自己买车自己养，再把整套「AI司机服务」打包卖给客户
维科网智能制造11月5日消息，上海易博图科技有限公司（易博图）近日宣布连续完成两轮融资，合计近4亿元人民币，投资方包括知名投资人葛卫东、辰韬资本、弘毅投资、零一汽车、兴富资本、猎鹰投资旗下星奇基金。
易博图成立于2026年2月，专攻重载场景的物理AI模型，从重卡无人驾驶切入。
成立九个月，它已经组建起一支100多台重卡的车队，覆盖60条线路，完成一段式端到端模型上车，最近一次测试已具备20公里零人工接管能力。
作为一个物理AI新玩家，九个月做到这一步，与它选定的这一段路有关——公路货运。
公路货运之路，先切“物料短倒”
据交通运输部数据，2025年全国营业性货运量587亿吨，同比增长3.2%，其中公路货运量432.88亿吨，同比增长3.4%，铁路货运总发送量52.77亿吨，同比增长2.0%。
另据公报数据折算，公路承担的货运量约为铁路的8.2倍，是主通道，而这条通道上的驾驶工作，绝大部分仍由司机完成。而无人驾驶的难点，也在这条通道上。
像铁路有轨道可循，矿山与港口是封闭区域，而公路要面对的却是开放道路上的长尾场景，一次临时施工改道、一辆突然并线的三轮车，都要求车辆在毫秒级做出判断。
不过易博图没有从最难的地方开始，其先切的是公路货运的大宗物料短倒过程：这类过程运输趟次密、单程短，作业条件比跨省干线更容易标准化。
注：短倒指大宗物料在矿区、厂区、站台或港口之间的短途往返运输，业内通常以300公里以内为界，装卸频繁、路线相对固定，也被认为是重卡运输里相对容易被标准化的一段。
选定了具体的落地场景，接下来的问题是，如何实现？
两个底层基座+双快系统
聚焦到车端执行层，易博图采用的是「TwinFast 双快协同认知驾驶系统」，其由决策系统负责快速场景判断与决策，端到端规划模块把决策转化为具体的车辆控制动作。
注：此处的端到端指规划环节的端到端，即从决策结果直接生成车辆行驶轨迹，不再由多个规划模块逐级传递；感知环节仍是独立模块。行业里另有「端到端自动驾驶」一说，指从传感器输入直出控制指令，两者不是一回事。
不过重卡和普通汽车的驾驶不同，其空载与满载的动力学差异十分显著，同样的操作可能得到不同的加速与制动响应，那这套技术如何实现？
易博图选择让多模态基座负责学习场景、空间关系与环境变化；世界模型负责生成训练数据、补充复杂边缘场景，并辅助模型训练与仿真评测。
两者之上支撑面向重卡L4的专项驾驶能力，再通过后训练强化模型对驾驶任务的理解与执行，并针对规则遵从与安全要求做强化学习训练。
而TwinFast系统，要解决的是传统快慢系统里一个具体的速度错配矛盾。
易博图CTO 李伟接受媒体采访时举例说，高层模型每秒只能完成一次推理，而底层规划系统每秒可以生成十次甚至更多规划结果，两者的决策间隔差了约一个数量级，就会出现响应速度不匹配的问题。按80公里时速折算，一秒的时间差对应约22米的位移。
双快系统的做法是让高层决策变快，同时保留实时规划的速度优势。传统基于多模态语言模型的决策方式，往往需要逐个生成Token并形成思维链，在驾驶场景中可能带来较高延迟；双快系统减少对逐 Token 生成的依赖，让模型更直接地完成场景判断和行动选择。
注：Token 是模型处理信息的基本单位，一段话、一张图都会被切成若干 Token 逐个处理。逐 Token 生成意味着模型要一个接一个往外吐字，字越多、链路越长，延迟越高。
车端要算得快，训练也要看得多。易博图如今月均新增数据已超过200万段片段，自动标注规模超过1亿帧。
围绕数据闭环，易博图团队还搭建了数据基础设施、数据挖掘、数据处理与自动标注的完整流程，并由运营团队负责采集与质量管理。
通过这种“双快”架构能进一步强化重载的驾驶大脑，但这种能力，最终也要在车端的实时判断里兑现落地，才有客户肯买账单。
100多台重卡，自己买、自己养，再“打包”卖出去
重卡无人驾驶的商业化，过去几年大致沿着两条路走。一类是整车厂把智能驾驶作为选装配置卖给运输公司，一类是技术公司提供软件与套件，由客户自己组织运营。
易博图选的是第三种——车由自己买，司机由自己雇，一支车队在自己的调度下跑，行车数据也从这些车上采。
易博图这么做给的理由也很简单，对传统运输车队而言，部署无人驾驶车辆并不只是采购一套软件，还涉及车辆管理、调度、日常运维和异常处理等一整套运营能力。
这套能力不自己跑起来，软件交付出去客户信心不够，就落不了地。
此外，其自营的100多台车和100多名司机，还有另一重身份是“数据采集者”：车辆在真实道路上跑出来的每一段行程，都会回到训练环节。
如今易博图把这条路径定成两步：先由自身团队持有并运营车辆，跑通技术和成本模型，再向客户输出包括车辆、软件系统及运营标准在内的一整套「AI司机服务」。
结语
李伟判断，过去无人驾驶主要依赖规则驱动的方法，行业在这套体系上积累了大量成果；随着AI驱动的路线成熟，技术范式正在发生变化，新玩家有机会绕过传统路线的历史包袱。
从目前重卡无人驾驶的技术路线来看，端到端架构已是几家头部公司的共同选择，而易博图，这家自营车队公司现在要做的，是对外卖出已被自家验证过的「AI司机服务」。
注：本文仅做信息分享，不构成任何投资建议。
#智能制造#物理AI#工业AI#无人重卡#易博图
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