在不少短影片平台上，公眾對於卡車司機這個職業群體有著複雜的情感，一方面這是一個辛苦危險的工作，另一方面因為重型卡車的巨大能量，卡車司機身上又肩負著巨大的安全責任。
站在卡車司機視角，從哪裡接貨、走哪條路、在哪裡加油、什麼時候休息，甚至下坡時早一點鬆開油門，都會影響一趟運輸最後能剩下多少錢。高速公路上持續數小時的注意力集中，和裝卸貨、等待、找回程貨源，同樣構成了這份工作的日常。
中國物流與採購聯合會發布的《2025 年貨車司機從業狀況調查報告》顯示，在 5936 份有效問卷中，超過一半的司機每天工作超過 10 小時，近四成司機每月出車 26 天及以上。另一份來自中國人民大學的調查則指出，貨運市場供需關係和運價下行，正在擠壓司機的利潤空間。
這些看起來離人工智慧很遠的問題，恰好解釋了為什麼一家智能駕駛公司開始研究重卡領域的智能輔助駕駛了。
10 月 29 日，卓馭科技在珠海發布商用車智能輔助駕駛解決方案「磐行」，將原本應用於乘用車的技術體系擴展到商用重卡、客車、輕卡和 VAN。相比乘用車用戶對駕駛舒適度、功能體驗的關注，商用車客戶關心的問題有所不同：它能不能降低事故風險，減輕長途駕駛負擔，以及，一年能省下多少錢？
一輛卡車，最需要怎樣的智能駕駛？
在發布會上，卓馭 CEO 沈劭劼提到了《滾動的車輪》。這本書記錄了近 20 位卡車司機的故事，有拉蔬菜的、運煤的，也有跑青藏線和跨境運輸的。書里的司機熟悉路況，懂得規劃路線、控制能耗、估算裝卸時間，一套經驗往往需要多年才能形成。
這種經驗背後是一門高度精細的生意。
交通運輸部數據顯示，2025 年全國營業性貨運量達到 587 億噸，其中公路貨運量約 433 億噸，占比接近四分之三。卡車把工廠、倉庫、港口和消費者連接在一起，物流系統的效率和細節，最終還是落到了每一輛車和每一個司機身上。
網際網路和貨運平台讓找貨更方便，但沒有消除行業的成本壓力。中國人民大學 2025 年的調查指出，受訪司機平均月淨收入約 1.05 萬元；與此同時，油價、保險、過路費與運價變化，都會直接影響實際所得。對於車隊而言，幾分錢的每公里成本差異，累計到全年可能就是一筆可觀的利潤。
所以，卓馭為磐行設定了三個目標：安全、輕鬆、省錢，這裡面最容易量化的是最後一個。
根據卓馭提供的數據，在傳統燃油重卡運營中，燃油開支通常占運營成本的 30% 至 40%。為了減少油耗，有經驗的司機會根據坡度、彎道和前車狀態，提前決定收油、降擋，或使用緩速器
。
卓馭引入其稱為全球首創的 AI 強化學習節油算法，讓系統在仿真環境中反覆嘗試駕駛策略，綜合考慮道路曲率、坡度、傳動系統及制動狀態，尋找更合適的加減速時機。其跟蹤的 230 輛量產車累計行駛里程超過 2000 萬公里，實測節油率達到 4.5%—7.5%。以企業提供的油價和里程假設計算，單車一年可節省約 2 萬至 3 萬元，按照這個算法，投入到重型卡車的智能輔助駕駛系統有望一年回本。
讓同一個「大腦」，學會開重卡
從技術上看，重卡智能駕駛並不能簡單理解為給小汽車的輔助駕駛系統換一副更大的車身。
一輛滿載重卡可達約 40 噸甚至更重，車長、盲區、重心和制動距離均與乘用車完全不同。行駛在高速上，感知系統必須更早發現前方風險；轉彎時，還要判斷牽引車和掛車的夾角；空載與滿載的制動響應，也可能出現明顯變化。
這還不是全部。
卓馭稱，重卡的制動鏈路天然存在接近 1 秒的延遲。對於高速行駛的車輛，這意味著系統必須有更充分的預測和控制餘量。
卓馭在技術上給出的答案是「底層統一、場景增強、工程適配」。
卓馭的乘用車智能輔助駕駛方案「成行」已積累超過 30 億公里的真實道路數據。磐行首先復用乘用車模型對車道、交通參與者、道路規則及風險的理解，再引入 4 億幀重卡特色數據進行訓練，最後針對重卡的動力學、制動、緩速器、安全冗餘和人機交互進行工程適配。
卓馭商用車業務副總裁劉思康在發布會上說：「我們讓同一個大腦，學會開商用重卡。」
這條路線的意義在於減少重複訓練與開發。無論載具是轎車、卡車還是客車，它們都需要識別道路和理解交通狀況；差別更多體現在看到什麼之後，該如何控制不同的「身體」。
磐行目前面向幹線物流的 PDS 4，建立在卓馭高悟性端到端大模型 4.0 及以上版本之上，重點實現高速 NOA。
卓馭磐⾏ PDS 5 則對應卓馭原⽣多模態基礎模型，⽀持⾼速 NOA，並將⽀持城區 NOA 等全場景能⼒，⾯向商⽤客⻋、輕卡、VAN 等城區智能通⾏場景。
感知硬體方面，首發搭載的激目 2.0 將雷射雷達置於駕駛艙內，減少石擊、雨雪和清洗維護帶來的影響；卓馭宣稱其高速場景探測距離可達 500 米，並強化了對輪胎、紙箱等異形障礙物的識別。
與之配套的還有彎道超速和側向障礙提醒、緊急主動避險、故障自診斷及最小風險策略，以及對掛車姿態、主掛夾角和實時載重的估算。
對重卡而言，知道前方出現了障礙物只是第一步，提前以多大力度減速、如何保持掛車穩定，才真正考驗整套系統的能力。
這也決定了磐行現階段仍屬於需要司機持續監督的智能輔助駕駛。高速 NOA 可以分擔部分駕駛操作，但不能將它等同於可以撤掉司機的 L4 無人駕駛。
智駕從消費功能，變成生產工具
卓馭宣布與徐工、陝汽、中國重汽、一汽解放、福田、東風六家重卡品牌達成合作，六家企業合計覆蓋國內重卡市場超過 93% 的份額。需要注意的是，這裡的 93% 指合作品牌的總體市場份額，並不意味著卓馭方案已經裝上了 93% 的重卡。
真正進入運營的案例來自陝汽，搭載 PDS 4 的德龍 X5000 自今年 6 月量產後，已有數百輛投入韻達快遞幹線。徐工漢境新能源重卡、福田歐曼銀河 5、中國重汽汕德卡與東風天龍 KH 等車型，也公布了年底交付或量產計劃。一汽解放已在 J7、J6 Pro 等車型上推進定點合作。
客車和城市配送則屬於下一階段，卓馭與宇通合作的宇威 E9 PRO 城市版，以及福田的輕卡、VAN 平台車型，將使用面向高速與城區 NOA 的 PDS 5。
它對應卓馭原生多模態基礎模型 MFM，試圖處理不同車身、攝影機和雷達安裝位置帶來的感知差異。該基礎模型計劃於 2027 年第一季度在乘用車上量產上車。
這也是卓馭「統一基座模型」路線的更大野心：通過乘用車建立基礎能力，再把重卡、客車、城市配送車產生的數據納入同一個技術體系，逐漸擴大模型對不同移動場景的適應範圍。
對於一家技術供應商，復用模型和工程體系有機會降低跨產品線開發成本；對於車企，智能駕駛也開始成為提升車輛運營價值的配置。
卓馭披露，其乘用車業務已覆蓋 22 家客戶、超過 60 款量產車型，累計定點超過 110 款。商用車業務還與中國重汽、福田、宇通等合作探索海外市場；與上汽大通、易森動力合作的 L4 ROBOVAN，則已投入試運營。
卡車司機多年積累的預判、節油和路線經驗，開始被轉化為模型能夠學習的能力。AI 可以幫助處理重複而高負荷的駕駛任務，也可能改變司機需要掌握的技能、車隊的管理方式和運輸成本結構。
但運輸行業從來都不只有方向盤，裝卸、等待、溝通、應急處理，以及行駛背後的責任，仍然需要人來承擔。
當 AI 從汽車的體驗配置，逐漸成為物流行業的生產工具，它面臨的考題也隨之改變：每跑完一公里，都要拿出實際價值。
