來源:市場資訊
(來源:Apsoto汽車社區)
Robotaxi“落地第一”是哪里還不好說,但Robotruck落地第一已然明了——
中國內蒙:
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我們詳細解析過飛馳在鄂爾多斯的L4卡車編隊,而從鄂爾多斯再往北走,接壤外蒙古的巴彥淖爾市,也正在快速實現大宗商品貨運的無人化。
背后玩家不陌生,百度孵化的自動駕駛卡車公司:DeepWay深向。
而DeepWay實現L4的技術方案,堪稱L4卡車版的“零跑汽車”——
同樣L4編隊,但單車算力256TOPS、自動駕駛套件3萬元。
再疊加已經斷層領先的新能源重卡生產交付,DeepWay正朝著“L4卡車貨運第一股”的目標疾馳狂奔。
內蒙巴彥淖爾,也L4了
內蒙成為Robotruck商業化落地運營第一,跟得天獨厚的自然條件密不可分:省內高速、一級公路路網發達,長途干線運輸條件優越。
而且內蒙本身是目前中國煤炭、稀土、畜牧等等大宗商品生產第一大省,省內重卡保有量占全國1/5,超過30萬輛,場景、需求完美適配L4卡車干線物流落地。
以及,內蒙還接壤礦產資源同樣豐富的另一國外蒙古——巴彥淖爾的甘其毛都口岸,就是外蒙煤炭進口最主要的途徑。
DeepWay L4編隊的商業化運營線路,是從甘其毛都口岸到烏海洗礦場,全程300多公里
整個編隊都采用L4量產車,也就是DeepWay自研的二代新能源重卡:
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這條運營線路,看起來像高速,但實際屬于國道的一級公路,有收費站,但并非全封閉,有各種社會車輛混行,也有紅綠燈,當然還有牛羊成群結隊過馬路。
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所以DeepWay L4編隊突出的能力,首先是單車的自動駕駛,自主處理路端突發情況:
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比如國道上各種靠邊臨停,車隊會主動避讓繞。
再比如,有社會車輛突然插隊截斷編隊,后車會自主減速避讓:
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面對國道上的龜速車,整個車隊會有序超車,保證通行效率:
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如果某一臺車變道機會不好,也不會強行變,而是先減速觀察,必要時還會取消變道,等實際成熟再行動。
第二個能力是“編隊”模式精髓:解決L4運營中的“斷點”問題,也就是臨時檢查、爆胎等等——這些非駕駛任務,頭車司機直接下車交涉、處理。
當然頭車還有其他任務:跟整個車隊通過V2V系統共享道路信息,高速路邊臨時隔出的養護帶、地上的廢輪胎、防水布等等障礙物,頭車避讓的同時,會把信號同步給整個車隊,然后每個車視情況擇機繞行避讓。
另外,當后車遇到L4系統能力之外的場景難題,頭車司機可以通過遠程指令協助后車脫困——
這其實是真L4判斷標志之一,不僅車端無人,后端也沒有什么5G云代駕,而是通過非實時的引導性指令,協助車輛脫困。
但DeepWay實現L4落地運營的方案,與眾不同。
200多TOPS跑通L4,DeepWay怎么做到的
DeepWayL4編隊方案的核心硬件思路不是堆硬件,比如激光雷達數量為3個,前向一個,和雙側補盲個各兩個,以及底層計算芯片來自地平線——雙J6M,共256TOPS算力。
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在大部分乘用車上,這是實現基本L2功能的配置,算法能力強的玩家可能能實現城市NOA。
但如果從場景出發,會發現DeepWay用的這套方案,其實是留夠安全冗余的思路下,“物盡其用”的思路。
核心邏輯是:先識別無人化運營中的所有風險點,再通過系統化手段將風險“分配”給不同對象(單車、云端、路端、領航員),而非依賴單車L4系統解決所有問題。
三層安全架構,主功能層是L2/L4核心駕駛功能,第二層是主動安全層:如AEB、FCW、疲勞預警等,基于上億公里L2運營積累,據稱低誤報、高可靠。
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第三層是冗余與失效應對層,覆蓋軟硬件多點失效,甚至極端情況(如剎車失效),通過編隊領航、遠程控制等方式實現安全停車。
直白翻譯一下,內蒙重卡運營線路的路況真實條件,跟Robotaxi面對的北上廣深早晚高峰路況大相徑庭:邊界條件清晰、路況良好通暢占大多數,這就使得corner case的種類、數量其實是有限的。
如果以L4卡車快速商業化落地為目標,實現固定線路編隊無人化運營,的確不需要數千TOPS的算力。
所以,DeepWay當前在主功能層采用是一種“感知AI化 + 規劃控制工程化”的混合架構,具體分為以下幾個環節:
感知層以3D檢測和BEV(鳥瞰視角) 為核心,融合多傳感器(攝像頭、激光雷達、毫米波雷達)數據,構建穩定的環境模型,在無高精地圖路段(如國道、大路口),感知模塊會直接輸出可行駛軌跡,而非僅識別車道線,以此應對車道線缺失或模糊的場景。
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部分輔助任務(如可通行區域判斷、障礙物屬性識別)已由AI模型承擔,減少了對規則后處理的依賴。
規劃與控制層仍以傳統規控算法為主,即基于感知輸出的結構化信息(車道線、障礙物、軌跡),通過優化方法生成路徑、速度曲線,并交由PID、LQR等控制器執行。
保證了系統的確定性、可解釋性和調試效率,尤其對于重卡這種大慣量、高風險車輛,工程穩健性優先級較高。
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但是,DeepWay并未止步于模塊化架構,而是將端到端算法作為明確的技術升級路徑,但有鮮明的場景導向特征。
DeepWay認為,端到端模型的泛化能力高度依賴數據規模與分布,因此選擇在一條或少數幾條固定運營路線上先行推進。
這些路線車輛密度高、場景收斂、商業價值明確,可在較短時間內積累足夠的高質量數據,完成模型訓練與閉環迭代。
當前目標是在2026年內實現特定路線的端到端算法上車,后續再逐步擴展。核心算法、整車工具鏈、數據平臺統一復用,確保L2積累的數據和功能可平滑遷移至L4編隊。
所以,L4卡車版“零跑汽車”,核心是場景出發,創業起步階段先把特定場景跑通,產生商業價值,沒有不留后路去梭哈未知技術體系探索。
既保障了當前L4編隊的穩定運營,也為下一代算法升級預留了清晰路徑。
DeepWay,L4卡車貨運第一股?
2021年剛起步時,DeepWay給我們的預估是:
公司2023年市場投放1000輛,后續依次3000,6000輛每年,2026年以后,預計DeepWay年銷量能過10000,此時公司就已經有了正向現金流。
實際完成情況是這樣:
2024年DeepWay交付自研新能源重卡超過3000輛;招股書中披露截止2025年6月實際交付超6400臺。
而最新的數據,據說已經超過12000臺。
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這是DeepWay最早被認知的標簽之一——全球第一家明確“通過正向定義車輛,實現自動駕駛落地的創業公司,AKA卡車新勢力。
但在起步之初,親自下場自研車輛本體這種看似重資產開路的模式,遭遇諸多質疑。
但已經行至IPO關鍵節點的DeepWay,用真實的業績披露,不但證明了這路線可行性,還展現出了獨特優勢。
2023年公司收入4.26億,2024年就沖到19.69億,同比增長了3.6倍;2025上半年,公司營收為15億元,同比增長96.6%。
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利潤方面,深向科技在2023年、2024年,以及今年上半年的毛利,分別為182萬元、979萬元和4414萬元。
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而從具體運營情況來看,深向DeepWay的新能源重卡,L2產品終端真實售價大約比普通燃油車頭高數萬元左右,其中大部分是增加的電池成本,L2輔助駕駛套件成本數千元。
也就是說,從L2產品來看,DeepWay通過自研新能源重卡,尤其是三電系統自研,實際已經實現了商業模式的跑通:
一次性購置成本多出的數萬元左右,一年左右的運營周期,就能通過“油電差”的成本填平,第二年開始,每年單車至少節約數萬元能耗開支。
當然還有L2輔助系統帶來的事故率、貨物運損降低——L2訂閱開通率超過30%。
尤其是自研三電系統深度協同,再加上超充換電體系建設,使得5年全生命周期成本相比傳統燃油重卡下降18.7%,相比市面上常見的油改電智能重卡降低4.9%。
卡車新勢力熱銷,交付量No.1,核心就在于此。
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DeepWay自稱行業第一家L2模式跑通玩家,就是新能源卡車毛利高于傳統燃油車,且增長迅猛,并在2025年實現了經營現金流為正。
如果DeepWay止步于L2卡車,那么很有可能已經實現盈利,但實際DeepWay仍然處于虧損狀態:
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最主要原因是高額研發沒有停,且瞄準L4無人化落地運營——這是DeepWay第二條并行的商業模式:
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L4編隊落地,通過1+N的“后車無人”商業化運營,首先在人工層面大幅降低貨運成本。
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這也是目前自動駕駛卡車賽道達成共識的商業化途徑。
但DeepWay當年堅持的自研車輛本體,獨特優勢在這個環節中體現了出來。
同樣是L4編隊,其他玩家參與聯合定義研發,但最終仍然要向車企購買車輛落地運營,或者由車企將車賣給物流商運營,自己扮演AI司機License收費的角色,當然車企也要分走部分營收。
意味著L4車隊“冷啟動”資金要求巨大,規模上量受限制;以及短期內營收利潤難以保證,同樣影響L4持續運營迭代。
DeepWay現階段自持車隊,自己承包線路,把更安全更便宜的運力服務提供給物流商,從中直接賺取運營全鏈條費用。
對DeepWay來說,車是自己的,短期現金開支節省巨大;長期的車輛研發、生產物料成本,也可以通過不斷增長的L2模式攤薄。
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據DeepWay透露,有源源不斷的正向經營現金流,自持一部分車隊資產,實際上對整個資產負債情況并不構成很大負擔。
而如果不算前期建廠、研發成本,DeepWay的L4車隊在內蒙落地運營,“實際上已經轉正”,更大的盈利潛力,在于1+N編隊模式中,N的不斷擴大。
L4卡車這條賽道洗牌至今,算法沒有不過關的,工程沒有落不了地的,場景更是不會稀缺。
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而這其中,只有DeepWay一家,率先把智能卡車的自研、L2商業模式跑通,且三電扎根極深,帶來了難以復制的優勢。
新能源重卡銷量的漲勢,又在絕對營收和經營現金流上反哺L4模式的落地。
大浪淘沙下留存至今的玩家,如今都向“自動駕駛卡車第一股”(開放道路場景下)發起沖擊,而DeepWay很可能不用再跟死神賽跑,比其他選手更從容。
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