当全球物流行业深陷“司机老龄化”与“超载困局”的泥潭时，一场由L4级自动驾驶驱动的技术革命正悄然重塑货运生态。

卡尔动力，这家在2019年成立的自动驾驶技术公司，已经积累了超过2000万公里的路测数据，并且开发出了具有创新性的“无驾驶舱”设计的运输机器人。

作为一家自动驾驶货运人工智能公司，卡尔动力的目标是既要无限逼近人类驾驶的应变能力，又要逐渐减少人类在驾驶中的参与程度，帮助客户创造更多价值。

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破局：自动驾驶货运的技术革命

卡尔动力的机遇来源于一个现实，即作为现代经济的动脉的物流，近年来面临的司机短缺和老龄化问题日益加剧，人力成本正在不断攀升。据统计，该行业从业人员数量正在持续减少，目前已减少超过300万人，降幅达到了惊人的20%。而这个数字，还在以每年5%的速度持续增长。

这意味着，年轻一代对这一职业的兴趣较低，不久的将来，可能将面临卡车司机短缺的严重问题。同时，行业内超载情况严重，还存在安全、运输效率低下问题，以及罚款等额外成本增加的情况。

自动驾驶技术的出现，为物流行业摆脱困境提供了可能。正是物流行业的这些痛点，成为自动驾驶货运技术发展的驱动力，让卡尔动力CEO韦峻青看到了其中巨大的机遇，也决心通过卡尔动力的技术创新来解决这些问题。

具体做法上，卡尔动力通过L2+L4混合编队的方式，将自动驾驶技术进行落地，实现了无人化、商业化闭环。通过鄂尔多斯的常态化运营运行着全球规模最大的300辆自动驾驶卡车，2000万公里的载货测试与运营，基本验证了自动驾驶在货运物流领域的可行性。

不过，L4级自动驾驶的壁垒很高，需要突破四大核心技术。

首先是感知冗余，在复杂的货运场景中，精准的感知是自动驾驶的基础。卡尔动力的运输机器人配备了多达32个传感器，构建起全方位、多层次的感知网络。当遭遇“鬼探头”这类突发状况时，多个传感器能够从不同角度迅速捕捉目标，避免因单一传感器的局限而导致的事故。

在极端天气下，如沙尘、暴雨等，部分传感器可能受到影响，但冗余的传感器配置确保了车辆仍能正常感知周围环境，安全行驶。韦峻青表示，这样的传感器配置可以保证车辆在一个或者多个传感器失效的时候，仍然可以安全的自动驾驶，在极端天气环境下，它仍然可以安全的靠边停车。

其次，是决策进化。KargoBot Neutron是卡尔动力自动驾驶技术的核心“大脑”。它基于海量的货运场景数据进行训练，涵盖了各种复杂路况和突发情况。在面对交通拥堵、道路施工等复杂场景时，KargoBot Neutron能够快速分析并做出决策，其决策速度和准确性超越了经验丰富的“金牌司机”。

韦峻青介绍道：“我们的KargoBot Neutron大模型，经过不断优化和学习，已经能够在很多场景下做出比人类司机更优的决策，它就像一个不知疲倦且经验丰富的‘超级司机’，时刻保障运输的高效与安全。”通过不断优化算法和学习新的场景数据，它能够持续提升决策能力，为运输过程提供更高效、更安全的保障。

三是，算力保障。地平线征程6P芯片，凭借其强大的多核异构计算资源和高性能、低延迟、低能耗的优势，为自动驾驶系统提供了稳定的算力支持。两者紧密配合，确保运输机器人在各种复杂环境下都能稳定运行，高效执行运输任务。

四是，补能支持。在补能方面，宁德时代的换电网络遍布全国，为运输机器人提供了便捷、高效的能源补给服务，实现了“无限续航”的可能。

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重构：从“卡车”到“运输机器人”的物种进化

随着无人驾驶技术的发展，货运工具最终会是什么形态？这是卡尔动力一直在探索的问题。

遵循无人化第一性原理，韦峻青认为，无人就应该没有驾驶舱。

没有驾驶舱是卡尔动力的未来运输机器人KargoBot Space最显著的创新之一。优势是显而易见的，车辆重量减轻约20%，生产成本降低近10万元；载货空间得到了极大提升，载货量增加3吨，载货空间提升25%。

不过，韦峻青强调，他们不是将驾驶舱简单的“去掉”，而是经过了通盘考虑，大量的技术研发和优化。通过重新设计车辆结构，在保证安全的前提下，实现了重量的减轻和载货量的提升，这是产品设计上的一次重大突破。

以煤炭运输为例，传统卡车在装载量上受到驾驶舱空间的限制，而KargoBot Space则能更充分地利用车身空间，提高单次运输量，从而提升运输效率，降低运输成本。

KargoBot Space的另一大特点是模块化底盘。

可换货舱设计能够轻松适配多种不同的货运场景，无论是冷链运输的冷藏货舱，还是危化品运输的特殊罐体，都能快速更换。这种高度的灵活性使得运输机器人能够满足多样化的物流需求，打破了传统运输工具的场景局限，为物流企业提供了更高效、更经济的运输解决方案。韦峻青将模块化底盘设计，比喻成“百变魔方”，可以根据不同的运输需求，快速切换货舱，大大提高了车辆的通用性和适应性，让运输机器人能够在各种场景下“游刃有余”。

以上所有设计，目标都是为了给用户带来更多价值。

以重卡运输为例，传统的重卡运输成本结构为“3-3-2-1-1”，即30%油耗，30%路桥费，20%司机成本，10%购车成本，以及10%的维修、保养等其他成本。而无人驾驶卡车可节省大约20%人力和10%油费，理论上可降低总运营成本30%。

根据卡尔动力方面的测算，运输机器人货运客户带来了单车毛利提升高达5倍——通过自动驾驶实现无人化运输，节省了司机工资这一重要成本支出。同时，多装载3吨货物直接增加了运输收入。

韦峻青算了一笔账，“以一辆年运营里程较长的货运车为例，每年节省的司机工资可达15-20万元，多装货物带来的额外收入约20-25万元，总计年增收益可达40万元左右，极大地提升了货运客户的盈利能力。”

卡尔动力用2000万公里的测试积累的数据，验证了上述经济账的可行性。从不同地区的运输场景到不同货物的运输需求，数据都显示出运输机器人在成本控制和收益提升方面的巨大优势。这些真实的数据为物流企业提供了有力的决策依据，吸引了越来越多的客户关注和采用卡尔动力的产品。

韦峻青认为，数据不会说谎，这2000万公里的测试数据，是卡尔动力产品可靠性和经济性的最好证明。他们也将继续通过数据驱动，不断优化产品，为客户创造更大的价值。

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生态：开源、联盟与60万亿市场的野望

通过大量的测试验证了这条赛道的可行性后，卡尔动力已实现商业闭环和技术闭环的双向正循环。

就在刚刚打通无人化和商业闭环之后，在常规思维下可以闷声发大财的时候，卡尔动力就做出了一个出人意料的大胆决定——开源。

4月23日，在未来运输机器人战略发布会上，卡尔动力宣布开源运输机器人自动驾驶系统KargoBot Neutron和运输机器人通用平台化架构，满足全行业全场景运输需求。

开源战略在科技行业并不罕见，特斯拉通过开源其电动汽车技术，推动了整个行业的发展。根据韦峻青的解释，卡尔动力就是借鉴了这一思路，选择将自动驾驶系统的核心技术开源，包括硬件设计、大模型、算法等。

这一举措看似冒险，实则蕴含着深远的战略考量。

从行业发展的角度来看，开源能够加速行业标准化进程。通过分享技术，更多的企业可以参与到自动驾驶货运技术的研发和应用中，促进技术的快速迭代和创新。这不仅有助于提升整个行业的技术水平，也为卡尔动力建立了良好的行业生态，使其在行业中的影响力不断扩大。在韦峻青的语境中，开源不是‘无私奉献’，而是一种共赢的战略，也有利于与学术界进行更好的合作。

对于是否会削弱核心竞争力这个问题，韦峻青毫不担心。

韦峻青认为，开源后，新进入者要消化吸收也需要时间，这些时间足够卡尔动力快速迭代，将对手抛在身后。“我们现在开源的所有内容，但其实我们在研的硬件和算法已经到下一代了。”韦峻青说。

同时，韦峻青认为，单一的技术不会是长久的护城河，技术的领先只能争取一些时间，利用先发优势积累的技术和数据、经验，以及客户的信任，才是企业真正的护城河。

如果说，开源是为了做大行业，那么建立联盟则是稳固自己基盘。

在能源领域，卡尔动力与宁德时代的合作至关重要。宁德时代的换电网络为运输机器人提供了可靠的能源保障，通过电池流转与自动驾驶路径规划的深度耦合，实现了干线物流的“无限续航”。这不仅解决了电动货运的续航难题，还降低了电池成本和技术风险，为运输机器人的大规模应用奠定了坚实基础。

在场景端，与中通快递、德达物流等企业的合作，展示了卡尔动力运输机器人在不同场景下的应用潜力。在快递快运领域，运输机器人能够提高运输效率，降低物流成本；在钢铁运输场景中，其强大的载货能力和稳定的运行性能得到了充分发挥。这些成功的落地案例为运输机器人的市场推广提供了有力的参考，有利于吸引更多行业客户的关注。

在技术端，禾赛激光雷达与采埃孚冗余线控技术为卡尔动力的运输机器人构筑了坚实的技术护城河。禾赛超高清激光雷达AT1440的搭载，使运输机器人的感知精度大幅提升，能够精准捕捉复杂环境中的细微变化；采埃孚的冗余线控技术则确保了车辆在各种情况下的安全、稳定操控，为自动驾驶提供了可靠的执行保障。

在市场选择上，卡尔动力还是以深耕国内市场为主。

在国内市场，卡尔动力采取了逐步渗透的策略。从西北地广人稀的大宗货运市场切入，利用当地丰富的物流资源和相对宽松的政策环境，进行技术验证和市场拓展。随着技术的成熟和运营经验的积累，逐渐向南方市场拓展。

海外市场方面，卡尔动力跟随客户在泰国与蒙古国有了业务场景的落地。

展望2030年，韦峻青希望他们的产品矩阵可以覆盖中国物流6万亿的市场，并打开全球60万亿物流市场的大门，目标是占有率1%，创造千亿价值。

卡尔动力在货运自动驾驶领域的探索和实践，为行业发展开辟了新的道路。尽管面临诸多挑战，但凭借其技术创新、战略布局和合作伙伴的支持，正稳步迈向未来。在未来的物流世界中，卡尔动力有望成为行业的领军者，推动货运自动驾驶技术的广泛应用，重塑全球物流行业格局，为经济发展和社会进步做出重要贡献。