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(yè)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(fā)；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(yè)敘事正從“技術(shù)演示”切換到“商業(yè)見真章”的頻道。

喧囂之下，一個更本質(zhì)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(fù)提及的趨勢是“自動駕駛正從軟件智能走向物理AI”。行業(yè)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(shù)規(guī)模，而取決于它和真實世界復(fù)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(yè)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(yè)化運營權(quán)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(xù)下探，壓低了規(guī)模化應(yīng)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(yè)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(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)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(yè)選擇了一條“以戰(zhàn)養(yǎng)戰(zhàn)”的道路。憑借新能源重卡銷售實現(xiàn)數(shù)十億營收，用造車的利潤反哺研發(fā)，在標配L2輔助駕駛的基礎(chǔ)上，逐步探索L4級技術(shù)的訂閱服務(wù)。這更像是一場“兵馬未動，糧草先行”的持久戰(zhàn)，先讓企業(yè)活下來，再等待技術(shù)質(zhì)變的臨界點。

也有的企業(yè)從乘用車自動駕駛賽道切換至商用車領(lǐng)域，試圖將城市復(fù)雜路況的經(jīng)驗降維應(yīng)用于相對標準化的高速干線場景，尋找技術(shù)與商業(yè)化的最佳結(jié)合點。

而另一類玩家，則以更徹底的姿態(tài)直奔終局。以卡爾動力為代表的企業(yè)，選擇直接押注L4級貨運的常態(tài)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(guī)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(yè)務(wù)、把技術(shù)扎進真實土壤的企業(yè)，往往能走得更遠。不同的路線沒有絕對的優(yōu)劣，它們共同構(gòu)成了行業(yè)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(zhàn)經(jīng)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(jié)構(gòu)化的高速場景中提供輔助，遇困時隨時將控制權(quán)交還人類；而L4必須在開放且不可預(yù)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(qū)、編隊過站時前車的突發(fā)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(xù)運營，才能讓系統(tǒng)見過足夠多的“意外”，讓AI真正理解這個世界的復(fù)雜。

因此，評判一家L4公司的真實價值，不應(yīng)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(qū)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(quán)。

02

三種能力疊加，Robotruck的真正門檻

當一家企業(yè)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(guī)模化復(fù)制能力、持續(xù)運營能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力。只有把技術(shù)、場景和現(xiàn)金流真正閉環(huán)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(xù)運營”？不是靠累計訂單、或者示范里程，而是實打?qū)嵉摹吧下防洝薄?/p>

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(shù)L4玩家仍在為商業(yè)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(nèi)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(yè)，全球第一家量產(chǎn)大宗運輸機器人的公司。

卡爾動力技術(shù)戰(zhàn)略副總裁王珂出席WAIC主題對話

“L4貨運的行業(yè)護城河，不在于技術(shù)概念與設(shè)備數(shù)量，而在于真實場景的持續(xù)運營沉淀。”王珂博士表示。

行業(yè)長期存在的安全與效率對立認知，根源在于缺少規(guī)模化實景數(shù)據(jù)閉環(huán)。卡爾動力已完成超1年L4貨運門到門商業(yè)化閉環(huán)運營，搭建起全場景高質(zhì)量貨運數(shù)據(jù)集。運營里程每增長一個量級，系統(tǒng)的安全性和效率就同步提升一個臺階。

持續(xù)運營的價值，最終體現(xiàn)在經(jīng)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(xiàn)單車經(jīng)濟模型的轉(zhuǎn)正。

單車跑通了，下一步是批量復(fù)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(shù)百條線路時，系統(tǒng)是否還能保持同樣的安全水平與經(jīng)濟性？

正如王珂博士所言，AI賦能物流降本，不是單點“優(yōu)化問題”，而是一個“網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)層面，車找不到貨、貨找不到車、路況無法預(yù)判。

卡爾動力的底氣在于“系統(tǒng)智能”。2026年北京車展上，卡爾動力發(fā)布面向L4貨運下一個十年的核心戰(zhàn)略：KargoBot Inside，核心架構(gòu)即“AI+Robot+Service”三層協(xié)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(yè)內(nèi)最大規(guī)模的多維度數(shù)據(jù)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(chǎn)適配的同時，提升載貨空間、支持多規(guī)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(shù)據(jù)閉環(huán)、調(diào)度網(wǎng)絡(luò)、硬件平臺都可以平移復(fù)用，讓每一噸貨物自動匹配最優(yōu)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(yōu)化”推向“全局最優(yōu)”。

目前，卡爾動力已率先構(gòu)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(guān)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(tài)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(chǎn)業(yè)實踐。物流運輸作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，始終以效率與成本為優(yōu)先。卡爾動力采用混合模式，在標準化的長途運輸環(huán)節(jié)讓AI發(fā)揮極致效率，而在復(fù)雜的裝卸、安檢及突發(fā)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(wù)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(fā)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(xù)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(yè)長期面臨司機短缺、平均年齡超46歲、缺口持續(xù)擴大的困境，AI最大的社會經(jīng)濟價值，不是替代人，而是推動這個萬億級產(chǎn)業(yè)完成一次根本性的勞動力升級，讓從業(yè)者從“疲勞駕駛的體力勞動者”升級為“管理智能設(shè)備的運營者”。

卡爾動力通過啟動“牧馬人（參數(shù)丨圖片）計劃”，面向現(xiàn)有合作車隊招募運輸機器人主理司機，讓經(jīng)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(shè)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(wǎng)絡(luò)能讓這個萬億級產(chǎn)業(yè)變得更高效、更安全、更可持續(xù)。

當行業(yè)進入“淘汰賽”階段，評判一家L4公司的價值，不應(yīng)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(chǎn)方式發(fā)生了根本改變。

物流行業(yè)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(chǎn)業(yè)幾十年的結(jié)構(gòu)性問題，單點修補無解，需要一張全局智能網(wǎng)絡(luò)來調(diào)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(yōu)路線、運輸機器人嵌入全局調(diào)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(diào)度網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)了一個萬億產(chǎn)業(yè)的成本結(jié)構(gòu)，誰才是這場淘汰賽最終的答案。