新智元报道
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新疆准噶尔盆地边缘，戈壁滩上风沙肆虐。在这片人迹罕至的区域，全国数百万辆公路重卡正日夜奔波。
作为规模达4.5万亿的货运大动脉，重卡运输面临司机老龄化（平均年龄近50岁）、工作时长超限及驾驶环境高危等严峻挑战。劳动力断层与疲劳驾驶事故频发，行业亟需变革。
不同于乘用车智能驾驶，重载场景需要能驾驭百吨钢铁巨兽、在非结构化道路精准导航并在高危环境中作业的「超级大脑」。成立不到一年即融资4亿的易博图，避开拥挤的乘用车赛道，选择以面向重载场景的物理AI基础模型为切入点，将重卡作为物理AI进入真实世界并自我进化的载体。
开得了出租车，开不了重卡
将乘用车智驾模型直接移植至重卡并不可行。乘用车（约2吨）与满载重卡（几十至上百吨）在物理惯性、刹车距离及动力学约束上存在本质差异。强行套用会导致车辆做出违背物理规律的急刹或加塞动作，引发严重后果。
训练重载场景物理AI必须依赖专属的真实交互数据。易博图团队认为，真正的物理AI不仅要「看懂」世界，更要懂「物理」，即精准预测动作后果并在复杂力学约束下完成任务。
重卡提供了高频、连续的物理交互场景，涵盖扬尘、非结构化道路及复杂交通流控制。这不仅是商业变现起点，更是感知物理世界、获取反馈以训练「重载物理AI大脑」的最佳载体。
目前，易博图已实际运营约百台纯电重卡，覆盖60条路线，签约12个地区。
两层大脑：Efficient Physical AI 架构解析
为应对真实物理世界挑战，易博图构建了「Efficient Physical AI」（高效物理AI）两层技术架构，区分通用底座与专项能力，为跨设备泛化奠定基础。
第一层：通用能力底座（看懂物理世界）
通过OmniBase（多模态预训练基座）和SwiftWorld（高效物理原生世界模型），利用海量多模态数据，使模型掌握空间重建、几何关系理解及物体动态规律预测等物理世界「通用常识」。
第二层：专项任务能力（成为老司机）
基于TwinFast（双快协同认知驾驶系统）和L4Forge（强化学习后训练）提升专项技艺。TwinFast结合逻辑推理与低时延端到端响应，兼顾复杂判断与毫秒级反应；L4Forge通过强化学习将交通规则与安全底线嵌入模型。
团队由170人组成，硕博占比约76%。CTO曾任百度Apollo核心成员，主导超4000辆重卡前装量产，拥有超5亿公里商业化运营经验。团队成员具备苹果/博世端侧集成、华为ADS量产及理想数据闭环等背景。
以战代练：构建数据飞轮护城河
重载物理AI的真实真值数据稀缺且昂贵。易博图采取「以战代练」策略，从第一天起便投入真实生产线。目前在内蒙、新疆、华东等12个地区部署百台纯电重卡，覆盖60条大宗物资短倒运输线路。
车辆在创造商业价值的同时充当「数据采集器」，持续吸收物理世界经验。数据显示：
月均新增数据： 超过 200万段 clips。
累计自动标注： 突破 1亿帧。
算得清的经济账：1.2万亿商业闭环
上一代L4重卡玩家因场景错位、缺乏真实运营数据及无运营兜底而陷入困境。易博图选择「0-300km大宗短倒」（如矿区到洗煤厂）作为落地锚点，直击物流企业降本增效痛点。
国内公路重卡保有量约800万台，货运市场规模4.5万亿。司机人工成本占TCO（全生命周期成本）30%-35%，超过电费成为最大单一成本，且面临严重劳动力断层。
易博图旨在通过移除司机降低1/3成本，切入1.2万亿市场。其商业闭环分为两步：
第一阶段：TaaS（运输即服务）。 通过融资租赁投入百台纯电重卡自营，收取运输费，跑通数据采集、模型迭代至交付的全闭环，验证安全性与经济性。
第二阶段：DaaS（AI司机即服务）。 转为轻资产模式，客户持有车辆，易博图提供技术服务。边际部署成本低，目标毛利率超50%。
易博图具备千台级无人设备管理经验，直接从Day 1起在客户现场交付真实生产力。
终极野心：一个大脑驱动重载工业
重卡仅是易博图物理AI大模型切入真实世界的起点。其长远战略是利用重卡训练出的通用物理世界表征，向挖掘机、装载机等重载设备横向泛化，实现「跨本体拓展」。
通过更换针对性「操作动作库」，同一AI大脑可适配不同设备。目前，易博图正与科研机构合作研究具身装卸动作，未来将在矿区或港口实现由同一AI指挥协同的重载工业流水线。
易博图致力于打造解放生产力的工业级AI，通过统一物理AI大脑连接运输与装卸，形成连续作业闭环。
做难而正确的事
易博图以具刚性需求、经济账清晰的重卡为切入点，通过真实部署积累重载数据，打磨可泛化的物理AI架构，最终拓展至重工业全场景。
发展规划如下：
- 2027年：实现重卡低速域两端「下人」，开启大规模商业化；
- 2028年：公开道路正式「下人」，落地全球最快L4重卡车队；
- 2030年：向更多重工业设备全面铺开，冲刺十万亿级市场。
无人驾驶下半场与物理AI的广阔前景才刚刚拉开序幕。
编辑：Aeneas 大卫
