2024年底登陸美股、2025年完成港股上市，小馬智行在過去兩年資本市場上的動作足夠“性感”、足夠吸引人：
Robotaxi業(yè)務在一線城市早晚高峰大規(guī)模全無人運營，千臺量產(chǎn)車陸續(xù)下線——這些故事被反復講述。
但在Robotaxi的熱鬧之外，你是不是感覺到這家公司好像缺點什么？
——小馬智行兩條腿走路戰(zhàn)略的另一個重要業(yè)務自動駕駛卡車，近幾年幾乎不被主動提及，即使在財報里卡車業(yè)務貢獻了大部分營收。
面對追問，官方似乎也低調處之。
直到2026年中，小馬智行卡車業(yè)務，終于有了新的消息和進展。
最新的進展，最重要的是產(chǎn)品方案——第四代重卡：
基于三一重卡純電動平臺打造，面向千臺量級規(guī)模量產(chǎn)開發(fā)，現(xiàn)在的狀態(tài)是已經(jīng)成功量產(chǎn)，正在產(chǎn)能爬坡，即將大規(guī)模部署。
400度電以上，覆蓋一兩百公里的中短途往返。
全車六大冗余——制動、轉向、供電、通信、感知、計算——任何一個系統(tǒng)出問題，車能自己安全靠邊。設計壽命2萬小時，全部車規(guī)級零部件。
重中之重，第四代重卡的自動駕駛套件，和小馬智行第七代Robotaxi高度復用——底層都是OrinX算力配置，域控、傳感器共用供應鏈。
算法側，共用后端小馬世界模型2.0作為基礎能力，再根據(jù)場景需求進行適配。
軟硬件的質變，讓第四代小馬智行重卡具備了從測試走向商業(yè)化的前提。
傳統(tǒng)重卡TCO = 購車成本 + 司機工資 + 油費/電費 + 保費 + 維保 + 路橋費。
而小馬L4重卡TCO = 購車成本（第四代套件降70%）+ 電費（新能源） + 保費（遠低于行業(yè)） + 維保（車規(guī)級、2萬小時設計壽命） + 路橋費（可選高速，因24小時可跑時效性更強）。
其中最大變量是人力成本，同時資產(chǎn)利用率從“一天跑8-10小時”變?yōu)椤?4小時可跑”。
小馬智行原話是：“L4作為勞動力短缺情況下的勞動力補充，光算賬就可以發(fā)揮很大價值。”
L4輕卡則是一個全新的品類：
和寧德時代合作打造的，本身可換電，適用場景是重卡無法通行的城市內部中短程貨運。
18立方米的貨箱，續(xù)航最高450公里，城市道路能跑70km/h，快速路能到100km/h，單公里運營成本比傳統(tǒng)貨運降40%到50%。
目前也進入量產(chǎn)階段，目標2030年前達到10萬輛。
同樣的關鍵點，是L4輕卡幾乎完全和Robotaxi共用自動駕駛套件。
而從輕卡，可以看出小馬智行在產(chǎn)品方案變化背后的商業(yè)模式擴張——
從以前單一的長途干線物流，變成全鏈條打通：
高速干線（中國外運已經(jīng)在跑）、西北大宗專線（格爾木那種拉煤拉礦的地方）、港口水平運輸（中標了深圳媽灣港），以及L4輕卡即將落地的城市內部貨運。
背后，是依托小馬智行世界模型2.0的同一個AI司機。
理解世界模型2.0，先要理解小馬智行對自動駕駛的基本判斷：模型的訓練目標不應該是“像人開得一樣好”，而是“比人開得好”。
這意味著范式上要從模仿學習切換到強化學習。小馬智行從2020年開始搭建這套體系，花了幾年時間打造了一套貫穿云端與車端的完整強化學習訓練系統(tǒng)。
不是簡單的虛擬仿真環(huán)境，而是一所為AI司機建的“虛擬駕校”，讓AI在里面反復練習開車，尤其是打磨真實道路上最關鍵也最難的能力——與其他交通參與者的博弈與交互。
世界模型1.0解決了“AI能在這個虛擬環(huán)境里學開車”的問題。到了2.0，核心變化是系統(tǒng)具備了自我診斷和定向進化的能力。
具體來說，2.0有三個層面的能力升級：
第一，決策理解層。引入了與車端模型聯(lián)動的Intention（意圖）語義層。每一次駕駛行為都會被結構化解析，系統(tǒng)不僅能復盤“發(fā)生了什么”，還能判斷“問題出在哪里”，并把診斷結果直接反饋到后續(xù)訓練流程中。
第二，數(shù)據(jù)生產(chǎn)層。基于自我診斷結果，系統(tǒng)能自動識別模型精度不足的具體場景，生成定向數(shù)據(jù)采集任務。比如系統(tǒng)可以自動推送指令：“請于特定時段在指定路口重點采集逆光條件下非機動車與行人混行場景數(shù)據(jù)”。
第三，訓練優(yōu)化層。系統(tǒng)能圍繞車端模型的薄弱環(huán)節(jié)，在世界模型里自動生成針對性訓練場景，過濾掉大量無效訓練數(shù)據(jù)，讓每一輪迭代都聚焦在真正的難點上。
這三層能力加在一起，本質上是把模型迭代的主導權從工程師手里交給了AI自己。
當然世界模型2.0還依賴一個自我強化的精度飛輪：大規(guī)模L4車隊商業(yè)運營產(chǎn)生真實世界的高價值數(shù)據(jù)→世界模型提升精度→車端模型持續(xù)增強→支撐更大規(guī)模L4部署→產(chǎn)生更多高精度數(shù)據(jù)。
當AI駕駛能力超越人類之后，普通人類駕駛數(shù)據(jù)對模型迭代的價值已經(jīng)趨近于零。
小馬智行積累的是千萬公里級、多城市復雜場景的純無人駕駛數(shù)據(jù)，覆蓋城區(qū)、高速、園區(qū)、停車場等全場景。這種數(shù)據(jù)規(guī)模和質量的壁壘，很難短期追上。
回到“一套系統(tǒng)開所有車”這個原則。
世界模型2.0是整個技術體系的底座，上面跑的是“虛擬司機”。虛擬司機不是一個針對某種車型的專用模型，而是一個可以同時學習如何開車、駕駛意圖、決策和其他隱變量的通用駕駛模型。
具體到不同車型的復用程度，有一套量化拆解。
輕卡跟Robotaxi的協(xié)同度超過90%——城市ODD高度重疊、傳感器方案一致、政策路徑相同。
重卡的協(xié)同度在80%以上，超車、變道、跟人類司機博弈這些核心算法能力全部共享，差異主要在控制調校——重卡塊頭大、機械執(zhí)行精度不如乘用車，需要單獨調校。
這個共享邏輯的直接結果體現(xiàn)在成本上。小馬做卡車不是從零投入。傳感器、計算平臺、車規(guī)級供應鏈全部跟Robotaxi共享。
同樣花一塊錢，別人是只做卡車一個業(yè)務，小馬智行則是花一塊錢同時推三條業(yè)務線，甚至這一塊錢，都不完全是為卡車而花的。
先看商業(yè)模式。
小馬智卡當前走的是兩條腿并行的路徑：自己持有資產(chǎn)做運營服務（TaaS），以及向合作伙伴輸出技術方案（ADaaS）。
TaaS這條線，2021年跟中國外運合資成立的青騅物流是典型代表。小馬提供車輛和技術，中國外運提供場景和貨源，雙方共同承擔運營成本和風險。
這個階段的核心目標不是盈利，而是把無人駕駛卡車放到真實的物流鏈條里跑通、跑出數(shù)據(jù)、跑出流程。
ADaaS這條線，是從TaaS跑出一定體量和認知度之后自然延伸出來的。小馬把自動駕駛方案賣給或授權給物流運營商和車隊，收技術使用費。
港口場景已經(jīng)有這種模式的合作落地。目前兩種模式并行，隨著市場對L4認知的成熟，后者的比例會逐漸提高。
愿意自己掏錢買車、自己承擔運營虧損，說明它對這套系統(tǒng)的可靠性有足夠信心，也說明這套賬它在實踐層面驗證過能算得過來。這對吸引物流行業(yè)那些極度務實、極度厭惡風險的決策者來說，比任何技術白皮書都有說服力。
合作伙伴的布局上，邏輯也很清楚。
車廠端目前是三一重卡、廣汽領程兩家家。選多家有兩個原因：一是讓技術方案適配不同底盤；二是配合物流公司已有的品牌偏好——有些車隊習慣用解放，有些用東風，你得能兼容。
再說競爭。
自動駕駛卡車行業(yè)所有玩家都在講同一套故事：世界模型、前裝量產(chǎn)、編隊落地。概念高度趨同，技術路線也高度相似。那接下來的競爭拼什么？
小馬的回應是：“不看廣告看療效。”
翻譯一下：概念沒有壁壘，跑出來的數(shù)據(jù)有。
具體來說，小馬智行卡車業(yè)務競爭維度的差異體現(xiàn)在三個層面。
這三個層面的競爭，說到底是在回答同一個問題：當概念和技術路線高度趨同之后，誰先完成從“技術公司”到“運營公司”的轉換。
第一，運營規(guī)模本身就是壁壘。 千臺級別運營遇到的corner case、積累的系統(tǒng)故障處置經(jīng)驗、運維流程迭代速度，跟小規(guī)模測試車隊不在一個量級。
舉個例子，小馬認為只有把車放到真實的港口、真實的干線、真實的西北礦區(qū)去跑，才會遇到傳感器被泥漿遮擋、車輛在弱網(wǎng)環(huán)境下失聯(lián)、跟人類司機發(fā)生無法預期的交互——這些問題的解決方案，不是靠代碼就能提前寫出來的，只能在實踐中摸索和驗證。
這套經(jīng)驗體系一旦建立起來，就成了一個無法通過挖人、買技術就能復制的系統(tǒng)能力。
官方提到一個數(shù)據(jù)，小馬智行卡車初進港口，運營效率就比同一個港口的其他自動駕駛卡車高30%左右，也就是別人20分鐘跑完一趟的流程，小馬智行15分左右就能跑完。
第二，冗余設計是跑出來的功夫，不是寫出來的代碼。 比如小馬自研的重卡前向傳感器遮擋處置方案，說明無人駕駛的安全能力不是“有沒有冗余”，而是在真實故障場景下的邏輯。
第三，資金效率。本質依然是小馬智行的技術邏輯：小馬做卡車不是從零投入。傳感器、計算平臺、車規(guī)級供應鏈全部跟Robotaxi共享。
技術層面的競爭優(yōu)勢，還體現(xiàn)在小馬用AI對整個工作研發(fā)流程的重構，極大提升效率，也能夠真正實現(xiàn)從“人教AI開車”到“AI自己探索”，真正有了超越人類的潛力。
L4自動駕駛行玩家過去流行一個詞叫“降維打擊”——用高階技術降維做低階場景，用L4能力降維做L2場景。
小馬智卡正在上演的其實是另一個版本的故事：不單是技術降維，更是規(guī)模降維、AI體系化能力降維。
Robotaxi率先跑通了千臺量產(chǎn)，率先打通了車規(guī)級供應鏈，率先把自動駕駛套件成本砍掉了70%。這些成果不是卡車團隊單獨奮斗出來的，而是整個公司的“基礎設施”。
卡車團隊直接復用——傳感器、計算平臺、冗余設計、世界模型——全是現(xiàn)成的。
卡車業(yè)務不是小馬的副業(yè)，它是一個站在Robotaxi“巨人”肩膀上的業(yè)務板塊，也是一個最大程度由AI本身推動主導研發(fā)的業(yè)務。
這種結構性的起點，跟任何一家獨立的自動駕駛卡車公司都不一樣。
— 聯(lián)系作者 —
— 完 —
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