科技日报记者 崔爽
安全冗余与通行效率的平衡，是摆在自动驾驶产业规模化落地前的难题。“L4货运跨过持续运营临界点后，安全与效率不再是此消彼长的博弈关系，而是相互驱动、同步迭代的正向循环。”近日，在2026年中国汽车重庆论坛上，卡尔动力副总裁王珂提出。
在王珂看来，行业长期存在的安全与效率对立认知，根源在于尚未形成规模化实景数据闭环，也缺少常态化落地运营的有效验证。
“安全是L4自动驾驶的准入下限，效率是产业商业化的发展上限。”王珂认为，“L4货运的行业护城河，不在于技术概念与设备数量，而在于真实场景的持续运营沉淀，只有实战数据才能打磨出高可靠的L4系统。”
依托海量真实道路场景运营积累、完整的数据沉淀与实战打磨，卡尔动力摸索出全新的发展路径。据了解，其已完成超300天L4货运门到门商业化闭环运营，并且联合鄂尔多斯集团落地了行业首个规模化常态运营的百台级L4货运闭环，搭建起全场景高质量货运数据集。
基于长期落地实践，卡尔动力还提出KargoBot Inside战略，通过AI、Robot、Service三层架构协同构建物理AI时代的流动智能。这套体系的价值不在于单项技术指标，而在于将散点能力整合为可复用的系统平台——从底层模型到硬件执行，再到云端调度，形成闭环迭代。
当前，自动驾驶货运行业已告别技术验证期，正式迈入规模化产业扩张期，行业核心诉求从技术可行性转向规模化落地的稳定性与高效性。
“自动驾驶产业化的核心，是用真实运营替代实验室推演，用体系化能力替代单点技术突破。”王珂说，安全与效率的协同突破，是评价体系、技术架构、数据闭环、运营模式的全方位系统性升级。
值得注意的是，卡尔动力以实景运营积累数据、以编队模式兼顾安全与效率的做法，为干线物流自动驾驶的规模化落地提供了一条可参照的路径。它用真实运营证明了“可行”，而下一步的“普及”，还需要整个产业链的协同演进。
（受访者供图）
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