訪談易咖柏俊波：無人配送制造的臨界點在于AI車規與看不見的工廠

2026開年不久，位于溧水經濟開發區的南京易咖智車科技有限公司賽博坦工廠訂單充足、產能拉滿，100多名工人全員在線，平均6分鐘即下線一臺無人物流車，單日下線80臺L4級無人車。

不久前，芯流汽車深入南京易咖工廠一線，剛踏入車間大門，整個工廠給我們最深刻的印象是：自動化程度非常高，密密麻麻的車運轉迅速，幾乎不做停留，一輛車生產落地后就可以自動駕駛到對應的位置，產線效率極高。

這背后，也引申出芯流汽車長期深耕自動駕駛與智慧物流產業過程中感受到的一個明顯變化。即：在產業爭相討論無人駕駛的大背景下，一個關鍵問題卻被長期忽略：工廠本身，作為一個產品和系統，在中國制造業的敘事中長期處于失語狀態。頭部企業在瘋狂卷自動化，中腰部卻并未跟上。

當人們談論工廠時，往往默認它們是同質化的：有廠房、有產線、有工人，就能生產。但現實是，不同公司的工廠有著天壤之別。有的產線仍是“上世紀的文物”，有的卻實現了從設計到檢測的全流程數字化；有的依賴人工裝配，有的則深度融合物聯網與AI算法，自動化水平極高。

更值得深究的是，當傳統商用車廠商帶著車規級光環跨界而來，當新玩家試圖用代工模式分一杯羹，真正的技術壁壘究竟藏在哪一層？

在大多數人眼中，車規代表著安全、可靠、行業標準。但更細分的領域，如果將傳統乘用車、商用車的標準體系比作一場開卷考試，無人配送車面臨的則是一場閉卷考試。開卷考試的部分，如電池測試、振動耐久等，答案就寫在國標里，只需要花錢花時間。無人車特有的部分，如沒有方向盤、沒有后視鏡、沒有駕駛員，只有電腦和算法，這部分該用什么規范來衡量？類似轉向精度、制動響應、驅動跟隨、與上層的交互方式等等，這些在傳統車規里根本找不到答案。

這些題目，只有真正跑過場景、積累了數據、迭代了無數版方案的企業，才見過題面。

產業分化正在加速，什么才是穿越周期應有的特質？答案或許就藏在這場關于工廠、關于車規、關于分工的深度對話里。

01

產業與壁壘：三角理論下的戰略選擇

【編者按】本節，易咖柏俊波提出“三角分工”理論，即車輛、算法、運營三方各司其職。在此基礎上，他進一步剖析了無人車的技術本質——物理層與數字層的疊加，指出“開卷考試”（傳統車規）并非核心壁壘，真正的門檻在于那篇只有少數人見過題目的“閉卷考試”（AI車規）。

芯流汽車：你覺得去年（無人配送）的市場結構變化，有哪些點是前年沒有想到的，哪些是超出你們預料的？

柏俊波：其實我覺得沒有超出預料，都在預料之內。你問到的菜鳥切割無人車部門這個事，還記得咱第一次見面嗎？我是不是給你講過一個三角分工的事？包括你應該看過我去年有一個視頻，里面我也特意談了一個三角分工的事。

我認為這個行業就應該是三種角色：車輛、司機和運營方。這是符合產業規律的。只不過在以前特定歷史條件下，大家可能有的做了兩個，有的做了三個。但隨著行業成熟，一定會往專業分工方向發展。

這個變化并不意外，他的角色是運營方，跟傳統快遞方差不多。運營方沒必要自己造車，自己造車不是合理的邏輯。更需要關注的是：怎么能把工具跑起來，怎么能跑得好，怎么能把服務客戶做好，調度平臺做好，業務流程改造、To C的粘性做強。這些都不需要造車。

芯流汽車：但還是有無人配送整車廠強調制造，對全棧自研這個事情比較在意。

柏俊波：事情起了新的變化。

芯流汽車：分工委托出去嗎？

柏俊波：對，假定投資人投了行業前面這兩家公司，哪怕投了幾億美金，但投芯片、投算法、投數據。你覺得幾億美金夠嗎？

芯流汽車：幾億美金投芯片肯定不夠。

柏俊波：對。造芯片、建算力。如果要延伸的話，你覺得應該往算力延伸還是往車輛延伸？

芯流汽車：肯定是往算力延伸。

柏俊波：對，如果你投了相關公司，公司把錢拿去建了工廠，買了零部件，是南轅北轍。本身資源可能不夠，現在更應該抓緊時間把算力、算法、數據做好，這是商業的本質。

算法公司的估值高，正是因為講的是算法高投入但未來邊際成本趨近于零的故事。

芯流汽車：是運力網絡的邊際成本嗎？

柏俊波：算法的邊際成本逐漸減小。假定算法已經成熟了，就類似于一個Windows或者操作系統。無數次賣操作系統，成本是會稀釋的。但要是做車，就變成了既做Windows還要做筆記本電腦，既做微軟還要做IBM，這事兒并不合理。

對于易咖智車來說，我們是為AI司機造AI車，就像聯想做筆記本，不需要關心用誰家的操作系統，筆記本跑誰家操作系統都行。實際上我們的車是給AI司機來開的，就理解為電腦好了。我們的本質是不論什么算法都能開。

只不過在比較早的時候，比如4-5年前，那時候沒人造AI車，又想撐起來估值，所以做這個事情可以理解。但是過了這個階段之后，再這么做就不符合邏輯，是浪費本就稀少的資源。

芯流汽車：我覺得不同的細分領域，大家的策略還是不太一樣的。

柏俊波：就拿物流公司來說，他們是使用方，完全可以這樣，通過發包給眾多無人配送廠商，讓他們一個個匯報。我給你提要求，你去做，誰家做得好就用誰的。甚至可以壓到打折價。

芯流汽車：所以說九識和菜鳥合并，其實非常重要的一個戰略意義就是，他拿到了運營方一個非常大的支持，他有一個很好的渠道。

柏俊波：我覺得是兩個事兒。一個是表面上看起來拿到了運營方支持，第二是品牌。同時兩個品牌，公司會多出很多不同的操作空間。

芯流汽車：去年包括今年，市場需求都很好。可以看到有一些新的角色出現。比方說之前做房車的新吉奧，他們其實也給九識做一些代工。你怎么看有行業參與者參股的公司，和跨界進來的A上市公司，兩類角色一起競爭？大家各自的優劣勢是什么？

柏俊波：我先問你，如果讓你投A，你投不投？投或不投的理由是什么？

芯流汽車：投資人視角，主要看估值模型。

柏俊波：我來回答這個問題，A是代工，沒有從設計到底盤的知識產權，這意味著沒有技術壁壘。很多人為什么不找最便宜的供應商？有自研能力的供應商也要有技術壁壘。所以說這個領域不但有壁壘，而且壁壘非常高。

大家還討論過，如果傳統的商用車來做，有什么區別？我認為有兩點。傳統商用車是給人開的，只有一個機械層。現在給電腦開，意味著在原來的車之上，必須要架構一個1：1的數字層。因為電腦實際上是開數字層，再由這個數字層開物理層。相當于有一個1：1的數字孿生車，也就是從虛擬到現實了。

芯流汽車：其實就是易咖的老本行，智能底盤系統。

柏俊波：對，原來一層是純粹的機械層，現在在上面架構了一層虛擬層，或者叫數字層。

芯流汽車：所以九識給你們發包，和給其他代工廠發，其實大家做的型號都不一樣嗎？

柏俊波：我們公司屬于OEM，從最初的產品定義、源頭設計就參與。與代工不同。

芯流汽車：我覺得區別是，一個是帶行業know-how的Tier 1，一個是比較純粹的裝配廠。

柏俊波：還有一個大部分人陷入的誤區：什么是車規？

芯流汽車：我覺得車規是在最核心的安全標準上面，向汽車產業的核心指標看齊。

柏俊波：我說一個最簡單的理解。先不說無人車，卡車為什么是車規的？因為卡車已經成熟很多年了，國家有國標。符合國標就可以理解為車規。

但無人車的規范和有人車不一樣。首先是技術形態上不一樣，原來的規范有可以適用的，是開卷考試，只需要花錢花時間去做。規模更大就能做的更好，并不難。我們已經通過16949、26262等體系審核，建立了從研發到測試到生產的完整流程體系，也通過國內外目前幾乎全部的地方的測試準入標準。

其次是不能適用的部分，比如有人駕駛規范有相當一部分是基于乘員安全的和乘員人機交互的。比如，方向盤應該放在什么位置，玻璃要多大的視野。但是無人配送車沒有乘員，需要關注的是行人安全和操作人員交互。那么無人車的后視鏡在哪？無人車的反光玻璃在哪？（類比）

另外就是和l4無人駕駛強相關的規范，比如線控冗余、功能安全、數據存儲要求、又比如無人車在電腦的要求下需要的規范是什么？這是閉卷考試，新進入者還不知道題目。閉卷考試這方面，可以說，我們公司是在行業內做的題目最多，也最了解行業各家的標準。

02

制造與競爭：新產能的邏輯與生態選擇

【編者按】本節聚焦制造的本質與競爭生態。柏俊波駁斥了“利用落后產能”的偽命題，指出新產品的產線必須與產品特性同步進化，以“18世紀產房無法接生21世紀嬰兒”的比喻點明關鍵。在此基礎上，他分析了供應鏈多元化的真實原因，以及主機廠下場做車必然面臨的競爭劣勢。

芯流汽車：有些公司去找汽車行業的閑置產能做代工，你怎么看？

柏俊波：好聽一點是閑置產能，不好聽是僵尸工廠。也有代工廠是閑置太久了，以至于產線設備都是十幾年以上的“文物”，組織系統也一樣。

芯流汽車：介入制造環節，對于某些上市公司來說，可能是他們的一個執念吧，他們覺得自己要閉環掉全部的環節。

柏俊波：大家都在想，我們一定要利用好已有產能。這個話邏輯為什么不成立？

第一，無人配送車產品裝備工藝不一樣。第二，無人化帶來很多不同。第三，設備也在高度發展，比如視覺檢測技術、全線控測試臺架過去沒有。在一個18世紀的產房里面，去接生21世紀的嬰兒，是沒有人愿意去生孩子的。

一個充滿活力、有心氣的、適應AI系統的組織架構，一個好的扁平化的組織，一定遠勝過僵尸企業。并且，新建的產線，依據產品特點和無人化需求來建設，效率一定高很多。高效工廠背后其實是一套高效的體系，一定要把無人車的工廠也當做一個智能體來打造，才能在未來卷下去。

芯流汽車：很多大玩家都在試圖讓供應鏈多元化，發包給主流的商用車廠商，這是為什么？

柏俊波：第一，我覺得行業像我們這樣企業太少了。如果行業把今天的車全部給我們公司，我們一家是做不完的。我們的工廠當前產能才3萬臺。第二，客戶的賽道可能不是供應商的主賽道，所以供應商不會全盤接下所有項目。

芯流汽車：比方說像東風商用車這種原來乘用車主機廠出來的公司呢，現在你覺得在發揮一個關鍵的角色嗎？

柏俊波：假如你是商用車，你希望你是什么角色？

芯流汽車：那肯定是面向整個市場吧。

柏俊波：順豐你賣不賣？

芯流汽車：肯定要賣。

柏俊波：那就行了。商用車廠要做這件事，和類似九識新石器這樣的公司之間是競爭關系，肯定會沖突，這意味著需要另外找算法供應商。

那么，這些主機廠能不能找到，能不能做好，做好之后有沒有競爭力？對于他們而言，數字層的車沒有做過、算法幾乎沒有，競爭快慢，一目了然。商業定位，決定了會怎么做；怎么做，決定了有沒有競爭力。

芯流汽車：易咖目前的財務狀況已經可以實現盈利了嗎？

柏俊波：在平衡點。

芯流汽車：你覺得后面無人車這個產業，可能會在什么時候走出價格戰？

柏俊波：不要判斷時間，而要看趨勢。舉個例子，原來去商場用充電寶一塊錢一小時，現在漲到了四塊到六塊，因為那些之前出低價的公司已經出局了。無人車同理。

芯流汽車：現在進入的人還在不斷變多，我覺得可能還得兩三年才能出清。你覺得我們這個環節之后可能會出現結盟關系嗎？

柏俊波：那是必須的。結盟有很多情況，比如寧德時代。大家都用它的電池，但它也和長安、北汽、吉利有合資公司。我覺得可以參考寧德和主機廠的合作模式。

芯流汽車：你覺得像線控制動零部件，其實就是你們的上游公司有沒有變得比較多？

柏俊波：數量不算少。

芯流汽車：像他們這些做零部件的公司，有沒有在用一些最新的技術和產品去滿足市場需求？

柏俊波：我認為他們沒想清楚（主要路線）。比如EMB產品在乘用車上不管是法規還是其他的，都沒有批量，上無人車測試是個難得的機會，所以應該提早想清楚。

芯流汽車：所以說你覺得目前在線控這個行業，有哪個公司真正想清楚這個問題嗎？

柏俊波：我覺得帶有乘用車的偏見。但隨著行業批量落地，現在情況正在發生變化。

芯流汽車：他們可能沒意識到這個場景的先進性。我們現在收入體量怎么樣？

柏俊波：25年3億，今年10億。

芯流汽車：目前九識的產品變化趨勢看，他后面要往那種更大的車去走。你覺得這個對于我們的影響體現在哪些層面？

柏俊波：這是通用性的故事，從載貨到載人，從低速到高速，肯定要往這個方向去前進，這意味著公司的能力會越來越強，這是必然的演進。

芯流汽車：他們做輕卡，對我們會有什么影響？

柏俊波：我們也已經在做了，去年已經在交貨了。

03

趨勢展望：出海、國標與媒體視角

【編者按】本節展望未來。出海方面，硬件因不涉及數據安全而更具優勢。國標方面，指出標準制定必是自上而下、從乘用車到商用車的漫長過程，為企業留出了時間窗口。

芯流汽車：南京這個工廠需要多少個工人？

柏俊波：一期大概100多人。

芯流汽車：公司對于后續出海的規劃是什么？

柏俊波：已經隨著客戶在出海。在自動駕駛行業，硬件出海比算法出海更有優勢。自動駕駛軟件算法方案會涉及數據，但是硬件不涉及。現在國外的無人配送車產業沒有商業化。如果商業化，第一個受益的是無人配送硬件。美國的自動駕駛算法并不弱，弱的是硬件載體。

芯流汽車：目前有一些歐美國家公司做詢價嗎？

柏俊波：很多，只不過他們的商業化進程比較慢。中東和美國詢價最多。

我也有一個問題，剛剛提到鄙視鏈問題，現在媒體看到一些閑置產能做新東西，往往很興奮，但很少有人提到本身就在這個賽道的，為什么？

芯流汽車：我覺得這個是因為大家對于工廠的認識差別太大了，這個行業如此火爆，每天都在增長，對于文字工作者來說確實挺稀罕的。但并不意味著他們就一定會本能地分辨出來哪些廠商是先進的，哪些廠商是落后的。

在產業報道里面，很多人沒有意識到，其實工廠也是分三六九等的。對于制造業而言，工廠是最核心的資產。之前大家在說馬斯克的時候，會比較多的說到他們的工廠，因為他們會把工廠作為作為一個系統去闡釋。

芯流汽車：公司量起來之后，供應鏈上游的采購價格是不是也在下降？

柏俊波：趨勢是下降的。

芯流汽車：你覺得無人配送車的國標會在什么時候出來？

柏俊波：如果國家會出標準，一般是頂層設計開始，乘用車先鋪開，商用車再一層層往下鋪。對我們而言，如果L4系統的標準還沒有，配送車就很難單獨出一個標準。如果單純定無人車的標準，會造成誤導。所以一定還有好幾年的時間。

芯流汽車：輕舟智航momenta這種乘用車智駕公司進來之后，會對傳統無人配送公司造成哪些影響？

柏俊波：乘用車的算法往商用車溢出是必然的，行業也會有更多的算法選擇。

04

尾聲

很多時候，工廠的重要性被忽略了，人們潛移默化的觀念中，需要加強對于工廠作為一個系統的認知。

回看南京易咖智車的賽博坦工廠，比訂單更值得關注的，是這座工廠本身的設計邏輯：數字系統如PLM、MES、WMS等系統深度融合物聯網與AI算法，自動化水平極高。

這座工廠本身就是一個被精心設計的“產品”，這也是易咖智車與馬斯克理念的暗合之處。

在特斯拉的制造哲學中，工廠本身就是產品。這一理念的穿透力在于，它揭示了制造業競爭的終極形態不是產能的堆砌，不是價格的廝殺，而是工廠作為“認知系統”的代際差。當一家企業把工廠當作產品來設計，把產線當作算法來迭代，它便擁有了穿越周期的底層能力。

在一場TED演講中馬斯克曾經這樣說“我在工廠地板上睡了三年，修理生產線，和整個團隊一起工作，我認為我比地球上任何活著的人都更了解制造業”，“工廠即產品”這五個字是他學到并做到的制造哲學。

今天，工廠正在經歷第三次進化。從數字化識字階段，到智慧階段，再到自主決策階段，真正的智能工廠正在發展出成熟而經驗豐富的大腦。這種認知不是靠安裝一套軟件就能獲得的，而是需要日積月累的運營記憶、情境化的數據沉淀和持續迭代的算法訓練。晚起步的公司無法壓縮其他公司多年積累的優勢，因為工廠的智慧不是安裝出來的，而是教育出來的。

2026年的中國無人配送賽道，價格戰仍在持續，跨界者仍在涌入。但在南京溧水的工廠里，一個更本質的命題正在浮現：當泡沫退去，真正決定誰能活到最后的，或許不是誰的產品更便宜，而是誰的工廠更聰明。那些把工廠視為成本中心的企業，可能會被把工廠視為產品的企業所取代。

而這，才是產業分化最深處的邏輯。