作者 | 王凌方
编辑 | 章涟漪
“一定是场景定义产品，然后产品定义技术。而不是先把无人化先实现了，然后再看这技术能干啥。”
11月25日，卡尔动力CEO韦峻青如是说。
相比一些技术野心极大的L4自动驾驶公司，卡尔动力无疑是现实和理性的，因为只有活下来，最终才有机会去真正实现车辆的无人化。
作为该领域的代表性企业，卡尔动力通过未来运输产业峰会与媒体群访，系统披露了其在技术研发、产品落地、商业化运营及行业判断等方面的进展。
在谈及公司未来发展计划时，韦峻青表示公司更关注的是“无人、规模、盈利”这三个关键词能否在真实的货运场景中实现闭环。
这番话的背后，是卡尔动力在过去四年中从技术验证走向商业落地的扎实积累。
据韦峻青透露，公司目前已在特定路线上实现无人化货运的盈利，并计划将无人编队车队规模扩展至3000台，形成“不再依赖外部输血”的正向循环。
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从“技术先行”到“场景定义产品”
卡尔动力在2021年成立之初，便率先突破编队L4自动驾驶技术，并在鄂尔多斯的实际货运场景中完成落地测试，迈出了从实验室走向产业应用的第一步。
彼时，行业多数企业仍聚焦于单车智能的技术攻关，卡尔动力的编队模式为无人货运提供了另一种可行性路径。
2023年，卡尔动力完成关键一跃——构建起全球规模最大的自动驾驶车队，规模化成为其核心竞争力之一。截至2025年，卡尔动力车队规模已突破400台，累计运营里程超3500万公里，自动驾驶货运总量达12亿吨公里，在重卡自动驾驶细分赛道形成显著领先优势。
2025年被卡尔动力定义为“商业闭环元年”。这一年，公司不仅实现了货运无人化运营的常态化，更突破了盈利瓶颈——在鄂尔多斯核心运营路线上，无人化车辆已能稳定产生正向现金流。据COO李潇潇的测算，当前无人化车辆的硬件增量成本约10万元，而每年可节省10万-15万元的司机人力成本，部分场景下甚至可替代1.5名司机，客户投入回本周期仅需6个月。这说明，自动驾驶货运已经从“技术可行”正式迈向“商业可行”。
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五大解决方案覆盖多元货运场景
为适配不同货运需求，卡尔动力推出了名为KargoOmni™的无人货运全系列解决方案，包含五个已完成研发与测试的量产化产品，形成覆盖长中短途、不同载货形态的产品矩阵。
混合智能编队是卡尔动力的核心产品，也是交通运输部“十五五”国家重点研发项目“物流大通道”的标准方案。该模式通过“1辆有人领航车+多辆无人跟随车”的组合，实现门到门全无人运输。在干线行驶过程中，车队可通过协同控制降低风阻，额外节省10%的能源成本；人力效率方面，相比传统有人驾驶，最高可提升500%。截至2025年5月，该方案已在鄂尔多斯实现全国首个门到门全无人运输闭环，且具备规模化复制能力。
针对中长途货运的补能痛点，卡尔动力联合宁德时代、陕汽推出换电L4重卡，打造全球首个“底盘换电+自动驾驶”一体化方案。该车型可自动驶入换电站，5分钟内完成513度电的更换，每日理论运营里程超2000公里，相当于传统重卡运营效率的3倍。据测算，其资产效率提升150%，能源效率提升500%，有效解决了自动驾驶重卡“续航短、补能慢”的行业难题。
面对长途运输中普遍存在的空驶问题（行业平均空驶率达40%），卡尔动力研发了子母车编队自动驾驶方案。在载货阶段，采用“一拖一”编队模式，1名司机可操控2台车辆；空载返程时，子车可搭载在母车背上，大幅降低能耗与轮胎损耗，实现“往返全满载”。该方案已率先在新疆至内地、甘其毛都口岸至鄂尔多斯等干线路线试点，覆盖矿山至铁路站台、煤矿至电厂等核心场景，这类场景的货运量约占全国大宗货运总量的1/3。
针对60公里以内的中短途运输，卡尔动力推出单车智能方案。不同于编队模式对领航车的依赖，该方案无需引导即可实现L4级自动驾驶，全程无需人工干预，人力成本降低超90%。同时，公司配套开发远程监控、远程脱困、自动驾驶运维等系统，构建起“装-运-卸”全流程无人化体系，适配厂区、矿区等短途高频运输场景。
作为未来货运的探索性产品，运输机器人（KargoBot） 则代表了卡尔动力对“终极货运形态”的构想。该产品取消传统驾驶舱设计，车辆空间布局更灵活，载货空间增加25%，载重量提升10%，单车运输毛利可提升5倍，单台车年均收入预计增加25万-40万元。2025年，该设计获德国红点奖，预计2026年上半年开启示范运营，韦峻青认为，未来十年会有百万台该类产品上路。
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“商业价值”优先于“技术价值”
在自动驾驶行业普遍追求技术先进性的背景下，卡尔动力始终强调“商业价值优先”的逻辑。韦峻青在受访时明确表示：“技术价值最终需要转化为客户认可的商业价值才有意义，我们的目标不是做‘炫技’的技术，而是能帮客户降本增效的产品。”
这一理念贯穿于公司的商业化实践中。从场景选择来看，卡尔动力聚焦于煤炭、矿产等大宗货运领域，这类场景具有路线相对固定、货运量稳定、对成本敏感度高的特点，更易实现自动驾驶技术的商业化落地。以鄂尔多斯为例，当地拥有30万台重卡的市场体量，超过北上广深等一线城市Robotaxi的总量，庞大的市场基数为技术规模化应用提供了土壤。
在盈利模式上，卡尔动力采用“成本分摊+效率提升”的双轮驱动策略。一方面，通过与车企、换电企业等合作伙伴共建生态，分摊研发与硬件成本；另一方面，通过自动驾驶技术提升车辆运营效率——传统重卡日均有效行驶时长仅5-6小时，而卡尔动力的无人化车辆通过24小时不间断运营、减少排队等待时间等方式，将日均有效行驶时长提升至12小时以上，资产效率提升3倍。
采访中，李潇潇透露，卡尔动力当前年化收入约5亿元。韦峻青补充道：“如果公司在未来1-2年内，能实现3000台无人驾驶重卡的规模化运营（含自持与客户持有），届时将形成稳定的盈利正循环。”
韦峻青强调：“无人规模盈利才是行业正常的发展路径，一台车的无人化Demo已不是竞争力，能做到500台、1000台规模的盈利，才是真正的壁垒。”
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上市非唯一目标，聚焦核心能力构建
面对近期行业内部分企业面临的经营压力，以及商用车自动驾驶领域可能出现的“上市潮”，韦峻青提出了差异化观点：“上市是企业发展的手段，而非最终目标。即使上市，企业仍需聚焦核心业务，持续提升技术与运营能力。”
他表示，卡尔动力在资源获取方面并未依赖上市融资，目前私募市场融资进展顺利，且得到战略合作伙伴的资金与资源支持。公司更关注三大核心目标：一是无人化车辆的规模拓展，计划2025年底获取50张以上自动驾驶牌照，2026年增至数百张；二是跨区域运营的突破，当前已在京津冀地区开展跨省运营试验，未来将逐步向全国拓展；三是运输机器人的落地，推动货运形态的根本性变革。
对于行业趋势，韦峻青认为，自动驾驶货运行业已从“技术竞赛”进入“综合能力竞赛”阶段。“早期企业比拼的是算法精度、传感器性能，现在比拼的是场景拓展能力、运营效率、成本控制能力，以及与产业链上下游的协同能力。”他以美国自动卡车公司2023年面临的困境为例，指出“脱离场景的技术研发难以持续，只有深度融合产业需求，才能实现商业闭环”。
在技术路径选择上，卡尔动力采取“复用+自研”的务实策略。公司复用滴滴自动驾驶等成熟的robotaxi技术栈，无需重复研发基础大模型，而是将资源聚焦于重卡特殊场景的适配——如重卡拐弯时的挂车轨迹控制、编队行驶中的车车协同、复杂矿区路况的感知算法优化等。据AI研发副总裁王珂介绍，公司积累的2000万公里西北矿区运营数据，在细分赛道形成“断层领先”，且借助混合智能编队模式，这些数据具备较强的泛化能力，“即使在华南多雨地区，车辆也能快速适配落地”。
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迈向规模化未来
尽管卡尔动力已取得阶段性成果，但自动驾驶货运行业仍面临多重挑战。从政策层面来看，跨省路权互认、事故责任认定标准尚未统一，成为制约跨区域运营的关键瓶颈。韦峻青坦言：“当前跨省运营还需要时间，我们正在与多地政府沟通，期待随着国家法规的更新，这一问题能逐步解决。”
从生态层面来看，自动驾驶重卡的规模化运营需要换电网络、维修保养、货运调度等配套体系的支撑。目前，卡尔动力已与宁德时代、陕汽等企业建立战略合作，但全行业生态的完善仍需时日。例如，无人化车辆的换电标准化、自动驾驶车辆的维修资质认定等，均需产业链各方共同推动。
一拖三真实场景
从技术层面来看，极端天气下的感知能力、复杂交通场景的决策能力，仍是自动驾驶重卡需要突破的难点。卡尔动力虽已在鄂尔多斯实现常态化运营，但在暴雨、暴雪等极端天气下，仍需人工干预，全场景无人化仍有提升空间。
展望未来，卡尔动力设定了长远目标：2030年，推动超50%的新增重卡搭载智能驾驶系统；2035年，赋能超百万台自动驾驶重卡，创造百亿级新质生产力。韦峻青认为，货运行业终将演进到“机器自主”阶段，“未来全国性物流网络形成后，编队运输仍将是高效的主流模式，而我们的2×2产品矩阵（重卡牵引车与运输机器人两种车型，编队与单车智能两种落地形态），将全面覆盖从当下到未来的各类货运需求”。
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