶业务实现 8.43 亿元营收。在公开道路上，小马智行也给出过规模化落地目标。

但现在，夹在两条线路中间的编队模式正在走向台前。

9 月 22 日，光锥智能在内蒙古鄂尔多斯棋盘井镇参与体验了卡尔动力的无人重卡。在全程 100 多公里的路线上，卡车实现全程 0 接管。这显示出，无人重卡领域又有一条技术路线跑通。

那么自动驾驶落到卡车上，最终的目的是什么？其实就是要解除公路货运的 " 轴 "。

在之前，运一车货需要跟司机对齐班次、交接和找车。一车货什么时候发，常常不取决于电厂什么时候要煤，而取决于司机什么时候到岗、下一班谁来接。无人重卡如果成立，那货就能按生产计划走，而不是按司机的工时走。工业和资源，终于可以完全对齐。

这意味着，AI 带给人类的变化，终于不再是 " 降本增效 " 和 " 内容创作 " ——它开始撬动人类的资源分配模式了。

跑高速、乡镇路 卡车也能 0 接管？

无人重卡到底跑得怎么样，光锥智能参与了卡尔动力这次在内蒙的试乘体验。先说结论，在一个半小时的体验中，卡车全程 0 接管。

本次乘坐的是编队模式有驾驶舱的卡车，头车有领航员，后面的车驾驶位上配有安全员。在一个半小时的路程中，大部分路段在高速，小部分路在村镇道路（因为要上高速）。途中有经历红绿灯、收费站、多车博弈路口和狭窄交叉路段。在驾驶过程中，卡车会礼让社会车辆，也会在靠近路口时鸣笛示意，这比日常见到的半挂车要规矩很多。

虽然在实际商业化运营时，编队后车无人。但体验过程由于驾驶位上还是有安全员，所以光锥智能只能对照汽车城市 NOA 作为参考判断。这样的体验，能达到目前汽车高阶智驾第一梯队水平。

当然，一次体验的 0 接管，推不出 " 一定安全 " 的结论。根据卡尔动力给出的资料，这支车队至今是零有责事故。在这条跑了好几年的走廊上，编队已经是常态，而不是演示。

演示只需要成功一次，变成生意就需要每天算得过来。

卡尔动力现在做的，就是干线无人货运网络的规模化落地尝试。按照规划，卡尔动力将以棋盘井的运营作为样板，向内蒙古、宁夏、甘肃、新疆、陕西、山西六地区复制，逐步从大宗商品运输延伸至快递、工业制成品、零部件、农畜产品等货种。

这次的体验，具备一定的代表性。棋盘井是鄂托克旗西边一座靠矿长起来的工业镇，现在产业是煤化工、煤电冶金、氯碱化工、天然气等。所以，本次体验的线路是一座资源小镇的日常，路线全长大约 100 公里，连接煤矿区和发电厂，运的是煤和煤灰，装载设施日均调派约 150 车次。在这里，我们能看到大宗干线对货运的需求，跟大城市的印象完全不同，它需要非常多的运力，才能满足需求。

这个市场本身并不小。根据交通运输部《2025 年交通运输行业发展统计公报》，2025 年营业性货运量 587 亿吨，公路 432.88 亿吨，占 73.7%。只是这个世界，一线城市平时看不见。

既然能满足需求，无人重卡在小镇上的生态位是怎样的？

是能完全融入市场的。煤矿和电厂二十四小时进料、出灰，车队的排班跟着工厂的节奏走，而不是反过来。对此，卡尔动力 CEO 韦峻青还特意强调这不是一门靠补贴的生意：" 我们是市场化的行为。它（客户）给人类驾驶员的车队结每公里多少钱、每吨多少钱，给我们也一样的。" 同一运价，意味着无人运力已经是小镇的一部分。

但为什么煤厂会引入无人重卡作为运力补充？

这主要是人力成本发生了变化。" 五年前在这个地方招驾驶员比较好招，大家工资相对来说是一万多，但现在驾驶员越来越难招，成本也越来越高。" 韦峻青说。卡尔动力提供的编队模式车队，一方面是提供运力补充，另一方面相当于 " 一个人开多辆车 "，人力成本的占比由此下降将近一半。

载物智能，把运输系统的成本重新算了一遍。

至此，无人重卡的运作能力、商业模式、市场导入方式已经全部揭开。在现场，光锥智能也看到合作名单有 30 余家客户和 8 家以上车企。

这显示出卡尔动力正处于一个关键节点。2025 年 5 月，公司拿到鄂尔多斯的自动驾驶卡车编队无人商业化试点资质，公司称当年就在棋盘井把单条线路的账算正了；2026 年 4 月，又拿到全国首批跨盟市远程商业化试点。目前，公司有百台级 L4 车队，已实现千万公里级里程。

但名单和预期都可以越拉越长。但这门生意的全部前提，还得看技术基座 " 硬不硬 "。

编队 无人重卡的第三条路

先坦白一个成见，在自动驾驶行业，" 编队 " 模式一直谈不上 " 高级 "。

卡尔动力的编队模式的变化只有一处，那就是把后车的人 " 拿掉 " 了。无论是对比 VLA 还是世界模型，编队模式跟着前车走，更像是自动驾驶的简化版。

在卡车领域，这个模式也不新。十年前欧美就跑过卡车编队，头车尾车都有司机，目的是省油，最后也没跑出商业闭环。而且，这个赛道还交过一笔昂贵的 " 学费 " —— 2021 年顶着 " 全球自动驾驶第一股 " 上市的名头的图森未来，在 2024 年退市。

那怎么看待这条技术路线？这个行业今天大致有三条路。

一条是 L2+ 的渐进路线，司机还需要驾驶，智驾系统分担强度。

目前代表性玩家是嬴彻科技，9 月 3 日，嬴彻宣布卡车智驾商业运营里程突破 10 亿公里，应用主场在快递快运。这条路的好处是落地最顺：责任还在司机身上，不碰监管红线，跟着整车厂前装量产就能迅速铺开。而且，司机的劳动强度降下来之后，安全和油耗也有收益。

但这条路线对成本的控制力度有限。因为从原则上来说，卡车增加智驾之后，还是需要人来开。增加一套系统，对个人承运方来说，会影响回本周期；对公司来说，相当于还是要雇人。

另一条是纯 L4 单车。

这种方案在封闭场景的矿区、港口的无人化已经规模落地。矿区有易控、希迪、伯镭，港口有主线、友道智途、西井等玩家。在开放道路上，小马智行正在把 Robotruck 推向规模化。小马智行副总裁、卡车事业部负责人贺星今年 8 月曾表示，未来两到三年要推动 500 至 1000 台 Robotruck 实现规模化落地。可以看到，这条路线是有规模落地的，只是场景和进度都比较有限，并且受政策限制最强。

第三条才是编队。

卡尔动力 2021 年首创 " 领航车有人、跟随车无人 "。这条技术路线介于两者之间，虽然并不是完全无人，但后车无人也相当于省了成本。目前，这条技术路线有行业玩家陆续跟进，说明技术路线正在收束。

编队模式为什么能出现，又能解决什么问题？

韦峻青给过一个技术评估层面的回答。国道收费站要扫码缴费，交警要查载重，工业路线的路况里有土堆、有水坑，位置还经常变，这些难题都不太能靠纯 AI 解决—— " 我当时做技术评估觉得这个问题可能 Demo 能跑起来，但做到运营的问题解决不了，所以卡尔动力选择了编队。"

评价一项技术的标准，不是架构是否优雅，而是能不能在真实世界里闭环。从这个角度看，编队模式实际上应该是一套对应场景的全新技术路线，而不是针对 L2+ 或者 L4 的加减法。

编队的核心难点，是把一队车当成一辆车来决策。

卡尔动力自研的 KargoOne 编队算法负责联合感知、联合定位和联合决策控制，要解的是 " 风琴效应 "（车队加减速互相影响）、挂车折叠（车头跟货箱连接）这类重卡特有的物理难题。量化的结果是，车队日常行驶平均车距 20 米以下，最低安全跟车约 10 米；跟随车与领航车之间的控制延迟约 400 毫秒，这比人类驾驶员的操作延迟约 1.5 秒要快得多。而且，车与车实时共享感知，后车的 " 视野 " 由此延伸到前方 700 米，相当于看得更远。

前车跟后车之间，并不是完全复制轨迹的关系。

" 人开过去了，他就打了个样，至少这条路人是这么开的，后车就能开过去，但有时候人也会选错。" 韦峻青说，" 比如掉坑里了颠一下，后边的车也能识别到前边车踩坑了，那就绕一下 "。在这种模式下，前车相当于一根物理探针，后车拿到的是 " 可通过性 "。支撑这种共享的是车际 V2X 通信，按照卡尔动力的说法是百万公里无失效。

为什么要用车队 " 内部 " 通信？卡尔动力工程技术副总裁于洋给出了一个解释：在内蒙、新疆，" 别说 5G 覆盖，4G 覆盖都不是很好 "。而且，一旦断连，" 车会自动拉开车距做报警 "，能更好应对极端工况。

在数据训练侧，卡尔动力也有自研的世界 - 行动模型（WAM）加强化学习训练编队任务，再靠 " 离线教师模型＋边缘学生模型 " 的师徒架构，把一次迭代的周期从 5 天压到 12 小时。

自动驾驶之外，还得用技术解决货运过程中的 " 脏活 "。

现场煤尘大，用 4D 毫米波雷达减少灰尘干扰；牧区有牛羊群，用红外热成像补盲区；雨雪泥泞，就配传感器清洁系统，这些都是在实际工况下才能积累到的工程设计。而且，主系统之外还有两套异构的备用子系统。根据于洋介绍，它们用不同的神经网络、不同的训练数据集，甚至非 AI 的方法，专职校验主系统的轨迹，必要时规划安全停车。

当技术问题解决之后，数据闭环则决定了一套系统能 " 摸到 " 的上限。

在五年多的真实运营里，卡尔动力车队积累了超过 400 万个货运边缘场景——强横风、道路遗洒、大曲率长坡道，这些场景在仿真里穷举不完。卡尔动力介绍，关键接管指标 MPCI 两年提升了超过 180 倍。

但编队模式也有上限，" 我们现在最多上升到‘ 1+5 ’，从技术的角度可以更长。" 于洋说，" 再长可能会对交通造成影响。"

所以，编队也不是卡尔动力的全部，公司总共有编队、单车智能、运输机器人，三条并行的产品线。但目前无座舱的运输机器人 KargoBot Space 2.0 量产版，目前还跑在封闭、半封闭场景里。

至于这条路线的终局形态，王珂描述过一个画面：从天津到内蒙，一千来公里，" 可能这三辆车在这五百公里搭伙走，有三辆车从这上，可能有两辆车从这下 "。哪怕头车将来也没人，编队也会长期存在，因为编队还能对抗风阻，减少能源消耗。

编队是流动的，而非按照固定项目运作，这恰恰是真实世界货运的运作方式。这或许显示出，无人重卡将有机会改变当下货运行业的运作体系。

无人重卡 能解决运输业的 " 难 " 吗？

从技术上看，无人重卡基本能支撑干线物流的需求。但聚焦运输行业本身，可能市场想象力没有那么大。

巴菲特在运输行业的两笔投资可以相互印证。2020 年春天，巴菲特 " 割 " 掉了航空公司的股票，但他在 2009 年买下的 BNSF 铁路却持有至今。两边态度不同的原因，是航空公司始终无法摆脱运输业的痛点：无差异的服务、刚性的成本、永远打不完的价格战，但铁路的运输没法轻易替代，可以根据需求调整价格。

所以，巴菲特看空的从来不是运输，而是没有定价权的运输。在中国，运输行业可能更接近巴菲特的 " 航空公司 "。

目前，国内的物流公司商业模式主要分为直营制和加盟制。前者参考顺丰，2025 年报的归母净利率不到 5 个点；后者参考中通，净利率接近 20%。看似中通能够证明运输业 " 能挣钱 "，但实际上中间的利差里有相当一部分是派送成本留在了加盟商身上。

真正跑在路上的公路货运，按卡尔动力 COO 李潇潇的说法是，" 物流整个行业在零毛利附近 "。

这样的行业情况下，无人重卡到底能怎么改变？

韦峻青先给光锥智能拆解了传统货运的成本结构，"3:3:2:1:1" —— 30% 是过路过桥费，30% 是能源，20% 是人，10% 是车辆的维修，10% 是车辆的折旧。这几年新能源化让能源成本有所下降，" 人力的成本反而是有所上升的 "。

所以，现在的卡车编队模式解决更多的还是人力成本的部分。李潇潇给的口径是，UE（单位经济）模型是 "10% — 18% 的毛利提升。核心来源是一个人开多车带来的成本的下降 "。这种变化看似是 " 锦上添花 "，但在一个零毛利的行业里，这或许是从亏到赚的距离。

另一层改变，在人力需求本身。

根据中国物流与采购联合会 2025 年 7 月发布的《货车司机从业状况调查报告》，35 岁以下的司机占比不断下滑，从业 5 年以下的只剩 13.04%，比上年少了近 6 个百分点。中国人民大学中国就业与民生研究院 2025 年 8 月的调查给出了另一面的信息：货车司机月均净收入为 10512 元。两份报告能拼出这样一个事实——货运这份工作的回报不低，但新人已经不怎么进了。

既然需求客观存在，那无人重卡是一门好生意吗？

卡尔动力目前的商业模式主要分为两种：一种是自己承运，按运量向客户收费；另一种是把 " 虚拟驾驶员 " 和调度平台授权给主机厂和物流公司。但客观来说，两种方案的上限都不是太高。

按自营看，这是纯正的重资产模式，车是自己的，扩张受资本和牌照的双重约束。毕竟一辆满载的卡车跑在公开道路上，出现任何严重事故都是公共事件，这使得地方政府必须谨慎按线路发放许可。按授权看，空间稍微大一些，但上限是一个年销百万辆出头的市场（按国内重卡销量口径计算），还要和 L2+ 阵营、卖方案的同行分。

但这些难题，或许只是因为行业才刚刚起步。

随着行业竞争者多起来，一家公司推不动的规则，会被一批公司共同推动。对领先者而言，短期内的竞争不是压力。一旦牌照放开、跨省路权互认，竞争的赛点会变成落地能力的比拼。而路权，才是这个行业真正的产能。

按照公司口径，新路线的平均部署周期已经从 8 个月压到 3 至 4 个月。随着部署量增加，还会产生网络效应，" 网络是由线织成的，所以我们会一条条线去做，最后形成网络 "，李潇潇说。

卡尔动力把这条路径概括为 "1+N+X"。简单来说，就是从一个验证过的场景，复制到跨区域的线路，最终延伸到不同货种和场景。

具体如何实现？在硬件层面，公司已经完成了平台化，KargoPlatform Gen5.0 支持多个整车厂，自动驾驶系统不需要 " 换车就重新开发 "。软件层面，KargoCloud 可以把车辆、货物、运力、能源、场站一起调度，增减车辆和资源分配就跟 " 做个表格 " 一样简单。在今年，还发布了面向干线货运的 "AI+Robot+Solution"ARS 战略。与传统物流体系不同，ARS 战略是一个以产业级物理 AI 基座、智能运输机器人本体和网络化运力调度服务构建的货物流通网络。

或许，随着无人重卡不断落地，曾经 " 悬 " 在货运行业头顶上的 " 轴 " 可以随之 " 松动 "。

运货这件事，可以少迁就一次司机的班次、少迁就一次找车。连续不间断运行的物流，可以跟 24 小时开工的电厂、煤矿等工厂的需求，第一次真正匹配。

回顾上个时代，电力从进厂到重新排布整个生产体系，用了几十年。货运这根 " 轴 " 松动之后会发生什么，也值得同样的期待。

" 我们愿意吃一些苦在这些地方，最终能够把无人化跑起来，跑出商业闭环。" 韦峻青说。