「無駕駛艙」重卡上路，卡爾動力押注無人貨運規模化

從鄂爾多斯市區一路向西抵達邊陲小鎮棋盤井，車窗外，密集的商業住宅漸漸被平原和山體取代，路上的乘用車越來越少，拖著長車廂的重卡卻越來越多。煤礦、電廠、工業園區之間，重卡拖著大量貨物沿著固定路線流動。這裡，也是卡爾動力驗證無人貨運的主要場景之一。卡爾動力五年前來到內蒙古，嘗試編隊無人駕駛。如今，它已經擁有百臺量級的無人運輸車隊，業務從內蒙古延伸至新疆、甘肅、陝西、山西等能源運輸區域，並開始測試沒有駕駛艙的運輸機器人。9月22日，卡爾動力在棋盤井鎮宣佈啟動規模化AI運輸網絡，把有人駕駛、保留駕駛艙的無人卡車、無駕駛艙的運輸機器人放進同一個運輸系統。無人駕駛卡車的商業化，也由此進入規模擴張的新階段。

商業化跑通，開始規模擴張 卡爾動力敢把目標設定為建設規模化AI運輸網絡，前提是這門生意已經開始算得過賬。去年開始，卡爾動力與鄂爾多斯集團打通煤礦、工廠以及裝卸貨等環節，在真實運輸任務中實現線路級單位經濟模型轉正。隨著無駕駛艙的運輸機器人投入運營，卡爾動力宣佈單車經濟效益有望從20%提升至30%以上。這筆賬為什麼能夠成立，首先要看傳統貨運的成本結構。卡爾動力CEO韋峻青將其概括為“33211”：過路過橋費約佔30%，能源約佔30%，司機約佔20%，維修和車輛折舊各佔10%。過去幾年，新能源重卡壓低了一部分能源成本，但貨車司機越來越難招，人力成本反而持續上漲，而編隊恰好改變了其中的司機成本。

過去兩輛車需要兩名司機，現在一名AI領航員可以駕駛頭車，同時帶一輛無人卡車。如果未來一名司機能夠穩定帶三輛甚至更多車輛，人力成本還會繼續攤薄。按照卡爾動力目前的真實運營數據，編隊相較傳統人工運輸，在計入折舊、維修和保險等費用後，可以帶來約10%—18%的毛利改善。但一條線路賺錢，距離規模化還很遠。從十臺走到百臺，再向千臺擴張，運營層面的難題會越來越多。比如大宗物流存在明顯的季節性和週期性，線路貨量會不斷波動，如何提前預測運力需求，控制調度、運維成本，都會變得更加重要。

因此，卡爾動力一方面在已經成熟的線路上繼續增加車輛，從十幾輛擴大到百臺級；另一方面，把已經驗證過的模式複製到新的區域，讓一條線變成多條線，再由線路連成網絡。目前，這張網絡已經拓展到6個省份，並與30家客戶、8家車企和約30家生態合作伙伴形成合作。但如果每增加一條線路、每增加一百輛車，都由卡爾動力自己買車、運營和尋找貨源，擴張速度仍然有限。因此，卡爾動力下一步準備把成熟線路開放給更多參與者。現階段，無人運輸主要由卡爾動力自營以及與大型物流企業合作。等一條線路的技術、產品和運營方案足夠成熟之後，未來幾臺、十幾臺車規模的小型車隊，也可以進入這張網絡。

據悉，其單條路線部署時間已從8-12個月縮短近一半，部署效率大幅提升。無人運輸，走向混合編隊 人類司機駕駛前車，引導後方無人駕駛卡車行駛，似乎技術難度降低不少，實際依然存在不少運營難題。據悉，卡爾動力的編隊最多可以實現一名領航員帶5輛後車行駛，整個隊列超過百米。為了不影響道路其他車輛通行，在實際運營中，通常只帶領一輛無人駕駛卡車。即便如此，公開道路編隊行駛時，自動駕駛重卡仍然要與社會小車、大貨車混行，行駛環境依舊複雜。譬如，小車可能突然切入兩輛編隊車輛之間，或者另一輛大貨車搶道，此時無人駕駛卡車會鳴笛提醒，同時主動減速、拉大車距，為插入車輛留出空間。

紅綠燈也可能把兩輛車暫時打散，前車已經通過路口，後車卻被紅燈留在原地。此時，前車會在前方等待，後車則依靠自身無人駕駛能力繼續行駛，靠近之後再重新組成車隊。因此，編隊並不等同於後車完全模仿前車。由於重卡車身較高，後車的一部分視野天然會被前車遮擋，前車感知到的道路信息經過處理後，會同步傳給後車。同時，前車的油門、剎車和行駛軌跡也會同步給後車。不過，前車的信息更多是一種額外參考，後車本身仍然需要保留獨立判斷能力。一旦出現加塞、前車信息失效等情況，後車仍然要依靠自身完成減速、避讓和路徑判斷。不少線路並沒有穩定的網絡信號，也是一項考驗。

內蒙古、新疆部分運輸路線甚至存在弱信號、無信號路段，前後車之間的通信不能依賴蜂窩網絡，車輛進入無信號區域後仍然能夠直接交換信息。因此，卡爾動力的前車保留一名經驗豐富的司機，幫助處理開放道路中的複雜情況。不過，編隊並不是卡爾動力設定的最終產品形態。從去年開始，一些跟隨車輛已經連續三四個月、甚至五六個月不需要人參與駕駛。到了這個階段，卡爾動力開始推出無駕駛艙的運輸機器人。根據測算，取消駕駛艙之後，車輛可利用運輸空間可以增加約25%，載貨能力也隨之提高。未來，跟隨在領航車後面的車輛，同樣可以直接換成沒有駕駛艙的運輸機器人。

也就是說，一支車隊裡可能同時存在有人駕駛重卡、保留駕駛艙的無人卡車，以及完全沒有駕駛艙的運輸機器人。即使頭車最終也實現無人駕駛，編隊本身仍然有存在價值。一方面，在計劃性較強的大宗物流中，大量車輛本來就會在相同時間、沿相同路線運輸；另一方面，多輛重卡保持編隊行駛，還能夠降低風阻。按照卡爾動力的測試，兩輛車組成編隊時，能源消耗可以下降約5%—10%。當司機逐漸從車輛中退出，無人貨運的難題也開始從單車智能轉向整個運輸系統。真正進入規模化之後，競爭不再只是單車能力，而是能否把技術、車輛、貨源、調度和運維組織成一套穩定運轉的體系。

對卡爾動力來說，接下來的關鍵，是把已經驗證過的商業模式複製到更多區域和場景。