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九州酷游|她是他的主宰者|对话崔迪潇：全国范围的 L4 无人重卡可能无法实现

发布时间：2026-04-16 03:22:54 丨 来源：酷游九州集团

　　2017 年ღღ◈✿ღ，自动驾驶迎来全面爆发ღღ◈✿ღ，此时ღღ◈✿ღ，崔迪潇在西安交通大学担任一名普通讲师ღღ◈✿ღ，虽然大学校园的教职安逸稳定ღღ◈✿ღ，但难以平息他内心对自动驾驶的冲动ღღ◈✿ღ。因为他明白自动驾驶落地的时机来了ღღ◈✿ღ，担心错过这一波自动驾驶浪潮ღღ◈✿ღ，崔迪潇有了离开校园ღღ◈✿ღ、自主创业的想法ღღ◈✿ღ。

　　不久ღღ◈✿ღ，从事重卡自动驾驶技术研发的初创公司“智加科技” CEO 刘万千飞到西安ღღ◈✿ღ，邀请崔迪潇加入智加科技ღღ◈✿ღ。两人在西安大雁塔附近的威斯汀酒店ღღ◈✿ღ，从下午三点聊到晚上八点ღღ◈✿ღ，在那五个小时里ღღ◈✿ღ，刘万千向崔迪潇介绍了他的创业过程ღღ◈✿ღ、智加的优势以及智加的梦想——智加想要从无人驾驶卡车切入ღღ◈✿ღ，致力推进中国的干线 级自动驾驶ღღ◈✿ღ，而他们还需要一个自动驾驶技术负责人ღღ◈✿ღ。

　　当时ღღ◈✿ღ，如崔迪潇这样ღღ◈✿ღ，兼具丰富理论与实践经验的高校博士ღღ◈✿ღ、教授是当时自动驾驶行业疯抢的人才ღღ◈✿ღ。刘万千之所以找崔迪潇ღღ◈✿ღ，不只是因为他在自动驾驶领域“根正苗红”——他拥有西安交通大学控制科学与工程专业博士学位ღღ◈✿ღ，师从中国自动驾驶泰斗郑南宁院士ღღ◈✿ღ，还是帕尔马大学 VisLab 实验室联合培养博士ღღ◈✿ღ。

　　最重要的是在此期间ღღ◈✿ღ，崔迪潇参与了多个无人车项目的研发ღღ◈✿ღ：作为创始成员和车队队长ღღ◈✿ღ，参与了历代“夸父号”无人车的研发ღღ◈✿ღ，带领西安交大自动驾驶车队在中国智能车未来挑战赛上崭露头角ღღ◈✿ღ；他还前往意大利帕尔马大学 Vislab 实验室联培ღღ◈✿ღ，参与了 BRiVE（全球最早于2013 年便完成了郊区ღღ◈✿ღ、高速ღღ◈✿ღ、城区混合道路公开直播的自动驾驶测试的车型）ღღ◈✿ღ、Deeva（全球首个 360° 立体视觉感知的车型）等无人车的研发ღღ◈✿ღ。

　　十天后ღღ◈✿ღ，崔迪潇答应了此次邀请ღღ◈✿ღ，离开工作生活了 13 年的城市西安ღღ◈✿ღ，加入总部位于苏州相城的智加科技ღღ◈✿ღ，担任智加科技首席科学家ღღ◈✿ღ，负责 L4 级无人驾驶重卡技术研发和落地应用ღღ◈✿ღ。由此开启了他近十年的自动驾驶从业生涯ღღ◈✿ღ。

　　时间转瞬即逝ღღ◈✿ღ。七年后ღღ◈✿ღ，2025 年ღღ◈✿ღ，崔迪潇正式宣布离开了智加科技ღღ◈✿ღ。这七年里ღღ◈✿ღ，中国的自动驾驶发生了翻天覆地的变化ღღ◈✿ღ，春天ღღ◈✿ღ、寒冬周而复始ღღ◈✿ღ，智加科技也成长为自动驾驶领域的独角兽企业ღღ◈✿ღ。

　　在崔迪潇担任技术负责人期间ღღ◈✿ღ，智加取得了不俗的技术突破和商业化进展ღღ◈✿ღ：自 2021 年起ღღ◈✿ღ，智加与多家主机厂合作实现了量产智能重卡交付ღღ◈✿ღ，包括与一汽解放合作实现前装量产智能重卡交付ღღ◈✿ღ、联合江淮汽车为快递快运市场打造的智能重卡 K7+ 实现量产交付ღღ◈✿ღ；搭载了智加全栈自研的“智加领航系统”的智能重卡在中国邮政ღღ◈✿ღ、中通快运ღღ◈✿ღ、安能物流等企业线路上投入商业运营ღღ◈✿ღ；公司与中国重汽合作ღღ◈✿ღ，实现了搭载智加领航系统的豪沃 TS7 高阶辅助驾驶重卡的量产交付ღღ◈✿ღ，并完成了国内首个“仓到仓”L4 级全无人重卡运营测试ღღ◈✿ღ。

　　七年时间足以改变一个人甚至于一家公司ღღ◈✿ღ，回忆当初那个怀揣雄心壮志ღღ◈✿ღ、坚定地踏入“实现 L4 理想”浪潮的年轻人ღღ◈✿ღ，崔迪潇坦言当时“低估了自动驾驶的复杂度”ღღ◈✿ღ。他认为ღღ◈✿ღ，L4 的本质是冗余保障ღღ◈✿ღ，但现在绝大多数人把客户生命安全压在自认为能无限高的算法系统上ღღ◈✿ღ，靠单点系统赌概率ღღ◈✿ღ，而非多种系统冗余手段确保系统安全ღღ◈✿ღ，这是大家核心设计思路和思想的差异ღღ◈✿ღ。

　　如果要总结智加科技这段旅程ღღ◈✿ღ，崔迪潇坦言“有遗憾”ღღ◈✿ღ，而这种遗憾应该是当今还拥有自动驾驶理想的人所共有的ღღ◈✿ღ。崔迪潇还喜欢摇滚乐ღღ◈✿ღ，有鲜艳的纹身ღღ◈✿ღ。在和他访谈的过程中ღღ◈✿ღ，能感受到其掺杂了摇滚人和技术从业者的特质ღღ◈✿ღ，严谨不乏真实ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇的朋友圈背景是他最爱的乐手黄贯中ღღ◈✿ღ，朋友圈签名是“无人驾驶的摇滚重卡”ღღ◈✿ღ，重卡跟摇滚的结合ღღ◈✿ღ，掺杂着一丝浪漫和天真ღღ◈✿ღ。如今ღღ◈✿ღ，七年前的那个年轻人已近中年ღღ◈✿ღ，摇滚乐队也很久没能组起来了ღღ◈✿ღ，但他对自动驾驶的信仰依然坚韧ღღ◈✿ღ，仍然还有梦想ღღ◈✿ღ。

　　近日ღღ◈✿ღ，我们跟崔迪潇聊了聊自从他多年前躬身入局自动驾驶江湖ღღ◈✿ღ，致力推进中国的干线 级自动驾驶ღღ◈✿ღ，七年后ღღ◈✿ღ，这个行业又是如何重塑他的认知ღღ◈✿ღ，以及他未来的打算ღღ◈✿ღ。

　　过去很多智驾公司选择 L2 和 L4 双线并行策略ღღ◈✿ღ，这一模式在理念上较为理想ღღ◈✿ღ：企业一方面押注最高阶的 L4 级自动驾驶ღღ◈✿ღ，另一方面希望通过 L2 辅助驾驶快速实现商业化ღღ◈✿ღ、形成营收ღღ◈✿ღ，反哺长期难以落地盈利的 L4 研发九州酷游ღღ◈✿ღ。

　　但在实际执行中ღღ◈✿ღ，这一路径面临显著的现实困境ღღ◈✿ღ：企业普遍存在资源约束ღღ◈✿ღ，双线并行很难长期持续ღღ◈✿ღ。同时ღღ◈✿ღ，L2 辅助驾驶的商业化并不顺利ღღ◈✿ღ。

　　简单来说ღღ◈✿ღ，想用 L2 辅助驾驶的盈利支撑 L4 高阶自动驾驶的研发ღღ◈✿ღ，本质上如同 “用自行车产业的收益去支撑航天航空领域的投入”ღღ◈✿ღ，很难持续ღღ◈✿ღ。

　　我离开智加ღღ◈✿ღ，正是因为在任职期间ღღ◈✿ღ，针对上述行业共性难题ღღ◈✿ღ，始终没有找到清晰ღღ◈✿ღ、可行的解决方案ღღ◈✿ღ。离开后ღღ◈✿ღ，我可以以更独立的身份ღღ◈✿ღ，与行业展开开放ღღ◈✿ღ、透明的交流ღღ◈✿ღ，反而更有可能探索出适合 L4 技术稳步落地ღღ◈✿ღ、可持续发展的组织模式与发展路径ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：我所期待的ღღ◈✿ღ，是一家能够对 L4 自动驾驶进行稳定ღღ◈✿ღ、持续的资源投入ღღ◈✿ღ，并且将 L4 定位为公司最高乃至唯一核心战略的组织ღღ◈✿ღ。

　　过去行业很长一段时间里ღღ◈✿ღ，大家大多从技术角度出发思考 L4ღღ◈✿ღ，但 L4 其实并非单纯的技术问题ღღ◈✿ღ，而是一个道路ღღ◈✿ღ、货源ღღ◈✿ღ、车辆本体ღღ◈✿ღ、软件算法ღღ◈✿ღ、能源补给等多维度深度融合的系统性问题ღღ◈✿ღ。

　　以重卡场景为例ღღ◈✿ღ，L4 自动驾驶的核心价值首先是节省人力成本ღღ◈✿ღ；在此基础上ღღ◈✿ღ，再通过持续优化软硬件架构ღღ◈✿ღ、运营调度体系ღღ◈✿ღ，提升车辆整体周转率ღღ◈✿ღ，部分线 小时不间断运营ღღ◈✿ღ，进一步创造增量收益ღღ◈✿ღ。

　　因此ღღ◈✿ღ，我真正想要寻找的ღღ◈✿ღ，是结合具体应用场景ღღ◈✿ღ、路权ღღ◈✿ღ、货源以及补能体系ღღ◈✿ღ，把 L4 当作一整套生态来落地运行ღღ◈✿ღ，而不是仅仅停留在技术研发或 Demo 展示层面ღღ◈✿ღ。

　　第一ღღ◈✿ღ，物流行业有刚性定价逻辑ღღ◈✿ღ，会倒逼团队在供应链ღღ◈✿ღ、研发等环节持续做成本优化ღღ◈✿ღ，行业参与者均严格核算投资回报率ღღ◈✿ღ，这种严苛的商业环境能打磨出团队最扎实的底层核心能力ღღ◈✿ღ。

　　第二ღღ◈✿ღ，从技术与工程落地来看ღღ◈✿ღ，物流场景对时效ღღ◈✿ღ、安全ღღ◈✿ღ、货物特性有明确要求ღღ◈✿ღ，可直接转化为清晰可量化的工程设计指标ღღ◈✿ღ，如加速度ღღ◈✿ღ、转向变化率均有严格上限ღღ◈✿ღ，能形成安全可控ღღ◈✿ღ、可标准化的工程规范ღღ◈✿ღ，对特定 B 端客户可实现高程度标准化ღღ◈✿ღ。

　　第三ღღ◈✿ღ，物流是数万亿级超大市场ღღ◈✿ღ，当前高度碎片化的场景未来有望通过技术打通ღღ◈✿ღ，行业会出现物流机器人企业ღღ◈✿ღ，以一套底层技术覆盖不同运载吨位和速度区间ღღ◈✿ღ，进而整合物流链路ღღ◈✿ღ、收敛碎片化现状ღღ◈✿ღ。

　　此外ღღ◈✿ღ，现有运输流程中的末端配送ღღ◈✿ღ、装卸货等非运输环节ღღ◈✿ღ，若能实现无人化ღღ◈✿ღ，可在单一场景内实现场景与作业任务的深度垂直整合ღღ◈✿ღ，这也是物流行业的核心瓶颈与机会ღღ◈✿ღ。因此我计划从软件ღღ◈✿ღ、硬件及交付形态布局ღღ◈✿ღ，且始终认为ღღ◈✿ღ：自动驾驶公司最终应成为运力服务公司ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：我大概率不会直接从自动驾驶卡车切入ღღ◈✿ღ，目前还没有完全确定的结论ღღ◈✿ღ，但最终会通过合适的路径绕回来ღღ◈✿ღ。好比换了一条新路前往罗马她是他的主宰者ღღ◈✿ღ，终点是一致的ღღ◈✿ღ，最终还是会和行业在同一个目标上汇合ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：在我看来ღღ◈✿ღ，人生本身是一场修行与体验ღღ◈✿ღ。在智加担任高管ღღ◈✿ღ、作为早期成员的经历ღღ◈✿ღ，已经给了我很完整的历练ღღ◈✿ღ。我更希望跳出原本偏技术的视角ღღ◈✿ღ，重新审视整个行业九州酷游ღღ◈✿ღ，探索个人职业发展的新可能ღღ◈✿ღ，所以我当前更倾向于自主创业ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：与其说是反共识ღღ◈✿ღ，不如说是我们技术出身的人ღღ◈✿ღ，对自身认知的一种批判与 “自我否定”—— 那就是要放弃 “算法溢价”“算法核心壁垒” 的执念ღღ◈✿ღ。行业内不同团队的算法或许有性能上的优劣之分ღღ◈✿ღ，但很难构成绝对的竞争壁垒ღღ◈✿ღ。

　　但同时ღღ◈✿ღ，对于 L4 级自动驾驶来说ღღ◈✿ღ，背后还有大量 “不打粮食”ღღ◈✿ღ、看似看不到即时成果ღღ◈✿ღ，却不可或缺的工作ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：核心症结在于九州酷游ღღ◈✿ღ，我们还没能构建起真正安全ღღ◈✿ღ、可靠的冗余系统ღღ◈✿ღ。我以前在公司ღღ◈✿ღ，就一直呼吁要加大对冗余设计的资源投入ღღ◈✿ღ，也建议参考航空航天领域的成熟经验 —— 比如三冗余ღღ◈✿ღ、四冗余以及非相似性冗余设计ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：这种冗余设计在航空领域有成熟的参考数据ღღ◈✿ღ，核心逻辑其实很朴素ღღ◈✿ღ，就像 “一个好汉三个帮”“三个臭皮匠顶个诸葛亮”—— 简单来说ღღ◈✿ღ，不同的ღღ◈✿ღ、具备一定可靠性的独立观测源和决策源越多ღღ◈✿ღ，整个系统的可靠性就越高ღღ◈✿ღ，发生失效的概率也就越低ღღ◈✿ღ。

　　但冗余设计也有现实困境ღღ◈✿ღ：它会直接增加车辆的硬件成本ღღ◈✿ღ，而且冗余做得越好ღღ◈✿ღ，上层越难体现出它的价值 —— 因为车辆会一直保持平稳运行ღღ◈✿ღ，大家感受不到冗余系统的作用ღღ◈✿ღ，仿佛它是 “多余” 的ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：判断低速 Robovan 是否需要冗余ღღ◈✿ღ，核心前提是ღღ◈✿ღ：若没有冗余ღღ◈✿ღ，系统失控带来的代价是否难以承受ღღ◈✿ღ，即便该失控是极低概率事件ღღ◈✿ღ。

　　因此专注低速 Robovan 的企业ღღ◈✿ღ，核心是做成本权衡ღღ◈✿ღ：对比加装冗余的软硬件研发成本ღღ◈✿ღ，与系统失效可能造成的货损ღღ◈✿ღ、车损ღღ◈✿ღ、人员伤亡等潜在损失ღღ◈✿ღ，哪个更可控ღღ◈✿ღ、成本更低ღღ◈✿ღ。

　　当前行业对 L4 的思考ღღ◈✿ღ，已从单纯技术探索转向商业成本测算ღღ◈✿ღ：若有成熟软硬件方案ღღ◈✿ღ，且通过大规模运营摊薄软件研发成本ღღ◈✿ღ，当失效的预期损失远低于加装冗余的成本时ღღ◈✿ღ，这件事在商业上便具备可行性ღღ◈✿ღ。特斯拉目前走的ღღ◈✿ღ，正是这条基于数学计算的商业化路径ღღ◈✿ღ。

　　我们当时做的事情ღღ◈✿ღ，是论证商用车场景里的 “双变单” 问题 ღღ◈✿ღ：在 800 公里及以上的长途干线运输中ღღ◈✿ღ，按照法规要求ღღ◈✿ღ，单人驾驶 4 小时就必须休息ღღ◈✿ღ，所以为了提升运输效率ღღ◈✿ღ，行业普遍会配备两名司机轮换驾驶ღღ◈✿ღ。我们想探讨的是ღღ◈✿ღ：在还无法完全去掉两名司机的阶段ღღ◈✿ღ，能否先通过自动驾驶技术ღღ◈✿ღ，把两名司机减少为一名ღღ◈✿ღ，我们内部把这个项目称为 D2S（Double to Single）项目ღღ◈✿ღ。

　　我当时系统研究了驾驶员疲劳的成因ღღ◈✿ღ，最终将其归纳为两类ღღ◈✿ღ：身体疲劳（physical fatigued）与认知疲劳（cognitive fatigued）ღღ◈✿ღ。基于此做了大量实验ღღ◈✿ღ：早期尝试用脑电波监测ღღ◈✿ღ，分析不同波段在驾驶过程中的变化规律ღღ◈✿ღ；后来采用了更落地的方案 —— 通过眼动仪ღღ◈✿ღ、生物电ღღ◈✿ღ、皮肤电ღღ◈✿ღ、呼吸ღღ◈✿ღ、心率ღღ◈✿ღ、呼吸深度ღღ◈✿ღ、眨眼频率等多维度数据ღღ◈✿ღ，结合驾驶员对道路目标的关注度ღღ◈✿ღ，综合判断在自动驾驶介入之后ღღ◈✿ღ，驾驶员的认知负荷与身体疲劳能否被显著降低ღღ◈✿ღ。

　　我们采用定量对比的方式ღღ◈✿ღ：以人工驾驶 4 小时后的疲劳指标作为基准ღღ◈✿ღ，对比开启辅助驾驶后ღღ◈✿ღ，单人连续驾驶的疲劳程度变化ღღ◈✿ღ。举个例子ღღ◈✿ღ：如果人工驾驶 4 小时的疲劳程度ღღ◈✿ღ，和开启辅助驾驶后连续驾驶 10 小时的疲劳程度相当ღღ◈✿ღ，那就意味着车辆可以一次性行驶 10 小时ღღ◈✿ღ，而不需要额外增加司机ღღ◈✿ღ。

　　在整个研究过程中ღღ◈✿ღ，我们还深入思考了一个关键问题ღღ◈✿ღ：辅助驾驶的 MPI（人机交互 / 接管强度）是否要做得足够高？我们最终得出的结论是ღღ◈✿ღ：MPI 不能过高ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：辅助驾驶缺少对系统失效的完整处置机制ღღ◈✿ღ，一旦出现失效ღღ◈✿ღ，理论上需要驾驶员立即接管ღღ◈✿ღ。但人本身是具有惰性的ღღ◈✿ღ：如果系统长期稳定ღღ◈✿ღ、极少触发风险提示ღღ◈✿ღ，驾驶员的安全意识和注意力会持续下降ღღ◈✿ღ。可能行驶 1000 公里ღღ◈✿ღ、2000 公里才会遇到一次需要接管的场景ღღ◈✿ღ，而这类场景往往是极端罕见的 corner caseღღ◈✿ღ，即便人工介入处置难度也极高ღღ◈✿ღ。

　　这就意味着驾驶员很难从完全松懈ღღ◈✿ღ、无驾驶意识的状态ღღ◈✿ღ，瞬间切入高复杂度场景ღღ◈✿ღ，快速做出准确判断并安全接管车辆ღღ◈✿ღ。这也是我认为L2 阶段不能盲目追求极高 MPIღღ◈✿ღ，并将其当作安全指标的原因 —— 本质上是在赌概率ღღ◈✿ღ。

　　沿着这一思路ღღ◈✿ღ，我们的研究重点还包括ღღ◈✿ღ：如何让驾驶员在辅助驾驶过程中ღღ◈✿ღ，维持对道路环境的基本警觉性ღღ◈✿ღ。

　　为此我们做了专门的认知实验ღღ◈✿ღ：在驾驶员身上安装微型电极后ღღ◈✿ღ，测试人员使用微弱电流进行刺激ღღ◈✿ღ，要求驾驶员立刻做出指定动作ღღ◈✿ღ，我们再精确测量其从接收到信号到执行动作的反应时延ღღ◈✿ღ。如果反应速度显著偏离正常区间ღღ◈✿ღ，系统就会通过算法干预ღღ◈✿ღ，把驾驶员的警觉性拉回到安全水平ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：行业里绝大多数人其实并没有真正深入思考这类问题ღღ◈✿ღ，大家更多是在赌概率—— 把用户的生命安全ღღ◈✿ღ，寄托在自己认为可以无限提升的算法系统上ღღ◈✿ღ，依靠单一系统去赌风险ღღ◈✿ღ，而不是通过多系统冗余的方式从根源上保障安全ღღ◈✿ღ，这是我们和行业主流思路在底层设计理念上的核心差异ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：国内 L4 领域已经发展了很多年ღღ◈✿ღ，但至今没有任何一家企业实现常态化的主驾无人运营 Driver outღღ◈✿ღ，如今陷入了行业预期与资本信心不断被透支的窘境ღღ◈✿ღ。行业里所有人都逐渐意识到ღღ◈✿ღ，自动驾驶的复杂度远超最初的想象ღღ◈✿ღ，而未来能走到哪一步ღღ◈✿ღ，最考验的就是企业的战略定力ღღ◈✿ღ。

　　但是ღღ◈✿ღ，国内对长周期技术研发的容忍度太低ღღ◈✿ღ。这并不是工程师不想做ღღ◈✿ღ、不愿意做她是他的主宰者ღღ◈✿ღ，而是资本方以及一ღღ◈✿ღ、二级市场ღღ◈✿ღ，在资金支持和周期包容上远远不够ღღ◈✿ღ，让我们很难有足够的耐心九州酷游ღღ◈✿ღ，去穿越这种长周期ღღ◈✿ღ、高投入ღღ◈✿ღ、慢产出的技术研发过程ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：未来如何解决这一问题ღღ◈✿ღ，或许要靠国有资本介入ღღ◈✿ღ，我不确定ღღ◈✿ღ，目前还没看到好的路径和方法ღღ◈✿ღ。跳出来看ღღ◈✿ღ，Robotruck 领域那些选择资源性运输而非商业化运输模式是大家比较认可的ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：中国干线运输分为资源性运输和商业化运输两类ღღ◈✿ღ，二者场景ღღ◈✿ღ、需求不同酷游ku官网登录页ღღ◈✿ღ，ღღ◈✿ღ，无人化的核心挑战和实现难度也存在本质区别ღღ◈✿ღ。

　　资源性运输是生产资料从原产地到加工地的转运ღღ◈✿ღ，如有色金属ღღ◈✿ღ、煤炭等原材料的运输ღღ◈✿ღ，路线固定ღღ◈✿ღ、运量充足ღღ◈✿ღ，新疆ღღ◈✿ღ、内蒙等资源集中片区年运输产能可达几千万吨ღღ◈✿ღ，稳定的场景为无人驾驶测试落地提供了良好基础ღღ◈✿ღ。且其对时效要求低ღღ◈✿ღ，可适当降低车速ღღ◈✿ღ，因此系统失效的风险和损失成本会呈指数级下降ღღ◈✿ღ，能更好地保障大吨位车辆安全ღღ◈✿ღ。

　　商业化运输则截然不同ღღ◈✿ღ，以 “三通一达” 等快递运输为代表ღღ◈✿ღ，是商品从工厂到终端消费者的流转ღღ◈✿ღ，对时效要求高ღღ◈✿ღ，强调次日达ღღ◈✿ღ、当日达ღღ◈✿ღ，车辆需保持高车速行驶在常规高速ღღ◈✿ღ，技术难度大幅提升ღღ◈✿ღ；且系统失效的风险极高ღღ◈✿ღ，一旦发生安全事故ღღ◈✿ღ，不仅会造成直接的人财损失ღღ◈✿ღ，更可能引发行业性信任危机ღღ◈✿ღ，导致行业发展停滞甚至部分企业关停ღღ◈✿ღ。

　　同时ღღ◈✿ღ，时效压力让行业常见的编队行驶模式在商业化运输中几乎不可能实现ღღ◈✿ღ。因为车辆没有多余时间去组队调整ღღ◈✿ღ，无人驾驶只能依靠单车自主运行ღღ◈✿ღ，进一步提升了技术难度ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：之前国家层面其实提出过一些我认为很有可行性的方案ღღ◈✿ღ，只是没有完全推行开来 —— 就是专门为自动驾驶重卡设立专用道路ღღ◈✿ღ，将有人驾驶车辆和无人驾驶车辆实现物理分流ღღ◈✿ღ。从社会层面来看ღღ◈✿ღ，这种分流模式ღღ◈✿ღ，或许是破解当前无人重卡落地困境的可行路径ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：不能简单认为开放路权就能实现无人卡车规模化ღღ◈✿ღ，因为规模化需要多维度生态协调ღღ◈✿ღ，路权只是其中一环ღღ◈✿ღ。路权问题的核心是政策不明朗ღღ◈✿ღ，而根源是企业未实现常态化无人运营ღღ◈✿ღ，无法为政府提供足够的运营证明ღღ◈✿ღ、安全证据和真实数据ღღ◈✿ღ，支撑其扩大试点范围ღღ◈✿ღ，最终形成路权开放与企业落地的相互等待僵局ღღ◈✿ღ。

　　卡尔动力的做法ღღ◈✿ღ，其实给行业提供了一个很好的参考范本ღღ◈✿ღ。《完成超 1 亿美元融资ღღ◈✿ღ，卡尔动力韦峻青ღღ◈✿ღ：让无人重卡穿越大漠戈壁丨 L4 十人谈》其与政府深度绑定ღღ◈✿ღ，在技术可行范围内稳步探索ღღ◈✿ღ，不盲目炒作商业化运输ღღ◈✿ღ，而是聚焦更易落地的资源性运输场景ღღ◈✿ღ，通过切分场景降低技术难度和失效风险ღღ◈✿ღ，让政府愿意开放路权ღღ◈✿ღ、支持试点ღღ◈✿ღ。企业主动后退一步ღღ◈✿ღ，不追求一步到位ღღ◈✿ღ，反而能推动行业稳步发展ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：评价 L4 公司的技术能力ღღ◈✿ღ，没有任何一个单一指标能做到ღღ◈✿ღ，它本质上是一个复合性的复杂评价体系ღღ◈✿ღ。

　　以前行业里大家常提 MPI（每干预里程ღღ◈✿ღ，Miles per intervention）ღღ◈✿ღ，但我现在和一些号称做 L4 的公司聊天ღღ◈✿ღ，如果他们还在拿 MPI 作为核心指标ღღ◈✿ღ，我就觉得这家公司已经走偏了ღღ◈✿ღ，甚至可以说 “完蛋了”ღღ◈✿ღ。

　　因为MPI 根本不是评价 L4 系统的指标ღღ◈✿ღ。“intervention（干预）” 的核心是需要人介入ღღ◈✿ღ，而 L4 的核心是无人化系统ღღ◈✿ღ，用 “需要人介入” 的指标来评价 “无人化系统”ღღ◈✿ღ，本身就很矛盾ღღ◈✿ღ、很奇怪ღღ◈✿ღ。人在事故发生后接管车辆ღღ◈✿ღ，这是一个事后指标ღღ◈✿ღ，意味着此时已经出现了系统无法处理的不可控场景ღღ◈✿ღ，只能靠人来补救ღღ◈✿ღ，这才是 MPI 的本质ღღ◈✿ღ。

　　之前大家讨论的部分头部特斯拉ღღ◈✿ღ、小鹏ღღ◈✿ღ、理想这些车企ღღ◈✿ღ，说它们的车辆在离障碍物还有 0.3 秒ღღ◈✿ღ、1 秒甚至 3 秒时ღღ◈✿ღ，突然退出自动驾驶ღღ◈✿ღ，强制让人接管ღღ◈✿ღ，所以即便发生撞车ღღ◈✿ღ，表面上看是人在操作九州酷游ღღ◈✿ღ。但从 L4 追求绝对安全的终局视角来看ღღ◈✿ღ，这种 L2 极限场景下的责任交接机制ღღ◈✿ღ，其实就是 “耍流氓”ღღ◈✿ღ。

　　线ღღ◈✿ღ，应该是前置性的风险判断 —— 在系统即将失效ღღ◈✿ღ、风险出现之前ღღ◈✿ღ，就察觉异常并及时制止ღღ◈✿ღ，而不是等到事故发生后再补救ღღ◈✿ღ。打个比方ღღ◈✿ღ，我要做的是拉响防空警报ღღ◈✿ღ，提前防范风险ღღ◈✿ღ，而不是等飞机轰炸结束后ღღ◈✿ღ，才通知大家发生了什么ღღ◈✿ღ。

　　这背后是一种核心的思想转变ღღ◈✿ღ。过去很多人其实是自欺欺人ღღ◈✿ღ，总觉得只要把 MPI 做得无限高ღღ◈✿ღ，就离 L4 不远了ღღ◈✿ღ，但这其实是对 L4 的误解ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：整体来看她是他的主宰者ღღ◈✿ღ，L2ღღ◈✿ღ、L4 双线并行的路并不好走ღღ◈✿ღ，这本质上是行业的无奈之举ღღ◈✿ღ，如同用自行车产业的收益支撑航天航空级研究KU游官网ღღ◈✿ღ，ღღ◈✿ღ，难度极大ღღ◈✿ღ。核心原因是多数公司低估了自动驾驶问题的复杂性ღღ◈✿ღ。

　　我有个消极的猜测ღღ◈✿ღ：部分公司在有限的资本窗口期ღღ◈✿ღ，借双线并行做投机性布局 —— 通过 L2 辅助驾驶获取订单ღღ◈✿ღ、积累数据实现短期增长ღღ◈✿ღ，再用 L2 的高毛利收入ღღ◈✿ღ、可观数据量ღღ◈✿ღ，搭配小范围的 L4 Demo 演示和试运营ღღ◈✿ღ，包装 “技术领先ღღ◈✿ღ、未来可期” 的故事获取资本溢价ღღ◈✿ღ，最终目标是登陆二级市场ღღ◈✿ღ。

　　但现实中ღღ◈✿ღ，L2 持续盈利ღღ◈✿ღ、L4 落地突破这两个核心目标ღღ◈✿ღ，在 5 到 10 年的周期里均未有效实现酷游九州平台ღღ◈✿ღ，ღღ◈✿ღ。当资本看清真相后ღღ◈✿ღ，这些公司再想从一级市场拿到融资ღღ◈✿ღ，就变得难上加难了ღღ◈✿ღ。

　　很多公司因此陷入了两难困境ღღ◈✿ღ：既想通过 L2 的营收证明自身商业化能力ღღ◈✿ღ，逐步实现盈利ღღ◈✿ღ；又不愿放弃 L4 这个 “高估值抓手”ღღ◈✿ღ，担心失去资本关注ღღ◈✿ღ。最典型的例子就是小马智行ღღ◈✿ღ，有一段时间他们也尝试切入辅助驾驶领域ღღ◈✿ღ，但最终还是放弃了ღღ◈✿ღ，这也证明了双线并行的难度有多高ღღ◈✿ღ。现在整个行业里ღღ◈✿ღ，线 都做好ღღ◈✿ღ、做深的公司ღღ◈✿ღ，真的是凤毛麟角ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：现在行业里还有人敢相信 L4 能落地ღღ◈✿ღ、愿意坚持做下去ღღ◈✿ღ，核心原因其实是马斯克 ღღ◈✿ღ，他给整个行业建立了信心ღღ◈✿ღ。

　　但我对特斯拉 Robotaxi 背后的核心设计思路并不了解ღღ◈✿ღ，所以一直有个担心ღღ◈✿ღ：他或许也是在靠 “赌概率” 的方式做 L4ღღ◈✿ღ。具体来说ღღ◈✿ღ，就是通过技术优化ღღ◈✿ღ，让整个系统的失效概率尽可能降低ღღ◈✿ღ，在不额外增加过多冗余设计的前提下ღღ◈✿ღ，无限逼近具备完整冗余的 L4 系统ღღ◈✿ღ。

　　这种思路从商业角度来看ღღ◈✿ღ，其实没有问题ღღ◈✿ღ，能最大程度控制成本ღღ◈✿ღ、追求商业化效率ღღ◈✿ღ，但它绝对不是科学定义上的 L4 系统 —— 因为科学意义上的 L4ღღ◈✿ღ，核心是冗余保障ღღ◈✿ღ，而这种 “赌概率” 的模式ღღ◈✿ღ，很可能存在冗余不足的问题ღღ◈✿ღ。不过这只是我的猜测ღღ◈✿ღ，我目前还无法做出确切判断ღღ◈✿ღ。

　　雷峰网ღღ◈✿ღ：现在很多智驾公司例如 Momentaღღ◈✿ღ、轻舟也开始布局无人卡车ღღ◈✿ღ，乘用车到商用车ღღ◈✿ღ，两者的技术复制性高吗？

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：如果只看纯算法ღღ◈✿ღ、模型这类技术层面ღღ◈✿ღ，我认为乘用车到商用车的复制性其实不低ღღ◈✿ღ，坦白说ღღ◈✿ღ，这中间并不存在绝对不可逾越的壁垒ღღ◈✿ღ。小马智行ღღ◈✿ღ、Aurora 都是典型例子ღღ◈✿ღ，他们同时做乘用车与卡车ღღ◈✿ღ，也印证了技术本身具备迁移性ღღ◈✿ღ。

　　但商用车团队真正的核心优势她是他的主宰者ღღ◈✿ღ，在于对物流作业场景与实际运营环境的深度理解ღღ◈✿ღ。比如和不同物流公司沟通你就会发现ღღ◈✿ღ，有的企业优先追求节油ღღ◈✿ღ，有的更看重运输效率ღღ◈✿ღ，需求差异非常明显ღღ◈✿ღ。这些对场景ღღ◈✿ღ、运营ღღ◈✿ღ、客户诉求的深刻理解ღღ◈✿ღ，最终会直接体现在工程化实现与产品定义上ღღ◈✿ღ。

　　这个领域真正的核心ღღ◈✿ღ，还是体系化的落地能力ღღ◈✿ღ。甚至说得更直白一点ღღ◈✿ღ：能否和物流企业建立深度信任九州酷游ღღ◈✿ღ、维护好客户关系ღღ◈✿ღ、在行业里掌握更多话语权ღღ◈✿ღ，本身也会成为非常关键的竞争壁垒ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：无人卡车赛道涌入新玩家ღღ◈✿ღ，背后存在积极和消极两方面核心原因ღღ◈✿ღ。积极层面ღღ◈✿ღ，部分团队主营业务扎实ღღ◈✿ღ，积累了充足的资源和技术储备ღღ◈✿ღ，有富余能力拓展新赛道ღღ◈✿ღ、探索新可能ღღ◈✿ღ；消极层面ღღ◈✿ღ，当前乘用车市场基本盘存在不确定性ღღ◈✿ღ，部分企业布局无人卡车ღღ◈✿ღ，本质是为自己 “买保险”ღღ◈✿ღ，寻找新的业务增长点和退路ღღ◈✿ღ，这两种情况同时存在ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：我目前缺乏足够的核心数据ღღ◈✿ღ，没法给出绝对准确的判断ღღ◈✿ღ。毕竟ღღ◈✿ღ，车辆在正常运行ღღ◈✿ღ、表现良好的时候ღღ◈✿ღ，我无法确定它是否线 的标准 —— 我们看不到它在失效ღღ◈✿ღ、失控等 “跑得不好” 的状态下她是他的主宰者ღღ◈✿ღ，到底能表现如何ღღ◈✿ღ。

　　所以ღღ◈✿ღ，与其纠结于技术层面的判断ღღ◈✿ღ，不如跳出来看ღღ◈✿ღ：哪家企业在商业上ღღ◈✿ღ，具备更长周期的穿越能力ღღ◈✿ღ，能扛过行业的低谷期ღღ◈✿ღ。

　　深向科技或许有机会ღღ◈✿ღ。它本身就有整车销售业务ღღ◈✿ღ，至少能拥有相对稳定的营收支撑ღღ◈✿ღ。如果深向能进一步整合供应链资源ღღ◈✿ღ，打通国内外的销售渠道ღღ◈✿ღ，形成持续的自我造血能力ღღ◈✿ღ，那么它就具备了穿越行业周期的基础九州酷游ღღ◈✿ღ。

　　再从 “货源稳定性” 和 “场景落地性” 这两个关键维度来看ღღ◈✿ღ：小马智行背后有中国外运提供稳定货源ღღ◈✿ღ，卡尔动力有鄂尔多斯当地的场景和资源支撑ღღ◈✿ღ，智加科技则有满帮的资源加持ღღ◈✿ღ。这几家企业ღღ◈✿ღ，都掌握了不止一个影响行业落地的关键性要素ღღ◈✿ღ，因此也都有机会率先跑出来ღღ◈✿ღ。

　　这里有个核心逻辑ღღ◈✿ღ：无人卡车本质上是一种生产工具ღღ◈✿ღ，它的落地离不开两个核心条件 —— 稳定的货源和开放的路权ღღ◈✿ღ。而这两个因素ღღ◈✿ღ，本质上都是区域性的ღღ◈✿ღ，会天然把业务分割成不同的区域板块ღღ◈✿ღ。

　　所以我的判断是ღღ◈✿ღ：L2 + 级别的辅助驾驶重卡ღღ◈✿ღ，未来有可能出现全国性的玩家ღღ◈✿ღ；但 L4 级别的无人重卡ღღ◈✿ღ，由于受货源ღღ◈✿ღ、路权等区域性因素的限制ღღ◈✿ღ，很可能会形成 “区域性玩家林立” 的格局酷游KU游平台登录ღღ◈✿ღ，ღღ◈✿ღ，很难出现一家独大的全国性企业ღღ◈✿ღ。

　　雷峰网ღღ◈✿ღ：你想寻找能将 L4 系统 driver out 的理想化组织ღღ◈✿ღ，当前有公司接近这一理想状态吗？

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：在 Robotaxi 领域ღღ◈✿ღ，小马智行和百度做得相对不错ღღ◈✿ღ，但我对他们的核心技术内核并不了解ღღ◈✿ღ，所有判断都基于外围的运营情况和车辆试乘体验ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：后台大概率是有安全员的ღღ◈✿ღ，但我没法给出确切答案ღღ◈✿ღ。这其实涉及到 L4 自动驾驶的核心环节 —— 包含失效安全（fail safe）和失效运行（fail operational）两种模式九州酷游ღღ◈✿ღ，其中失效安全指车辆失控时ღღ◈✿ღ，可请求人员现场接管或通过远端操控处置ღღ◈✿ღ。

　　说到这里她是他的主宰者ღღ◈✿ღ，又要回到重卡的问题上ღღ◈✿ღ：如果重卡想要通过远程监管系统实现完全无人运营ღღ◈✿ღ，核心是要在系统层面做冗余ღღ◈✿ღ，而不是只在单车上做冗余ღღ◈✿ღ。但远程操控系统的搭建难度极大ღღ◈✿ღ，因为重卡的运输路线往往很长ღღ◈✿ღ，比如从珠三角开到新疆ღღ◈✿ღ、内蒙ღღ◈✿ღ。假设未来实现长途无人运营ღღ◈✿ღ，如何保证车辆在全程范围内都能被远程接管？这是一个关键难题ღღ◈✿ღ。至少我目前还没想出可行的解决办法ღღ◈✿ღ。

　　因此ღღ◈✿ღ，这就会出现一个很大的悖论ღღ◈✿ღ：以前干线无人卡车公司都宣称自己面对的是万亿级的中国市场ღღ◈✿ღ，但如果最终只能做区域型公司ღღ◈✿ღ，那么企业的估值就必须大幅下调ღღ◈✿ღ，这和最初的市场预期相去甚远ღღ◈✿ღ。

　　崔迪潇ღღ◈✿ღ：我的愿景很明确ღღ◈✿ღ，随着自动驾驶技术的不断迭代成熟ღღ◈✿ღ，未来一定会出现具备 “基模” 能力的自动驾驶公司ღღ◈✿ღ，我也希望自己的新公司ღღ◈✿ღ，能成为这样的企业 —— 通过基模的方式ღღ◈✿ღ，将移动能力打造成一种基础服务ღღ◈✿ღ，就像现在的水ღღ◈✿ღ、电ღღ◈✿ღ、气ღღ◈✿ღ、网络一样ღღ◈✿ღ，成为人类生活不可或缺的 “第五要素”ღღ◈✿ღ。

　　其实我一直认为ღღ◈✿ღ，移动能力的本质从未改变ღღ◈✿ღ，核心就是把货物或者特定的作业任务ღღ◈✿ღ，从 A 点安全ღღ◈✿ღ、高效地运送到 B 点ღღ◈✿ღ，这是自动驾驶行业的核心逻辑ღღ◈✿ღ，无论技术如何升级ღღ◈✿ღ，这个本质都不会变ღღ◈✿ღ。

　　现在行业里有个很有意思的现象ღღ◈✿ღ，很多自动驾驶公司ღღ◈✿ღ，比如文远知行ღღ◈✿ღ、小马智行ღღ◈✿ღ，均同时布局物流和出行两大领域ღღ◈✿ღ。既然物流（运货）和 Robotaxi（运人）ღღ◈✿ღ，本质上都是 “点对点的运输”ღღ◈✿ღ，只是运输的载体（货物 / 人）不同ღღ◈✿ღ，那么两者的技术是否有可能实现打通ღღ◈✿ღ、复用？这是否也意味着ღღ◈✿ღ，未来一些深耕物流领域的公司ღღ◈✿ღ，也有机会跨界进入 Robotaxi 市场？这些都还不确定ღღ◈✿ღ，让我们拭目以待ღღ◈✿ღ。