卡爾動力的十年賭注，與L4貨運的十字路口

撰文 | 張 宇

編輯 | 楊博丞

題圖 | 豆包Ai

在2026北京國際汽車展覽會上，L4級干線貨運自動駕駛企業(yè)卡爾動力發(fā)布了KargoBot Inside（卡爾引擎）戰(zhàn)略和KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，并推出與陜重汽聯(lián)合打造的無座艙運輸機器人KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版，以及聯(lián)合北奔重卡打造的KargoBot Inside選裝座艙車型。

其中，KargoBot Inside戰(zhàn)略是卡爾動力為角逐L4級自動駕駛貨運市場而確立的核心戰(zhàn)略，被定位為驅動下一個十年發(fā)展的關鍵，目標是未來三年內(nèi)推動L4自動駕駛貨運車隊總規(guī)模進入“萬臺時代”，2030年沖刺十萬臺生態(tài)目標。

卡爾動力于2025年率先實現(xiàn)了L4級自動駕駛卡車的單車正經(jīng)濟性運營，成為L4級自動駕駛企業(yè)突破“燒錢”困局、邁入“自我造血”階段的標志性事件。截至2026年4月，卡爾動力在運營的L4級自動駕駛卡車超過400輛，累計運營里程達到4500萬公里，拿下國內(nèi)唯一的跨盟市自動駕駛編隊遠程商業(yè)化試點資質(zhì)。

但硬幣的另一面，是中國自動駕駛卡車行業(yè)仍未走出發(fā)展困境。當前，政策法規(guī)的滯后性、規(guī)模化與盈利相悖、行業(yè)競爭白熱化等，依然是卡爾動力必須面對的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。卡爾動力的KargoBot Inside戰(zhàn)略，能否幫助其破解自動駕駛卡車行業(yè)的“魔咒”，仍充滿不確定性。

01.

卡爾動力的突圍底牌

卡爾動力的KargoBot Inside戰(zhàn)略，核心是以“AI+Robot+Service”構建一套面向干線貨運的全棧解決方案，其商業(yè)邏輯是不局限于做單一的技術方案輸出者，而是將AI技術、Robot（智能運輸機器人）與Service（運力調(diào)度、換電補能、智能運維等）打包，以全棧解決方案和開放協(xié)同的模式，扮演好產(chǎn)業(yè)生態(tài)構建與深度賦能的角色。

圖源：卡爾動力

在AI層面，卡爾動力打造了專屬貨運場景的基座大模型Truck Driver Foundation Model，與通用自動駕駛大模型相比，Truck Driver Foundation Model并非通用技術路線在卡車場景的簡單移植，而是針對重卡運輸?shù)目量坦r進行了專屬優(yōu)化。

該模型采用強化學習與世界-行動模型融合的技術路徑，訓練數(shù)據(jù)來源于包括Robotruck編隊、Robotaxi、L2輔助駕駛和云端數(shù)據(jù)在內(nèi)的行業(yè)最大規(guī)模、最多維度類型的數(shù)據(jù)，并結合過億公里編隊驗證場景集，對重型卡車運輸任務進行針對性優(yōu)化，從而提升復雜貨運場景下的通用泛化能力與安全可靠性。

在Robot層面，卡爾動力推出了全新一代KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，以及基于該平臺打造的無座艙運輸機器人KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版與KargoBot Inside選裝座艙車型。

KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺的核心突破，在于采用了中央計算+區(qū)域控制器的集中式電子電氣架構，這也是國內(nèi)首個專為L4貨運重卡打造的集中式電子電器架構。與傳統(tǒng)分布式架構相比，這套架構大幅削減了控制器與線束復雜性，整體降幅達40%至50%，整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性實現(xiàn)了50倍的提升。

卡爾動力表示，KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺的智能駕駛硬件成本下降50%，24小時不間斷運營，噸公里運輸成本下降68%，單車年凈利潤能提升5倍，投資回收期由5年縮短至1年。

基于KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺打造的KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版與KargoBot Inside選裝座艙車型，兼容了當前過渡形態(tài)與未來終極形態(tài)。其中，KargoBot Space 2.0量產(chǎn)版重新定義了L4級自動駕駛卡車的形態(tài)，其載貨空間提升25%至35%，有效載重提升10%至25%，可直接轉化為單車收入的增長。

在Service層面，卡爾動力打造了“TaaS（運力即服務）+ SaaS（虛擬駕駛員服務）”兩種模式，滿足不同場景及客戶需求。

TaaS模式，即卡爾動力以自有車隊，為合作方提供門到門的全鏈路智能運力服務，并按照運輸里程與貨物重量收取運費。而SaaS模式則是將L4級自動駕駛能力開放給合作方，卡爾動力負責提供算法迭代、運維保障、調(diào)度管理、合規(guī)支持等，通過“硬件售賣+訂閱服務”獲取收入。

可見，KargoBot Inside戰(zhàn)略并非簡單的技術升級或產(chǎn)品迭代，而是卡爾動力的一次全面轉型——從過去聚焦自動駕駛技術研發(fā)與車輛運營，全面延伸至AI模型、運載載體、場景服務，以構建一套完整的全棧貨運生態(tài)。

02.

不得不面對的挑戰(zhàn)

盡管卡爾動力已構建起清晰的戰(zhàn)略體系與發(fā)展藍圖，但依舊面臨多維度挑戰(zhàn)與諸多不確定性。

首先，單車盈利不等于規(guī)模化盈利。卡爾動力早在2025年就實現(xiàn)了單車運營正經(jīng)濟性，但其單車盈利是在特定線路、特定場景、高運營強度的前提下實現(xiàn)的。

卡爾動力盈利的核心線路，是內(nèi)蒙古鄂爾多斯棋盤井工業(yè)園區(qū)周邊的短途運輸線路，以及伊金霍洛旗煤礦至棋盤井工業(yè)園的中程運輸通道。這些線路以礦區(qū)與干線運輸為主，路況多為高等級公路，場景固定，裝卸貨地點明確，通過24小時不間斷運營顯著提升了車輛利用效率。

卡爾動力CEO韋峻青將其總結為“棋盤井項目”，是可向全區(qū)乃至跨省同質(zhì)場景推廣的“樣板間”，但他同時也坦言，并非每條線路或每輛車都能盈利，當前卡爾動力更關注的并非城市級盈利而是路線級盈利。

這意味著，一旦將運營場景拓展至全國范圍的大宗貨運、零擔物流、冷鏈運輸?shù)染€路，情況或將發(fā)生根本性變化。這類線路普遍存在裝卸節(jié)點分散、路況較為復雜等特征，會直接導致車輛利用率明顯下滑，進而造成此前跑通的盈利模型出現(xiàn)大幅波動，成本回收周期也將顯著拉長。卡爾動力的盈利模型，能否在通用場景下持續(xù)跑通，依然需要大規(guī)模驗證。

其次，跨區(qū)域運營的合規(guī)性挑戰(zhàn)。L4級自動駕駛卡車實現(xiàn)規(guī)模化落地的核心前提，是全國性的路權開放與配套法規(guī)體系的完善。

現(xiàn)階段，國內(nèi)已開放的自動駕駛測試與運營路段仍呈分散、碎片化分布，且路段之間缺乏連續(xù)性，遠無法形成支撐全國化干線貨運的完整路網(wǎng)。此外，當前國內(nèi)自動駕駛試點政策均由各地方政府自主發(fā)布，法律效力僅限所屬行政區(qū)域內(nèi)，雖然卡爾動力持有國內(nèi)唯一的內(nèi)蒙古跨盟市自動駕駛編隊商業(yè)化試點資質(zhì)，但其適用范圍仍局限于內(nèi)蒙古自治區(qū)，跨區(qū)域運營的壁壘始終未能打破。

這種跨區(qū)域運營的合規(guī)性挑戰(zhàn)，不僅極大地制約了卡爾動力L4級自動駕駛卡車的規(guī)模化落地進程，也讓其常態(tài)化運營充滿了不確定性。

對于卡爾動力而言，能否有效應對上述挑戰(zhàn)，將直接決定KargoBot Inside戰(zhàn)略的落地成效，也決定著其能否在自動駕駛卡車行業(yè)的下半場競爭中站穩(wěn)腳跟。

03.

結語

縱然L4級自動駕駛卡車的規(guī)模化落地存在諸多困難，但推動破局的積極因素也在同步積聚。

政策端，早在2024年11月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳就已印發(fā)了《關于有效降低全社會物流成本的行動方案》，明確指出鼓勵發(fā)展與無人駕駛等結合的物流新模式，降低全社會物流成本。交通部聯(lián)合多部門也出臺了專項行動方案，明確將干線物流自動駕駛作為核心應用場景，加快推進跨區(qū)域試點擴圍與合規(guī)體系完善；市場端，中國公路貨運市場規(guī)模近6.5萬億元，貨車司機群體總數(shù)約3800萬人，但46歲及以上占比已超過42%，年輕從業(yè)者嚴重不足，行業(yè)降本增效、替代人工的需求極為迫切；技術端，激光雷達國產(chǎn)化和產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模化正在大幅降低整車及智駕系統(tǒng)成本，貨運專屬大模型與世界模型的技術突破，也有望系統(tǒng)性提升復雜場景下的泛化能力。

在政策、市場、技術三端紅利交匯的背景下，一旦卡爾動力的KargoBot Inside戰(zhàn)略成功跑通，其將有機會在萬億級貨運市場中占據(jù)核心地位，但這場關乎卡爾動力長期發(fā)展的十年豪賭最終能否落地，仍有待時間的檢驗。

「創(chuàng)新無邊界」是我們的slogan，我們不局限于對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的追蹤與探索，更要向未來、向未知的方向大膽邁進。因此，「打造行業(yè)新標桿、解讀商業(yè)新動向」是我們秉持的方向之一。