自動駕駛貨運進入“可復制階段”，卡爾動力給出一個現實樣本

自動駕駛行業長期陷入一個悖論：技術Demo不斷刷新上限，但始終難以跨越規模門檻。過去十年，行業反復證明“能跑”，卻始終難以回答“能不能復制落地”。

2016年，行業機構曾預測，到2035年L4重卡滲透率僅為3%至5%。這一判斷的底層邏輯在于，自動駕駛難以在真實運輸網絡中形成可復制的經濟模型。封閉測試場里的漂亮數字，一旦進入真實場景，可靠性、成本、生態支撐等問題就會同時暴露。

但過去一年，多個場景開始挑戰這一判斷。無論是robotaxi還是robotruck，陸續出現了正向經濟模型跑通的案例。行業對自動駕駛商業化的預期，也從此前的“能不能”逐漸轉向“多快能鋪開”。

拐點不在技術本身，而在復制能力。

在2026年的北京車展上，卡爾動力發布KargoBot Inside戰略，其核心不再只是單點技術能力，而是指向一個更具現實意義的問題：自動駕駛能否像運力一樣，被標準化、被調度，并在不同線路之間快速復制。

這標志著，自動駕駛的競爭，開始從“技術可行性”轉向“系統復制能力”。

打破舊預期 行業時間表正在被重寫

衡量自動駕駛是否“成了”，行業有過太多標尺：接管里程、安全驗證時長、單車成本……這些指標不是沒用，但它們回答的都是“技術夠不夠好”，而不是“商業能不能跑”。真正的及格線只有一個：落地能力。不是在某條黃金線路上跑幾萬公里，而是在真實運輸網絡中實現可復制的閉環能力。

2025年，卡爾動力率先實現首個單車正經濟性運營的樣板間。所謂“正經濟性”，是一輛L4級自動駕駛卡車在真實的干線線路上，收入已經能夠覆蓋車輛折舊、智駕硬件、運維安全等全部成本。

這背后是技術、商業、生態三條鏈路的同時打通：技術上完成了從感知決策到云端調度的全棧系統，商業上找到了用戶愿意付費的運力服務模式，生態上與主機廠、物流公司形成了協同運作的伙伴體系。

支撐這一切的，是卡爾動力全球首創的“混合智能編隊模式”，前車有人、后車無人，組隊進行干線運輸。截至2026年4月，卡爾動力累計運營車輛超400輛，運營里程超4500萬公里，載貨量超14億噸公里，測試及業務覆蓋全國10余個省市。

400多輛卡車在干線上晝夜不停地運行，接受的是真實路況、極端天氣和復雜交通的日�？简灐�

正是這些來自真實場景的數據，開始重寫行業的時間表。高盛在最新預測中大幅調高了自動駕駛卡車的預期：在中國，Robotruck將在2026年實現千臺規模化部署，2030年行業突破10萬臺，2035年滲透率達到50%。跟十年前相比，這個指標提升了10倍。

這些數據共同指向一個判斷：L4貨運的商業化，已經從“能不能”的問題，轉變為“多快能鋪開”的問題。

為何現在可以復制？ 三重結構性變化正在出現

從一間“樣板間”到萬臺級規模的產業生態，復制的可行性并非天然成立，而是建立在三個可遷移的底層能力之上：技術架構可遷移、產品與模式的多元化布局、靈活的服務體系。

首先是技術架構從“定制”走向“通用”。過去，自動駕駛硬件往往針對單一車型改裝、深度定制，每擴展一條新線路，就需要大量適配工作，成本高、周期長。

2026年4月，卡爾動力發布全新KargoPlatform Gen?5.0通用硬件平臺，采用中央計算+區域控制器的集中式EE架構，將控制器與線束的復雜性直接較少了40%～50%，從源頭降低元器件失效風險。該平臺為原生L4打造，從軟件模型到硬件平臺皆為自動駕駛而生。

基于該平臺，硬件成本下降約50%，穩定性提升50倍以上。配合全冗余線控架構，雙冗余電源、雙星型通信網絡、三重制動冗余、純電冗余線控轉向等，為規模化部署提供了可復用的技術底座。這意味著，同一套硬件平臺可以快速適配不同品牌、不同軸距的重卡上，也可以適配無座艙的運輸機器人，大幅降低了跨車型部署的邊際成本。

其次，是產品與模式的多元化布局。復制的前提，是有一套能適配不同場景、不同客戶需求的車輛產品線，而不是只靠一款“萬能車”。卡爾動力聯合陜重汽發布無座艙運輸機器人KargoBot Space?2.0量產版，取消駕駛艙的正向設計使載貨空間提升25%至35%、有效載重提升10%至25%，資產利用效率提升2倍，適用于封閉或半封閉場景。高度集成化的運輸機器人具備全場景通用能力，可以說是L4框架下單位經濟性極強的產品形態。

同時聯合北奔重卡發布KargoBot Inside選裝座艙車型，為需要保留人機共駕的開放干線提供靈活選擇。此外，已有6家車企參與合作，計劃在未來10個月內推動千臺級部署。

從混合編隊模式到單車智能，從自動駕駛重卡到運輸機器人，這套產品矩陣的價值在于：不需要用同一款車去適應所有工況，而是根據線路特點，選擇最匹配的車型。更重要的是這一復制邏輯已經在不同區域得到驗證，從內蒙古到新疆，從京津冀到西南華南，不同氣候條件、不同路況特征、不同貨運需求下的測試和業務覆蓋，共同構成了一套可被標準化輸出的產品組合與復制方案。

此外是靈活的服務體系�？杽恿ν瞥鯰aaS運力服務與SaaS虛擬駕駛員服務，疊加KargoCloud混合運力調度云平臺，共同構成了一個可組合的服務層。整合自營與社會運力資源，實現人車貨場的智能協同。數據顯示，這一體系可使運輸效率平均提升10%、能源費用平均降低20%、管理成本平均減少50%。

在商業指標層面，卡爾動力交出的數據同樣清晰：混合智能編隊模式實現人力成本降低83%、綜合運營成本下降20%、能耗降低10%，單車毛利提升3至6倍。以FII指數（效率×安全）為核心標尺，一臺運輸機器人的投資回收周期已縮短至1年。

當技術架構可遷移、產品組合可適配、服務體系可靈活組合，運營里程加速增長，效率和安全就不再是蹺蹺板，而是同時進入正向循環，讓L4貨運的規�；瘡椭萍铀僬归_。

進入基礎設施階段 L4貨運開始規�；瘍冬F

當前，自動駕駛行業正在經歷一場范式轉換，從“單點技術驗證”轉向“系統化商業基礎設施”的構建。這一轉換的關鍵，不是某項技術的單點突破，而是一套可持續、可復制的模式在真實場景中被跑通、被驗證。算法、硬件、服務層彼此解耦，形成“AI+Robot+Service”的通用架構——這正是物理AI在貨運場景落地的典型形態。

當正經濟性不再是孤例，當復制能力不再是口號，整個物流運力的底層邏輯就會發生變化——從“人車綁定”轉向“運力即服務”，從“單點優化”轉向“網絡調度”，從“技術參數”到“復制能力”。這不是某一家企業的成功，而是一個行業進入基礎設施階段的標志。

文/林一