【AutoDrive】乘用车的自动驾驶,能不能直接给重卡用?

在今年的世界人工智能大会（WAIC）上，行业释放出一个明确信号，自动驾驶的竞争重心正从造出一辆好车转向建立一套可复制的运营系统，这一趋势在货运领域最先得到验证，干线物流被视为L4级自动驾驶最具商业落地潜力的场景之一。

据高盛预测，L4级自动驾驶重卡在中国市场的保有量将于2030年突破10万台，到2035年渗透率有望达到50%；高工智能汽车研究院则给出分场景判断，港口、矿区等封闭场景的L4级自动驾驶渗透率将在2026年超过30%，而干线物流场景下的L3/L4级重卡自动驾驶渗透率，预计在2030年突破30%。这意味着，自动驾驶商用车正从单点验证全面迈入系统化运营的新阶段。

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重卡自动驾驶的特殊性到底在哪里？

干线重卡主要运行在高速、干线，道路结构看似比城市道路简单，但路况简单不等于技术简单，重卡转弯时车头过去了，挂车仍会扫过一大片区域；急刹车时货箱会推着车头往前冲；车辆空车和满载时也完全像两辆车.....那重卡的智驾设计需要重新考虑哪些问题？

1）感知层，看得更远、覆盖更广、识别更多异形物体

一台49吨的重卡在高速行驶时，刹停距离可达一两百米，乘用车一般只需要30到40米，重卡急刹会导致后方货箱在惯性作用下向前推挤车头，造成危险的翻折事故。这意味着重卡的感知系统必须在更远的距离上稳定检测到危险目标，为决策规划留出足够的响应时间。同时，感知范围的大幅延伸不是简单的换用更长焦距镜头解决，远距离感知在夜间、雨雪等恶劣条件下的衰减更为严重，对传感器性能和算法鲁棒性都提出了更高要求。

内轮差则是另一个关键问题，十几米长的挂车在转弯时，挂车与车头通过绞盘连接独立转动，扫过的面积完全不同。如果感知系统只关注车头周围的障碍物，挂箱在转弯时极有可能剐蹭到侧后方的行人、车辆或固定设施。这就要求重卡上的传感器配置和算法必须覆盖挂箱扫过的全部运动轨迹。

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异形物体的识别则是货运场景独有的难题，乘用车感知模型主要处理的是车辆、行人、非机动车等形态相对标准的类别，但干线物流中会频繁出现长度可达80到100米、随时颤动的风力发电机扇叶；大型桥梁预制构件，超宽或超长是常态；还有每年秋收季节集中上路的联合收割机等形态各异的货物，进一步增加了模型泛化的难度......常规的3D目标检测方法难以准确描述其轮廓，系统需要具备泛化检测和运动预测能力。

除此之外，重卡的全天候运营要求进一步推高了感知系统的门槛。低光照、雨雪、路面湿滑、传感器镜头积灰等恶劣条件下都要稳定工作，夜间运营是常态，高速公路不像市区那样处处有路灯，激光雷达和毫米波雷达的作用比可见光相机更为关键。

针对这些问题，行业内的技术方案也正在逐步成型。以卡尔动力为例，其整套传感器方案采用相机、激光雷达、毫米波雷达在内的多重冗余异构设计，标配的4D毫米波雷达可减少灰尘干扰；针对夜间运营，增加了红外摄像头，增强夜间对行人、动物等物体的感知能力。

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同时，对于内轮差问题，其将传感器模组位置经过专门调整，确保能覆盖车身侧后方的区域，系统能检测到内轮差区域内的所有障碍物。同时，还开发了传感器清洁系统，保障重卡在雨雪泥泞道路上的感知可靠性。这些策略都是在内蒙古、新疆等地的真实风沙、雨雪工况中被持续验证和迭代出来的。

2）决策规划层，载荷变化、多刚体动力学与外部扰动

乘用车的载重变化至多影响百公斤级别，整备质量相对固定，动力学模型一旦标定完成便可长期使用。但一台干线重卡空载时可能仅重十几吨，满载则达到49吨，数倍的质量差异使得车辆的行为特性完全不同。

空载时轻点刹车即可获得明显减速度，满载时同样的制动压力可能只能让车速缓慢下降。算法必须实时感知或推断当前载重状态，将其作为规划与控制的重要输入，避免按满载预期控制空载车辆，造成过度制动甚至追尾。

重卡的决策规划还要面对更复杂的动态响应问题。重卡车头与挂车转弯时运动状态并不完全一致，挂车侧向加速度响应滞后，急转弯时可能向外甩出，威胁相邻车道社会车辆。算法做轨迹规划时不能只规划车头路径，还必须预测挂车的完整运动轨迹。

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重卡的质心分布也是动态变化的，装载煤炭时货物集中在底部，质心较低；装载冷链货物时质心位置随装载方式变化；装载风力发电机扇叶时质心又可能明显偏后或偏高。

质心位置的变化会直接影响抗侧翻能力和制动时的轴荷转移，质心偏高时车辆在高速过弯或紧急变道时的侧翻风险将显著增加，质心偏后时制动时前轴载荷不足可能导致转向失效。决策规划模块必须基于对货物类型的推断建立质心分布模型。

横风干扰则是重卡扰动源也远比乘用车大，长挂车侧面面积巨大，在跨海大桥、戈壁公路等路段遭遇强横风时，车辆会受到持续侧向力作用。自动驾驶系统难以直接测量横风大小，只能通过横向加速度和横摆角速度等间接信号估计和补偿，当车辆从横风区驶入避风区时，扰动又会突然消失，侧向控制响应也必须同步调整，否则会产生过冲摆动。

这些物理特殊性叠加在一起，使得干线重卡不能简单迁移乘用车的规划控制算法再调参，重卡需要一个从底层动力学建模开始就专门设计的架构。

今年北京车展期间，卡尔动力发布了量产版运输机器人KargoBot Space 2.0，直接取消了驾驶舱。无驾驶舱的设计使整车从多刚体结构变为单刚体，彻底规避了车头与挂车之间的摆动。作为一款面向L4货运的载体，运输机器人采用全线控、全冗余架构，载货空间提升25%至35%、有效载重提升10%至25%。

载体形态的改变，也需要系统架构的重新定义。卡尔动力自主研发的Truck Driver Foundation Model（货运基座模型），训练数据就涵盖Robotruck编队、Robotaxi、L2辅助驾驶数据和云端数据，采用强化学习与自研WAM（世界-行动模型）相结合的技术范式。与乘用车模型解决怎么开车不同，货运基座模型要解决的是怎么跑运输，能理解编队协同、装卸货衔接、多车调度等长尾任务。

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评价体系差异决定技术路径不同

物理特性的差异只是表象，重卡与乘用车自动驾驶的评价标准存在根本差异，乘用车面向C端，在舒适性、效率、安全性之间动态权衡；重卡则面向B端客户，评价标准直接且单一，即安全、高效运营，赚钱是第一生产力。

乘用车高阶辅助驾驶可以在某些极端场景下选择保守策略以保障舒适性，，必要时由人类接管，而重卡必须在保证安全的前提下追求极致的出勤率和经济性。

1）编队行驶，为什么货运要组队？

干线物流追求7×24小时不间断运输，因此，编队行驶成为兼顾安全与效率的重要路径。

一种被验证可行的方案是前车有人、后车无人的智能混合编队模式，一名司机驾驶带有L2辅助驾驶功能的领航车，可引领多辆L4级自动驾驶卡车行驶。这种模式由卡尔动力在2021年首创，目前在行业中已被多家企业跟进，相比传统单车方案，这一模式能耗可降低10%，人力成本最多节约83%。

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编队并不是简单的跟车，至少要同时解决车车之间的低延迟通信、极端环境下的连续通信、以及应对社会车辆加塞变道的实时决策等三个问题。

以卡尔动力为例，其通过多车卫星定位系统加车间通信完成局部组网定位，在无卫星定位、无先验地图的区域、非结构化道路完成高精度相对定位，穿行几十公里隧道。车车通信的联合控制方法可将领航车的控制指令共享给后车，极限延时在100ms内。社会车加塞、路口抢让、变道超车等复杂场景下，跟随车也可自主交互决策保证安全。据了解，卡尔动力编队的安全性可提升5倍，配合智能调度系统KargoCloud，运营效率提升20%。

2）数据闭环驱动持续迭代

干线重卡自动驾驶的研发体系中，数据闭环的重要性远高于乘用车。异形货物的种类几乎没有边界，季节性农业机械只在特定时段上路，不同路线的道路条件差异悬殊，载重状态从空载到满载覆盖数倍的质量区间。这些场景在实验室或封闭测试场中几乎无法完整复现，只能依赖大规模实车运营。

数据闭环的价值在于，实景运营中遇到的每一个边界案例都将转化为系统的改进信号，未曾见过的异形货物、在特定光照条件下出现感知置信度下降或在横风路段暴露出控制参数的不足等事件，都将经过标注和仿真验证后纳入下一轮模型迭代，再部署回车队验证效果。

车队规模越大、运营里程越长，闭环的运转效率就越高，系统的能力边界也扩张得越快。

前边提到卡尔动力能推出Truck Driver Foundation Model（货运基座模型），就得益于他们真实场景数据闭环的积累。2025年，卡尔动力率先实现了L4级货运无人商业化运营，实现了从装货、运输，到卸货交付的完整业务闭环。目前，已经累计运营超过一年，运营车队规模超400台，在10余个省市持续测试、运营，累计4500万公里真实里程。

据公开信息，卡尔动力已累计了超1亿公里编队验证场景集，形成了一个密集、真实的货运场景数据库，并拥有超过200项自动驾驶相关专利。规模化实景运营和技术积累会产生海量数据，数据驱动模型迭代，模型提升安全性和效率，更优系统支持更大规模运营，从而形成正向循环。

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最后的话

说了这么多，那乘用车的自动驾驶，到底能不能直接给重卡用？这个答案其实已经很明了了，那就是不能简单平移。

重卡的物理特性、干线物流对出勤率的极致要求，推动着行业在车辆平台、感知算法、决策控制等层面持续突破。卡尔动力的技术路径表明，重卡自动驾驶不是乘用车方案的简单迁移，而是需要从底层重新思考货运载体的形态。

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从正向开发的线控底盘到货运专属的基座模型，从异构冗余的传感器配置到编队协同的算法体系，技术架构的每一个环节都在回应同一个问题，那就是如何让自动驾驶重卡真正成为国民经济的基础设施。

当然，L4级自动驾驶能力的成熟，很难仅靠模拟或实验室迭代完成，只能在L4级别的真实运营中反复打磨。重卡的巨大惯量、超长制动距离、复杂风阻变化，以及干线物流对全天候、高时效的苛刻要求，决定了它的所有技术难题都只能在真实的高速公路、风雨雾雪和昼夜交替中被发现、被攻克。

正因如此，那些早已扎根实际线路、日复一日积累运营数据与故障案例的企业，已经在这场长跑中构筑起先发优势，对于企业来说，真实场景的复杂性与稀缺性，本身就是最难复制的护城河。

匠歆会展

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