卡爾動力的十年賭注，與L4貨運的十字路口

撰文 | 張 宇

編輯 | 楊博丞

題圖 | 豆包Ai

在2026北京國際汽車展覽會上，L4級干線貨運自動駕駛企業卡爾動力發布了KargoBot Inside（卡爾引擎）戰略和KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，并推出與陜重汽聯合打造的無座艙運輸機器人KargoBot Space 2.0量產版，以及聯合北奔重卡打造的KargoBot Inside選裝座艙車型。

其中，KargoBot Inside戰略是卡爾動力為角逐L4級自動駕駛貨運市場而確立的核心戰略，被定位為驅動下一個十年發展的關鍵，目標是未來三年內推動L4自動駕駛貨運車隊總規模進入“萬臺時代”，2030年沖刺十萬臺生態目標。

卡爾動力于2025年率先實現了L4級自動駕駛卡車的單車正經濟性運營，成為L4級自動駕駛企業突破“燒錢”困局、邁入“自我造血”階段的標志性事件。截至2026年4月，卡爾動力在運營的L4級自動駕駛卡車超過400輛，累計運營里程達到4500萬公里，拿下國內唯一的跨盟市自動駕駛編隊遠程商業化試點資質。

但硬幣的另一面，是中國自動駕駛卡車行業仍未走出發展困境。當前，政策法規的滯后性、規�；c盈利相悖、行業競爭白熱化等，依然是卡爾動力必須面對的現實挑戰�？杽恿Φ腒argoBot Inside戰略，能否幫助其破解自動駕駛卡車行業的“魔咒”，仍充滿不確定性。

01.

卡爾動力的突圍底牌

卡爾動力的KargoBot Inside戰略，核心是以“AI+Robot+Service”構建一套面向干線貨運的全棧解決方案，其商業邏輯是不局限于做單一的技術方案輸出者，而是將AI技術、Robot（智能運輸機器人）與Service（運力調度、換電補能、智能運維等）打包，以全棧解決方案和開放協同的模式，扮演好產業生態構建與深度賦能的角色。

圖源：卡爾動力

在AI層面，卡爾動力打造了專屬貨運場景的基座大模型Truck Driver Foundation Model，與通用自動駕駛大模型相比，Truck Driver Foundation Model并非通用技術路線在卡車場景的簡單移植，而是針對重卡運輸的苛刻工況進行了專屬優化。

該模型采用強化學習與世界-行動模型融合的技術路徑，訓練數據來源于包括Robotruck編隊、Robotaxi、L2輔助駕駛和云端數據在內的行業最大規模、最多維度類型的數據，并結合過億公里編隊驗證場景集，對重型卡車運輸任務進行針對性優化，從而提升復雜貨運場景下的通用泛化能力與安全可靠性。

在Robot層面，卡爾動力推出了全新一代KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，以及基于該平臺打造的無座艙運輸機器人KargoBot Space 2.0量產版與KargoBot Inside選裝座艙車型。

KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺的核心突破，在于采用了中央計算+區域控制器的集中式電子電氣架構，這也是國內首個專為L4貨運重卡打造的集中式電子電器架構。與傳統分布式架構相比，這套架構大幅削減了控制器與線束復雜性，整體降幅達40%至50%，整個系統的穩定性實現了50倍的提升。

卡爾動力表示，KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺的智能駕駛硬件成本下降50%，24小時不間斷運營，噸公里運輸成本下降68%，單車年凈利潤能提升5倍，投資回收期由5年縮短至1年。

基于KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺打造的KargoBot Space 2.0量產版與KargoBot Inside選裝座艙車型，兼容了當前過渡形態與未來終極形態。其中，KargoBot Space 2.0量產版重新定義了L4級自動駕駛卡車的形態，其載貨空間提升25%至35%，有效載重提升10%至25%，可直接轉化為單車收入的增長。

在Service層面，卡爾動力打造了“TaaS（運力即服務）+ SaaS（虛擬駕駛員服務）”兩種模式，滿足不同場景及客戶需求。

TaaS模式，即卡爾動力以自有車隊，為合作方提供門到門的全鏈路智能運力服務，并按照運輸里程與貨物重量收取運費。而SaaS模式則是將L4級自動駕駛能力開放給合作方，卡爾動力負責提供算法迭代、運維保障、調度管理、合規支持等，通過“硬件售賣+訂閱服務”獲取收入。

可見，KargoBot Inside戰略并非簡單的技術升級或產品迭代，而是卡爾動力的一次全面轉型——從過去聚焦自動駕駛技術研發與車輛運營，全面延伸至AI模型、運載載體、場景服務，以構建一套完整的全棧貨運生態。

02.

不得不面對的挑戰

盡管卡爾動力已構建起清晰的戰略體系與發展藍圖，但依舊面臨多維度挑戰與諸多不確定性。

首先，單車盈利不等于規�；？杽恿υ缭�2025年就實現了單車運營正經濟性，但其單車盈利是在特定線路、特定場景、高運營強度的前提下實現的。

卡爾動力盈利的核心線路，是內蒙古鄂爾多斯棋盤井工業園區周邊的短途運輸線路，以及伊金霍洛旗煤礦至棋盤井工業園的中程運輸通道。這些線路以礦區與干線運輸為主，路況多為高等級公路，場景固定，裝卸貨地點明確，通過24小時不間斷運營顯著提升了車輛利用效率。

卡爾動力CEO韋峻青將其總結為“棋盤井項目”，是可向全區乃至跨省同質場景推廣的“樣板間”，但他同時也坦言，并非每條線路或每輛車都能盈利，當前卡爾動力更關注的并非城市級盈利而是路線級盈利。

這意味著，一旦將運營場景拓展至全國范圍的大宗貨運、零擔物流、冷鏈運輸等線路，情況或將發生根本性變化。這類線路普遍存在裝卸節點分散、路況較為復雜等特征，會直接導致車輛利用率明顯下滑，進而造成此前跑通的盈利模型出現大幅波動，成本回收周期也將顯著拉長。卡爾動力的盈利模型，能否在通用場景下持續跑通，依然需要大規模驗證。

其次，跨區域運營的合規性挑戰。L4級自動駕駛卡車實現規模化落地的核心前提，是全國性的路權開放與配套法規體系的完善。

現階段，國內已開放的自動駕駛測試與運營路段仍呈分散、碎片化分布，且路段之間缺乏連續性，遠無法形成支撐全國化干線貨運的完整路網。此外，當前國內自動駕駛試點政策均由各地方政府自主發布，法律效力僅限所屬行政區域內，雖然卡爾動力持有國內唯一的內蒙古跨盟市自動駕駛編隊商業化試點資質，但其適用范圍仍局限于內蒙古自治區，跨區域運營的壁壘始終未能打破。

這種跨區域運營的合規性挑戰，不僅極大地制約了卡爾動力L4級自動駕駛卡車的規�；涞剡M程，也讓其常態化運營充滿了不確定性。

對于卡爾動力而言，能否有效應對上述挑戰，將直接決定KargoBot Inside戰略的落地成效，也決定著其能否在自動駕駛卡車行業的下半場競爭中站穩腳跟。

03.

結語

縱然L4級自動駕駛卡車的規�；涞卮嬖谥T多困難，但推動破局的積極因素也在同步積聚。

政策端，早在2024年11月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳就已印發了《關于有效降低全社會物流成本的行動方案》，明確指出鼓勵發展與無人駕駛等結合的物流新模式，降低全社會物流成本。交通部聯合多部門也出臺了專項行動方案，明確將干線物流自動駕駛作為核心應用場景，加快推進跨區域試點擴圍與合規體系完善；市場端，中國公路貨運市場規模近6.5萬億元，貨車司機群體總數約3800萬人，但46歲及以上占比已超過42%，年輕從業者嚴重不足，行業降本增效、替代人工的需求極為迫切；技術端，激光雷達國產化和產業鏈規模化正在大幅降低整車及智駕系統成本，貨運專屬大模型與世界模型的技術突破，也有望系統性提升復雜場景下的泛化能力。

在政策、市場、技術三端紅利交匯的背景下，一旦卡爾動力的KargoBot Inside戰略成功跑通，其將有機會在萬億級貨運市場中占據核心地位，但這場關乎卡爾動力長期發展的十年豪賭最終能否落地，仍有待時間的檢驗。

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