管理一千臺無人車需要多少人?答案是:一個人,一部手機,一句話。當自動駕駛逐漸“平權”,真正的瓶頸從技術轉向了規模化運營。
新石器用七年時間走完從合規落地、規模量產到萬臺運營的三級跳,如今推出AI Agent“Neo Claw”——讓用戶像聊天一樣指揮車隊,把單人管理效率從10臺拉升到100臺以上。頡晶華強調,AI的價值不在于寫多少代碼,而在于解放雙手——讓無人車管理從“專業操作”變成“說話就行”。
以下為演講內容,經36氪整理編輯:
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頡晶華丨新石器無人車聯合創始人兼CPO
各位好,我是新石器的頡晶華,很榮幸跟大家介紹新石器和我們在AI方面的應用與思考。
八年前新石器公司創立,到如今已經成長為全球無人配送賽道的領軍企業。從這幾年的進程來看,我們有三條主線,第一條線是公司發展的里程碑。三個重要的里程碑:第一、2019年我們完成了全球第一個L4級別無人車萬臺量產能力的工廠,;第二、2021年5月,北京亦莊當時授予新石器中國第一張無人配送牌照,開啟了我們商業化部署的大門;第三、2025年我們達到了萬臺量級的無人車隊,開始實現大規模運營。
第二條線是我們的拳頭產品,X3、X6、H12,X3對應3個立方的裝載,X6,6個立方的裝載,H12,12個立方的裝載。對商用車來說,用戶最看重的是是降低使用成本,TCO(總擁有成本),這是我們最核心的價值。
第三條線,三個數字。1億5千萬公里,這是自動駕駛的累計運營里程;一個是1500個專利,基于自動駕駛行業的專利,50%以上的發明專利,一個是20個國家,除中國以外我們現在已經在海外19個國家開始做規模化部署、POC。
我們不單是一家做無人配送、新石器無人車的公司,物流行業里有三個重要的環節,運輸、裝卸、搬運,我們現在解決的只是運輸這一個環節,裝卸和搬運需要具身智能的裝備來完成,我們正由新石器無人車向新石器機器人發展。
介紹完公司大概的脈絡,我們整個技術基于L4級別自動駕駛的無圖技術,Neolix VA視覺+動作大模型,前段時間有行業大佬談到自動駕駛沒有那么神秘,現在自動駕駛實現的方法無非是三個,虛擬仿真、端到端、強化學習,抓眼球的詞語更多是為了營銷。從我的體感也是這樣,商業自動駕駛還是為了降本,三個核心點也是為了降本,第一個就是擺脫對高精地圖的依賴,高精地圖的整個部署成本非常高,采、建、制、驗,每一個環節都會產生成本。通過無圖方案,我們可以大幅度降低部署成本,快速進行部署;第二個端到端依托于國內豐富的城配場景,基于現有數據在多場景、全天候、全時段運營;第三,新石器生于物流、長于物流,在物流行業的Know-how,無論是軟件、硬件開發都沉淀了很多的經驗,為接下來大規模擴張做好了相關的準備。
RaaS是我們去年開創的新商業模式,之前無人配送行業主要以賣車為主,RaaS的意思是RoboVan-as-a-Service,我們希望提供給用戶是即時服務,用戶有運輸需求的時候,可以很快叫到新石器無人車滿足他運輸的需求。無人配送車作為機器,是可以24小時運營的,有效運營的時間越長,邊際成本越低,這就是我們開創RaaS模式的驅動力。
新石器出海近20個國家,包含了阿聯酋、泰國、新加坡、日本、韓國包括歐洲、瑞士、西班牙,今年的目標是在中東地區部署超過一萬臺車,在這個區域建起一個無人配送網絡。
AI,自動駕駛本身已經是AI了,新石器今年思考的一個新的關鍵方向是如何使用AI技術來管理和運營大規模無人車車隊。全球最大的商用車車隊是美國的UPS(United Parcel Service),擁有12萬輛商用車,管理12萬輛商用車需要6000-8000人,這個還不算司機,這幾千人是做車輛管理、車輛調度。新石器這么大規模的無人車隊,AI能夠在車隊管理和調度方面提供哪些幫助呢?,大家可以看一個介紹NeoClaw的視頻。
NeoClaw是新石器全棧自研、行業首個無人車運營的AI Agent。春節時期很多行業都在養“蝦”,我們也組建了產品研發團隊。
我們認為接下來無人車的規模化部署、規模化運營難點會在于車隊管理,不再是自動駕駛,自動駕駛基本上已經平權了。大家可以看到我們對于車隊管理的核心功能已經集成在NeoClaw產品里。
還有一個問題,為什么是養“蝦”而不是養“馬”?Hermes最近很火,前段時間剛剛推出的開源、自進化的AI智能體,智能化程度非常高,但我們認為OpenClaw更適合物流行業。物流對確定性要求很高,它需要的不止是一個單體智能,單體智能可以理解很長的上下文,可以進行大量的數據處理,但物流行業最需要的是自動化的執行體系,OpenClaw更像執行體系,同時還是協調性的Agent——系統發出自動化解析命令,校驗車輛狀態,生成最后方案,最后批量執行,反饋結果,這是物流行業需要的。
我們認為,一個人、一部手機,一個NeoClaw未來可以輕松管理一千臺以上的無人配送車。想用車時說句話就行,在機器人時代,跟機器人的交互不再是原來通過APP、接口,而是應該用自然語言。現在所有的交互方式,我們認為跟機器人交互用自然語言是效率最高的,對用戶來說,幾乎不需要培訓成本,一線員工一分鐘上手,真正實現人人會用,說話即可以控制。
NeoClaw本身也不是單個對話的記憶,OpenClaw是單個記憶,NeoClaw本身就是車輛管理人員,通過短記憶+記憶skill來完成整個大的RAG閉環,通過安全鏈路、安全網關傳到云端數據,我們進入基于用戶的所有權限以及持續輸入的全局記憶,最終成為具備不斷學習能力的智能體。
持續學習。持續學習的核心點不在于單獨的用戶行為,而是包含運營數據、場景數據、用戶習慣,深度分析完這些運營數據后,最終會給用戶提供最好的運營解決方案,輸出優化建議,驅動運營體系的持續迭代。
對于NeoClaw不只是運營,更是具身智能的試驗田。具身智能機器人未來要大規模落地,有點像現在自動駕駛大規模的落地,重點不止是單體的智能程度,更重要的是如何進行大規模的管理。NeoClaw讓AI從虛擬對話走向物理執行,從輔助工具走向自主決策,真正打通感知、決策、執行、進化的具身智能閉環。
常用大模型的朋友一定知道,大模型總會在最后時刻跟大家說,我用一句話給你用最簡單的方式表達你現在要問的問題。我也有一頁PPT作為總結:NeoClaw帶來的是十倍效率提升。
如果說單人管理無人車的天花板是十臺,AI智能時代,天花板將升至100臺以上。對于無人車隊管理以及未來的機器人管理,十倍效率提升這是現在的數據,從我們的視角來看未來的管理效率應該是一百倍以上。 一旦能實現一百倍以上的效率提升,將會帶來幾個重要的突破:第一是管理模式和能力的躍遷;第二個全流程閉環,不再是單體智能,是全場景、全Agent智能;第三個會出現很多新的典型場景;最后是零培訓成本,使用無人配送車不再存在門檻。。
這也是新石器為之努力的方向,人工智能的價值不僅在于能寫多少代碼,更在于能解放多少雙手,溫暖多少人心。最后感謝北京亦莊、36氪和關注AI的所有朋友們和在場來賓,非常感謝!
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