卡爾動力的十年賭注，與L4貨運(yùn)的十字路口

撰文 | 張 宇

編輯 | 楊博丞

題圖 | 豆包Ai

在2026北京國際汽車展覽會上，L4級干線貨運(yùn)自動駕駛企業(yè)卡爾動力發(fā)布了KargoBot Inside（卡爾引擎）戰(zhàn)略和KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，并推出與陜重汽聯(lián)合打造的無座艙運(yùn)輸機(jī)器人KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版，以及聯(lián)合北奔重卡打造的KargoBot Inside選裝座艙車型。

其中，KargoBot Inside戰(zhàn)略是卡爾動力為角逐L4級自動駕駛貨運(yùn)市場而確立的核心戰(zhàn)略，被定位為驅(qū)動下一個十年發(fā)展的關(guān)鍵，目標(biāo)是未來三年內(nèi)推動L4自動駕駛貨運(yùn)車隊(duì)總規(guī)模進(jìn)入“萬臺時代”，2030年沖刺十萬臺生態(tài)目標(biāo)。

卡爾動力于2025年率先實(shí)現(xiàn)了L4級自動駕駛卡車的單車正經(jīng)濟(jì)性運(yùn)營，成為L4級自動駕駛企業(yè)突破“燒錢”困局、邁入“自我造血”階段的標(biāo)志性事件。截至2026年4月，卡爾動力在運(yùn)營的L4級自動駕駛卡車超過400輛，累計運(yùn)營里程達(dá)到4500萬公里，拿下國內(nèi)唯一的跨盟市自動駕駛編隊(duì)遠(yuǎn)程商業(yè)化試點(diǎn)資質(zhì)。

但硬幣的另一面，是中國自動駕駛卡車行業(yè)仍未走出發(fā)展困境。當(dāng)前，政策法規(guī)的滯后性、規(guī)模化與盈利相悖、行業(yè)競爭白熱化等，依然是卡爾動力必須面對的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。卡爾動力的KargoBot Inside戰(zhàn)略，能否幫助其破解自動駕駛卡車行業(yè)的“魔咒”，仍充滿不確定性。

01.

卡爾動力的突圍底牌

卡爾動力的KargoBot Inside戰(zhàn)略，核心是以“AI+Robot+Service”構(gòu)建一套面向干線貨運(yùn)的全棧解決方案，其商業(yè)邏輯是不局限于做單一的技術(shù)方案輸出者，而是將AI技術(shù)、Robot（智能運(yùn)輸機(jī)器人）與Service（運(yùn)力調(diào)度、換電補(bǔ)能、智能運(yùn)維等）打包，以全棧解決方案和開放協(xié)同的模式，扮演好產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建與深度賦能的角色。

圖源：卡爾動力

在AI層面，卡爾動力打造了專屬貨運(yùn)場景的基座大模型Truck Driver Foundation Model，與通用自動駕駛大模型相比，Truck Driver Foundation Model并非通用技術(shù)路線在卡車場景的簡單移植，而是針對重卡運(yùn)輸?shù)目量坦r進(jìn)行了專屬優(yōu)化。

該模型采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)與世界-行動模型融合的技術(shù)路徑，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于包括Robotruck編隊(duì)、Robotaxi、L2輔助駕駛和云端數(shù)據(jù)在內(nèi)的行業(yè)最大規(guī)模、最多維度類型的數(shù)據(jù)，并結(jié)合過億公里編隊(duì)驗(yàn)證場景集，對重型卡車運(yùn)輸任務(wù)進(jìn)行針對性優(yōu)化，從而提升復(fù)雜貨運(yùn)場景下的通用泛化能力與安全可靠性。

在Robot層面，卡爾動力推出了全新一代KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，以及基于該平臺打造的無座艙運(yùn)輸機(jī)器人KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版與KargoBot Inside選裝座艙車型。

KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺的核心突破，在于采用了中央計算+區(qū)域控制器的集中式電子電氣架構(gòu)，這也是國內(nèi)首個專為L4貨運(yùn)重卡打造的集中式電子電器架構(gòu)。與傳統(tǒng)分布式架構(gòu)相比，這套架構(gòu)大幅削減了控制器與線束復(fù)雜性，整體降幅達(dá)40%至50%，整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性實(shí)現(xiàn)了50倍的提升。

卡爾動力表示，KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺的智能駕駛硬件成本下降50%，24小時不間斷運(yùn)營，噸公里運(yùn)輸成本下降68%，單車年凈利潤能提升5倍，投資回收期由5年縮短至1年。

基于KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺打造的KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版與KargoBot Inside選裝座艙車型，兼容了當(dāng)前過渡形態(tài)與未來終極形態(tài)。其中，KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版重新定義了L4級自動駕駛卡車的形態(tài)，其載貨空間提升25%至35%，有效載重提升10%至25%，可直接轉(zhuǎn)化為單車收入的增長。

在Service層面，卡爾動力打造了“TaaS（運(yùn)力即服務(wù)）+ SaaS（虛擬駕駛員服務(wù)）”兩種模式，滿足不同場景及客戶需求。

TaaS模式，即卡爾動力以自有車隊(duì)，為合作方提供門到門的全鏈路智能運(yùn)力服務(wù)，并按照運(yùn)輸里程與貨物重量收取運(yùn)費(fèi)。而SaaS模式則是將L4級自動駕駛能力開放給合作方，卡爾動力負(fù)責(zé)提供算法迭代、運(yùn)維保障、調(diào)度管理、合規(guī)支持等，通過“硬件售賣+訂閱服務(wù)”獲取收入。

可見，KargoBot Inside戰(zhàn)略并非簡單的技術(shù)升級或產(chǎn)品迭代，而是卡爾動力的一次全面轉(zhuǎn)型——從過去聚焦自動駕駛技術(shù)研發(fā)與車輛運(yùn)營，全面延伸至AI模型、運(yùn)載載體、場景服務(wù)，以構(gòu)建一套完整的全棧貨運(yùn)生態(tài)。

02.

不得不面對的挑戰(zhàn)

盡管卡爾動力已構(gòu)建起清晰的戰(zhàn)略體系與發(fā)展藍(lán)圖，但依舊面臨多維度挑戰(zhàn)與諸多不確定性。

首先，單車盈利不等于規(guī)模化盈利。卡爾動力早在2025年就實(shí)現(xiàn)了單車運(yùn)營正經(jīng)濟(jì)性，但其單車盈利是在特定線路、特定場景、高運(yùn)營強(qiáng)度的前提下實(shí)現(xiàn)的。

卡爾動力盈利的核心線路，是內(nèi)蒙古鄂爾多斯棋盤井工業(yè)園區(qū)周邊的短途運(yùn)輸線路，以及伊金霍洛旗煤礦至棋盤井工業(yè)園的中程運(yùn)輸通道。這些線路以礦區(qū)與干線運(yùn)輸為主，路況多為高等級公路，場景固定，裝卸貨地點(diǎn)明確，通過24小時不間斷運(yùn)營顯著提升了車輛利用效率。

卡爾動力CEO韋峻青將其總結(jié)為“棋盤井項(xiàng)目”，是可向全區(qū)乃至跨省同質(zhì)場景推廣的“樣板間”，但他同時也坦言，并非每條線路或每輛車都能盈利，當(dāng)前卡爾動力更關(guān)注的并非城市級盈利而是路線級盈利。

這意味著，一旦將運(yùn)營場景拓展至全國范圍的大宗貨運(yùn)、零擔(dān)物流、冷鏈運(yùn)輸?shù)染€路，情況或?qū)l(fā)生根本性變化。這類線路普遍存在裝卸節(jié)點(diǎn)分散、路況較為復(fù)雜等特征，會直接導(dǎo)致車輛利用率明顯下滑，進(jìn)而造成此前跑通的盈利模型出現(xiàn)大幅波動，成本回收周期也將顯著拉長。卡爾動力的盈利模型，能否在通用場景下持續(xù)跑通，依然需要大規(guī)模驗(yàn)證。

其次，跨區(qū)域運(yùn)營的合規(guī)性挑戰(zhàn)。L4級自動駕駛卡車實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地的核心前提，是全國性的路權(quán)開放與配套法規(guī)體系的完善。

現(xiàn)階段，國內(nèi)已開放的自動駕駛測試與運(yùn)營路段仍呈分散、碎片化分布，且路段之間缺乏連續(xù)性，遠(yuǎn)無法形成支撐全國化干線貨運(yùn)的完整路網(wǎng)。此外，當(dāng)前國內(nèi)自動駕駛試點(diǎn)政策均由各地方政府自主發(fā)布，法律效力僅限所屬行政區(qū)域內(nèi)，雖然卡爾動力持有國內(nèi)唯一的內(nèi)蒙古跨盟市自動駕駛編隊(duì)商業(yè)化試點(diǎn)資質(zhì)，但其適用范圍仍局限于內(nèi)蒙古自治區(qū)，跨區(qū)域運(yùn)營的壁壘始終未能打破。

這種跨區(qū)域運(yùn)營的合規(guī)性挑戰(zhàn)，不僅極大地制約了卡爾動力L4級自動駕駛卡車的規(guī)模化落地進(jìn)程，也讓其常態(tài)化運(yùn)營充滿了不確定性。

對于卡爾動力而言，能否有效應(yīng)對上述挑戰(zhàn)，將直接決定KargoBot Inside戰(zhàn)略的落地成效，也決定著其能否在自動駕駛卡車行業(yè)的下半場競爭中站穩(wěn)腳跟。

03.

結(jié)語

縱然L4級自動駕駛卡車的規(guī)模化落地存在諸多困難，但推動破局的積極因素也在同步積聚。

政策端，早在2024年11月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳就已印發(fā)了《關(guān)于有效降低全社會物流成本的行動方案》，明確指出鼓勵發(fā)展與無人駕駛等結(jié)合的物流新模式，降低全社會物流成本。交通部聯(lián)合多部門也出臺了專項(xiàng)行動方案，明確將干線物流自動駕駛作為核心應(yīng)用場景，加快推進(jìn)跨區(qū)域試點(diǎn)擴(kuò)圍與合規(guī)體系完善；市場端，中國公路貨運(yùn)市場規(guī)模近6.5萬億元，貨車司機(jī)群體總數(shù)約3800萬人，但46歲及以上占比已超過42%，年輕從業(yè)者嚴(yán)重不足，行業(yè)降本增效、替代人工的需求極為迫切；技術(shù)端，激光雷達(dá)國產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模化正在大幅降低整車及智駕系統(tǒng)成本，貨運(yùn)專屬大模型與世界模型的技術(shù)突破，也有望系統(tǒng)性提升復(fù)雜場景下的泛化能力。

在政策、市場、技術(shù)三端紅利交匯的背景下，一旦卡爾動力的KargoBot Inside戰(zhàn)略成功跑通，其將有機(jī)會在萬億級貨運(yùn)市場中占據(jù)核心地位，但這場關(guān)乎卡爾動力長期發(fā)展的十年豪賭最終能否落地，仍有待時間的檢驗(yàn)。

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