沉寂几年之后，无人驾驶卡车又开始热起来。

近日，小马智行少见地对外系统披露了Robotruck业务的最新进展。其第四代无人驾驶重卡已经进入量产阶段，接下来将在高速干线、西北大宗商品运输和港口三个场景投放；未来2—3年，小马计划在国内实现500—1000辆重卡落地。同时，一款基于Robotaxi技术体系开发的无人轻卡也已经下线，并开始进入物流合作伙伴的场景测试。

更激进的目标来自轻卡。小马提出，希望2030年前实现10万辆无人轻卡的规模。这是一个相当大的数字，它意味着在Robotaxi进入千辆级运营之后，小马正在尝试把过去十年积累的一套自动驾驶能力复制到一个体量更大、成本更加敏感，同时商业逻辑也更加残酷的市场里。

那么问题来了，当自动驾驶系统装进一辆每天都要赚钱的生产工具里，它能不能把账算回来？

Robotruck等了几年，等的其实不是算法

小马智行早在2018年就启动了Robotruck项目。

最早的两辆车甚至带有明显的“手工作坊”特征：没有成熟的线控重卡平台，只能自己进行后装改造。此后，小马经历了解放J7平台，以及与三一重卡共同开发前装车型等阶段。

不过，Robotruck技术并没有在两三年前成熟之后立刻进入大规模量产。小马智行副总裁、卡车事业部负责人贺星给出的解释很直接：当时真正制约Robotruck的，并不是单车自动驾驶能力，而是L4系统的整车成本。

“我们的卡车单车技术在两三年前就已经达到了一个很高的水平。”贺星表示，但当时“为了做到L4，卡车的整车造价比较高”，小马因此一直在等待自动驾驶硬件真正进入规模化降本阶段。

这其实揭示了Robotruck过去几年一个很典型的行业困境。对于Robotaxi来说，一套昂贵的自动驾驶系统还能通过技术展示、示范运营甚至资本市场叙事获得一定容忍度；但卡车从第一天开始就是生产工具。物流企业购买一辆车，不关心它用了多少激光雷达、多少TOPS算力，最后看的仍然是一公里能省多少钱、一辆车一天能多跑几趟。

小马最终等到的，是Robotaxi规模化带来的供应链红利。按照小马披露的数据，在Robotaxi进入规模化量产后，其自动驾驶套件成本已经下降60%—70%。第四代重卡大量复用了Robotaxi的传感器、计算平台和供应链，其硬件成本相较上一代也下降约70%；轻卡由于与Robotaxi的硬件体系复用程度更高，成本曲线几乎可以直接跟随Robotaxi下降。

贺星把这种关系称作“Super Synergy”，即Robotaxi、重卡和轻卡之间通过共用技术体系、供应链以及规模化运营经验，降低单一业务的边际投入。

这可能才是小马此时重新大规模推进Robotruck最重要的背景。当一套自动驾驶系统一年只生产几十套时，它是一项昂贵的定制工程，但是当同一套核心硬件开始大规模采购时，它才更接近一个可以出售的工业产品。

L2算不明白的账，小马想直接用L4重算

今天商用车行业已经出现不少L2、L2+甚至面向高速场景的辅助驾驶产品。但在物流行业，这类产品面临一个很现实的问题：它们能够提升安全和驾驶体验，却很难从根本上改变成本结构。

一辆重卡即使装上高级辅助驾驶，司机依然存在，工作时长依然受到生理极限和法规约束。车队为自动驾驶硬件多支付了一笔钱，却未必能够对应增加足够的运输收入。

贺星对此给出了一个很直接的解释。在他看来，L2增加了自动驾驶套件成本，但对车辆运营时间、驾驶员数量这些核心成本项的影响相对有限，“L2带来的潜在收益实际上不足以对冲掉L2产品额外付出的成本”。这也是为什么小马试图直接算另外一本账——“无人账”。

“做到L4了，其实作为一个劳动力短缺市场情况下的劳动力补充，天生给最终用户光算账就可以发挥很大价值。”贺星说。一旦驾驶员真正从车辆中移除，变化的不只是人工成本。

首先，一辆车理论上的运营时间可以被明显拉长。过去长途货运受到司机休息、换班和疲劳驾驶限制，无人驾驶之后，车辆这一生产资料有机会获得更高的利用率。

其次，安全会直接进入成本模型。小马智行卡车事业部产品负责人肖平提到，目前轻卡商业保险一年大约在1.5万元以上，部分情况下甚至达到2万元。如果无人驾驶能够长期证明更低的事故率，“未来做好无人轻卡之后”，保险成本下降本身就可能成为物流企业的一部分收益。

再往后，则是物流组织方式的变化。小马正在京津高速探索一种“服务区到服务区”的Hub to Hub模式：无人重卡不再深入复杂城区，而是在高速服务区附近完成甩挂和货物衔接，把最适合自动驾驶的高速路段单独切出来。

肖平透露，小马正在把过去“物流园到物流园”的模式，进一步调整为服务区之间的无人运输。“直接是在高速公路里完成”，货物通过服务区旁边的枢纽进行转运，从而尽可能减少无人重卡进入复杂城市道路的需求。

这个变化很重要。过去行业往往希望自动驾驶车辆适应既有物流体系；现在，小马开始尝试反过来改变物流节点，让基础设施和运营流程适应无人驾驶。

如果这种模式成立，Robotruck竞争的最终形态可能也不会停留在“开的好不好”。场站位置、充换电网络、甩挂效率、车辆调度甚至高速公路基础设施，都可能变成无人货运体系的一部分。这也是Robotruck从一项自动驾驶技术，走向物流基础设施的真正分界线。

无人轻卡，可能比重卡更值得观察

相比已经讨论多年的无人重卡，小马这次更值得关注的产品其实是轻卡。原因很简单：它直接进入城市。

小马给这款车定义了几个很清晰的指标：18立方米货厢、城市道路最高70km/h、高快速路可达到100km/h，续航约300公里，并可以扩展至450公里。

这些参数针对的并不是目前常见的低速无人配送车，而是传统城市物流中大量存在的4.2米级轻卡。
按照小马提供的数据，中国城市物流机动车保有量约1400万辆，其中轻卡接近800万辆。相比通常只有5—6立方米载货空间的无人配送车，一辆18立方米轻卡在单车运力上相当于数辆低速配送车。

肖平对两类产品的区分非常明确。“我们一台能顶3—4台。”在他看来，轻卡与低速无人配送车最大的区别不仅是货厢容积，还包括速度和路权。小马的无人轻卡属于传统智能网联汽车体系下的N1类货车，可以直接进入正常城市交通体系，而不是被限制在低速配送场景中。

小马的判断因此非常明确：未来真正被自动驾驶替代的，不一定只是园区里慢慢行驶的小型配送机器人，也可能是今天凌晨两三点穿行于物流园、商超仓库和快递网点之间的传统厢式轻卡。

贺星尤其强调了“夜间运力”的价值。在他看来，城配司机总体不像长途重卡司机那么短缺，但凌晨2点到4点仍然很难找到稳定的驾驶员，这既是劳动供给问题，也是人的生理极限。无人轻卡一旦规模化进入物流系统，真正可能改变的不是白天配送，而是把大量原本必须暂停的夜间运输时间重新利用起来。“原本一天能到的货物半天就可以到了。”贺星说。

这里还存在一个Robotaxi业务给小马带来的特殊优势。

轻卡虽然是一辆商用车，但它面对的道路环境和Robotaxi高度重叠。红绿灯、行人、电动车、复杂路口、城市快速路，本质上都是小马过去多年已经处理过的ODD。小马内部给出的说法是，轻卡与Robotaxi在技术、运营和政策体系上的整体协同度超过90%。

贺星甚至认为，如果一家公司缺少Robotaxi在城市复杂场景中的无人运营积累，“根本没有办法去摸到”高速无人轻卡的技术门槛。这解释了它为什么敢把目标定到10万辆。

但10万辆同时也是一个非常激进的商业目标。因为从几百辆示范车辆走向10万辆，不再只是自动驾驶公司的技术问题。牌照如何开放、事故责任如何界定、保险如何定价、物流客户是否愿意改变既有排班体系，都可能决定最终速度。

小马自己的进度同样说明了这一点。目前轻卡驾驶位仍有安全员，车辆仍处于路测和数据积累阶段，后续还需要申请相应的自动驾驶牌照。

小马最终并不想成为一家物流公司

技术之外，小马现在还需要回答另一个问题：它准备怎么赚钱。

从目前规划看，小马为Robotruck设计了两种主要商业模式。一种是TaaS，即由小马或相关运营主体持有车辆，直接提供无人运输服务；另一种则是ADaaS，由物流公司购买车辆，小马提供自动驾驶技术和持续服务。后者显然更加接近一家自动驾驶技术公司的理想状态。

但小马智行卡车事业部商业负责人孙雷也承认，Robotruck和Robotaxi有一个非常大的区别：物流行业的“商流”掌握在大量既有合作伙伴手中。“我们不会直接去做电商，也不会去做邮政，我们是他们的服务单位，或者是服务的伙伴。”孙雷表示。

这意味着，小马并不打算重新建立一套物流网络，而是希望进入中国外运、快递公司、港口以及大型物流企业已经存在的运输体系。

在商业化早期，这种边界仍然会比较模糊。贺星解释，任何一种新产品都要经历教育市场的过程，因此早期小马不可避免会参与更多运营环节，这也是此前与中国外运成立青骓物流科技的原因。但随着市场成熟，小马希望逐步向更轻资产的技术赋能模式迁移。

孙雷的表达更加直白：小马不希望自己去“干物流”，而是成为既有物流体系里的技术支撑方。这个选择会直接决定Robotruck未来的天花板。

如果最终只能依靠自动驾驶企业自己买车、建车队、跑运输来证明商业模式，它本质上仍然是一门重资产生意；只有物流企业自己愿意买车、购买自动驾驶能力，并把无人车真正纳入常规运力体系，ADaaS的模式才真正成立。

接下来2—3年，小马第四代Robotruck希望在干线、西北专线和港口形成500—1000辆重卡规模；轻卡则瞄准2030年前10万辆。贺星认为，现在行业进入了一个新的时间窗口。

至于这些车能否在2—3年内真正进入稳定商业运营，10万辆轻卡又能否在2030年前完成落地，都还需要政策、成本、客户和实际运营数据验证。

但Robotruck今天面对的问题，确实已经和上一轮自动驾驶热潮不太一样。（本文首发于钛媒体APP，作者｜李玉鹏，编辑｜杨林）