允中 發自 凹非寺
量子位 | 公衆号 QbitAI
AI拉貨，已經繞着地球跑2500圈了。
上至京津冀、下至珠三角，在連接配接全國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從别的城市拉過來的。
這個國産玩家是誰？
嬴徹科技。其卡車NOA商業裡程已經超過1億公裡。
并且在AI的幫助下，物流公司每輛車最高可節省一半人力成本、每百公裡節油3-5升，個體司機也能提升20%的安全行駛裡程，每月增收2500元以上。
嬴徹卡車NOA安全營運裡程從0公裡到5000萬公裡，用了一年半；但從5000萬公裡到1億公裡，時間縮短到8個月，商業化程序加速了一倍。
同時實作整個幹線物流行業全面覆寫，快遞快運、零擔專線、合同物流等各個細分領域的客戶也實作卡車NOA的上車。
乘用車自動駕駛商業化程序尚且還不太明朗，怎麼商用車卻早已走在前面——搭載嬴徹卡車NOA的智能重卡，在商業化程序中加速快跑了？
嬴徹秘訣：找準商業化核心
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、使用者體驗等方面。
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差別，那就是使用者價值的不同。
乘用車面向C端使用者，産品和功能亮點千姿百态，使用者購買是非完全理性的，但使用者黏性有高有低。據業内人士介紹，乘用車智駕實際使用場景可能隻占10%。
而商用車本質上是面向B端物流領域，需要精确的計算成本和收益，追求的是商業價值，解決生産和經營中的痛點，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端使用者，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）成了關鍵考量名額，包括司機和燃油成本，約占50%左右。其餘還包括維修保養、事故保險等等。隻有算清楚“經濟”賬才會掏出真金白銀的購買。
目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”的多重使用者價值，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裡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公裡-1200公裡路段規模化實作雙人駕駛變單駕，将每車人力成本下降40-50%。
而在1300公裡-2500公裡甚至更長的多條傳統雙駕線路上，快遞快運作業也在智能重卡實踐中，通過設定驿站式接力點，成功實作了全程安全單駕。
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裡，百公裡的前碰撞預警、車道偏離預警、急減速等核心名額上，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裡程占比已經到90%-95%，使用者黏性極強。
這也是一億公裡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産工具。
闖入“主流”市場
快遞快運代表着幹線物流時效要求最高、經營管理水準最高的頭部企業，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産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衆多細分領域，包含零擔專線、合同物流，涵蓋冷鍊、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裡程掙錢，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，線路平均裡程數約為1500公裡，在批量投用智能重卡後，每百公裡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，每公裡TCO降低7-15%。因為智能重卡優秀的安全表現與省力舒适的駕駛體驗，車輛出勤率顯著提升，月均單車營運裡程可提升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，安全地多跑幾百公裡？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裡程提升了10-20%，每月的淨收益可提升2500-5500元。同時，智能卡車更加省油的優點對于個體司機群體非常明顯。
這些數字算明白了一筆實實在在的“安全”“經濟”賬，也是以嬴徹的商業化程序才會加速這麼快，在整個幹線物流領域的客戶也全面鋪開。
資料驅動的技術與研發
客戶的需求、産品的價值最終還是要落在技術與研發上來實作。
自動駕駛本質上是人工智能，目前不可否認的是，算法架構基本已經确定，算力方面的創新短期内也依然有限，資料側也就成為技術能力提升的關鍵名額。
嬴徹科技的“技術+營運”戰略，以及領先的商業化閉環積累了一億公裡真實資料資産。能擁有這等體量的營運資料，放眼海内外都是極為稀缺的。
而通過車端精準、高效的資料采集，雲端高性能、自動化的資料處理，以及場景挖掘與自動标注等核心技術的領先，嬴徹科技已經建立商用車領域最成熟的資料驅動的研發體系。
嬴徹資料資産的規模和品質優勢，加速嬴徹自動駕駛算法的疊代更新，帶來卡車NOA能力不斷提升，給使用者也會帶來明顯的體驗提升，吸引到更多領域的客戶，更多場景資料又在營運中産生，形成獨特的資料閉環，進一步放大嬴徹自動駕駛技術的領先優勢。
而在此同時，嬴徹内部一些關鍵舉措也加強了對使用者、對行業的需求洞察，進一步強化着嬴徹卡車NOA的使用者體驗。
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産品，感受到真實的表現。
嬴徹科技CEO曾在公開采訪中表示，研發人員要了解使用者的使用場景，了解使用者價值。
而每天在電腦面前，或者隻看背景的資料，其實取代不了每一個工程師對使用者場景、司機行為，包括産品在道路上實際運作過程中的直接感受。
也正因直擊痛點的産品設計，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後提及最多的問題。
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。
随着對技術研究不斷深入，行業形成基本共識：讨論自動駕駛能否商業化，就是讨論能否量産和規模化部署，真正被主流市場認可。
乘用車方面，雖然全球自動駕駛頭号玩家特斯拉今年終于全量推送了FSD v12，但依舊要通過免費試用和試駕争取向使用者證明自身價值。
現在在商用車領域，嬴徹已經用一億公裡先達一步，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，并獲得很高的使用者黏性。
這1億公裡的商業裡程，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，将由中國玩家帶路。
— 完 —
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