「无驾驶舱」重卡上路，卡尔动力押注无人货运规模化
从鄂尔多斯市区一路向西抵达边陲小镇棋盘井，车窗外，密集的商业住宅渐渐被平原和山体取代，路上的乘用车越来越少，拖着长车厢的重卡却越来越多。
煤矿、电厂、工业园区之间，重卡拖着大量货物沿着固定路线流动。这里，也是卡尔动力验证无人货运的主要场景之一。卡尔动力五年前来到内蒙古，尝试编队无人驾驶。如今，它已经拥有百台量级的无人运输车队，业务从内蒙古延伸至新疆、甘肃、陕西、山西等能源运输区域，并开始测试没有驾驶舱的运输机器人。
9月22日，卡尔动力在棋盘井镇宣布启动规模化AI运输网络，把有人驾驶、保留驾驶舱的无人卡车、无驾驶舱的运输机器人放进同一个运输系统。
商业化跑通，开始规模扩张
去年开始，卡尔动力与鄂尔多斯集团打通煤矿、工厂以及装卸货等环节，在真实运输任务中实现线路级单位经济模型转正。
随着无驾驶舱的运输机器人投入运营，卡尔动力宣布单车经济效益有望从20%提升至30%以上。
卡尔动力CEO韦峻青将其概括为“33211”：过路过桥费约占30%，能源约占30%，司机约占20%，维修和车辆折旧各占10%。
过去几年，新能源重卡压低了一部分能源成本，但货车司机越来越难招，人力成本反而持续上涨，而编队恰好改变了其中的司机成本。
过去两辆车需要两名司机，现在一名AI领航员可以驾驶头车，同时带一辆无人卡车。如果未来一名司机能够稳定带三辆甚至更多车辆，人力成本还会继续摊薄。
按照卡尔动力目前的真实运营数据，编队相较传统人工运输，在计入折旧、维修和保险等费用后，可以带来约10%—18%的毛利改善。
但一条线路赚钱，距离规模化还很远。从十台走到百台，再向千台扩张，运营层面的难题会越来越多。比如大宗物流存在明显的季节性和周期性，线路货量会不断波动，如何提前预测运力需求，控制调度、运维成本，都会变得更加重要。
因此，卡尔动力一方面在已经成熟的线路上继续增加车辆，从十几辆扩大到百台级；另一方面，把已经验证过的模式复制到新的区域，让一条线变成多条线，再由线路连成网络。
目前，这张网络已经拓展到6个省份，并与30家客户、8家车企和约30家生态合作伙伴形成合作。
但如果每增加一条线路、每增加一百辆车，都由卡尔动力自己买车、运营和寻找货源，扩张速度仍然有限。
现阶段，无人运输主要由卡尔动力自营以及与大型物流企业合作。等一条线路的技术、产品和运营方案足够成熟之后，未来几台、十几台车规模的小型车队，也可以进入这张网络。
无人运输，走向混合编队
人类司机驾驶前车，引导后方无人驾驶卡车行驶，似乎技术难度降低不少，实际依然存在不少运营难题。
据悉，卡尔动力的编队最多可以实现一名领航员带5辆后车行驶，整个队列超过百米。为了不影响道路其他车辆通行，在实际运营中，通常只带领一辆无人驾驶卡车。
即便如此，公开道路编队行驶时，自动驾驶重卡仍然要与社会小车、大货车混行，行驶环境依旧复杂。
譬如，小车可能突然切入两辆编队车辆之间，或者另一辆大货车抢道，此时无人驾驶卡车会鸣笛提醒，同时主动减速、拉大车距，为插入车辆留出空间。
红绿灯也可能把两辆车暂时打散，前车已经通过路口，后车却被红灯留在原地。此时，前车会在前方等待，后车则依靠自身无人驾驶能力继续行驶，靠近之后再重新组成车队。
因此，编队并不等同于后车完全模仿前车。由于重卡车身较高，后车的一部分视野天然会被前车遮挡，前车感知到的道路信息经过处理后，会同步传给后车。同时，前车的油门、刹车和行驶轨迹也会同步给后车。
不过，前车的信息更多是一种额外参考，后车本身仍然需要保留独立判断能力。一旦出现加塞、前车信息失效等情况，后车仍然要依靠自身完成减速、避让和路径判断。
内蒙古、新疆部分运输路线甚至存在弱信号、无信号路段，前后车之间的通信不能依赖蜂窝网络，车辆进入无信号区域后仍然能够直接交换信息。
从去年开始，一些跟随车辆已经连续三四个月、甚至五六个月不需要人参与驾驶。到了这个阶段，卡尔动力开始推出无驾驶舱的运输机器人。
根据测算，取消驾驶舱之后，车辆可利用运输空间可以增加约25%，载货能力也随之提高。
未来，跟随在领航车后面的车辆，同样可以直接换成没有驾驶舱的运输机器人。也就是说，一支车队里可能同时存在有人驾驶重卡、保留驾驶舱的无人卡车，以及完全没有驾驶舱的运输机器人。
一方面，在计划性较强的大宗物流中，大量车辆本来就会在相同时间、沿相同路线运输；另一方面，多辆重卡保持编队行驶，还能够降低风阻。按照卡尔动力的测试，两辆车组成编队时，能源消耗可以下降约5%—10%。
真正进入规模化之后，竞争不再只是单车能力，而是能否把技术、车辆、货源、调度和运维组织成一套稳定运转的体系。
对卡尔动力来说，接下来的关键，是把已经验证过的商业模式复制到更多区域和场景。 雷峰网雷峰网 (公众号：雷峰网) 雷峰网
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