文章來源：量子位

允中 發自 凹非寺

圖片來源：由無界AI生成

AI拉貨，已經繞着地球跑2500圈了。

上至京津冀、下至珠三角，在連接全國7大經濟區的高速公路上，拉着快遞、食品、飲料、服裝，甚至是汽車配件的智能重卡就穿梭其中。

說不定你最近吃的穿的用的，就是AI從別的城市拉過來的。

這個國產玩家是誰？

嬴徹科技。其卡車NOA商業里程已經超過1億公里。

並且在AI的幫助下，物流公司每輛車最高可節省一半人力成本、每百公里節油3-5升，個體司機也能提升20%的安全行駛里程，每月增收2500元以上。

嬴徹卡車NOA安全運營里程從0公里到5000萬公里，用了一年半；但從5000萬公里到1億公里，時間縮短到8個月，商業化進程加速了一倍。

同時實現整個幹線物流行業全面覆蓋，快遞快運、零擔專線、合同物流等各個細分領域的客戶也實現卡車NOA的上車。

乘用車自動駕駛商業化進程尚且還不太明朗，怎麼商用車卻早已走在前面——搭載嬴徹卡車NOA的智能重卡，在商業化進程中加速快跑了？

嬴徹秘訣：找准商業化核心

一直以來，商業化都是在自動駕駛技術領域最艱難的一關，它要求的不僅僅是技術的成熟，更涉及到安全保障、成本控制、用戶體驗等方面。

除此之外，智能重卡所代表的商用車與乘用車賽道還有個本質區別，那就是用戶價值的不同。

乘用車面向C端用戶，產品和功能亮點千姿百態，用戶購買是非完全理性的，但用戶黏性有高有低。據業內人士介紹，乘用車智駕實際使用場景可能只佔10%。

而商用車本質上是面向B端物流領域，需要精確的計算成本和收益，追求的是商業價值，解決生產和經營中的痛點，這就需要對行業的深入洞察，同行業的深度融合才能做到。

這也是整個AI商業化落地、乃至B端業務的通用邏輯。

再來看幹線物流領域的B端用戶，他們考慮的是什麼呢？

是安全、是時效，是人力成本、油耗、購車成本等這些精細化需求。這其中，重卡全生命周期成本（TCO）成了關鍵考量指標，包括司機和燃油成本，約佔50%左右。其餘還包括維修保養、事故保險等等。只有算清楚“經濟”賬才會掏出真金白銀的購買。

當前在使用嬴徹智能駕駛重卡的物流客戶，看重的就是嬴徹卡車NOA“安全、省力、省人、省油”的多重用戶價值，進而帶來的“安全、降本、提效、增收”的商業價值。

大家有沒有想過，從珠三角的快遞包裹送到北京，2千多公里30多個小時的車程是可以由貨車司機全程單駕安全送達的？

比如，嬴徹的快遞快運客戶，包括中通、圓通、申通、京東、順豐等頭部企業，已經在500公里-1200公里路段規模化實現雙人駕駛變單駕，將每車人力成本下降40-50%。

而在1300公里-2500公里甚至更長的多條傳統雙駕線路上，快遞快運行業也在智能重卡實踐中，通過設置驛站式接力點，成功實現了全程安全單駕。

同一條線路司機配備要求從3車頭6-8司機降為3車頭5司機，從4車頭8-10司機降為4車頭6司機等等，大幅降低人力成本，同時司機休息時長得到保證，對排班的滿意度大幅提升。

在使用嬴徹智能駕駛重卡的司機每天十幾個小時的單駕運輸作業里，百公里的前碰撞預警、車道偏離預警、急減速等核心指標上，智能駕駛相較人工駕駛可降低75%以上；相比傳統卡車駕駛員，智能卡車駕駛員的生理疲勞度下降約35%，心理疲勞度下降約11%；智能節油降幅可達2%-10%。

使用嬴徹智能駕駛系統的里程佔比已經到90%-95%，用戶黏性極強。

這也是一億公里背後展現出來的實際意義，嬴徹卡車NOA正通過自動駕駛技術帶來的顯著價值變革着幹線物流這個領域，成為了深度融入到幹線物流中不可或缺的新型生產工具。

闖入“主流”市場

快遞快運代表着幹線物流時效要求最高、經營管理水平最高的頭部企業，他們對智能重卡價值的認可，對規模更大、場景更豐富的幹線物流市場產生了很強的示範作用。

嬴徹卡車NOA已經成功拓展到幹線物流中的眾多細分領域，包含零擔專線、合同物流，涵蓋冷鏈、汽配、酒類、快消等多重類型。既有大型承運商，也有中小微車隊和個體司機。這部分群體，實際上才是購買重卡的“主流”。

幹線物流本質上是按運輸里程掙錢，在“安全”這一核心前提下，“降本”、“多拉”、“快跑”才能多賺錢。

比如為新能源汽車提供零部件物流運輸的華太物流，線路平均里程數約為1500公里，在批量投用智能重卡后，每百公里智能駕駛油耗比人工駕駛油耗可降低3-5升，部分線路人車比從2降至1，每公里TCO降低7-15%。因為智能重卡優秀的安全表現與省力舒適的駕駛體驗，車輛出勤率顯著提升，月均單車運營里程可提升10%。

個體司機關注點更為實在：

怎麼才能再省幾升油？怎麼避免疲勞駕駛，安全地多跑幾百公里？怎麼讓家人放心，讓卡嫂回歸家庭？

因為智能重卡在安全、省力方面的革命性提升，部分個體司機的月均安全行駛里程提升了10-20%，每月的凈收益可提升2500-5500元。同時，智能卡車更加省油的優點對於個體司機群體非常明顯。

這些数字算明白了一筆實實在在的“安全”“經濟”賬，也因此嬴徹的商業化進程才會加速這麼快，在整個幹線物流領域的客戶也全面鋪開。

數據驅動的技術與研發

客戶的需求、產品的價值最終還是要落在技術與研发上來實現。

自動駕駛本質上是人工智能，當前不可否認的是，算法架構基本已經確定，算力方面的創新短期內也依然有限，數據側也就成為技術能力提升的關鍵指標。

嬴徹科技的“技術+運營”戰略，以及領先的商業化閉環積累了一億公里真實數據資產。能擁有這等體量的運營數據，放眼海內外都是極為稀缺的。

而通過車端精準、高效的數據採集，雲端高性能、自動化的數據處理，以及場景挖掘與自動標註等核心技術的領先，嬴徹科技已經建立商用車領域最成熟的數據驅動的研發體系。

嬴徹數據資產的規模和質量優勢，加速嬴徹自動駕駛算法的迭代更新，帶來卡車NOA能力不斷提升，給用戶也會帶來明顯的體驗提升，吸引到更多領域的客戶，更多場景數據又在運營中產生，形成獨特的數據閉環，進一步放大嬴徹自動駕駛技術的領先優勢。

而在此同時，嬴徹內部一些關鍵舉措也加強了對用戶、對行業的需求洞察，進一步強化着嬴徹卡車NOA的用戶體驗。

比如，“和司機交朋友”活動。

主要面向研發人員，通過“跟車”（真實長途貨運）等形式，讓工程師們既懂需求，又懂場景，然後持續優化算法。

商用車駕駛需要專門的駕照和資質。和乘用車不同，商用車的研發人員很難駕駛自己的產品，感受到真實的表現。

嬴徹科技CEO曾在公開採訪中表示，研發人員要理解用戶的使用場景，理解用戶價值。

而每天在電腦面前，或者只看後台的數據，其實取代不了每一個工程師對用戶場景、司機行為，包括產品在道路上實際運行過程中的直接感受。

也正因直擊痛點的產品設計，強化了嬴徹智能卡車的落地優勢，卡車自動駕駛技術也迎來了它的“嬴徹時刻”。

卡車自動駕駛迎來“質變時刻”

“自動駕駛還能成嗎？”，“落地還有希望嗎？”，是在自動駕駛行業曾經進入低谷期后提及最多的問題。

市場不再願意看PPT、demo，而更想看到“自動駕駛車輛上路了多少？”，“用這個技術能降低多少成本，帶來多少收益？”等更實際問題的答案。

在這背後，有一批公司殺了出來。

隨着對技術研究不斷深入，行業形成基本共識：討論自動駕駛能否商業化，就是討論能否量產和規模化部署，真正被主流市場認可。

乘用車方面，雖然全球自動駕駛頭號玩家特斯拉今年終於全量推送了FSD v12，但依舊要通過免費試用和試駕爭取向用戶證明自身價值。

現在在商用車領域，嬴徹已經用一億公里先達一步，通過合作對象和涵蓋領域在主流客戶群中證明了自身價值，並獲得很高的用戶黏性。

這1億公里的商業里程，就是自動駕駛卡車技術商業化走出低谷，向高速增長周期邁進的最好證明。

自動駕駛的質變時刻，可能率先會在貨運發生，在嬴徹發生。

這一次，將由中國玩家帶路。