卡尔动力：无人货运闭环跑通，物理AI先落地大宗物流

资本正在给无人物流赛道重新定价，时间点是2026年。

城配RoboVan也好，干线Robotruck也罢，融资一笔接一笔，而且钱明显往头部玩家手里聚。行业里多数人把目光投向全球市场，也有公司反其道而行，把车开进草原、戈壁、荒漠，在砂石和土路上跑一公里算一公里，慢慢攒无人货运的数据。

棋盘井是内蒙古鄂尔多斯市西南角上的一个镇。二十多年前，头一批建设者来到这片草原，当时连餐厅和宾馆都难找，他们在这儿建起电厂和煤厂，后来逐步长成今天产值千亿的工业园区。

鄂尔多斯棋盘井工业园区卡尔动力运营中心

五年前，做货运场景自动驾驶的卡尔动力落地这里，从0开始搞出混合智能编队模式，摸索L4货运无人化的路子；三年前，全球规模最大的自动驾驶货运车队在这里成形；到了去年，国内首个具备正经济性的无人货运闭环跑通，路线级UE实现转正。

近日卡尔动力CEO韦峻青接受《国际金融报》等媒体采访，把物理AI划成两类：一类围着人与服务转，是具身机器人；一类围着货物与生产转，是具身智能。卡尔动力走的是后一条路。他的说法是，“生产是绝对的刚需，也会在AI领域最早形成商业化和规模化”。

卡尔动力CEO韦峻青

韦峻青的判断是，卡尔动力押注的就是围绕货物与生产的运输机器人。这类机器人之间的较量，正从单台车能力的高低，转向规模效应。跑通一条线路，只说明技术上可行、经济上算得过来；真门槛在于能不能把验证过的模式搬到更多线路、更多场景里去，织出一张能履约、能扩张的网络。

商业闭环不在“北上广深”

“场景定义产品，产品驱动技术。”这句话韦峻青在采访里说了不止一次，也是公司成立之初就定下的路子。

在创办卡尔动力之前，韦峻青长期做Robotaxi的研发与商业化——从美国

可过去的经验有时也会变成惯性。韦峻青并不讳言，团队起初也认定自动驾驶该先落北上广深，后来场景密度把判断扳了过来。在鄂尔多斯，“从一个煤矿到一个电厂，每天400车，完全不在一个体量级”。

韦峻青说，“原来货运自动驾驶在中国北方、在大宗商品上有这样大规模的体量，是大家都想象不到的”。团队后来做调研才发现，中国40%的重卡物流运的都是大宗商品，而且扎堆在西北地区。

这个市场体量巨大，却几乎进不了一线城市技术人员的视野——线路长、货量大、通道密集。麦肯锡的报告显示，早在2020年，中国公路运输市场规模就有约6万亿，其中生产物流占一半左右，赛道相当大。卡尔动力则是第一家从大宗商品干线生产物流切入自动驾驶货运的公司。

被“逼”出来的编队形态

海量的货运需求给自动驾驶提供了足够丰富的场景，可场景的复杂程度也超出了想象。

场景定下来之后，团队才碰上不少“自动驾驶范畴之外的问题”。韦峻青举了几个例子：国道收费站得停车扫码缴费，不支持ETC；交警常查车辆载重，进不进承重站要看现场指挥；工业场景的运输路况复杂，土堆、水坑时常冒出来；天气一复杂，道路环境也跟着变……

卡尔动力在棋盘井工业园区真实运营

这些运营上的麻烦，最后“逼”出了适配公开道路干线大宗运输的混合智能编队产品形态：1辆领航车带着整个队列跑，后面跟1至5辆L4自动驾驶车辆。用韦峻青的话说，前车相当于给后车“打了个样”。

卡尔动力技术战略副总裁王珂拿NOA和编队模式对比，算了一笔“经济账”。重卡是实打实的生产力工具，司机的工资就是成本。乘用车用NOA，是给开车的人减负；货运车队用NOA，经济上并不划算。王珂表示，“从车辆采购方面来讲，成本没有下降，还要额外花钱去买这个东西（NOA)。”编队形式本身就能带来直接的经济收益，行业也已经充分看到自动驾驶货运和乘用车之间的差别。

沿着编队这条主线，卡尔动力又针对不同应用场景长出另外两条产品曲线：一条是L4单车智能方案，落在封闭园区、港口场景，利润空间能提到20%以上；另一条是无驾驶舱运输机器人方案，采用全线控全冗余设计，载货容量再往上走一步。

卡尔动力运输机器人

不过，卡尔动力运输机器人业务线总经理孙亮点出了一个现实边界：无驾驶舱运输机器人眼下还上不了公开道路，只能在封闭或半封闭场景里推。它的优势倒也清楚：能24小时不停歇；不用空调，能耗明显降下来；人的角色从驾驶员变成后台监控和调度的“管理员”。

磨出来的100公里样板线

无驾驶舱运输机器人，从一开始就是卡尔动力愿景里的核心。韦峻青的判断是，驾驶舱消失不过是货运产业进入下一阶段的自然产物，而且终局会来得比想象中更快。

棋盘井的傍晚，一辆领航车打头，两三辆自动驾驶重卡跟在后面，车距不足二十米。有社会车辆想插进两辆重卡中间，后车就主动减速把距离让开；赶上红绿灯，前车过去了、灯变红，后车不硬跟，自己停下等下一轮。到了称重站，车队靠边、过磅、再上路；进煤厂，车辆自动排队、过磅、装卸，随后开往几十公里外的电厂。

卡尔动力在棋盘井的商业化运营路线

从2021年开始，卡尔动力就在内蒙古鄂尔多斯市跑大宗货运的L4级自动驾驶运营。棋盘井这条干线全长100公里，装载设施一天调派约150车次，拉的货主要是动力煤和中煤。

混合编队被投进由煤矿、电厂和公开道路构成的生产物流场景。道路遗洒、牛羊群穿行、不断变化的附着路面、强横风、大曲率长坡道，这些真实运营场景凑在一起，成了全球规模最大的干线运输真实物理样本集和真实运营数据生产线。

一位车队运营人员向记者讲了个细节：棋盘井以煤炭工业为主，运煤线灰尘大，跑上一天激光雷达基本就被灰盖住了。团队后来自己研发了识别脏污后自动清洁的装置。他的说法是，“这个基本上是我们自己完成的，是在真实的实际应用场景里面发现一些小问题后，做了一些优化。”

雷达清洁装置

这类状况，单次测试未必碰得上，可第100趟、第1000趟运输里一定会真实发生。棋盘井这条线把一个个细节磨了出来，混合编队也从一套技术方案，逐渐长成一支每天都能出车的车队。

车队日常运营里，司机是跟卡尔动力打交道最多的人，也是编队设计绕不开的一环。卡尔动力编队业务线总经理张娜说，司机从30多岁开始转型，40岁以后逐步适应自动驾驶系统。岗位形态变了，不用长时间盯着开车载货，可以在现场通过KargoCloud关注业务运营情况，同时辅助和培训下一代AI领航员，完成“以老带新”的职业转变。

司机的经验反过来也在喂养自动驾驶模型。天天跑在物流运输路上，司机最清楚车的性能、突发情况怎么处理——哪种情况刹车踩重了、哪个场景该躲没躲。有些测试结论AI未必跑得出来，经验丰富的司机一眼就能看出来。韦峻青说：“有时候司机师傅会说‘我帮你采数据’‘你遇到这个场景这么开是最优的’。他们处理各个场景比我们更有经验，与其说是我们给他们提供培训，不如说是进行一些赋能。”

“吨吨计较”的方法论

棋盘井跑出了一套“技术+运营+人”的组合方法，接下来该算账了。

采访中，韦峻青把国内公路货运的成本表摊开：过路过桥费30%，能源30%，人力20%，维修10%，折旧10%。这几年新能源化让能源成本往下走，其他成本却在往上走。“五年前在这个地方招驾驶员比较好招，现在越来越难”。

这几乎是所有物流公司最头疼的问题之一。张娜直接把行业处境点破：“现在物流整个行业在零毛利附近。”而混合智能编队相较传统人工驾驶，能带来10%至18%的毛利提升。他强调，这个数不是纯算出来的，而是把车辆折旧、维修、保险等因素全部纳入，通过一段时间实测出来的。

卡尔动力内部打磨的那套经济模型叫“TCO计算器”，算的是每一趟运输下客户全生命周期的价值体现和成本。要纳入的维度包括车队规模、部署方式、匹配车型与能源类型、自动驾驶可用路段比例、单车行驶里程，以及行车路段可能遭遇的障碍场景；成本侧则涵盖折旧、人工、维保、能源等科目的核算。

韦峻青把这套测算方法形容为“吨吨计较”——同一条线路，车型不同、能源类型不同、自动驾驶可用路段比例不同，这笔账就完全不一样，交付给客户的也就不是一个标准产品，而是按客户情况匹配出来的组合。

抠出来的收益来自三条曲线。硬件上，最早第一台样车的自动驾驶套件成本在二三十万元，现在已降到十万元级别，客户收回成本的时间大幅缩短；能耗上，编队行驶最显著的优势是降低风阻带动油耗下降，“1+1”编队下能源节省约10%；运营上，车辆支持全天候不间断运转，算法订单分配与路线优化取代人工调度，车队管理成本随之降低。

2025年，卡尔动力在棋盘井联合鄂尔多斯集团打造全国首个正UE真实货运运营闭环，并实现规模常态化运营，自动驾驶技术从“测试验证”迈向“商业价值创造”阶段。

时间成本走出了另一条曲线。韦峻青说，第一条路线的UE转正花了一年时间才打磨出来；现在“AI的泛化性越来越强，我们也越来越熟练”。一条新路线的平均部署周期，已从最初的8个月压缩到3个月，而且每年演进的速度还在加快。

一张载物网络的自生长

韦峻青给卡尔动力定的目标，不是造一辆聪明的车，而是“围绕货物构建一个智能网络”。这张网以棋盘井为原点，沿“1+N+X”战略铺开。他解释：“1代表了卡尔动力基于鄂尔多斯打造的成功模式和样板线，N代表了区域性的扩展，X代表着我们从煤炭运输和大宗商品开始，服务于更多的行业。”

网要铺得顺，合规得先走一步。2025年5月，卡尔动力拿到鄂尔多斯市智能网联汽车自动驾驶卡车编队无人商业化试点资质；今年4月，又获得全国首批跨盟市远程商业化试点资质。目前它持有的L4级自动驾驶卡车商业化无人运营牌照数量是国内最多的，这是L4干线货运从“一地多线路”走向“多地网络化”的一大前提。

韦峻青透露，过去几年运力网络已从内蒙古扩展到宁夏、甘肃、新疆、陕西、山西、河北各地；公司同时与钢铁、快递快运、工业制品、零部件以及农牧行业的客户展开深度合作。

网络广度在扩，密度也在提。“最开始我们在一条路线上只部署5台车或者10台车，但是现在已经有了百台量级的部署，不管是车辆的能力还是数量都在快速提升。”韦峻青称，8月陕重汽交付的百台基于Gen5平台的L4重卡铺到网络上后，很快就消纳掉了。

卡尔动力的合作伙伴被划成三类，各自担的角色不一样：场景共建伙伴一起把无人货运的全流程模式做深；规模拓展伙伴负责搭起覆盖全国的智能运力网络；生态赋能伙伴则通过“平台对接+信息互通+标准共建”服务各类场景。

韦峻青在采访中说，“希望将来我们规模化的增加都是跟伙伴去共建的，大家共赢。”在他看来，把网络和生态建起来，比在一条路线上一个劲加车更重要。

伙伴共建回答的是“谁来铺网”。但网络要加速落地，光靠外部投入去铺节点、铺路径不够，还得有内部动力。韦峻青把这叫“自生长”，并拆成四层正反馈：数据跑得越多，Agent越聪明；场景做得越深，正经济性越强；伙伴越多，网络拓展越快；合规越完善，安全信任越厚。

四层正反馈层层闭环、多边共赢，这张网才具备内生性和成长性。从棋盘井出发，卡尔动力要证明的并非一辆车能跑多远，而是一张载物智能网络能自我生长多快——这也是无人物流被资本重新定价的底层逻辑。