上海车展,自动驾驶的终极价值正在被兑现

不是各个乘用车展台疯狂推销的“辅助驾驶”,也不是大小玩家“言必称”的VLA,更不是权责界定模糊的L3…

出人意料,上海车展上自动驾驶领域最振奋的积极消息,来自L4 级自动驾驶

上海车展的L4超级黑马

L4,意味着在技术体系、硬件配置、实现功能上和普通乘用车上的量产辅助驾驶根本不同——可以实现完全无人驾驶:

上海车展L4商业化黑马:最强芯片激光雷达同时上车,全无人可换电

产品形态上的说服力一步到位:根本没有驾驶室。仅由货舱、底盘和车身周边可见的自动驾驶硬件构成。

这是出人意料的第一点,整个上海车展上自动驾驶维度最值得关注的重点不是乘用车,而是商用车。

KargoBot Space,自动驾驶创业公司卡尔动力的最新L4产品,官方定义重载未来运输机器人

完全颠覆了传统重卡或前几年常见的“智能卡车”印象,回归了这个细分赛道的“第一性原理”:一切设计为货运服务,不再为人的因素考虑妥协。

通常驾驶舱的成本占传统重卡BOM成本的10%,车头+燃油动力总成的重量2-3吨,长度则占全车的15-25%。

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所以取消驾驶舱,直观的好处是载货空间提升25%,有效载重提升10%

全车传感器数量32个,激光雷达、4D毫米波雷达、红外摄像头多种传感器以异构融合的方式,构建360度无盲区、全冗余的感知系统。

其中值得一说的有2个亮点,首先是前视主激光雷达,采用了禾赛最新的旗舰产品AT1440,也就是1440真实线数的半固态激光雷达,目前全行业性能天花板

角分辨率0.02°,相较于L2主流产品提升40倍以上。对于货运场景来说,超高精度传感器意味着能够捕捉复杂城市街道的细小物体以及路面微小的起伏和坑洼,配合规控算法,可以有效降低颠簸导致的的事故或运损。

地平线征程6P,同样也在KargoBot Space完成商用车首秀,多核异构计算资源,具有高性能、低延迟、低能耗优势。

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单颗可支持L4全栈计算任务和迭代能力。而KargoBot Space配备了2颗征程6P,算力1120TOPS+,实现了自动驾驶硬件层面全冗余。

算法上采用端到端自动驾驶系统,两段式结构,感知策略一张网,规划控制一张网,另外还有外挂的多模态大模型辅助认知场景。

这就让KargoBot Space具备了全场景的L4能力,包括高速场景下的点到点自动驾驶、自主过收费站:

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国道以及普通城市道路上,L4同样全部覆盖。甚至在卡尔动力主要落地的内蒙鄂尔多斯煤矿产区,这套自动驾驶系统还能应对矿区非铺装道路:

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KargoBot Space的第二个出乎意料的点,在于整车售价——25万元,相比传统重卡半挂车头售价降低50%左右,几乎和网约车专车持平:

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这其中的“5万元/年服务费”,是卡尔动力的另一个L4落地重大创新——换电+换舱。

在真实的矿产、钢材、木材、农牧产品这样的大宗商品货运场景中,KargoBot Space本质是一个自由移动、自由订制的载重平台,负载货舱可随意更换:

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底盘电池更可随意更换:电池包容量最高可达1026kWh,单次换电最大续航里程突破800公里。

换电模式能建立的前提,是卡尔动力率先接入宁德时代全国换电网络,重卡专用的叫时代骐骥。

全局来看,KargoBot Space呈现的产品力是这样:无驾驶室、负载可更换、底盘可换电。

对于货运这个一切以成本优先的赛道,卡尔动力产品已经具备了绝对的落地优势。

同时也是这次上海车展,以至目前整个自动驾驶行业中,离L4真正落地商业化最近的玩家

如何实现的

同是L4,Robotruck相比Robotaxi在商业落地上具备天然优势。

因为货运物流行业亘古不变,决定一切矛盾、供需关系的根本出发只有一条:成本,限制条件和额外影响因素远少于Robotaxi。

具体拆分一下,一辆国产半挂重卡在全生命周期大约能跑50万公里,对应100-150万左右的成本。

其中一次性车辆购置成本约40-50万元,人工费用每年20-30万元,燃油费用50万左右,其他的是衍生的运损、折旧、保险、罚款等等费用。

卡尔动力告诉我们,如果完全遵守规则不超载,一辆重卡年利润率只在2-3%左右。

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而从重卡成本拆解的各个项目中,其他几乎都是硬性开支,只有“一人一车”的对应关系变成“一人多车”,成本才能大幅优化。

所以,物流行业对自动驾驶技术的需求远高于其他细分赛道。

不同自动驾驶玩家也做了很多尝试。比如早期在成品车上加装自动驾驶硬件,属于后装L2。

但这更多是To VC的展示项目,人工、车辆、燃油各个环节几乎不能实现降本,叠加自动驾驶套件还会让成本上升。

从2020年开始,行业领先玩家开始进入前装L2阶段,即与车企合作,在生产线上按车规装配自动驾驶套件。量产成本得以控制。

在此之上还有更进一步的玩家,比如在高速封闭场景内实现类似乘用车NOA的功能,再比如为了更好实现自动驾驶,有的玩家干脆自己亲自下场造车。

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但他们都解决不了一个问题——始终有驾驶室不能去人,降本效果有限,难以跨过L4商业化的决定性“门槛”。

当然也有完全无人驾驶的L4卡车,但限于法规只能在港口物流园这样的封闭场景内跑,而这一部分需求和成本规模,在整个货运物流行业占比很小。

无人卡车、智能货运行业,始终没有能兼顾购置成本、能耗、人工、场景通用性的方案。

直至卡尔动力,L4自动驾驶彻底砍掉人工成本的同时,场景还能覆盖绝大部分道路运输。

秘诀就是——编队,头车是L2+能力的有人驾驶重卡,后续跟最多5辆完全无人的货运机器人KargoBot Space。

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一个车队至少能节约80%的人工费用,无驾驶室的KargoBot Space,一次性购置成本又比普通重卡低50%。

以及编队行驶中,头车尾部会产生一个低压区,阻力大幅减少,跟随车辆能够显著节省能耗,卡尔动力实测节能10%左右

有人的L2+头车作用,除了满足各地区普遍的法规,最重要的职责还是这位卡车司机辅助装卸货、应对临时停车检查等等自动驾驶系统能力之外的流程性任务。

车队之间采用V2V实现通信,常规路况下执行跟随策略,需要超车、绕行的场景,车队会遵从头车指示。

但头车并不具备后车的操作权限,接到指令后,后车的感知、规划和具体执行,都由卡尔动力自研的L4自动驾驶系统完成。

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为此,卡尔动力还专门自研引入了强化学习闭环的端到端大模型架构,对之前在封闭场景下模块化规则化的Robotruck技术体系同样是一个颠覆。

这就使得编队所有车辆都能够自主应付包括密集车流变道、路口掉头、加塞等等复杂路况。

卡车专用大模型和数据库,在识别道路破损、颠簸、扬尘、雨雾等等任务中,更有针对性。

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同时编队策略上也具备高度灵活性,可以将不同目的地,但路线有重叠的货运任务灵活组队,车辆随时加入或离开车队。

5km、10km这样的矿区内短途路线,甚至可以不用头车引导,直接用KargoBot Space独立完成。

完美体现了后车L4的价值,同时覆盖从园区到干线的所有场景,还能大幅降本。

离L4“跑通”最近,怎么理解?

常说的L4“跑通”,狭义指单车全周期成本<现有模式,Robotaxi和Robotruck都在朝这个目标努力。

卡尔动力的L4落地实战,打法总结就3个:L4无人化、编队、换电。

其中无驾驶室带来的前期单车成本、后期人工成本的大幅下降。

更大的降本潜力则是自动驾驶的低事故率,带来货物运损降低,以及长期保险费用的下降。

换电模式也同样大幅降低后期能耗成本,同时还降低了一次性购置成本。

编队模式对齐监管法规同时,也能带来一定程度的能耗节约。

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卡尔动力告诉我们,从经济账角度出发,KargoBot Space实现货运客户单车毛利5倍提升,每车每年可增收25万元-40万元

这个数据不是之上测算得出来的,而是卡尔动力在内蒙鄂尔多斯煤矿主产区运营落地两年实际测算的结果。

仅从单车角度讲,KargoBot Space购置费用25万元起,每年换电费用5万,整个车队仅在第一年就能完全收回成本。

狭义L4跑通,已经达成。同时意味着卡尔动力模式对传统货运用户有了绝对优势的吸引力。

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而广义考虑,卡尔动力认为车队规模1000辆左右,就能完全支撑公司的研发运营,彻底实现自我造血正循环。

目前这个进度是,不算北上广部署的研发用车,卡尔动力2年内在鄂尔多斯地区实际投入运营的车队已经超过300辆,安全运营超过2000万公里。

同时鄂尔多斯又是全中国煤炭储量最大、产量最大的市级行政区,有数十万辆现役重卡等待替换……

离L4跑通,只剩“最后一公里”了。

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卡尔动力把自己总结为一个“非主流”的自动驾驶公司。

钉子就在那,造一把合适的锤子去砸。

大多数创业团队都是为技术找场景,但卡尔动力创业的第一件事,就是先找场景,找企业找管理部门谈需求,然后再按需研发产品和技术

呈现出的创业关键要素关系也和其他玩家不同:

先是主动谈下了鄂尔多斯这个横纵数百公里,地大同时又物博,有旺盛大宗货运需求的自动驾驶卡车“天堂”。

这样的“地利”直接促成了“人和”。卡尔动力最早内部统一认知押注L4编队技术,避开了早期自动驾驶卡车玩家踩过的坑,比如后装L2、油改电等等。

卡尔动力3年前押注的这一模式,现在也被几乎所有重卡玩家跟进复刻。

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卡尔动力All in L4编队,加速商业落地的这3年间,正好是国内自动驾驶供应链成熟上规模的3年。

尤其是算力芯片和激光雷达成本迅速下降,自主最强J6P,还是两颗,再加上最强1440线激光雷达……成本仅数万元。

万亿“宁王”也在部署数年之后正式下场换电,卡尔动力在不用负担重资产投入的情况下,完美解决了新能源重卡的续航补能问题。

只能说楼下展台的李斌,快要羡慕哭了。

所以无论哪条赛道,供需关系和自身努力自然无比重要,决定一家公司能不能上牌桌。但“天时”是可遇不可求的,它会成为决定你是开拓者或是追随者的关键因素。


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