卡尔动力启动规模化AI运输网络，无驾驶舱重卡上路

从鄂尔多斯市区一路向西抵达边陲小镇棋盘井，车窗外的商业住宅逐渐被平原与山体取代，路上的乘用车稀少，拖着长车厢的重卡成为主力。在煤矿、电厂和工业园区之间，大宗物资沿着固定路线川流不息。

这里是卡尔动力验证无人货运的核心试验场。五年前进入内蒙古探索编队自动驾驶至今，卡尔动力已建立起百台规模的无人运输车队，业务版图拓展至新疆、甘肃、陕西与山西等能源大省，并开始测试彻底取消驾驶舱的运输机器人。

9月22日，卡尔动力在棋盘井镇正式宣布启动规模化AI运输网络，将有人驾驶卡车、保留驾驶舱的无人卡车以及无驾驶舱运输机器人纳入同一调度系统，标志着自动驾驶重卡商业化迈入规模扩张期。

经济模型转正，从单线跑通到网络复制

推进规模化网络建设的前提，是商业账本必须算得通。

去年起，卡尔动力联合鄂尔多斯集团打通煤矿、工厂和装卸货全流程，在真实运营中实现了线路级单位经济模型转正。随着无驾驶舱运输机器人的加入，卡尔动力预计单车经济效益有望从20%进一步提升至30%以上。

传统大宗货运的成本结构通常表现为“33211”：过路过桥费约占30%，能源占30%，司机人力占20%，维修与车辆折旧各占10%。近年来新能源重卡虽压低了能源支出，但货运司机用工荒导致人力成本持续上升。编队行驶正是解决司机成本的切入点。

在传统模式下，两辆重卡需配备两名司机；而在混合编队中，一名人类安全员驾驶头车，即可引领后方跟随的无人重卡。卡尔动力实际运营数据显示，在计入折旧、维修与保险等全部费用后，编队模式相较传统运输可带来10%至18%的毛利改善。

不过，单线盈利并不等同于全局规模化。大宗物流存在显著的周期性与季节性，运力预测、调度以及运维管理至关重要。卡尔动力的策略是：一方面在成熟路线上将车辆规模由十几台扩充至百台级；另一方面将成熟经验复制到跨省新干线。目前其网络已覆盖6个省份，联动30家客户、8家整车厂和约30家产业链伙伴，单条路线的部署周期已缩短近半至4至6个月。后续，成熟线路还将进一步向中小车队开放接入。

混合编队演进：从辅助跟随到无舱机器人

让后车跟随前车行驶，技术看似简化，但在开放道路环境下依旧面临重重挑战。

在实际运营中，自动驾驶卡车需与各类社会车辆混行。若有乘用车中途插入编队或大型车辆抢道，无人跟随车必须自主鸣笛预警、主动拉大车距留出缓冲。遇到红绿灯将车队打散时，前车需临时等候，而后车必须依靠自身自动驾驶系统安全通过路口后再行合流。

因此，编队并非单纯的“模仿跟随”。由于前车视线遮挡，前车感知与控制数据会实时共享给后车，但后车仍必须具备完全独立的端到端感知决策能力。此外，针对西北偏远矿区常见的无通信信号路段，编队必须在脱离蜂窝网络的环境下保持直接通信。

随着跟随车辆连续数月实现零人工干预接管，卡尔动力顺势推出了无驾驶舱运输机器人。

完全拿掉驾驶舱后，车身有效利用空间提升了约25%，单车装载能力同步增加。未来的标准编队中，跟随车可全面替换为无舱机器人。此外，多车紧凑编队能有效降低风阻，测试显示双车编队可减少5%至10%的能耗。

当人类驾驶员逐步撤出，无人货运的竞争焦点已从单车智能拓展至运输调度系统。能否在复杂的大宗干线网络中协同技术、车队、货源与运维资产，将决定自动驾驶重卡规模化的成败。