光梭未來總裁成勝惠：AI正在重塑全球2000萬臺重卡，深度應用至少降低6成成本

5月17日，2026搜狐科技年度論壇在京盛大開幕。來自科學界、學術界和產業界的近三十位嘉賓共襄盛會，圍繞基礎科學和人工智能話題展開探討思辨。

在下午的論壇中，白俄羅斯國家科學院博士、光梭未來BULLETRUX總裁成勝惠發表題為《AI在未來運輸工具中的應用》的主題演講。

在人們的日常認知中，人工智能與汽車產業的結合往往聚焦于乘用車。然而，在重型卡車這一全球范圍內最大的道路交通工具領域，AI的應用同樣在快速推進。

“我們負責把貨物從A端運到B端。每個人在網絡購物時，衣服從廣東出發、一兩天后到達北京，中間這一段除了飛機，就是重型卡車。”白俄羅斯國家科學院博士、光梭未來BULLETRUX總裁成勝惠在近期分享中表示。

據他介紹，全球約有2000萬臺重型卡車，目前正經歷電動化和人工智能化的快速變革。把AI深度地應用到卡車這個行業里面，能夠真正起到降本增效的作用。

“反應到數字上來，大概能降低60到70%的狀態，這是指沒有去掉人的狀態下。如果把司機去掉以后，基本上這個成本能下降90%左右。”成勝惠表示。

以下為演講全文：

AI在地面上，在道路上最大的交通工具重型卡車這一塊，我們也在想很多的實際應用場景。

我叫成勝惠，是光梭未來的創始人和CEO，主要是做智能電動卡車。

這個領域對大家來講相對比較陌生一點，乘用車大家每天都在用，家用轎車。我們是負責把貨從A端運到B端，事實上大家每個人每天都在用，每個人都在買網絡購物的時候，想想你的衣服從廣東省出發，經過一天或者兩天到達北京市，中間這一段除了飛機就是重型卡車。

在這個領域，全球大概有2000萬臺重型卡車，現在在快速進行自動駕駛人工智能化，中間有一個階段是電動化，因為在車這一端要想快速進行智能化，前提要進行電動化。

AI在車這一塊，尤其在商用車這一塊哪些能夠用得上，我們有些思考，目前能想到的有六大維度，包括司機AI智能體，它主要跟司機進行一個交互。另外就是自動駕駛，包括各位學生會有一定的了解，因為我們在北京亦莊自動駕駛已經做得非常不錯了。包括車和倉的協同，這里面有很多會出現機器人形態。以及車隊的智能運營、智慧生態和數字城市這一塊。

司機，人在凌晨兩點是身體最疲憊的時候也是最容易犯困的時候，也是事故發生率最高的時候，白天很少看到重型卡車，是因為他們是在晚上11點以后才允許進城，工作兩三個小時以后，人就容易犯困。所以我們就做了一個AI智能體，能夠根據司機的行為習慣和喜好，比如他喜歡張朝陽老師的物理課，當他犯困的時候，監控到，他會主動跟他聊，老師開播了，他就不犯困了。這是預防人疲困有一個極大的幫助。包括他身體不健康發生的一些意外沖突，這個智能體能夠幫助他主動報警，打110和打120。

另外一個就是乘用車上用得非常多的自動駕駛。當然我要解釋一下今天的自動駕駛其實是分等級的，全中國今天在賣的所有的車只能叫輔助駕駛或者叫高級別輔助駕駛，它不等同于無人駕駛，完全是兩個概念，我得跟大家再次重申一下，因為很多年輕人膽子都很大，買了一個某車型，寫的是智能駕駛或者自動駕駛，你以為它可以無人駕駛狀態，這是不行的。

今天我們用得比較多的是封閉場景內可以做到純無人，就是L5的狀態，比如港口或者各種礦山內可以做到純無人。真正上路的，目前法律法規是不允許的，只能做到輔助駕駛，不能去掉人。目前在道路上能夠做到的是局部L4，就是某一段路可以做到純無人駕駛。基于法規，司機還是得坐在那兒。所以今天無論司機有沒有開車，司機還叫司機，從定義上是這樣的。逐步地，他會從司機變成監管員、安全員，慢慢到無人的狀態。

第三個場景，我們現在在開始使用車和倉這一段，我們做了一個AI智能體，這個車要到倉庫的時候，它會提前差不多5公里的時候給倉庫那邊運營中心發送指令，我快要到了。運營中心發一個指令給人形機器人，有車要來了、有貨要來了，要不要裝，要不要卸。這個時候會匹配，上的是重貨，上的是重甲的機器人，上的是輕貨，用的是小型的機器人。搬的時候，要計算一次搬一個還是一次搬五個，這個底層邏輯都是AI來計算這個事情。包括異常處理，比如某一個包裹損壞了，要記錄、計算以及統計。

第四個，剛才講的都是單臺車的，當你的車隊比如有10臺、千臺、萬臺甚至百萬臺車的時候，今天都是靠人管理。所以為什么全世界最大的車隊是中國的中通快遞，號稱有16000臺，這是到頂了，不是沒有錢，是管不過來。16000多臺大概有18000個司機，在座有誰能管18000個司機的，管不過來。如果車有一整套的AI應用體，所有的事情就是AI在管AI，說白了就是電腦管電腦，整件事情的效率會提升很多，錯誤會下降很多。這個也是我們在快速推進當中的一件事情。

第五個應用，我們買家用車的時候，除了特別有錢的人，大部分還是貸款買車的，首付5%、10%、20%去買車，買車的時候一定推薦你買保險。大家知不知道為什么銀行愿意釋放80%或者90%的貸款，是根據你的個人信用，信用怎么來的，它是有底層數據的。另外一個，為什么保險公司愿意把保險賣給你的車，因為它底層也有一個算法，它有海量的數據經過測算這個乘用車在你買了以后大概一年會不會出問題，五年會不會出問題，十年以后這臺車還值不值錢，它都有一個底層的數據和算法，它才能判斷我能不能給你做這件事情。

事實上在重卡領域就相對比較苛刻一點，到目前為止，幾乎沒有銀行體系愿意給一臺卡車去做金融貸款，為什么，因為它的底層數據無法支撐它做一個判斷，這臺車釋放出去貸款，還能不能收得回來錢，有可能一臺車賣了以后，經過三年的運營車沒了或者車壞了，保險公司也是一樣的。

我們今天在做的一件事情就是通過AI，把所有的車輛、車隊、司機和運營公司的所有數據底層結合起來，做成一個打分系統，以后通過這個打分系統就能看到這個客戶的信用度有多少，那個車的信用度有多少。這個時候無論是銀行還是保險公司，只要看我給它輸出的信用報告就能作一個評判，這個公司能不能合作，這些都是底層一些AI的運用。

到最后會形成全國大概有3000萬臺商用車，重型卡車大概有700萬臺，這太商用車在用的時候，假設每臺車都是AI的狀態，它給整個智慧城市就匯聚了這么一個板塊。它在運行的時候，所有的數據和城市網絡是打通的，這里邊所有的東西如果只靠人工管理會非常費勁，所以它一定是結合AI去做。

除了這些，我們也在暢想未來所謂的智慧城市，有可能每個點都是AI在做這件事情。我們團隊主要是以車輛和自動駕駛為基礎，做到今天這件事情。

這是我們現在做的兩款車，一款是看起來比較傳統的車，但它也是一個自動駕駛的電動的車。這一款是我們專門給歐洲市場投放的車，是一個L4的能夠做到端到端無人駕駛的電動的車，充一次電能夠跑800公里。現在重型卡車的電動化已經不亞于乘用車充一次電就能夠跑800公里的狀態。

整體算下來，把AI深度地應用到卡車這個行業里面，能夠真正起到降本增效的作用。反應到數字上來，大概能降低60到70%的狀態，這是指沒有去掉人的狀態下。如果把司機去掉以后，基本上這個成本能下降90%左右。

當然這個過程會有很多挑戰，一個是技術上的挑戰，尤其是中國地大物博，南邊和北邊、東邊和西邊的地理狀態、天氣、環境都是極其不一樣的。設想一下你的車，我們從北京出發，開著開著開到西藏去，地理位置發生改變、環境也發生改變，尤其是在冬天你開著開著，一開始是沒有風的，有可能是十級、十二級的風就過來了。這邊是陽光普照，那邊開著開著就暴雨甚至是風暴過來，這個時候對于人工智能技術上的實現是有很大挑戰的，因為所有的東西信息來源都是通過攝像頭、雷達、傳感器傳回來的。

另外一個是法律法規、倫理上，因為現在隨著自動駕駛的快速切入，一，很多人是反對的，反對的底層邏輯是害怕，你不知道再進來以后下一步會發生什么。

我們認為，這一塊我們相信國際和國內肯定是在快速推進，能夠隨著行業的發展，法律法規也會跟進。

做一個展望，希望2030年，至少在智能交通運輸這個板塊，運輸機器人開始會逐步出現，AI在運輸這個領域會進行一個深度應用。人類希望那個時候不用再費很大的勁開著車賺著錢，可以坐在車里面，喝著茶、喝著咖啡、聽著音樂，同時又有很好的回報。

這是我們想做的，感謝大家！