允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
2026年9月3日，嬴彻科技宣布其卡车自动驾驶商业运营里程突破10亿公里，形成行业最大规模的真实运营数据资产。
目前，嬴彻以超90%的市场份额领跑中国卡车智驾市场，并已完成从“自动驾驶”到“货运物理AI”的战略升级，构建覆盖干线、支线/城配及末端的全场景货运机器人网络。
商业化领跑：从价值呈现到规模优势
截至当前，嬴彻智驾系统的高速网络覆盖率达97%，用户涵盖快递快运、零担专线、冷链、百货、奶罐等多元领域，嬴彻科技市场份额超90%。
在2026年的重卡采购中，多家头部快递公司已将智驾作为100%的标配。
这一趋势背后，是自动驾驶“安全、省人、省力、省油/气”的多重价值，已在货运领域得到广泛实现。
10亿公里的自动驾驶里程，是嬴彻科技数据资产规模与质量的双重里程碑。
技术升维：原生“货运物理AI”
嬴彻科技深刻认识到货车自动驾驶在车辆物理特性、行驶行为、交通流交互、运输场景等多方面，与其他车辆类别的本质性差异。
基于行业最大规模的货车自动驾驶商业化实践与系统认知，嬴彻科技率先构建了原生于货运场景的“货运物理AI”（Freight Physical AI），作为新一代的技术底座，并具备三大核心能力：
1、货运原生智能（Freight-Native Intelligence）
嬴彻的端到端模型从货运需求出发进行原生设计，将货车物理特性、驾驶行为和真实运营场景融入模型架构与训练体系，形成面向货运的模型设计与训练方法，让端到端智能真正适应货运世界。
嬴彻的货运世界模型（Freight World Model）有别于使用生成式大模型构建的通用虚拟世界，其以货运真实性为核心，通过学习真实货运场景数据，以货车为中心重建货运车辆与其他交通参与者、道路环境之间的真实交互，进一步从货运车辆视角生成高保真的训练与测试数据，更真实地还原货运场景，为端到端模型的训练、测试与持续迭代提供支撑。
2、场景智能 （Scenario Intelligence）
让系统具备认知和管理真实世界货运场景的能力。
依托10亿公里自动驾驶数据，嬴彻已建立业界最前沿的货运场景识别管理体系和超级数据工厂。
嬴彻独有的真实世界运营场景库ROSL（Real-world Operation Scenario Library）已积累几十万个高价值场景，以优质的货运真实世界数据加速货车自动驾驶能力迭代。
3、运营智能 （Operational Intelligence）
让单车智能进一步延展为整个自动驾驶车队的协同智能。
嬴彻的“运营大脑” （Operational Brain）云端平台，将单个自动驾驶货车识别的相关风险和预警信息进行实时综合处理，转化成车队所有车辆的智能，将全车队的风险识别与预警、能耗优化与路径规划、运输成本与效率等能力提升到更高一级的水平，为新一代货运机器人网络的效率与安全提供最强支撑。
货运物理AI全场景拓展，全球化布局加速落地
基于原生“货运物理AI”技术底座，嬴彻科技构建覆盖干线、支线/城配及末端的全场景货运机器人网络。
干线领域，在L2+市场份额持续绝对领先的同时，嬴彻科技已获浙江、北京、海南等多地L4测试牌照，并与京东物流率先开展开放道路L4级干线载货示范应用。
支线/城配领域，嬴彻科技联合顺丰速运与柳汽乘龙于今年5月率先实现公开道路无人轻卡商业试运营。海外业务在欧洲、日本和中东均实现实质性突破。
站在10亿公里里程碑上，嬴彻科技以原生“货运物理AI”为引擎，将海量真实运营数据转化为智能生产力，加速驶向更安全、高效、智能的物流未来。
*本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。
