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AI拉貨掙錢,已經繞地球2500圈了

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。

AI拉貨掙錢,已經繞地球2500圈了

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。

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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?

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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。

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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。

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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。

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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。

AI拉貨掙錢,已經繞地球2500圈了

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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