Robotruck駛入商業拐點：從“燒錢研發”到“運力變現”

揮別2025，迎來2026，自動駕駛從業者的腰桿都更直了——

已上市企業股價漲；未上市企業面對投資人口氣硬；自動駕駛項目政府支持度、社會關注度都很高……

這些都是表象，自動駕駛從業者的底氣，來自于自動駕駛的商業化突破，來自于從“燒錢”到“賺錢”的轉變。

是的，歷經十余年技術沉淀，自動駕駛行業終于迎來商業化曙光。

2025年，是自動駕駛從“技術先進”駛向“商業理性”的分水嶺。兩家自動駕駛的代表企業，卡爾動力和小馬智行分別在各自的賽道實現了UE（單車經濟模型）轉正，標志著自動駕駛產業正式告別“燒錢研發”的初級階段，邁入“技術變現、自我造血”的全新發展周期。

“從0到1”逐漸實現，資本開始押注“從1到10”、“從10到10000”的廣闊前景。

3月2日消息，卡爾動力宣布完成超1億美元B輪融資。這輪融資由地平線與高榕創投聯合領投，紅旗投資、峰尚資本、東方嘉富等聯合投資，部分老股東超額跟投，戰略及產業投資方、財務投資方等多方資本的加入，目的是希望加速無人干線物流網絡的規?；卣古c體系構建，以盡快收獲自動駕駛大規模商業化的果實。據知情人士透露，目前卡爾動力已啟動新一輪融資，受到外界多方關注。

這為2026年以及接下來幾年的自動駕駛競爭點明主題：技術競爭不再是關鍵，如何實現商業閉環，創造盈利、擴大盈利，將成為行業競爭點。

01

自動駕駛賺錢：從“愿景”走向“現實”

當一項創新技術降臨地球，它將在何處創造商業價值，既有必然，也有意外。

谷歌從2009年發起自動駕駛項目，后來成立Waymo在2018年探索Robotaxi商業化，到如今，雖然規模不小，但是商業化曙光還沒顯現。

在地球的另一端，在另一些領域，卻有了自動駕駛商業化的早春消息。

那就是在中國的干線物流、礦卡、末端配送等場景。

相對于面向普通消費者的C端領域，B端領域的自動駕駛，在場景特性、市場需求、商業價值上有更強的落地優勢。

這是由于B端場景呈離散化分布，需求高度集中于一些運輸量大、路線相對穩定的區域，自動駕駛系統可以快速完成長尾問題的收斂。自動駕駛系統針對特定場景完成算法優化與數據積累，能實現較高的可靠性，大幅降低技術研發與落地的試錯成本。而末端配送的低速無人車場景，更是以短距離、低車速、固定配送范圍為特征，成為自動駕駛技術落地的“輕量型試驗場”。

B端物流、礦業等行業均面臨人力成本高企、用工短缺、運營效率低的行業痛點，自動駕駛技術的落地能直接實現成本降低與效率提升，且價值可通過運營數據量化。例如干線物流可大幅降低人力成本；礦山場景能規避人工作業的安全風險并提升作業時長；末端配送可解決“最后一公里”的人力配送瓶頸。這種強剛需、高價值的特性，讓B端客戶有明確的付費意愿，為商業化閉環奠定基礎。

就市場規模而言，中國公路貨運市場規模超6萬億元，占GDP比重達12%，干線物流更是自動駕駛領域唯一確定的萬億級單一市場；礦山、港口的智能化改造市場規模也處于千億級水平，末端配送依托電商、即時零售的發展，市場規模持續攀升。龐大的市場體量為自動駕駛企業提供了充足的商業落地空間，也讓資本對其商業化前景更具信心。

因此，在這些領域出現自動駕駛的UE轉正，并不意外。

小馬智行依托第七代自動駕駛系統，在單城市實現Robotaxi的UE轉正，其核心的“AI司機”能力也同步落地B端物流場景；卡爾動力則成功閉環運營了首個無人干線運輸的正向盈利樣板間，成為干線物流領域盈利驗證的標桿。兩家企業的突破，印證了自動駕駛在B端市場具備明確的盈利能力，也為行業樹立了商業落地的參考范式。

目前來看，L4級別自動駕駛放量和商業化焦點在B端的Robotruck領域，可以說，自動駕駛已進入L4高價值放量時代。而Robotruck的焦點在干線，干線的標桿正是卡爾動力。

當然，UE轉正僅僅是個階段性成就。

自動駕駛商業化下一步的挑戰，是大規模復制已經商業化跑通的經驗，擴大商業化規模，最終才能實現公司的盈利，以及可持續發展。

在這一過程中，自動駕駛企業比拼的是技術的成熟度，場景的泛化性，以及所在賽道的寬度和深度——這決定了企業所能觸達的商業化天花板。

02

“中國紅利”加速商業化

自動駕駛在中國、在B端領域商業化進展，有技術的進化作為基礎，還有“中國紅利”的哺育。

技術上，AI大模型正在重塑自動駕駛的進化路徑。過去系統依賴“感知-決策-執行”的鏈條，如今端到端大模型、視覺—語言模型等新技術，讓車輛能像人一樣綜合理解環境、做出擬人判斷。

以卡爾動力為例，其從2021年開始，將Robotaxi領域的技術棧引入干線物流，結合大量真實場景數據，專門優化重卡轉彎、編隊行駛、密集跟車等行為，使自動駕駛系統更懂卡車、也更懂路況。

自動駕駛卡車可以把前車軌跡作為參考

數據與仿真則推動技術迭代進入快車道。自動駕駛越用越聰明，關鍵在于數據閉環。卡爾動力COO李瀟瀟曾指出：“數據越多，產品就越好用，運營效率就越高，客戶就越愿意用?！?strong>目前，卡爾動力已積累了超過3500萬公里的真實貨運數據，全部來自西北、華北等干線貨運的實戰場景。這些數據通過仿真系統與監督學習，不斷反哺模型，幫助系統覆蓋更多“極端情況”，持續提升可靠性與安全性。

這使得自動駕駛單車的收入大幅提升，并最終超過了單車成本，達成了單車經濟性轉正。

除了技術，中國的自動駕駛政策和產業鏈的優勢，也是其他國家所不能比擬的。

中國的自動駕駛政策開放，為商業化掃清了關鍵障礙。

比如，內蒙古已率先推出省級智能網聯政策，明確支持跨區域無人化運營；京津冀一體化發展中也逐步落地跨省自動駕駛運營試驗；此外，多地開放商業化牌照申請，為無人駕駛運營提供了清晰的合規路徑。這些政策紅利不僅降低了企業的準入門檻，也推動行業形成開放協作、共同發展的良好生態?？杽恿λ诘倪\營路線，就得到了這些政策的支持。

成本下降則讓規模化部署成為可能。隨著激光雷達、計算平臺等核心硬件價格持續走低，以及算法效率提升帶來的算力需求優化，單車改造成本已顯著下降。據悉，卡爾動力通過系統集成與供應鏈協同，針對干線物流場景優化，把硬件增量成本控制在9萬元左右，今年成本還將進一步下探，為大規模商業落地鋪平了經濟基礎。

可以說，自動駕駛不再只是技術問題，而是技術可行、政策允許、成本可控三者交匯的商業命題。當前階段，正是這三個條件首次同時成熟的關鍵窗口，推動行業真正駛入商業化快車道。

03

下一章：規?；瘡椭婆c生態共建

2025年的一系列突破，為自動駕駛行業奠定堅實基礎。2026年開始，自動駕駛行業，特別是Robotruck，將圍繞兩大主旋律展開：規?；瘡椭婆c生態共建。這意味著自動駕駛正從“商業拐點”步入“價值創造”的新階段。

規?；瘡椭仆苿泳W絡化發展，行業正從單點示范走向廣泛覆蓋。

還以卡爾動力為例，依托B輪融資，計劃在2026年進一步擴大運營規模。隨著“大通道自動駕駛”概念落地，智能商用車將逐步覆蓋更多全國性干線，形成“點、線、面”的運力網絡。

規?；瘡椭瞥晒εc否，是自動駕駛盈利的關鍵一步，是自動駕駛的“決賽”。已經取得單車經濟性轉正，技術具備更強穩定性和泛化性，商業團隊有更早布局的企業，無疑具備更強優勢。

同時，自動駕駛也到了產業鏈協同與生態共建的階段。

自動駕駛落地需要車企、算法公司、運營平臺與資本方等多方協同。未來，行業分工將進一步清晰：車企專注車輛制造，算法公司聚焦核心技術研發，運營平臺負責車輛調度，資本方則提供資金支持與資源整合。

其邏輯是，各擅所長，做大蛋糕，才能各分其利。

卡爾動力與合作伙伴的協同正是這一趨勢的體現。目前已與十余家車企深化合作，發布并投入運營7款量產車型，賦能超過20個客戶開展智慧物流業務。與寧德時代在充換電網絡和運力保障上的合作，更是生態協同的典型案例，實現了技術、場景與資源的深度融合。

將整車、技術、運營、能源、保障各個領域拆分，讓優勢企業各自耕耘，才能降低各個環節的成本，最終實現整個產業鏈的降本生效，實現價值創造，才能收獲各自的利潤。

從技術突破到商業閉環，從單點示范到網絡運營，自動駕駛的長期價值正逐步兌現。這條曾經充滿不確定性的賽道，如今路徑日益清晰：以運營驗證技術，以規模攤薄成本，以生態凝聚共贏。未來，隨著更多車輛駛入干線、更多伙伴加入協同、更多場景實現閉環，自動駕駛將不僅是出行方式的變革，更是整個社會效率提升與產業結構優化的重要引擎。

拐點之后，征程仍長。但在技術與商業雙輪驅動之下，自動駕駛的未來，已然可期，更值得期待。