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从“一台台训练”到近百台运营,卡尔动力:无人重卡的下一关是规模化复制

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每经记者:刘曦 每经编辑:余婷婷

“我们的UE(单位经济模型)不是纯算出来的,是通过一段时间实测出来的。”9月22日,在内蒙古鄂尔多斯棋盘井,谈及无人重卡何时能够真正算得过经济账时,卡尔动力COO(首席运营官)李潇潇向《每日经济新闻》记者表示,目前其混合智能编队相较传统人工驾驶,能够带来10%至18%的毛利提升,且测算已将车辆折旧、维修、保险等成本纳入其中。

当日,卡尔动力在棋盘井启动“规模化AI(人工智能)运输网络”。据卡尔动力方面介绍,从五年前首条编队线路落地至今,其L4级自动驾驶卡车运营规模已接近百台。

随着无人驾驶从单车、单线路测试逐渐走向百台级实际运营,行业面临的问题已开始发生变化:除技术能否稳定运行之外,经济账能否算得过来、车队能否大规模调度、运维成本是否可控,以及不同区域之间能否复制,正在成为L4无人货运商业化的一道道新考题。



图片来源:每经记者 刘曦 摄

“之前货运是‘3∶3∶2∶1∶1’的成本结构,30%过路过桥费,30%能源、20%人员、10%车辆维修、10%车辆折旧。”卡尔动力CEO(首席执行官)韦峻青向记者表示,近年来随着新能源化推进,能源成本有所下降,但驾驶员越来越难招,人力成本反而有所上升。

在这一背景下,降低人力成本成为卡尔动力改善运输经济模型的重要方式。其采用“一人多车”混合智能编队模式,让一名驾驶员承担更多车辆的运输任务。“让一个人开两辆车,整个人力成本占比就下降了将近一半,开三辆车就进一步下降。”韦峻青表示,尽管自动驾驶车辆需要增加传感器等成本,但一名驾驶员承担多辆车的运输任务,可以进一步降低整体人力成本。

李潇潇进一步解释,其UE并非基于理想条件计算而是来自实际运营,核心改善来源是单人驾驶多车所带来的成本下降,“人类司机驾驶的车辆折旧、维修、保险都要算进去”。

对于具有生产工具属性的重卡而言,路线级UE模型转正只是第一步。卡尔动力高级副总裁、运输机器人业务线总经理孙亮表示,卡尔动力已从早期“一台台训练”发展至目前近百台车辆运营,这些车辆运行在实际运输场景中,而非简单的试运行场景。

不过,随着车队规模进一步扩大,新的问题也随之出现。“从十台到百台一直到再规模化甚至千台,不仅是发展新技术,可能更多面临着售后、运维、调度等挑战。”卡尔动力副总裁、编队业务线总经理张娜告诉记者。

据张娜介绍,卡尔动力在产品设计和软硬件迭代阶段已经提前考虑后期运维、质保及售后问题,以减少备品备件和运维投入。随着车辆规模扩大,公司还通过KargoCloud平台,根据大宗物流季节性、周期性变化预测运力需求并进行车辆调度。

规模扩大的同时,跨区域复制也是无人干线货运必须面对的问题。

韦峻青表示,卡尔动力的无人干线货运已从内蒙古进一步拓展至陕西、山西、甘肃、新疆等地区。在其看来,中国北方能源带的运输场景与其目前运营场景存在较大相似性,包括高速、国道、省道、乡村道路及矿区道路等,经过现有场景的打磨验证后具有较强的可复制性。

按照李潇潇的介绍,卡尔动力未来将从鄂尔多斯进一步向西北、华北的大宗商品生产物流拓展,随后再向快递、快运等消费物流领域延伸。

当前,随着越来越多主机厂布局L4级Robotruck(自动驾驶卡车)业务,自动驾驶科技公司与车企之间的分工也受到更多关注。对此,卡尔动力战略生态与政府事务高级副总裁姚凯表示,卡尔动力选择“不造车”,希望将自身在自动驾驶领域的积累与车企的整车开发能力结合。韦峻青则将卡尔动力的模式概括为“垂直整合、横向协同”,即围绕AI(人工智能)、车辆和运输解决方案进行垂直整合,同时在不同环节与产业链合作伙伴协同。

不过,从近百台运营进一步迈向千台乃至更大规模,无人干线货运仍需要跨过规模化复制的门槛。

招商证券研报指出,目前不同L4自动驾驶场景的商业化进度存在差异。其中,无人矿卡已经实现商业化并逐步开始放量;城际卡车物流短期商业化仍存在一定难度,但相关监管正在逐步放开。招商证券认为,随着法规进一步完善和数据积累,Robotruck等场景有望进一步推进商业化。

对于已经开始从“技术验证”迈向“规模运营”的无人重卡行业而言,行业命题已然转换:下一阶段需要证明的,已不只是无人车能否行驶,而是这笔经济账能否在更大的运输网络里持续算得过来。

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