AI卡车已经开始赚钱了：这家公司让快递巨头掏钱买智能驾驶

一句话说清楚

这件事：一家叫DeepWay深向的中国公司，造出了带AI的电动重型卡车，已经卖给了申通、安能、马士基等物流公司。这些公司不是买来当摆设，而是真金白银地掏钱，而且愿意为AI功能持续付费。

跟普通人有什么关系：你网购的东西、你工厂的原料，很多都是通过这样的卡车运输。如果AI卡车普及，物流成本会下降，快递费可能更便宜，而且路上因疲劳驾驶导致的事故也会减少。

物理AI是什么？为什么卡车先成功了？

简单说，AI分两种：

• 数字AI：像ChatGPT，只会聊天、写文章，活在屏幕里。
• 物理AI：能看、能听、能动，在真实世界里干活。比如自动驾驶汽车、扫地机器人。

物理AI落地很难，因为它要应对复杂的路况、天气、载重变化。但物流卡车却最先跑通了，原因有三：

1. 市场超级大：全球约2000万辆重卡，每年司机工资就上万亿。如果能用AI替代一部分司机，省下的钱是个天文数字。
2. 痛点明显：司机疲劳驾驶容易出事故，物流公司成本高，安全风险大。AI能帮司机开车，降低事故率，省油省轮胎。
3. 不用教育市场：老板看账单就知道省了多少钱，愿意掏钱。

数据飞轮是什么？怎么转起来的？

很多AI公司卡在“没数据→做不好→没人买→更没数据”的死循环里。DeepWay深向的做法是：

• 先卖带基础AI功能的卡车（L2级辅助驾驶，就是能帮忙刹车、跟车、保持在车道上的系统），已经交付超过7500辆，跑了3亿公里真实路况。
• 这些车在路上跑，就是免费的数据采集器：收集路况、司机操作、能耗等数据，用来训练更高级的AI。
• 数据好了，AI就更聪明，客户更愿意为AI功能付费（目前订阅率超30%）。
• 赚到钱了，再投入研发，做出更高级的AI，又能卖更贵。

这个“数据→产品→赚钱→更多数据”的循环，就是数据飞轮。

怎么从“辅助”到“彻底不用司机”？三步走

DeepWay深向的计划很务实：

1. 第一步：AI当助手（现在）

   • 装L2辅助驾驶，帮司机减少疲劳，事故率降低约60%。
   • 按年收费，客户觉得值。

2. 第二步：部分替代人力（正在进行）

   • 用“前车有人、后车无人”的编队技术：两辆卡车前后紧跟着跑，后车完全由AI控制，不需要司机。
   • 这样能省掉一半的司机工资。

3. 第三步：彻底无人（未来）

   • 实现“单车无人”的L4级自动驾驶，卡车自己接单、规划路线、运输、保养。
   • 整个物流行业将从“靠大量司机”变成“靠技术”。

为什么DeepWay深向能跑出来？

关键在于软硬件一体化：

• 很多自动驾驶公司只做软件，但卡车的控制、电池、转向等硬件需要与软件紧密配合。
• DeepWay深向自己造核心硬件（电池、电机等），跟供应商合作时要求开放数据接口，所以能拿到完整的车辆数据，不像其他公司那样受制于车厂。
• 这就好比：只做导航软件的很难预测油量，但造车同时做导航的，就能让车自己计算最佳省油路线。

总之，公路货运成了物理AI第一个赚到钱的领域，而DeepWay深向已经抢占了先机。未来的快递费，可能因为AI卡车而变得更便宜。