當全球物流行業深陷“司機老齡化”與“超載困局”的泥潭時,一場由L4級自動駕駛驅動的技術革命正悄然重塑貨運生態。
卡爾動力,這家在2019年成立的自動駕駛技術公司,已經積累了超過2000萬公里的路測數據,并且開發出了具有創新性的“無駕駛艙”設計的運輸機器人。
作為一家自動駕駛貨運人工智能公司,卡爾動力的目標是既要無限逼近人類駕駛的應變能力,又要逐漸減少人類在駕駛中的參與程度,幫助客戶創造更多價值。
01
破局:自動駕駛貨運的技術革命
卡爾動力的機遇來源于一個現實,即作為現代經濟的動脈的物流,近年來面臨的司機短缺和老齡化問題日益加劇,人力成本正在不斷攀升。據統計,該行業從業人員數量正在持續減少,目前已減少超過300萬人,降幅達到了驚人的20%。而這個數字,還在以每年5%的速度持續增長。
這意味著,年輕一代對這一職業的興趣較低,不久的將來,可能將面臨卡車司機短缺的嚴重問題。同時,行業內超載情況嚴重,還存在安全、運輸效率低下問題,以及罰款等額外成本增加的情況。
自動駕駛技術的出現,為物流行業擺脫困境提供了可能。正是物流行業的這些痛點,成為自動駕駛貨運技術發展的驅動力,讓卡爾動力CEO韋峻青看到了其中巨大的機遇,也決心通過卡爾動力的技術創新來解決這些問題。
具體做法上,卡爾動力通過L2+L4混合編隊的方式,將自動駕駛技術進行落地,實現了無人化、商業化閉環。通過鄂爾多斯的常態化運營運行著全球規模最大的300輛自動駕駛卡車,2000萬公里的載貨測試與運營,基本驗證了自動駕駛在貨運物流領域的可行性。
不過,L4 級自動駕駛的壁壘很高,需要突破四大核心技術。
首先是感知冗余,在復雜的貨運場景中,精準的感知是自動駕駛的基礎。卡爾動力的運輸機器人配備了多達32個傳感器,構建起全方位、多層次的感知網絡。當遭遇 “鬼探頭” 這類突發狀況時,多個傳感器能夠從不同角度迅速捕捉目標,避免因單一傳感器的局限而導致的事故。
在極端天氣下,如沙塵、暴雨等,部分傳感器可能受到影響,但冗余的傳感器配置確保了車輛仍能正常感知周圍環境,安全行駛。韋峻青表示,這樣的傳感器配置可以保證車輛在一個或者多個傳感器失效的時候,仍然可以安全的自動駕駛,在極端天氣環境下,它仍然可以安全的靠邊停車。
其次,是決策進化。KargoBot Neutron是卡爾動力自動駕駛技術的核心 “大腦”。它基于海量的貨運場景數據進行訓練,涵蓋了各種復雜路況和突發情況。在面對交通擁堵、道路施工等復雜場景時,KargoBot Neutron能夠快速分析并做出決策,其決策速度和準確性超越了經驗豐富的 “金牌司機”。
韋峻青介紹道:“我們的 KargoBot Neutron大模型,經過不斷優化和學習,已經能夠在很多場景下做出比人類司機更優的決策,它就像一個不知疲倦且經驗豐富的‘超級司機’,時刻保障運輸的高效與安全。” 通過不斷優化算法和學習新的場景數據,它能夠持續提升決策能力,為運輸過程提供更高效、更安全的保障。
三是,算力保障。地平線征程6P芯片,憑借其強大的多核異構計算資源和高性能、低延遲、低能耗的優勢,為自動駕駛系統提供了穩定的算力支持。兩者緊密配合,確保運輸機器人在各種復雜環境下都能穩定運行,高效執行運輸任務。
四是,補能支持。在補能方面,寧德時代的換電網絡遍布全國,為運輸機器人提供了便捷、高效的能源補給服務,實現了“無限續航”的可能。
02
重構:從“卡車”到“運輸機器人”的物種進化
隨著無人駕駛技術的發展,貨運工具最終會是什么形態?這是卡爾動力一直在探索的問題。
遵循無人化第一性原理,韋峻青認為,無人就應該沒有駕駛艙。
沒有駕駛艙是卡爾動力的未來運輸機器人 KargoBot Space最顯著的創新之一。優勢是顯而易見的,車輛重量減輕約20%,生產成本降低近10萬元;載貨空間得到了極大提升,載貨量增加 3 噸,載貨空間提升25%。
不過,韋峻青強調,他們不是將駕駛艙簡單的“去掉”,而是經過了通盤考慮,大量的技術研發和優化。通過重新設計車輛結構,在保證安全的前提下,實現了重量的減輕和載貨量的提升,這是產品設計上的一次重大突破。
以煤炭運輸為例,傳統卡車在裝載量上受到駕駛艙空間的限制,而KargoBot Space 則能更充分地利用車身空間,提高單次運輸量,從而提升運輸效率,降低運輸成本。
KargoBot Space的另一大特點是模塊化底盤。
可換貨艙設計能夠輕松適配多種不同的貨運場景,無論是冷鏈運輸的冷藏貨艙,還是危化品運輸的特殊罐體,都能快速更換。這種高度的靈活性使得運輸機器人能夠滿足多樣化的物流需求,打破了傳統運輸工具的場景局限,為物流企業提供了更高效、更經濟的運輸解決方案。韋峻青將模塊化底盤設計,比喻成“百變魔方(參數丨圖片)”,可以根據不同的運輸需求,快速切換貨艙,大大提高了車輛的通用性和適應性,讓運輸機器人能夠在各種場景下“游刃有余”。
以上所有設計,目標都是為了給用戶帶來更多價值。
以重卡運輸為例,傳統的重卡運輸成本結構為“3-3-2-1-1”,即30%油耗,30%路橋費,20%司機成本,10%購車成本,以及10%的維修、保養等其他成本。而無人駕駛卡車可節省大約20%人力和10%油費,理論上可降低總運營成本30%。
根據卡爾動力方面的測算,運輸機器人貨運客戶帶來了單車毛利提升高達5倍——通過自動駕駛實現無人化運輸,節省了司機工資這一重要成本支出。同時,多裝載 3 噸貨物直接增加了運輸收入。
韋峻青算了一筆賬,“以一輛年運營里程較長的貨運車為例,每年節省的司機工資可達15-20萬元,多裝貨物帶來的額外收入約20-25萬元,總計年增收益可達40萬元左右,極大地提升了貨運客戶的盈利能力。”
卡爾動力用2000萬公里的測試積累的數據,驗證了上述經濟賬的可行性。從不同地區的運輸場景到不同貨物的運輸需求,數據都顯示出運輸機器人在成本控制和收益提升方面的巨大優勢。這些真實的數據為物流企業提供了有力的決策依據,吸引了越來越多的客戶關注和采用卡爾動力的產品。
韋峻青認為,數據不會說謊,這2000萬公里的測試數據,是卡爾動力產品可靠性和經濟性的最好證明。他們也將繼續通過數據驅動,不斷優化產品,為客戶創造更大的價值。
03
生態:開源、聯盟與60萬億市場的野望
通過大量的測試驗證了這條賽道的可行性后,卡爾動力已實現商業閉環和技術閉環的雙向正循環。
就在剛剛打通無人化和商業閉環之后,在常規思維下可以悶聲發大財的時候,卡爾動力就做出了一個出人意料的大膽決定——開源。
4月23日,在未來運輸機器人戰略發布會上,卡爾動力宣布開源運輸機器人自動駕駛系統KargoBot Neutron和運輸機器人通用平臺化架構,滿足全行業全場景運輸需求。
開源戰略在科技行業并不罕見,特斯拉通過開源其電動汽車技術,推動了整個行業的發展。根據韋峻青的解釋,卡爾動力就是借鑒了這一思路,選擇將自動駕駛系統的核心技術開源,包括硬件設計、大模型、算法等。
這一舉措看似冒險,實則蘊含著深遠的戰略考量。
從行業發展的角度來看,開源能夠加速行業標準化進程。通過分享技術,更多的企業可以參與到自動駕駛貨運技術的研發和應用中,促進技術的快速迭代和創新。這不僅有助于提升整個行業的技術水平,也為卡爾動力建立了良好的行業生態,使其在行業中的影響力不斷擴大。在韋峻青的語境中,開源不是‘無私奉獻’,而是一種共贏的戰略,也有利于與學術界進行更好的合作。
對于是否會削弱核心競爭力這個問題,韋峻青毫不擔心。
韋峻青認為,開源后,新進入者要消化吸收也需要時間,這些時間足夠卡爾動力快速迭代,將對手拋在身后。“我們現在開源的所有內容,但其實我們在研的硬件和算法已經到下一代了。”韋峻青說。
同時,韋峻青認為,單一的技術不會是長久的護城河,技術的領先只能爭取一些時間,利用先發優勢積累的技術和數據、經驗,以及客戶的信任,才是企業真正的護城河。
如果說,開源是為了做大行業,那么建立聯盟則是穩固自己基盤。
在能源領域,卡爾動力與寧德時代的合作至關重要。寧德時代的換電網絡為運輸機器人提供了可靠的能源保障,通過電池流轉與自動駕駛路徑規劃的深度耦合,實現了干線物流的 “無限續航”。這不僅解決了電動貨運的續航難題,還降低了電池成本和技術風險,為運輸機器人的大規模應用奠定了堅實基礎。
在場景端,與中通快遞、德達物流等企業的合作,展示了卡爾動力運輸機器人在不同場景下的應用潛力。在快遞快運領域,運輸機器人能夠提高運輸效率,降低物流成本;在鋼鐵運輸場景中,其強大的載貨能力和穩定的運行性能得到了充分發揮。這些成功的落地案例為運輸機器人的市場推廣提供了有力的參考,有利于吸引更多行業客戶的關注。
在技術端,禾賽激光雷達與采埃孚冗余線控技術為卡爾動力的運輸機器人構筑了堅實的技術護城河。禾賽超高清激光雷達AT1440的搭載,使運輸機器人的感知精度大幅提升,能夠精準捕捉復雜環境中的細微變化;采埃孚的冗余線控技術則確保了車輛在各種情況下的安全、穩定操控,為自動駕駛提供了可靠的執行保障。
在市場選擇上,卡爾動力還是以深耕國內市場為主。
在國內市場,卡爾動力采取了逐步滲透的策略。從西北地廣人稀的大宗貨運市場切入,利用當地豐富的物流資源和相對寬松的政策環境,進行技術驗證和市場拓展。隨著技術的成熟和運營經驗的積累,逐漸向南方市場拓展。
海外市場方面,卡爾動力跟隨客戶在泰國與蒙古國有了業務場景的落地。
展望2030年,韋峻青希望他們的產品矩陣可以覆蓋中國物流6萬億的市場,并打開全球60萬億物流市場的大門,目標是占有率1%,創造千億價值。
卡爾動力在貨運自動駕駛領域的探索和實踐,為行業發展開辟了新的道路。盡管面臨諸多挑戰,但憑借其技術創新、戰略布局和合作伙伴的支持,正穩步邁向未來。在未來的物流世界中,卡爾動力有望成為行業的領軍者,推動貨運自動駕駛技術的廣泛應用,重塑全球物流行業格局,為經濟發展和社會進步做出重要貢獻。
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