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无人卡车

中国的大西北,无人卡车正在悄悄跑出"鄂尔多斯模式"

自动驾驶能活下来的不是最先起跑的,而是最快达到收费站的。

王飞

发布于 5小时前

从飞机降落那一刻开始,鄂尔多斯就让人感受到一种大西北特有的辽阔与苍茫。黄土高原在视野中舒展开来,沙砾与草场交错,戈壁和煤矿的色彩在阳光下拼接出粗粝的线条。这里没有东部沿海城市的繁华与拥挤,却有着一种更原始、更宏大的工业气息。

鄂尔多斯鄂托克旗棋盘井镇附近的卫星图
鄂尔多斯鄂托克旗棋盘井镇附近的卫星图

鄂尔多斯是中国能源版图的核心地带。煤炭产量与储量占全国的六分之一,是煤电与煤化工产业的重镇。每天,几十万辆重卡在矿区与电厂之间奔行,拉动着中国能源产业的“大动脉”。运输需求巨大而刚性,却伴随着司机短缺、高强度劳动与巨大的安全压力。

在这样的背景下,自动驾驶卡车似乎有了最天然的“试验场”。相比城市道路的复杂交互与乘用车用户的敏感体验,鄂尔多斯的大宗物流运输场景更加单一、规模巨大、刚性强烈。如果说哪里能最早跑出无人卡车的商业化闭环,那么这里无疑是最合适的土壤。

"鄂尔多斯的面积有多大?8.7万平方公里,甚至比其他一些省是一样的大小。"卡尔动力CEO韦峻青博士在棋盘井工业园区对我们说道。这位从清华大学走出、在美国卡耐基梅隆大学获得博士学位的自动驾驶专家,四年前选择在这片看似荒凉的土地上扎根,如今已经打造出全球规模最大的L4自动驾驶卡车车队。

在鄂尔多斯的卡尔动力车队
在鄂尔多斯的卡尔动力车队

在鄂尔多斯鄂托克旗棋盘井镇,我们看到一支支由卡尔动力运营的无人卡车编队已经投入运行。它们行驶在煤矿到电厂、再到“灰山”的运输线上,真正实现了大规模的L4无人卡车商业化。

戈壁滩上的"无人编队"

在自动驾驶领域,韦峻青博士的资历颇深。作为清华本科、CMU博士出身的自动驾驶专家,他在美国曾创办过一家Robotaxi公司,后来又进入滴滴担任自动驾驶CTO。但最终,他和团队选择把无人货运的商业化起点放在了这片煤炭腹地。

原因并不复杂。自动驾驶卡车的商业化难题,在于如何找到既能支撑规模、又能快速形成正循环的场景。Robotaxi在城市里难以盈利,长尾问题始终存在;而大宗干线物流却具备三个天然优势:

  • 线路复用度高:煤矿到电厂的线路单一而固定,每天大量卡车反复运行,适合算法快速迭代。 
  • 需求刚性强:煤炭、电力、化工运输不可或缺,不存在“可有可无”的弹性。 
  • 缺司机严重:全国重卡司机平均年龄 49 岁,25 岁以下从业者不足 3%,行业劳动力缺口预计未来 5-10 年超过 40%。 

卡尔动力COO李潇潇也认为——“这不仅是一个效率问题,更是一个刚性的人力缺口问题。”

相比城市里可以“兼职开网约车”的灵活选择,重卡运输需要高门槛驾照和多年经验。年轻人不愿意进入这一辛苦行业,司机老龄化越来越严重,自动驾驶在这里不再是锦上添花,而是必然选择。

于是,卡尔动力从设立开始就瞄准了这个行业的终极难题——一定要商业化,并且提出了一个全球首创的运营模式:混合智能编队。

混合智能编队
混合智能编队

具体来说,车队由一辆有人类司机驾驶的领航车带队,后面可以由2到6辆车完全由L4无人系统接管。编队车辆之间通过V2V通信共享感知与定位,解决了无人单车常见的盲区与极端场景难题。

例如,在实际运行中,后车的前向传感器会被挂车遮挡,如果是单车L4,就会出现感知盲区。但在编队模式下,前车的感知数据可以实时共享给后车,相当于为后车“打开”了眼睛。

这种看似"妥协"的方案,却在实践中展现出惊人的商业价值。一支6辆车的编队,只有第一辆需要司机,其余车辆完全无人。

煤电厂里的穿梭

这样的经济账让传统物流行业眼前一亮。据统计,平均每辆卡车每年大概有100万收入,其中近三分之一是司机成本。

为了验证编队无人化的实际效果,我们也随车进入了鄂尔多斯一家煤电厂。

午后的阳光下,两辆空载的重卡缓缓驶向煤电厂大门。

前车司机熟练地与门岗交接,而紧随其后的第二辆车里却空无一人,只有方向盘在自主转动,精准地跟随着前车的轨迹。

车队从厂区大门缓缓驶入,首先依次登上地磅完成称重——每辆车都必须单独通过这个狭窄的检测点。前车司机驾驶第一辆车缓缓驶过称重台,而后车的无人驾驶系统精确计算着距离和时机,在前车离开后自动跟上,车轮准确停在指定位置,完成称重。

通过称重台
通过称重台

通过称重后,车队驶入厂区道路。这里的环境复杂:道路狭窄、转弯频繁,还有大量有人驾驶的重卡穿插其间。卡尔动力的无人车队需要保持着稳定队形,安静地穿过人车混行的路段,抵达煤灰储藏区。

卡尔动力的编队在这样的环境中从容前行,遇到路口时会自动减速,在狭窄路段时会保持更近的跟车距离,当有其他车辆试图插入编队时,后车会发出警示音提醒前方车辆驶离。

同时,车队顶部的LED显示屏闪烁着"编队行驶中"的字样,提醒周围车辆保持安全距离。

自动装载
自动装载

最令人印象深刻的场景出现在装载区。编队绕行到处理煤灰的储料仓前,前车司机将车辆定位到指定位置后,卡车货仓盖板可以自动打开。黑色的煤灰从高处的漏斗中倾泻而下,精准地落入货仓。

无人卡车的货仓也是自动开启、自动关闭,整个装载过程无需人工干预。装满后,车辆重新编队驶离。整个流程像一条自动化的生产线:称重、运输、装载、出厂,丝毫没有多余的人为环节。

协同,从城市到“灰山”

编队卡车驶出厂区后,车队进入城市道路。从煤电厂到达一处叫“灰山”的处理点,大概有几公里远。

川流不息的社会卡车依旧拥挤,但无人车队似乎显得很从容。每辆车顶端亮起电子提示牌,提醒周围“编队行驶中”。当有社会车辆加塞进入队伍时,后车会主动发出提示音,前车随即调整速度,帮助车队重新排列。哪怕在红绿灯处被打散,车辆也能在绿灯后自动回队。

这一路的路况,可以说十分恶劣。经常走卡车路段的朋友们都知道,道路的状况一般都不会特别好,起伏路、炮弹坑,甚至在鄂尔多斯经常会出现一些动物:成群的牛、羊......

卡尔动力的卡车在这一运营路段确实可以更好地解决这类问题。

实际上,这一条实测道路并没有通过高速路段。但我们也去高速路段进行了一些编队实测体验。

过高速口可由前车缴费
过高速口可由前车缴费

第一个挑战来自于高速公路入口。卡车ETC以前是需要司机把卡递给收费员的,由于后车没有司机,所以一方面可以通过前车的真人司机来处理。

另一方面,卡尔动力设计了一套重卡无接触、自动抬杆通过ETC的功能:当编队驶向ETC闸机时,前车司机正常通过,而后车的无人驾驶系统则通过V2X通信与前车协调,实现了重卡无接触自动抬杆通过——这在全国尚属首次。

在高速公路上,这种协同也显现出了优势。车队甚至能够完成“画龙超车”:几辆卡车几乎如同一个整体,丝滑地变道、提速、超越,再恢复队形。卡尔动力的工作人员称,正是由于V2V通信的存在,后车能在几十毫秒内接收到前车的油门和刹车信号,实现近乎同步的操作,车距保持得既安全又经济。

最终,车队抵达目的地“灰山”。这里是煤灰的集中堆放场所,卡车们依次卸载货物,完成整个运输闭环。全程除了第一辆领航车有司机,其余车辆都在无人状态下运行。

实际体验了这个全流程,确实颇有些科幻色彩:未来的物流,并不依赖人类的双手,而是由智能车队悄然完成。

技术与商业的正循环

与传统的单车无人驾驶不同,这套混合智能编队解决方案在实践中展现出商业价值。

从单车的角度来看,"我们用一带一的编队模型,可以节约50%的人员成本。"卡尔动力COO李潇潇介绍道,"平均每辆车我们要加装10万元级的自动驾驶设备,摊到5年每年是两三万成本,但每年可以省掉十几万的人力成本。"

车身上的传感器
车身上的传感器

而每辆车每年可节约近20万元的人力开支,单车毛利实现了“转正”,比传统有人驾驶提升3~6倍。

“过去重卡运输几乎是零毛利的行业,现在我们把它变成了一个高毛利的业务。”韦峻青说。

更重要的是,卡尔动力的编队方案有效解决了纯无人驾驶面临的社会接受度问题。"交警还是人的,有时候交警会把车拦下来指挥一下,那我这个车里如果没人,这个事情就很难完成。"韦峻青坦言,"我们把这个人放到第一辆车里,如果后面的车最终出现了一些需要实地解决的问题,这个人可以把整个车队停下来,去帮助后面的车脱困。"

从技术角度看,卡尔动力的编队方案解决了L4自动驾驶的多个核心难题。卡尔动力规控算法研发副总裁王前博士介绍,编队中的后车虽然是L4级别,但会被前车挂车遮挡视线产生盲区。为此,他们在前车也布置了感知传感器,通过V2V通信共享目标信息,实现后车360度无盲区感知。

"现在最长的距离是能够感知到后车前方超过200米以外的障碍物。"王前说,"这样也有利于提升我们后车的感知范围,提前做一些决策。"

更关键的是,卡尔动力基于混合智能编队技术开发了端到端的L4解决方案。卡尔动力AI研发副总裁王珂博士透露,他们的编队接管指标能够做到L4级单车的10倍以上,安全性比人类驾驶要高5倍以上。

"我们的安全性每年还能再增加2到3倍,现在是5倍,明年是10倍,后年就是30倍。"韦峻青说。这种快速提升的背后,是卡尔动力构建的"技术-商业"正向动力循环:通过商业化运营采集大量数据,用于技术迭代提升,进而支撑更大规模的商业部署。

无人卡车:重新发明电梯

在卡尔动力的规划中,鄂尔多斯只是一个起点。李潇潇将公司的扩张战略概括为"1+N+X":以鄂托克旗为核心彻底打通,运营超过1000台无人车辆;向整个内蒙古自治区辐射;再拓展到陕西等相邻省份,以及京津冀等单点布局。

"X就是不同的行业,我们最早是在煤炭,现在也拓展到了钢铁、电子、农牧业、饲料作物以及快运。"李潇潇说,"通过1+N+X,我们会沿着整个大宗能源的落地,实现区域和行业的泛化。"

目前,卡尔动力已经在10个不同省市落地了20个客户,虽然数量不多,但每个客户每年都有十几亿甚至几十亿的物流体量。"每一个大客户做透,都能支撑起一家非常有成就的自动驾驶公司。"韦峻青说。

对于未来,卡尔动力有着更宏大的愿景。在韦峻青看来,当前正处于AI 3.0时代的前夜,基于强化学习的范式将让机器人达到超越人类的水平。

"AI 3.0一定是基于强化学习的范式,最终的目标不是模仿人类,因为我们会创造很多新的产品、新的机器人,在世界上是没有例子可以学习的。"韦峻青说,"所以我们要有一个范式,让机器人能够达到超越人类的水平。"

基于这一理念,卡尔动力与宁德时代、地平线、禾赛等合作伙伴联合开发了全球第一款未来运输机器人Kargobot Space。这款没有驾驶舱的新能源重卡,相比传统车型能节省3吨重量,意味着可以多拉3吨货物,带来9%的收入提升。

从美国硅谷到如今的鄂托克旗棋盘井工业园区,韦峻青的眼中闪烁着对未来的憧憬。在他看来,自动驾驶从来不是有人与无人的对立,而是运输方式的根本性变革。

"就像200年前奥蒂斯发明了电梯,如果没有电梯,现在城市的摩天大楼都是不可能的。"韦峻青说,"我们觉得自动驾驶也会像200年前发明电梯一样,变成重塑未来运输时空交换逻辑的全新产品。"

在卡尔动力的设想中,未来的物流生态将是一个基于自主运输机器人的自组织网络,包括自主运输机器人、基础物流操作系统和物流运输服务网络。从家庭配送小车到中型车辆,再到重型卡车,所有运输环节都将实现机器人化。

"短期的目标是让全球每位卡车司机都能拥有自己的机器人车队。"李潇潇说。在他们设想的商业模式中,司机每年支付5万元服务费,就能让一台25万元的运输机器人与自己一起完成运输任务。

在交流中,韦峻青的一句话让我们印象深刻——自动驾驶活下来的或者最终能够胜利的不是最先起跑的,而是能够最快达到收费站的。"说白了,就是让客户真的愿意为我们无人化的系统去买单。"

在中国自动驾驶行业普遍面临商业化困境的背景下,卡尔动力的"鄂尔多斯模式"通过深耕垂直场景、技术与商业并重、创新运营模式,证明了L4自动驾驶的商业化的一条非典型路径。

李潇潇将团队定义为"L4领域最有理想的实干派"。"理想跟实干有时候大家觉得是有点对立,但实际上我们认为我们是实干派,但同时我们这个团队是梦想驱动的。"

在鄂尔多斯的戈壁滩上,这群务实的理想主义者正在用技术改变着古老的运输行业。当夜幕再次降临,那些无人驾驶的重卡依然在荒野中穿行,载着煤炭,也载着对未来的憧憬。

也许多年以后回望,2025年会被视为中国无人卡车商业化元年的起点。而这一切,也可以说从中国大西北的鄂尔多斯开始了。

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王飞

资深作者 线索采集微信:xcodejk关注智能硬件市场及汽车商业领域

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