今年上海車展上，卡爾動(dòng)力推出的未來運(yùn)輸機(jī)器人KargoBot Space引起業(yè)內(nèi)熱議，主因兩個(gè)：一是提出"運(yùn)輸機(jī)器人"這一全新物種概念；二是單車商業(yè)價(jià)值年增收25～40萬。

至今大家依然好奇，這到底是一款什么樣的產(chǎn)品？實(shí)現(xiàn)單車增收幅度為何如此之大？對(duì)此，卡爾動(dòng)力規(guī)控算法研發(fā)副總裁王前在2025世界智能汽車大會(huì)現(xiàn)場接受專訪時(shí)，進(jìn)一步做出回應(yīng)和解讀。

王前表示，運(yùn)輸機(jī)器人是以運(yùn)輸?shù)谝恍栽硖岢龅男赂拍?，完全沒有給人類司機(jī)預(yù)留駕駛空間，簡單點(diǎn)說就是取消了駕駛艙。這一設(shè)計(jì)改變帶來約25%載貨量和約10%載重量的提升，這是單車實(shí)現(xiàn)年增收25萬～40萬的主要原因之一。除此之外，還有三個(gè)維度：一是卡爾動(dòng)力提出混合無人駕駛編隊(duì)概念，降低風(fēng)阻，帶來燃油經(jīng)濟(jì)性，同時(shí)一個(gè)編隊(duì)5輛車，后4車全無人，節(jié)約80%人力成本；二是能源替代節(jié)約成本。“這是一個(gè)多維度貢獻(xiàn)的結(jié)果，綜合起來，未來運(yùn)輸機(jī)器人的單車節(jié)約成本每年可達(dá)25萬到40萬?！?/p>

卡爾動(dòng)力聚焦貨運(yùn)，但產(chǎn)品全場景通用。王前解釋：“我們目前展示的是一個(gè)封閉場景下的掛車，實(shí)際上產(chǎn)品的形態(tài)可以多元化，包括底盤，可以適配多樣，尺寸靈活增減?！?這讓卡爾動(dòng)力的商業(yè)模式更具想象空間，吸引資本青睞。今年5月，卡爾動(dòng)力完成近3億元A+輪融資，成為當(dāng)周無人駕駛領(lǐng)域最大規(guī)模投資事件。

對(duì)于未來，王前表示，卡爾動(dòng)力將全力推進(jìn)產(chǎn)品在更多場景的落地和應(yīng)用，并通過AI能力強(qiáng)化學(xué)習(xí)思路，進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛模型上限。

（以下為主要采訪內(nèi)容）

聚焦于未來，產(chǎn)品形態(tài)適應(yīng)全場景應(yīng)用

商用汽車觀察：今年上海車展上，卡爾動(dòng)力發(fā)布一款運(yùn)輸機(jī)器人，這是一個(gè)什么概念？與傳統(tǒng)無人駕駛車相比，有哪些不同？

王前：卡爾動(dòng)力是一家聚焦于商用車智能駕駛的公司，我們的終極目標(biāo)是打造一款完全能夠自主運(yùn)輸貨物的載體或者叫機(jī)器人。

這一概念在今年上海車展期間正式對(duì)外呈現(xiàn)，它是以運(yùn)輸?shù)谝恍栽頌樵O(shè)計(jì)理念，這款車取消了駕駛艙，完全沒有給人類司機(jī)預(yù)留駕駛空間。它的整體形態(tài)聚焦于未來，是完全自動(dòng)化程度特別高的市場環(huán)境下誕生的產(chǎn)品，可以有各種各樣靈活配置的運(yùn)輸方式，也能夠自主選擇是以自動(dòng)駕駛編隊(duì)還是以個(gè)人單車的形式去運(yùn)貨，我們的初衷是為行業(yè)未來呈現(xiàn)一個(gè)全新的運(yùn)輸形態(tài)。

商用汽車觀察：一款面向未來的產(chǎn)品形態(tài)，針對(duì)全場景，還是某些特殊場景？

王前：我們目前展示的只是一個(gè)形態(tài)，實(shí)際上產(chǎn)品的形態(tài)可以多元，我們可以與OEM定義不同場景。

目前展示的形態(tài)是干線物流場景下的掛車形態(tài)，但如果運(yùn)輸場景或貨物不同，比如冷鏈運(yùn)輸，可以加裝不同形式的掛車去適應(yīng)不同貨物的運(yùn)輸需求，包括底盤，結(jié)構(gòu)可以靈活適配，尺寸可以增大或縮小。

商用汽車觀察：我們的核心產(chǎn)品，最終呈現(xiàn)給用戶的是技術(shù)方案還是集成的底盤方案？

王前：我們是一家聚焦于商用車自動(dòng)駕駛的企業(yè)，未來希望能做貨運(yùn)的“自主機(jī)器人+運(yùn)輸操作系統(tǒng)”，既包括面向貨運(yùn)的無人駕駛通用大模型，也包括面向全行業(yè)的運(yùn)輸機(jī)器人通用平臺(tái)。未來我們也會(huì)與我們的OEM廠商共同根據(jù)不同場景，一起設(shè)計(jì)不同的產(chǎn)品形態(tài)。

聚焦6萬億貨運(yùn)市場，首款產(chǎn)品是標(biāo)桿級(jí)案例

商用汽車觀察：首款運(yùn)輸機(jī)器人發(fā)布時(shí)提到單車毛利提升5倍，具體如何實(shí)現(xiàn)？

王前： 是一個(gè)多維度的貢獻(xiàn)：第一個(gè)是未來運(yùn)輸機(jī)器人取消了駕駛艙，這額外帶來25%左右的一個(gè)載貨量的提升和10%左右的載重量的一個(gè)提升，又能進(jìn)一步提升我們的運(yùn)輸效率；二是我們采用混合自動(dòng)駕駛編隊(duì)的方案，能夠降低風(fēng)阻，帶來燃油經(jīng)濟(jì)性的一個(gè)提升，同時(shí)一個(gè)編隊(duì)5輛車，后車都無人，可以節(jié)省高達(dá)83%的人力成本。

此外，配合其他方式，比如能源的替換，綜合起來我們預(yù)判未來運(yùn)輸機(jī)器人的單車節(jié)約的成本每年可達(dá)25萬～40萬。

商用汽車觀察：我們聚焦貨運(yùn)，涉及客運(yùn)嗎？

王前：聚焦貨運(yùn)，除了自動(dòng)駕駛卡車，我們也有混合智能運(yùn)力調(diào)度平臺(tái)，它能夠根據(jù)實(shí)際的運(yùn)輸需求和當(dāng)前已有的運(yùn)力進(jìn)行智能匹配，比如選擇哪條路線，用什么車等，同時(shí)還能夠?qū)\(yùn)輸過程進(jìn)行全流程監(jiān)督和管理，以及根據(jù)過往大數(shù)據(jù)，去識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)等問題，進(jìn)一步提升運(yùn)輸質(zhì)量。

商用汽車觀察：聚集貨運(yùn)，是這個(gè)領(lǐng)域的無人駕駛商業(yè)化落地更容易，還是它的市場規(guī)模更可觀？

王前：卡爾動(dòng)力2021年由滴滴集團(tuán)和鄂爾多斯集團(tuán)一起孵化，本身是一個(gè)場景需求驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)物，當(dāng)時(shí)意識(shí)到了貨運(yùn)行業(yè)有各種各樣的問題，比如司機(jī)的短缺，老齡化等，市場有需求，而且需求非常大，行業(yè)規(guī)模大概6萬億。

AI能力是核心，未來5年預(yù)期有大突破

商用汽車觀察：卡爾動(dòng)力有兩大主業(yè)：無人駕駛卡車自研和人工智能突破。目前兩大主業(yè)方面的產(chǎn)品和技術(shù)布局如何？

王前：運(yùn)輸機(jī)器人只是一個(gè)載體，一個(gè)真正的機(jī)器人，無非就是具身智能的一個(gè)形態(tài)，未來要適配更多場景，我們與OEM伙伴一起去定義更多不一樣的產(chǎn)品形態(tài)。另一方面，我們真正聚焦的還是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，所以我們重點(diǎn)投入到AI的范式怎么能夠?qū)崿F(xiàn)全場景的一個(gè)落地，去賦能自動(dòng)駕駛貨運(yùn)。

商用汽車觀察：面向未來的AI技術(shù)，您認(rèn)為最核心的是什么？

王前：這個(gè)引發(fā)一個(gè)叫AI技術(shù)范式的話題，卡爾動(dòng)力2021年成立，以往4～5年時(shí)間，我們見證了自己技術(shù)方案的飛躍。

最早我們叫AI 1.0，那個(gè)時(shí)代更多的是以規(guī)則驅(qū)動(dòng)，我們的研發(fā)同事手寫規(guī)則，然后根據(jù)不同的場景去定義不同的功能。

AI2.0時(shí)代是端到端出現(xiàn)后，從模仿學(xué)習(xí)逐漸去賦能自動(dòng)駕駛，我們開始進(jìn)行商業(yè)化落地。但在實(shí)際過程中，我們發(fā)現(xiàn)使用專用場景數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來的一個(gè)模仿人類駕駛員行為的端到端模型，距離真正人類的駕駛水平還是有比較大的gap，所以后面我們逐漸采取了VLM和VLA這種通用場景數(shù)據(jù)模型，用通用數(shù)據(jù)去訓(xùn)練提升大模型對(duì)場景的理解，提升模型泛化能力的上限。

AI 3.0是我們借助了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)思路，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式提升自動(dòng)駕駛模型的上限，讓它理解什么是好的駕駛行為，什么又是不好的駕駛行為等。這種方式的不同是，它能夠提升自動(dòng)駕駛的能力，達(dá)到數(shù)倍甚至數(shù)十倍于人類駕駛員水平，我們認(rèn)為這是最終能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛范式。

商用汽車觀察：這個(gè)范式，您認(rèn)為多久能實(shí)現(xiàn)？

王前：預(yù)計(jì)未來5年能實(shí)現(xiàn)，目前自動(dòng)駕駛技術(shù)迭代非常快，每年都是一個(gè)超預(yù)期的突破，所以我對(duì)未來非常樂觀。

擁有強(qiáng)大數(shù)據(jù)壁壘，算法迭代迅速

商用汽車觀察：您是算法領(lǐng)域?qū)＜?，算法又是自?dòng)駕駛的大腦，算法目前在國內(nèi)發(fā)展情況如何？

王前：前面提到AI的幾個(gè)階段，其實(shí)很多行業(yè)經(jīng)歷過這個(gè)階段，最早的規(guī)則驅(qū)動(dòng)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，再到端到端、網(wǎng)絡(luò)、大模型，最后逐漸大規(guī)模量產(chǎn)落地。

2024年，我們對(duì)外發(fā)布了自己的端到端自動(dòng)駕駛方案，包含了端到端的一個(gè)AEB模型，以及我們的大語言模型。它們各自有不同的作用，端到端AEB模型，應(yīng)對(duì)一些突發(fā)狀況，比如行人鬼探頭等。

商用車觀察：對(duì)算法迭代影響最大的是什么？

王前：大量運(yùn)營數(shù)據(jù)積累和技術(shù)的迭代創(chuàng)新很重要，我們提出的AI3.0就是模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)聯(lián)合框架。模仿學(xué)習(xí)可以通過大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)完成，并很快訓(xùn)練出一個(gè)基座模型，在這個(gè)基座模型基礎(chǔ)上，通過專場數(shù)據(jù)去強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

商用汽車觀察：我們的數(shù)據(jù)主要來源于哪里？

王前：一個(gè)來源是我們自己實(shí)際測試和運(yùn)營場景的大量真實(shí)數(shù)據(jù)；一個(gè)是我們與滴滴密切合作共贏，在數(shù)據(jù)和技術(shù)上實(shí)現(xiàn)共享，積累了非常多通用場景的數(shù)據(jù)。此外，我們還有鄂爾多斯集團(tuán)車隊(duì)，包括有人車我們也部署了數(shù)據(jù)的采集和積累。同時(shí)也有一些外部通用的行業(yè)數(shù)據(jù)。

行業(yè)仍存在長尾問題，卡爾動(dòng)力做充足準(zhǔn)備

商用汽車觀察：從算法角度看，卡爾動(dòng)力在推動(dòng)L4、L5實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地方面，有哪些儲(chǔ)備？

王前：我們對(duì)L5的定義是不限場景，剛才提到的混合編隊(duì)技術(shù)，其實(shí)就是L5技術(shù)的嘗試，它對(duì)高精地圖沒有依賴。

另一個(gè)是通用自動(dòng)駕駛模型能力的一個(gè)提升，讓自動(dòng)駕駛技術(shù)在不限場景的情況下，達(dá)到或超越人類駕駛水平，只有這樣才可以說擁有自動(dòng)駕駛能力。

我們很慶幸的一點(diǎn)是提前做了一定的技術(shù)儲(chǔ)備，包括技術(shù)模式、數(shù)據(jù)等，這個(gè)在未來會(huì)是我們的一個(gè)競爭壁壘，加上目前我們已經(jīng)跑通的技術(shù)路線和商業(yè)正循環(huán)，成為卡爾動(dòng)力未來競爭中可以保持快速前進(jìn)的一個(gè)支撐。

商用汽車觀察：目前無人駕駛還存在哪些長尾問題和商業(yè)落地的挑戰(zhàn)？

王前：還是一些突發(fā)問題，比如人工收費(fèi)站的識(shí)別、交警查車、暴雨中的突然滑坡、路面的結(jié)冰等，這些都是實(shí)際運(yùn)行中會(huì)遇到的問題，我們必須不斷地去積累，去研發(fā)對(duì)應(yīng)的解決方案。

商用汽車觀察：未來無人駕駛貨運(yùn)領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)乘用車那樣，只留下五六家的判斷？

王前：有可能，這是行業(yè)的規(guī)律。目前自動(dòng)駕駛貨運(yùn)行業(yè)剛開始，是一個(gè)百家齊放的狀態(tài)，但等到真正的技術(shù)收斂時(shí)，那些頭部企業(yè)的技術(shù)壁壘更加深厚，應(yīng)用的場景也更多，這是一個(gè)滾雪球項(xiàng)目，所以最終誰能在更多場景實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，誰能實(shí)現(xiàn)正向的商業(yè)閉環(huán)，誰就會(huì)有更大的競爭優(yōu)勢。