这个逻辑在自动驾驶上也是一样的，但卡车确实有一些特别的地方。

比如，卡车的车头和挂车是分开的，中间还有个转角，这就需要特别的适配。我们在这块做了很多工作，但我们的数据基础和技术平台，还是得益于滴滴的自动驾驶技术。在这一点上，我们对于只专注于卡车的公司的泛化性要强得多。

问：卡尔动力模型和算法上有哪些新招？对提升自动驾驶的安全性和效率，作用多大？

韦峻青：现在端到端的大模型大家都在讲，滴滴是研究比较早的。

在我担任滴滴自动驾驶CTO期间，我们就已经积累数据和场景。后来卡尔动力成立，我们一开始就用了量产的传感器和数据驱动的算法，跳过了规则驱动的阶段。

也就是说，传统的算法可能只是识别出行人并标记，然后交给下一个算法决定是否停车。而端到端的算法省去了这些中间步骤，可以直接传递更多信息给决策系统，更像人类的决策方式。

此外，我们也感受到了数据驱动的大模型带来的好处。比如过去我们可以识别和标记行人、自行车、摩托车、卡车等多达20种类别，但现实中总有一些未被标注的小障碍物、垃圾、动物等。传统的算法可能把这些都看作通用障碍物，无法确定具体是什么。但大模型因为在网上见过更多数据，即使是塑料袋或飞鸟，也能识别并评估这些物体是否构成风险。

所以总的来说，端到端模型和大模型不完全一样，但都能实现自动驾驶技术的安全性，比如让系统在行驶10亿公里后还不发生严重事故。

值得注意的是，谷歌的技术在两三年前就已经实现了突破，而那时他们还没有使用大模型技术。因此，我认为大模型并非必要条件，而是我们实现技术超越的一种手段。

比如美国的Waymo，他们已经研究了十五年，前十年都在摸索。而我们虽然规模小，只有几百人，但因为避免了他们走过的弯路，加上最新的技术路线，我们的追赶速度却非常快。

问：卡尔领航是你们在自动驾驶领域的一个重点项目，现在市场上的表现怎么样？它对实现卡车NOA（辅助驾驶系统）有多大帮助？

韦峻青：卡尔领航是我们推出的一套自动驾驶运输方案（全球首个端到端自动驾驶编队货运解决方案）。它的核心在于将混合智能、数据驱动和量产能力相结合，形成了一个完整的解决方案。也就是说，它整合了实现无人化部署所需的关键要素，并将其适配到了前装量产的卡车上，这是卡尔领航的一个显著特点。现在，我们所有的车都用上了卡尔领航。

说到NOA，我们的目标是达到L4级别的完全自动驾驶。

在卡尔领航的帮助下，通过车队编队和固定路线，我们已经做到了这一点。我们现在不打算做辅助驾驶市场，因为我相信自动驾驶带来的大变化是因为实现了完全的无人化，也就是不再需要人类司机，这将引起社会变革。自动驾驶会变成一种基础设施，就像大楼里的电梯一样重要。

我们站在滴滴这样的大公司的肩膀上，希望能做出一些突破性的工作，创造出有竞争力、让人骄傲的成果。

“只要能实现无人化，就一定能赚钱”

问：卡尔动力在自动驾驶货运方面，有没有已经商业化的无人化方案？

韦峻青：我们一开始想的是让无人驾驶的卡车在各种路上自由行驶，拉着30吨的货。但这个想法还很科幻。考虑到安全、效率和政府能不能接受，我们决定在场景和产品两个方面进行降维。

首先，我们将车辆部署在人口稀少但运输需求强烈的场景中。

中国有很多大宗商品，像煤炭、矿石、钢铁，这些在陕西、山西、内蒙古等地很多，小车就少一些。

我们主要做两种：

一种是在工业园里短途运输，这些工业园都是围着煤炭和电厂建的，大概100平方公里，包括煤矿、电厂和冶炼厂。这种业务在一个封闭的环境里，更安全。

第二种是在一个城市里的运输路线，而不是横穿全国的长途干线。我们觉得全国性的无人车法规还得两三年才能成熟。我们选的是市内路线，比如鄂尔多斯市，南北三四百公里，市内就能完成运输。这些路线上，我们已经测试过无人驾驶了。

值得一提的是，卡尔动力在这方面做得不错。美国的一些公司在亚利桑那州做的示范运营最长也就50英里（约80公里，还得警车陪着。我们已经在鄂尔多斯等地实现了300公里路线上的无人驾驶，这在全球都是领先的。我相信中国在自动驾驶货运上能领先全球，我们会继续努力。

另外，我们的产品也做了调整，不是单独一辆自动驾驶车，而是多辆车一起跑。通过这两个调整，我们希望能让无人驾驶更快用起来。

问：那么您认为，卡尔动力在实现卡车无人驾驶上，还有哪些难题需要解决？你们的规划是什么？

韦峻青：无人驾驶的核心就是“无人”，这是我们最重要的目标。

我们已经验证了无人驾驶，还做了示范运营。接下来，我们打算今年在几十辆车上实现小规模的无人驾驶，明年希望能增加到百辆以上。

实现无人驾驶还有很多挑战，包括技术、政策和运营效率等。

在政策上，由于车路云一体化的推进，北京等地已经开始让无人驾驶车上路，包括网约车。我们很有信心，觉得风险不大，能推动这个进程。

美国在自动驾驶货运和客运上的政策是一起推进的，中国则更注重乘用车。我觉得两者可以同步发展，可能只是因为国内之前缺少优秀的自动驾驶卡车公司。在美国，前五大自动驾驶公司里，三家做卡车，两家做乘用车，而中国大多数公司都在研究乘用车。

技术上，我们觉得没什么大问题了，主要是提高效率。