L2 与 L4 之间的分界线正在被打破。 

乘用车 L4 浩浩荡荡碾过了城市圈。小鹏、英伟达、特斯拉之间形成了明确的共识：L2+将直达 L4 自动驾驶。

三个玩家均围绕 L4 做技术平台建设。与特斯拉的思路相似，小鹏将会在第二代 VLA 的基础上直升 L4。 

类似地，英伟达也亮出了面向 L4 的终极解决方案 DRIVE Hyperion，计划 2028 年落地 L4 自动驾驶。 

国内政策也率先一步打开了大门，北汽、长安等车企均获得了 L4 级自研 Robotaxi 测试牌照，测试车辆已经跑在了城区道路上。 

但比乘用车来势汹涌的是商用车。

L4 级商用车早已从试点走向了常态化运营。 

现在更进一步：以 Robotruck 为代表的 L4 级商用车，无人化运营开始突破更长距离、更大区域， 内蒙古出现了首个无人驾驶重卡跨盟市远程商业化试点落地。

4 月 3 日，卡尔动力宣布拿到了跨盟市远程商业化试点资质，成为行业内首个拿到该资质的 Robotruck 玩家。 

跨盟市相当于 Robotruck 能够在多城市以及省级范围内，在内蒙古进行长途干线运输。

这也意味着，Robotruck 翻开了新的一页，正式进入了「区域成网」的新阶段。 

01跨越硬件、运营、模型「三重门」

L4 商用车的核心在于将不同技术方案与业务场景深度融合。 

沉到场景里，是 L4 商用车的第一课。 

L4 商用车三大场景，分别是 城市物流、港口矿山、干线物流。

三个场景的共同点是用无人驾驶技术实现生产工具升级，为场景方降本增效。区别在于，场景不同，跑通每个场景经济账的技术方案也各有特色。 

第一类在城市场景里运行的无人物流车，走的是技术性价比路线。

末端配送是无人物流车主攻业务，算的是「分厘账」，这也导致无人物流车对成本非常敏感。 

因此无人物流车头部玩家九识智能、新石器、白犀牛在技术上方案达成了一致—— 平衡成本与效率。

新石器已经逐渐转向纯视觉技术方案，利用 BEV+OCC 算法摆脱对激光雷达的依赖，来降低硬件成本。目前，该赛道的头部玩家都陆续推出价格更低的无人物流车，价格突破 2 万元以下。 

第二类港口、矿山场景多以定制化技术方案为主，方案「高度本地化」。

港口、矿山等半封闭场景均需要结合场景实际情况，定制整套智能运输调度解决方案。 

典型如矿区，地理位置偏远、天气极端，没有网络覆盖，这就要求自动驾驶公司先要有涵盖网络规划、建设、交付与运维的全流程能力。 

易控智驾副总裁林巧就曾提到，矿卡需要对通过通信、底盘、地图定位与调度系统的持续技术迭代与现场验证。 

在这类封闭场景中，无人驾驶运输系统需要能与整个场景的协同工作能力，也自然要求结合场景需求，实地调研深度定制，才能保证全局生产效益最大化。 

第三类干线物流，技术方案是实地运营经验+大模型技术方案的结合。

以上三类场景中，干线物流的市场规模是最大的。 

全国一共有接近千万台重卡，一半都跑在干线上，承载了全国大概 70% 的运输量，市场规模占全国 GDP 的 5%。 

可以说， Robotruck 是不亚于 Robotaxi 的万亿级大赛道，但同时难度也很大。

干线物流技术虽不需深度定制，但由于经常要在涉水路面、坑洼路段，甚至在戈壁等无道路场景行驶，场景复杂，因此 Robotruck 同样需要积累大量的实地运营经验。 

又因为 Robotruck 对安全、效率要求极高，因此对技术方案的苛刻程度堪比乘用车自动驾驶。 

Robotruck 破圈，需要跨过 硬件冗余、运营经验、模型算法「三重门」。

第一扇门：Robotruck 车辆硬件冗余。

在资源型运输场景中，从里到外构建 L4「冗余」极其关键。 

卡尔动力的 Robotruck 全车装载了 5 个激光雷达、算力超过 1000TOPS4 块英伟达 Orin，冗余的传感器与算力平台配置确保了车辆在复杂场景下仍能正常感知周围环境，做出安全可靠的决策。 

即便碰到沙尘、暴雨等极端场景，卡尔动力也有一套全链路多重冗余架构与分级机制，系统会根据风险等级来评估是跟随前车靠边停车还是车道内缓慢停车或者紧急制动。 

而 Robotruck 的第二扇门与第三扇是一体两面：实际运营经验、模型算法互相绑定。

数据困境在 Robotruck 行业中从未消失过。 

卡尔动力 AI 研发副总裁王珂介绍过，如果卡车自动驾驶系统只通过周围社会车辆数据学习， 那么模型收敛速度仅为 20-30%。

数据困境倒推 Robotruck 玩家想尽办法： 

一方面提升提升真实运营数据的占比，另一方面是从系统模型算法层引入强化学习框架，让算法主动探索对高风险场景的优化策略，从而突破数据分布的物理限制。 

卡尔动力深耕西北一线，积累了 4000 万公里运营数据，包括私有的卡车数据，还有借助战略合作伙伴积累了海量的城区困难场景数据。 

这些基于大宗商品真实运输的「领域内数据」，也为打造通用基础模型提供了数据底座。卡尔动力在算法层面构建了整合开环训练、闭环训练与强化学习的三阶段范式，打造出跨场景、可迁移的基础能力底座。 

因此， 冗余的 L4 配置 + 场景内实际运营数据+通用能力底座，才是让无人货运跑起来的关键。

02跨盟市，Robotruck 商业化的一大步

从近两年各场景 L4 商业化进展来看，三大场景中，末端配送的无人化下沉速度最快。 

场景方与末端配送自动驾驶公司联合组队，推动全国物流网络无人车的规模化应用。典型如九识与菜鸟重组之后，新主体的车队规模突破 2 万台，坐拥全球最大的 Robovan 车队。 

Robotruck，同样处在大规模复制的前夜里。

其中的关键一步就是 Robotruck 从曾经的单点、单线运营转变为跨省跨市运营。 

路权是商用车 L4 中的阿特拉斯之踵。 

末端配送商业化落地速度之所以快于干线，其中一大原因在于，车小路权开放速度快。 

Robotruck 的大规模商业化与路权开放紧密相关： 

第一阶段：单点、单线运营，Robotruck 初步商业化。 核心是在资源区域附近拥有物流运输干线，而单条运输路线是否盈利，决定了 Robotruck 进一步规模复制的可能性。 

第二阶段：跨市、跨省运营，开启大规模商业化。 物流运输线路由点成面，贯穿核心工业集群。更长的运输干线，可以进一步降低人力成本与能耗成本，提升干线运输周转效率。 

第三阶段：全国范围运营，迈入商业化成熟期。 最终打通全国南、北区域的大宗物流运输线路，构建高经济价值、高运输效率的 Robotruck 物流运输网络。 

可以说，多地网络化就是 Robotruck 规模化、商业化的基石。

现在，卡尔动力率先进入第二阶段，首个拿到了内蒙古可跨盟市的试点资质。 

最直接的变化会发生在两个层面。 

一方面是运营线路开始进入「连线成网」的新阶段。

原本 Robotruck 行业承接的主要在新疆、内蒙、陕西等资源大省的中短距离的省内资源型运输，卡尔动力此次获得跨盟市商业化试点资质，会进一步拓展为可以跨省、跨市，难度更高、市场规模更大的中长途运输。 

另一方面， 长途货运数据则会进一步激活 Robotruck 的技术飞轮。

卡尔动力的跨盟市商业化试点路线，可一证通行内蒙古巴彦淖尔、乌海、鄂尔多斯等多个盟市，一次性打通城区、高速、国道、矿区等复杂环境。 

这彻底改变了过往多数 Robotruck 只在高速、资源区周边运营的历史，为 Robotruck 数据飞轮提供了更加复杂、真实的场景数据。 

韦峻青博士有一个观点，颇为有趣。 

从整个大产业来看，Robotruck 行业远没有进入下半场，反而所有玩家才刚刚热完身，站在了跑道上。

而率先拿到跨盟市运营资质的卡尔动力，已经成了行业内规模前列，率先领跑的玩家之一。 

自动驾驶运载量。目前卡尔动力已达成近 3000 万吨、12 亿吨公里的智能货运量。

无人驾驶卡车数量。根据规划，目前卡尔动力已经积累了千台级无人重卡的容量场景。

如果说去年 Robotruck 考验的是单线路能否跑通盈利与规模化复制，那么今年下半年比拼的重点彻底变了。 

Robotruck 规模化的胜负手，在于是否能够建立方案可复制、商业可持续的运营模式。

03智能运力，新时代的「水电煤」

今年 Robotruck 赛道瞬息万变，也格外热闹。 

既有新玩家入局，也能看到行业玩家都在用世界模型改写技术变革。 

以卓驭为代表的乘用车自动驾驶玩家，看中了 Robotruck 的市场潜力，与国内五家国内头部卡车制造商达成合作，将于今年上半年推出高速卡车 NOA 功能。 

而牌桌上的老手们也各有思路。 

有的譬如主线科技，从封闭场景切入干线物流。有的譬如智加科技，与货运平台绑定，组合出牌。还有像小马智行这样的玩家同样实力强悍双线押注，Robotaxi 和 Robotruck 双曲线运行。 

但 Robotruck 是「经验主义」行业，没有一步登天，有的只是把每个环节吃透，才能进入下一关的脚踏实地。 

卡尔动力的成长路径与其他玩家截然不同，在其他玩家跨领域扩张业务时，卡尔动力却反其道行之，持续聚焦 Robotruck，挖深业务护城河。 

比如把产品做到极致。 

去年卡尔动力在北京车展亮相发布了未来运输机器人，根据卡尔动力在 2025 年未来运输产业的规划，这辆没有驾驶舱的未来运输机器人，大概率将会再次出现在北京车展上。 

区别是 去年只是概念车，但今年再见到这辆车，估计已经是可落地的工程化产品。

未来运输机器人相比于市面上主流 Robotruck，有明显差别： 

无驾驶舱。货舱空间提升 25%，载重能力提升 10%。

模块化架构设计。挂箱与底盘可灵活组合，适配煤炭、冷链等十余类任务。

自动驾驶+底盘换电。接入宁德时代骐骥换电网络，凭借 5 分钟、513 度电的换电效率，理论每天可跑近 2000 公里，能够实现人停车不停的「全天候运力」。

这辆颇具未来感的 Robotruck 只是卡尔动力「终极目标」里的一块小小的拼图。 

卡尔动力的目标是成长为智能物流基础设施供应商，打破 Robotruck 市场空间的天花板。

如何理解「智能物流基础设施供应商」？ 

目前，卡尔动力的运营是  TaaS 模式 （运输即服务）为主，由公司组建并运营一支自动驾驶卡车车队，直接为货主提供货运服务，收取运费。 

之后将逐步过渡到  SaaS 模式 （软件即服务） ，将自动驾驶系统打造成标准化、可复制的产品，再收取订阅费。 

但卡尔动力的终极目标不是单纯卖软件、卖服务，而是成为 「物理世界的 AWS」 （亚马逊云科技） 。 

就像 Amazon 构建了所有 app 运营的云基础设施一样。相对应的，工业生产中的运输和物流的基础也可以利用无人驾驶贯穿始终。

智能运力的基础设施，不只靠车队，而是要建设一整套打通产业链的智能化平台解决方案。 

韦峻青博士将货运产业链上客户、服务商与车企的关系比作「三明治」，将三者紧密连接的正是这套平台化解决方案。 

卡尔动力要先将客户的运力调度、工厂运营等需求与自动驾驶运营管理系统 KargoCloud 相对接，其次还要通过虚拟驾驶员 AI 软件，软件和车辆需要深度结合，最终实现需求、管理、运营的实施对接。 

通过自研的系统+全维赋能的合作模式+云端调度系统，让智能运力可按需调用，这才是尊崇长期主义 Robotruck 玩家的终极形态。 

就像地平线创始人余凯曾说过「自动驾驶将成为标配」，对于商用车来说更是如此。

移动能力成为了人类刚需之一，而智能运力也成了「水电煤」一样的基础设施。 

从这个角度，今天 Robotruck 市场也只是打开了其中微小的冰山一角。