2025年9月12日，卡爾動力CEO韋峻青博士出席第五屆智能商用車創(chuàng)新大會，并帶來了主題演講《以范式級AI技術，賦能L4貨運商業(yè)化拐點兌現(xiàn)》。演講中，韋峻青博士分享了卡爾動力通過混合智能編隊解決方案，成功部署全球最大規(guī)模L4級無人化車隊，實現(xiàn)多場景下的高效運營的經(jīng)驗。

韋峻青博士指出，隨著AI范式級變革，將驅(qū)動L4級自動駕駛貨運商業(yè)化拐點到來，卡爾動力將進一步推動L4貨運大規(guī)模商業(yè)化落地并積極探索全球化布局與運輸機器人應用，最終目標是成為物理世界的智能貨運基礎設施提供商，推動運輸行業(yè)向智能化、新能源化演進。

韋峻青｜卡爾動力CEO

 1. AI 3.0時代，強化學習驅(qū)動自動駕駛進入“直覺模式”

過去十年來，自動駕駛技術經(jīng)歷了規(guī)則驅(qū)動的1,0階段、以數(shù)據(jù)標注為主的2.0階段，并在在近年來隨著視覺語言大模型的興起，進入深度模仿人類的2.5階段。然而，要實現(xiàn)自動駕駛的終極目標，需要的不只是對人類的模仿，更需要“超人”的駕駛能力。

卡爾動力認為，智能輔助駕駛技術即將進入AI 3.0階段，即基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的強化學習范式。這一演進的重要性在于，只有基于世界模型構建虛擬環(huán)境，使智能輔助駕駛系統(tǒng)通過持續(xù)優(yōu)化，才能最終形成遠超人類駕駛能力的決策機制。

展望下一個AI 3.0階段，我們認為基于強化學習的自動駕駛技術范式將率先在L4級自動駕駛卡車貨運領域取得突破，并逐步演進至無人駕駛貨運機器人形態(tài)，進而打開自動駕駛貨運這個萬億級市場空間。

 圖源：演講嘉賓素材

2. 扎根場景，構建技術-商業(yè)閉環(huán)體系

據(jù)統(tǒng)計，中國的公路貨運規(guī)模約有6萬億，這不僅是自動駕駛領域唯一一個萬億級的市場，也是AI賽道里面為數(shù)不多的萬億級的市場。卡爾動力從創(chuàng)立之初就錨定了干線貨運，用自動駕駛技術讓貨運更安全、高效、智能。然而，在自動駕駛貨運現(xiàn)實落地過程中會面臨大量的挑戰(zhàn)，這主要受制于兩方面因素。一是自動駕駛技術仍面臨挑戰(zhàn)。二是完全無人駕駛系統(tǒng)尚未深度融入日常生活場景。

針對上述挑戰(zhàn)，卡爾動力在過去三年中率先提出混合智能編隊解決方案。該方案采用“1名人類駕駛員駕駛領航車+1~5輛完全無人駕駛車輛跟隨”的產(chǎn)品形態(tài)，通過自研的端到端系統(tǒng)和基于貨運場景打造的視覺語言大模型，融合規(guī)則算法形成多重冗余架構，打造出最懂貨運的自動駕駛解決方案，能節(jié)省高達83%的人力成本、20%的綜合運營成本、10%的能耗，實現(xiàn)5倍的安全性和3～6倍的毛利提升。

目前，我們憑借該產(chǎn)品創(chuàng)新已部署300余量車組成的全球規(guī)模最大的L4級自動駕駛卡車車隊。累計運營里程達到2000萬公里，貨運量超過2億噸公里。今年上半年，我們也率先獲得了自動駕駛貨運無人商業(yè)化運營資質(zhì)，開啟公開道路場景的全流程無人化運營。

通過規(guī)模化運營積累海量真實路測數(shù)據(jù)，反哺技術迭代，顯著提升了系統(tǒng)的場景適應性與運行效率。同時，在公開道路場景商業(yè)化運營的自動駕駛貨運服務也為我們帶來了規(guī)模化的商業(yè)收入，使得公司在過去的三年實現(xiàn)了每年營收翻倍增長。

這種技術-商業(yè)的雙向正循環(huán)正不斷推動自動駕駛貨運商業(yè)化拐點的到來。

圖源：演講嘉賓素材 

3. 貨運無人化商業(yè)落地，一場百億級投入的系統(tǒng)工程

我們認為L4級貨運無人化商業(yè)落地是一項需要百億級戰(zhàn)略投入的系統(tǒng)工程，其核心壁壘在于公開道路場景下的全無人化運營能力，必須具備持續(xù)大規(guī)模投入的決心與實力。

過去幾年，卡爾動力由一群深耕自動駕駛領域、有著深厚自動駕駛研發(fā)落地經(jīng)驗的核心團隊扎根大西北，從解決一個個長尾場景、一道道無人化裝卸貨關卡做起，用端到端技術讓門到門無人貨運全流程變成現(xiàn)實，逐漸成為最懂公路貨運的自動駕駛公司。

在這個過程中，除了用核心團隊和海量研發(fā)的投入構建起核心技術優(yōu)勢外，也通過真實場景的商業(yè)化運營逐漸積累數(shù)據(jù)壁壘，數(shù)據(jù)壁壘亦是L4貨運無人化的核心競爭要素。當前，卡爾動力已積累2000萬公里高質(zhì)量Robotruck運營數(shù)據(jù)，同時整合城市場景數(shù)據(jù)，以及人類駕駛員應對復雜環(huán)境的決策行為數(shù)據(jù)，并構建云端數(shù)據(jù)治理體系，形成了獨特的技術棧優(yōu)勢。

 圖源：演講嘉賓素材

基于以上積累，我們?yōu)榭蛻籼峁┤珬Ｊ阶詣玉{駛貨運解決方案。首先，智能運力調(diào)度系統(tǒng)可實現(xiàn)智能輔助駕駛車輛與社會車輛的高效協(xié)同調(diào)度，提高貨運效率。第二通過自動駕駛貨運解決方案提供全場景自動駕駛能力。第三，我們與主機廠聯(lián)合開發(fā)的自動駕駛硬件參考系統(tǒng)，通過升級卡車電子電氣架構、核心零部件冗余設計，并集成自研傳感器與計算平臺，最終打造出具備多重安全冗余的自動駕駛卡車；面向未來架構演進，卡爾動力正推進無駕駛艙的的未來運輸機器人落地，從第一性原理出發(fā)滿足全場景、全行業(yè)的貨運需求。

在AI技術路徑上，卡爾動力率先實現(xiàn)商用車領域端到端+視覺語言大模型的自動駕駛的商業(yè)化落地，創(chuàng)新性提出的基于視覺的端到端自動駕駛方法獲得人工智能頂刊認可，將推理能力進一步提升3倍，并積累了大量人工智能相關論文和專利。

圖源：演講嘉賓素材

我們在下一階段會基于通用基座大模型進行知識蒸餾，開發(fā)出專用于卡車無人化作業(yè)的垂直領域模型，同時將行為大模型與世界模型進行深度耦合，通過強化學習訓練使其具備超越人類駕駛員的決策能力。

基于當前政策環(huán)境與技術成熟度，我們認為2025年將成為L4貨運無人化商業(yè)化元年，更大規(guī)模的貨運無人化商業(yè)落地，需要通過AI技術的驅(qū)動、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的積累、多維度的全棧式解決方案為客戶提供顯著降本增效的運輸服務，用長期的投入和積累形成可持續(xù)的商業(yè)閉環(huán)。

4. 混合編隊+單車智能，打造全場景運輸通用模型

過去幾年里，卡爾動力通過端到端自動駕駛技術，以編隊運輸產(chǎn)品形態(tài)實現(xiàn)了面向客戶的門到門無人化貨運服務，構建了“技術實現(xiàn)-場景落地-價值交付”的完整閉環(huán)，確保端到端自動駕駛技術真正轉化為商業(yè)價值。

作為全球首個跑通成本經(jīng)濟模型的L4智能輔助駕駛企業(yè)，卡爾動力在眾多L4級自動駕駛細分領域中率先實現(xiàn)運營車輛盈利。這一突破為智能輔助駕駛車輛規(guī)模化部署奠定基礎，同時形成商業(yè)應用反哺技術迭代的正向循環(huán)，加速推動車輛形態(tài)演進與AI算法優(yōu)化。

在產(chǎn)品形態(tài)上，我們不局限于智能混合編隊技術的完全打通，也在積極推進單車智能技術的拓展，針對短途運輸?shù)冗m合單車智能的場景開展應用。

目前，我們攜手合作伙伴，不僅推動車輛在西北、京津冀等區(qū)域運行，還將業(yè)務拓展至跨境運輸領域，開通了如廣西至越南等口岸運營線路，實現(xiàn)車輛自動完成泊入、泊出、通關及邊檢等全流程自動化。

我們認為，運輸行業(yè)將從以集裝箱甩掛運輸或倉到倉運輸為代表的標準化模式，逐步演進至智能化、新能源化的全新時代。在此過程中，我們將積極推動無人化與新能源化技術的落地應用，實現(xiàn)全場景覆蓋，用AI技術重塑未來運輸?shù)臅r空價值交換邏輯。

卡爾動力的最終目標是成為物理世界的智能貨運基礎設施提供商，我們稱之為“物理世界的AWS”。正如所有互聯(lián)網(wǎng)應用均基于亞馬遜云平臺構建一樣，我們期望在物理世界中搭建一個類似平臺，通過自主運輸機器人、物流智能操作系統(tǒng)以及運輸服務網(wǎng)絡，為終端客戶提供全方位服務。

我們期望，隨著運輸機器人的持續(xù)進化，全球每一位卡車司機都能擁有自己的機器人車隊。