允中 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI
AI拉货，已经绕着地球跑2500圈了。
上至京津冀、下至珠三角，在连接全国7大经济区的高速公路上，拉着快递、食品、饮料、服装，甚至是汽车配件的智能重卡就穿梭其中。
说不定你最近吃的穿的用的，就是AI从别的城市拉过来的。
这个国产玩家是谁？
嬴彻科技。其卡车NOA商业里程已经超过1亿公里。
并且在AI的帮助下，物流公司每辆车最高可节省一半人力成本、每百公里节油3-5升，个体司机也能提升20%的安全行驶里程，每月增收2500元以上。
嬴彻卡车NOA安全运营里程从0公里到5000万公里，用了一年半；但从5000万公里到1亿公里，时间缩短到8个月，商业化进程加速了一倍。
同时实现整个干线物流行业全面覆盖，快递快运、零担专线、合同物流等各个细分领域的客户也实现卡车NOA的上车。
乘用车自动驾驶商业化进程尚且还不太明朗，怎么商用车却早已走在前面——搭载嬴彻卡车NOA的智能重卡，在商业化进程中加速快跑了？

嬴彻秘诀：找准商业化核心

一直以来，商业化都是在自动驾驶技术领域最艰难的一关，它要求的不仅仅是技术的成熟，更涉及到安全保障、成本控制、用户体验等方面。
除此之外，智能重卡所代表的商用车与乘用车赛道还有个本质区别，那就是用户价值的不同。
乘用车面向C端用户，产品和功能亮点千姿百态，用户购买是非完全理性的，但用户黏性有高有低。据业内人士介绍，乘用车智驾实际使用场景可能只占10%。
而商用车本质上是面向B端物流领域，需要精确的计算成本和收益，追求的是商业价值，解决生产和经营中的痛点，这就需要对行业的深入洞察，同行业的深度融合才能做到。
这也是整个AI商业化落地、乃至B端业务的通用逻辑。
再来看干线物流领域的B端用户，他们考虑的是什么呢？
是安全、是时效，是人力成本、油耗、购车成本等这些精细化需求。这其中，重卡全生命周期成本（TCO）成了关键考量指标，包括司机和燃油成本，约占50%左右。其余还包括维修保养、事故保险等等。只有算清楚“经济”账才会掏出真金白银的购买。
当前在使用嬴彻智能驾驶重卡的物流客户，看重的就是嬴彻卡车NOA“安全、省力、省人、省油”的多重用户价值，进而带来的“安全、降本、提效、增收”的商业价值。
大家有没有想过，从珠三角的快递包裹送到北京，2千多公里30多个小时的车程是可以由货车司机全程单驾安全送达的？
比如，嬴彻的快递快运客户，包括中通、圆通、申通、京东、顺丰等头部企业，已经在500公里-1200公里路段规模化实现双人驾驶变单驾，将每车人力成本下降40-50%。
而在1300公里-2500公里甚至更长的多条传统双驾线路上，快递快运行业也在智能重卡实践中，通过设置驿站式接力点，成功实现了全程安全单驾。
同一条线路司机配备要求从3车头6-8司机降为3车头5司机，从4车头8-10司机降为4车头6司机等等，大幅降低人力成本，同时司机休息时长得到保证，对排班的满意度大幅提升。
在使用嬴彻智能驾驶重卡的司机每天十几个小时的单驾运输作业里，百公里的前碰撞预警、车道偏离预警、急减速等核心指标上，智能驾驶相较人工驾驶可降低75%以上；相比传统卡车驾驶员，智能卡车驾驶员的生理疲劳度下降约35%，心理疲劳度下降约11%；智能节油降幅可达2%-10%。
使用嬴彻智能驾驶系统的里程占比已经到90%-95%，用户黏性极强。
这也是一亿公里背后展现出来的实际意义，嬴彻卡车NOA正通过自动驾驶技术带来的显著价值变革着干线物流这个领域，成为了深度融入到干线物流中不可或缺的新型生产工具。

闯入“主流”市场

快递快运代表着干线物流时效要求最高、经营管理水平最高的头部企业，他们对智能重卡价值的认可，对规模更大、场景更丰富的干线物流市场产生了很强的示范作用。
嬴彻卡车NOA已经成功拓展到干线物流中的众多细分领域，包含零担专线、合同物流，涵盖冷链、汽配、酒类、快消等多重类型。既有大型承运商，也有中小微车队和个体司机。这部分群体，实际上才是购买重卡的“主流”。
干线物流本质上是按运输里程挣钱，在“安全”这一核心前提下，“降本”、“多拉”、“快跑”才能多赚钱。
比如为新能源汽车提供零部件物流运输的华太物流，线路平均里程数约为1500公里，在批量投用智能重卡后，每百公里智能驾驶油耗比人工驾驶油耗可降低3-5升，部分线路人车比从2降至1，每公里TCO降低7-15%。因为智能重卡优秀的安全表现与省力舒适的驾驶体验，车辆出勤率显著提升，月均单车运营里程可提升10%。
个体司机关注点更为实在：
怎么才能再省几升油？怎么避免疲劳驾驶，安全地多跑几百公里？怎么让家人放心，让卡嫂回归家庭？
因为智能重卡在安全、省力方面的革命性提升，部分个体司机的月均安全行驶里程提升了10-20%，每月的净收益可提升2500-5500元。同时，智能卡车更加省油的优点对于个体司机群体非常明显。
这些数字算明白了一笔实实在在的“安全”“经济”账，也因此嬴彻的商业化进程才会加速这么快，在整个干线物流领域的客户也全面铺开。

数据驱动的技术与研发

客户的需求、产品的价值最终还是要落在技术与研发上来实现。
自动驾驶本质上是人工智能，当前不可否认的是，算法架构基本已经确定，算力方面的创新短期内也依然有限，数据侧也就成为技术能力提升的关键指标。
嬴彻科技的“技术+运营”战略，以及领先的商业化闭环积累了一亿公里真实数据资产。能拥有这等体量的运营数据，放眼海内外都是极为稀缺的。
而通过车端精准、高效的数据采集，云端高性能、自动化的数据处理，以及场景挖掘与自动标注等核心技术的领先，嬴彻科技已经建立商用车领域最成熟的数据驱动的研发体系。
嬴彻数据资产的规模和质量优势，加速嬴彻自动驾驶算法的迭代更新，带来卡车NOA能力不断提升，给用户也会带来明显的体验提升，吸引到更多领域的客户，更多场景数据又在运营中产生，形成独特的数据闭环，进一步放大嬴彻自动驾驶技术的领先优势。
而在此同时，嬴彻内部一些关键举措也加强了对用户、对行业的需求洞察，进一步强化着嬴彻卡车NOA的用户体验。
比如，“和司机交朋友”活动。
主要面向研发人员，通过“跟车”（真实长途货运）等形式，让工程师们既懂需求，又懂场景，然后持续优化算法。
商用车驾驶需要专门的驾照和资质。和乘用车不同，商用车的研发人员很难驾驶自己的产品，感受到真实的表现。
嬴彻科技CEO曾在公开采访中表示，研发人员要理解用户的使用场景，理解用户价值。
而每天在电脑面前，或者只看后台的数据，其实取代不了每一个工程师对用户场景、司机行为，包括产品在道路上实际运行过程中的直接感受。
也正因直击痛点的产品设计，强化了嬴彻智能卡车的落地优势，卡车自动驾驶技术也迎来了它的“嬴彻时刻”。

卡车自动驾驶迎来“质变时刻”

“自动驾驶还能成吗？”，“落地还有希望吗？”，是在自动驾驶行业曾经进入低谷期后提及最多的问题。
市场不再愿意看PPT、demo，而更想看到“自动驾驶车辆上路了多少？”，“用这个技术能降低多少成本，带来多少收益？”等更实际问题的答案。
在这背后，有一批公司杀了出来。
随着对技术研究不断深入，行业形成基本共识：讨论自动驾驶能否商业化，就是讨论能否量产和规模化部署，真正被主流市场认可。
乘用车方面，虽然全球自动驾驶头号玩家特斯拉今年终于全量推送了FSD v12，但依旧要通过免费试用和试驾争取向用户证明自身价值。
现在在商用车领域，嬴彻已经用一亿公里先达一步，通过合作对象和涵盖领域在主流客户群中证明了自身价值，并获得很高的用户黏性。
这1亿公里的商业里程，就是自动驾驶卡车技术商业化走出低谷，向高速增长周期迈进的最好证明。
自动驾驶的质变时刻，可能率先会在货运发生，在嬴彻发生。
这一次，将由中国玩家带路。
— 完 —
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