若问今年哪个领域最受关注，卡车自动驾驶无疑是焦点赛道。过去大半年，资本与玩家纷纷入局，但更值得关注的是行业趋势的演变。
一个显著变化是，“物理 AI"（Physical AI）这一学术概念于今年走向台前，成为行业热议焦点。其本质是 AI 从数字世界迈向真实世界，在理解环境的同时，需在物理空间中执行行动。在不同场景下，物理 AI 的形态各异：城市道路与高速公路面临不同挑战，而货运场景堪称物理 AI 世界中最严苛的考场。
几十吨重、车身超十米的重卡，在昼夜不停的长途运输中，需跨越数千公里，穿越山区、平原、桥梁与隧道，应对风雨雪雾等多变天气，同时平衡物理惯性、时效、油耗与安全。这些多维难题叠加，构成了 AI 在物理世界最复杂的驾驶考试。
那么在货运场景中，何为真正的物理 AI？行业头部企业嬴彻科技以真实运营数据给出答案：日前，其宣布卡车自动驾驶商业运营里程突破 10 亿公里，并正式将战略从“自动驾驶”升级为“货运物理 AI"。
01 10 亿公里的先发壁垒
10 亿公里不仅是庞大的数据量，更关键在于其获取方式与不可复制性。要理解这一壁垒，需明确嬴彻这 10 亿公里数据的三大特质：
第一，源自真实运营场景，而非单纯测试数据。多数自动驾驶数据来自封闭或固定线路的测试车队，存在预设条件限制。而嬴彻的 10 亿公里是在快递、冻品、百货等真实货物交付中，通过常态化运营沉淀而来。覆盖快递快运、零担专线、冷链、奶罐等多元领域，涵盖了测试环境难以复现的极端天气与突发路况，形成了对各类货运场景的系统性认知。
第二，规模巨大且已成网覆盖。若数据仅覆盖零星路段，价值将大打折扣。截至目前，嬴彻智驾系统高速网络覆盖率达 97%，占据中国卡车智驾市场 90% 份额。在中国核心经济区与主干道上，已完成车端验证与能力释放，构建了覆盖主要货运通道的完整网络。
第三，已获商业验证。数据的含金量体现在创造的商业价值上。2026 年重卡采购中，多家头部快递公司已将智驾作为 100% 标配。关键在于，自动驾驶带来的“安全、省人、省力、省油/气”效应，在货运领域直接转化为真金白银的利润，形成了可验证的商业闭环。
综上，这 10 亿公里是在全国高速公路上拉货跑出的真实数据，不仅构建了覆盖全国的路网，更创造了实质商业价值。这不仅是以嬴彻为代表的里程碑，更是其在货运场景沉淀系统级、不可速成行业认知的底气所在。
02 货运物理 AI 的三层能力
基于 10 亿公里构建的壁垒，嬴彻形成了一套完整的货运物理 AI 能力体系，涵盖三个核心维度：货运原生智能、场景智能与运营智能。
货运原生智能：从“通用感知”到“货运认知”
当前自动驾驶技术正从多模块融合向端到端大模型（End-to-End）演进，即通过统一 AI 大模型集成感知、预测、规划与控制任务，实现信息无损与决策连贯。然而，通用的端到端大模型并不足以应对货运需求。
乘用车模型基于轿车数据训练，难以直接适配商用车。商用车具有动态载重、大制动惯性等特性：乘用车百公里紧急制动距离约 40 米，200 米感知范围通常足够；而满载 49 吨的商用车需在 400 米甚至更远距离锁定风险。
因此，嬴彻从原生货运需求出发，设计垂直行业模型，重点解决三大理解问题：
一是理解自身。系统需实时掌握车辆属性（如 17 米车长、近 50 吨总重、当前载重及挂车状态），这些直接决定刹车距离、转弯半径与变道余量。
二是理解环境交互。例如，当大卡车经过时，系统会自动微调位置预留安全距离，待通过后再居中行驶，以对抗气流扰动对车身稳定性的影响。
三是理解运输任务。不同货物对应不同驾驶策略：快递与绿通蔬果需平衡时效与安全；3C 电子及精密仪器需平顺加减速以防货损；奶罐运输则需考量液体惯性对重心姿态的影响，要求更高控制精度。
上述三点决定了嬴彻必须从货车视角将细节融入驾驶决策，而非在通用模型上简单修补。
场景智能：几十万“真场景”构筑护城河
拥有懂货运的原生模型后，还需通过真实场景持续训练。基于 10 亿公里运营数据，嬴彻建立了真实运营场景库 ROSL，提炼积累几十万个高价值场景，既包含常规路况，也涵盖模糊车道线、高速突发锥桶、前车急变道、强横风等大量长尾场景。
这些低频出现的长尾场景，正是智驾系统从“可用”跨越至“可靠”的关键。源于真实世界的场景数据，保证了模型能持续学习迭代，构筑起坚实的技术护城河。
运营智能：从辅助驾驶到车队管理
与乘用车不同，货运本质是网络化管理。货运物理 AI 不仅要管好单车，更要延展至整个车队。
嬴彻研发的“运营大脑”作为云端智能层，能将单车识别的风险与预警实时转化为车队共享智能，实现远程监控、能耗优化、路径规划及运营成本效率提升。这意味着，一名车队长管理的车辆规模可从几十台扩展至上百台。
03 场景裂变：从干线深耕到全场景拓展
当货运物流 AI 具备原生、场景与运营三层智能后，它不再仅是驾驶系统，而是可适配多场景的智能体。嬴彻正推动这一智能体从单一场景向多元场景拓展。
干线运输是嬴彻的基本盘与成熟验证场。在 L2+ 市场份额绝对领先的同时，嬴彻已获浙江、北京、海南等多地 L4 测试牌照，并与京东物流率先开展开放道路 L4 级干线载货示范应用。
干线跑通后，嬴彻将视野投向支线与城配领域。今年 5 月，嬴彻联合顺丰速运与柳汽乘龙，率先实现公开道路无人轻卡商业试运营。从重卡到轻卡，从干线到城配，跨场景应用已成现实。与此同时，其海外业务也在欧洲、日本和中东取得实质性突破。
这一扩张逻辑在于：干线积累的能耗优化策略、场景识别能力及运营大脑调度逻辑，可复用于城配与末端；而城配积累的路口通行数据与末端交付经验，反哺干线调度精准度。当干线、支线、末端数据链路打通，货运物理 AI 将成为覆盖全物流场景的智能网络。
嬴彻明确表示，基于原生“货运物理 AI"技术底座，正构建覆盖干线、支线、城配及末端的全场景货运机器人网络。一旦成型，货运物理 AI 将从技术概念转变为日常运营工具，深刻改写司机驾驶习惯、成本核算、车队管理及货物交付等行业底层逻辑。
来源 | 物流沙龙
