当自动驾驶卡车在鄂尔多斯的沙尘路段自主避开施工障碍，混合智能编队以 1 名司机带领多辆无人车的模式实现 83% 人力成本节约，一个由 AI 技术深度重构的货运时代正在加速到来。
当自动驾驶卡车在鄂尔多斯的沙尘路段自主避开施工障碍，混合智能编队以 1 名司机带领多辆无人车的模式实现 83% 人力成本节约，一个由 AI 技术深度重构的货运时代正在加速到来。
日前，在第十四届财经峰会暨 2025 新质生产力企业家大会上，卡尔动力 CEO 韦峻青指出，数据驱动结合强化学习的自动驾驶 3.0 时代，将革新自动驾驶货运形态，最终能让人类从驾驶劳动中解放出来。
究竟什么是自动驾驶 3.0 时代? 数据驱动+强化学习又将如何重塑自动驾驶货运呢?
自动驾驶技术将走向「直觉范式」
自动驾驶的技术演进，本质是系统对人类行为逻辑的理解与超越过程。在过去十几年里，自动驾驶经历了几个关键阶段：AD 1.0 时代是"机械判断期"，此时的自动驾驶系统完全依赖地图和人为规划的预设规则，做出机械响应，缺乏对复杂场景的灵活判断;AD 2.0 到 2.5 时代随着数据标注技术的成熟，系统开始通过海量数据模仿人类驾驶行为：其中 AD 2.0 能进行人类驾驶行为的简单模仿，复刻基础操作，而 AD 2.5 借助视觉语言模型 (VLM) 实现更精细的学习，完成较复杂的驾驶行为，但泛化能力较弱，本质仍是对人类行为的复刻;随着大规模高质量数据训练和强化学习结合，自动驾驶将进入 AD3.0 时代。韦峻青博士认为，在 AD 3.0 时代，系统脱离"模仿依赖"，形成超越人类的「驾驶直觉」，是自动驾驶迈向更高成熟度和实用性的关键跃迁。
货运，AD 3.0 最佳应用地
自动驾驶技术的价值实现高度依赖垂直场景的落地应用，在众多应用领域中，货运场景展现出独特的适配优势，尤其适合 AD3.0 时代的技术范式。一方面货运路线相对固定，便于积累高质量场景数据;另一方面货运市场对效率、成本的敏感度更高，使得每一次技术优化都能直接转化为可见的运输效益。这种技术价值与商业回报的强正反馈，将 AD 3.0 从技术验证推向产业级应用。
面对货运场景，卡尔动力提出了混合智能编队模式，由 1 辆人类驾驶的领航车带领 2-6 辆 L4 级无人车编队行驶，通过全链路安全冗余设计，解决了无人化运营的技术瓶颈;同时，实际运营场景的数据也为强化学习提供了海量的真实素材，不断提高模型的训练效率和质量，让系统从初级的模仿人到更懂人。据了解，目前卡尔动力已经可以将编队车辆的前向感知距离增加至 500 米、车队内延迟控制在 100ms，相比人类司机安全性提升 5 倍。
韦峻青博士强调：「自动驾驶的本质，从来不是『有人』与『无人』的对立，而是通过赋予机器『超人』的能力，将人类从驾驶劳动中解放出来，获得不驾驶的自由。」
随着 AD3.0 时代的推进，据韦峻青博士预测，自动驾驶货运场景将迎来 6 万亿的市场空间，2025 年将成为自动驾驶商业化放量元年。
Robotruck，也要遵循货运的「第一性原理」
一直以来，大家对自动驾驶车辆都有这样一个疑问：既然是自动驾驶，为什么还有驾驶室和方向盘? 这既有目前产业链和法规的要求，也有现阶段自动驾驶技术的限制。那随着数据驱动+强化学习推动自动驾驶进入「直觉模式」，未来的自动驾驶车辆是什么样呢?
对于这一点，韦峻青博士给出了理解是：遵循货运的第一性原理。
在今年 4 月的上海车展上，卡尔动力发布了未来运输机器人 KargoBot Space，就直接取消了驾驶舱设计。通过取消驾驶舱，货物空间增加 25%，Robotruck 能回归货运的本质;与此同时，在强化学习与数据驱动下，自动驾驶系统也能不断向 A 本司机学习，逐渐进化成金牌老司机。
技术的创新突破叠加场景的落地应用，才能让 AI 真正重构产业。当前，自动驾驶技术落地进程加速开展，货运场景的规模化需求亟需技术升级的加持。两者碰撞出来的火花，也许能让自动驾驶货运迎来真正的奇点。
来源：互联网
