自動駕駛重卡扎堆IPO，泡沫退去后看什么？

2026年，中國自動駕駛行業再次迎來IPO熱潮。

馭勢科技以“全場景L4第一股”身份登陸港交所，上市首日卻遭遇破發；主線科技、深向科技二度遞表，推進赴港上市……玩家密集登陸資本市場背后，行業敘事正從“技術演示”切換到“商業見真章”的頻道。

喧囂之下，一個更本質的問題浮出水面：評判一家L4公司的真實價值，究竟該看什么？

今年WAIC期間，一個被反復提及的趨勢是“自動駕駛正從軟件智能走向物理AI”。行業逐漸形成一種共識：當AI從“能聊”走向“能干”，其能力天花板就不再取決于參數規模，而取決于它和真實世界復雜場景的交互能力。

這個判斷放在Robotruck賽道，指向了一個核心指標：在開放道路上真實跑出的里程，以及這些里程背后的場景廣度與商業化深度。

按這個標準來看，誰離終局更近，一目了然。

01

公路，是L4價值的度量衡

這波上市潮不是憑空來的。

準入與上路許可全面實施、商業化運營權責劃分明確等，正逐步掃清制度障礙；激光雷達、高算力芯片等核心硬件成本持續下探，壓低了規模化應用的價格門檻；端到端AI算法的迭代，則讓自動駕駛重卡的落地更具可行性與商業價值。

政策不斷完善，為自動駕駛護航

資本嗅到信號，密集押注。

但翻開招股書和公開信息看，會發現一個有趣的現象：面對L4的終局，玩家們基于各自的基因與稟賦，選擇了不同的登頂路徑。

有的企業選擇了一條“以戰養戰”的道路。憑借新能源重卡銷售實現數十億營收，用造車的利潤反哺研發，在標配L2輔助駕駛的基礎上，逐步探索L4級技術的訂閱服務。這更像是一場“兵馬未動，糧草先行”的持久戰，先讓企業活下來，再等待技術質變的臨界點。

也有的企業從乘用車自動駕駛賽道切換至商用車領域，試圖將城市復雜路況的經驗降維應用于相對標準化的高速干線場景，尋找技術與商業化的最佳結合點。

而另一類玩家，則以更徹底的姿態直奔終局。以卡爾動力為代表的企業，選擇直接押注L4級貨運的常態化運營，把全部精力投入真實的開放道路。截至目前，其累計真實運營里程已達4500萬公里，運載量高達14億噸公里。

卡爾動力總運營里程超4500萬公里

回顧每一輪科技上市潮，歷史總在證明一個樸素的規律：率先搶跑的未必能笑到最后，但那些在喧鬧中埋頭深耕業務、把技術扎進真實土壤的企業，往往能走得更遠。不同的路線沒有絕對的優劣，它們共同構成了行業演進的多棱鏡。

但一個容易被忽視的認知陷阱是：L2的工程積累，并不能自動兌換為L4的實戰經驗。

L4與L2之間，橫亙著的不是算法迭代的坡度，而是真實場景認知的鴻溝。L2可在結構化的高速場景中提供輔助，遇困時隨時將控制權交還人類；而L4必須在開放且不可預知的物理世界中獨立完成每一次決策：暴雨天被水花遮蔽的感知盲區、編隊過站時前車的突發急剎、運輸途中與超長風電葉片車的狹路相逢……這些“長尾場景”，實驗室和封閉測試場里跑不出來。

只有真實公路上的持續運營，才能讓系統見過足夠多的“意外”，讓AI真正理解這個世界的復雜。

因此，評判一家L4公司的真實價值，不應只看招股書里的訂單量，更要看公路上真實跑出的里程。誰在L4的無人區里跑出了足夠深的車轍，誰就握有定義下一代貨運物流的話語權。

02

三種能力疊加，Robotruck的真正門檻

當一家企業選擇用“扎根真實道路”來回答L4的考題，具體要做到什么？

卡爾動力給出的答案是三個能力的疊加：規模化復制能力、持續運營能力、數據閉環能力。只有把技術、場景和現金流真正閉環起來，才有機會成為資本市場長期認可的公司，并在淘汰賽中勝出。

什么算“持續運營”？不是靠累計訂單、或者示范里程，而是實打實的“上路拉貨”。

這正是卡爾動力最深的護城河。當人形機器人還在展館里蹣跚學步；當多數L4玩家仍在為商業化落地不斷探索時，卡爾動力已組建起400+智能編隊車隊，在內蒙古、新疆、京津冀等10余個省市落地布局，也是全國唯一百臺級L4運營的干線貨運企業，全球第一家量產大宗運輸機器人的公司。

卡爾動力技術戰略副總裁王珂出席WAIC主題對話

“L4貨運的行業護城河，不在于技術概念與設備數量，而在于真實場景的持續運營沉淀。”王珂博士表示。

行業長期存在的安全與效率對立認知，根源在于缺少規模化實景數據閉環。卡爾動力已完成超1年L4貨運門到門商業化閉環運營，搭建起全場景高質量貨運數據集。運營里程每增長一個量級，系統的安全性和效率就同步提升一個臺階。

持續運營的價值，最終體現在經濟模型上。早在2025年8月，卡爾動力CEO韋峻青即宣布：在L4自動駕駛賽道率先實現單車經濟模型的轉正。

單車跑通了，下一步是批量復制。真正的考驗在于：當車輛從百臺擴展到萬臺、場景從一條線路延伸到數百條線路時，系統是否還能保持同樣的安全水平與經濟性？

正如王珂博士所言，AI賦能物流降本，不是單點“優化問題”，而是一個“網絡問題”。干線貨運真正的成本黑洞，是40%的空載率和日均僅5-6小時的有效行駛時間。在系統層面，車找不到貨、貨找不到車、路況無法預判。

卡爾動力的底氣在于“系統智能”。2026年北京車展上，卡爾動力發布面向L4貨運下一個十年的核心戰略：KargoBot Inside，核心架構即“AI+Robot+Service”三層協同。

卡爾動力推出KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺

在AI層，打造專屬貨運場景的基座大模型“Truck Driver Foundation Model”，依托行業內最大規模的多維度數據集和過億公里編隊驗證場景。在硬件層，推出KargoPlatform Gen 5.0通用硬件平臺，讓車輛能快進行量產適配的同時，提升載貨空間、支持多規格貨箱靈活更換，并進一步降低成本。

這套體系的價值在于：無論場景如何拓展，底層的數據閉環、調度網絡、硬件平臺都可以平移復用，讓每一噸貨物自動匹配最優路線、最合適的運輸機器人、最低的能耗方案，把物流降本從“局部優化”推向“全局最優”。

目前，卡爾動力已率先構建百臺級車隊、千萬公里級里程、十萬臺級場景容量，目標未來三年推動L4貨運進入“萬臺時代”。

03

關注“人”，長期主義的底色

回答完如何贏，卡爾動力還在思考“以什么姿態贏”。

在對外敘事中，卡爾動力保持著一份難得的克制，核心思路是“人干人最擅長的，機器干機器最擅長的”。

這種克制源于產業實踐。物流運輸作為生產性服務業，始終以效率與成本為優先。卡爾動力采用混合模式，在標準化的長途運輸環節讓AI發揮極致效率，而在復雜的裝卸、安檢及突發狀況處理上保留人工介入的可能，這正是從實際運營中跑出來的務實選擇。

混合編組模式是人類駕駛卡車在前，自動駕駛卡車在后

它也貫穿在卡爾動力的發展路徑中。早在2021年資本狂熱期，卡爾動力就拒絕了“2024年萬臺重卡上高速”的激進目標，而是選擇死磕場景，逐步形成了安全性高、成本可控、可持續的運營模式。

2026年，卡爾動力卡爾動力更是將“人”放在了更重要位置。

一直以來，卡爾動力始終堅持：AI不是來替代司機的，而是成為物流體系的“智能伙伴”。貨運行業長期面臨司機短缺、平均年齡超46歲、缺口持續擴大的困境，AI最大的社會經濟價值，不是替代人，而是推動這個萬億級產業完成一次根本性的勞動力升級，讓從業者從“疲勞駕駛的體力勞動者”升級為“管理智能設備的運營者”。

卡爾動力通過啟動“牧馬人（參數丨圖片）計劃”，面向現有合作車隊招募運輸機器人主理司機，讓經驗豐富的駕駛員從方向盤后走到車隊管理臺前，成為管理智能設備的運營者。

未來五年，卡爾動力希望自主智能的運輸機器人網絡能讓這個萬億級產業變得更高效、更安全、更可持續。

當行業進入“淘汰賽”階段，評判一家L4公司的價值，不應只看招股書里的訂單量，更要看公路上真實跑出的里程，以及它是否真正讓生產方式發生了根本改變。

物流行業等待的，從來不是一個資本故事。40%空載率、司機缺口擴大、日均不足6小時有效時長……這些困擾萬億貨運產業幾十年的結構性問題，單點修補無解，需要一張全局智能網絡來調度運力、路徑與能耗。卡爾動力4500萬公里跑通的正是這件事：AI匹配最優路線、運輸機器人嵌入全局調度，給降本增效一個新的解法。

2026年的自動駕駛上市潮，喧囂的從來不是終點，而是分水嶺。物理AI的浪潮下，運輸機器人已成為最大、最早落地的場景。誰先上市不那么重要，誰真的在公路上跑通了L4、用全局AI調度網絡重構了一個萬億產業的成本結構，誰才是這場淘汰賽最終的答案。