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大规模铺设路侧设备的建设逻辑还成立吗
内蒙古的煤运干线上，干线物流自动驾驶（Robotruck）车辆累计已经跑了超过4500万公里：一名司机开着头车，后面跟着一串无人驾驶的重卡，全程没有用一套路侧感知设备。
同一时期，全国20个车路云一体化试点城市批量招标，一条条高速公路的改扩建方案里，车路协同感知和通信设施动辄数亿。
这两件事放在一起，一个问题绕不开：如果干线物流自动驾驶不靠路侧感知就能跑起来，那么大规模铺设路侧设备的建设逻辑还成立吗？
在高速公路自动驾驶市场发展中，干线物流自动驾驶（Robotruck）是封闭场景之后、城市全无人之前的关键中间环节，是高速L3/L4最早实现商业闭环的赛道，既是货运生产力工具，也是高速智驾的技术、政策、基础设施的试验载体，它的成熟会带动整个高速自动驾驶产业往前走。在这样一个重要的细分赛道中，如果技术上不需要路侧感知设备支撑，那么高速公路车路云的技术路线是否将会产生重大变化？
干线物流自动驾驶（Robotruck）眼下最主流的形态是编队（Platooning）：一名司机或一辆L4头车领航，后车无人车跟随。
跑在最前面的是卡尔动力。这家2021年成立的公司从鄂尔多斯的园区测试起步，2026年4月获批全国首个跨盟市编队远程商业化试点，实现一证通行巴彦淖尔、鄂尔多斯、乌海多个盟市，目前在运营自动驾驶卡车超400辆，累计货运量超12亿吨公里。同月，小马智行拿到全国首张跨省编队后车无人化载货示范许可，京津、京津塘高速可以跑“1+N”；DeepWay的编队车型已在新疆、内蒙古、四川交付客户，以国道、一级公路、矿区电厂固定往返线路为主进行商业化试点。
牌照的节奏说明监管态度：2023年广州发出首张编队测试牌照，2024年北京首批开闸，2025年跟随车实现主驾无人测试，2026年直接跨进货运示范。政策、资本、货主，在为同一条技术路线投票。
2024年5月，北京市智能网联汽车政策先行区率先发布智能网联重卡编队管理细则并开放编队行驶申请，官方口径是“填补领域内专项规范空白”。这是全国第一个针对重卡编队的专项管理规范。
细则的核心条款值得逐条看：第一，领航车主驾必须有人，领航车通过无线通信与跟随车共享数据、协同决策；第二，支持一辆领航车加五辆跟随车的“1+5”模式；第三，跟随车无人化分三步走，从主驾有人，到车内有人（主驾无人），再到车内无人，逐级从道路测试走向示范应用和商业化试点。
值得玩味的是：这份全国首个编队专项规范，通篇要求的是车端能力和车车通信，没有一个条款把路侧感知设备列为前置条件。在监管认可的技术栈里，编队感知靠车，不走路侧感知路线。
细则出台时的已有的真实路侧数据同样说明问题：北京高级别自动驾驶示范区高速路段累计测试总里程超11万公里，京津塘高速从北京马驹桥物流园到天津港全线开放，编队专项里程超5万公里，官方背书口径是编队可减免50%以上的驾驶任务（两车车队）。
成本上，编队靠V2V车车通信，头车路径和控制指令实时共享给后车，一对多复用一个司机，不用等任何路侧设施建成。内蒙古的煤运线、新疆的能源走廊，恰恰是路侧最薄弱、货运需求最密的地方，编队就从这里长出来。
效果上，按卡尔动力披露的口径，混合编队最高节省83%的人力成本，能耗降5%到10%，核心安全指标比L4单车提升20倍。运费以“角”为单位竞争的干线市场，这组数字够货主用脚投票了。
法规上，卡尔动力头车有司机，小马智行头车是L4配安全员，两种形态都绕开了“全无人”的立法空白。编队的鼻祖、美国公司Locomation当年打的就是这张牌：不等基础设施，不等完美法规，现在就能跑。
三条叠在一起，结论很硬：干线这个最大的货运场景里，车路协同感知不是自动驾驶的必要条件。
这才是真正需要论证的问题。我的看法分两层。
第一层，感知功能确实正在被车端替代。干线是结构化程度最高的驾驶场景，单车传感器加车车通信已经覆盖编队巡航的主要需求。以让自动驾驶车看得见为理由的全域感知铺设，论证基础正在流失。这一点不必回避，车路云的支持者们应该正视。
第二层，路侧手里剩下的牌，全是“管理”而不是“感知”。编队解决的是直线跟车，匝道汇入、施工改道、三公里外的事故，仍需要超视距信息；团雾、横风、长大下坡，49吨重卡的容错率几乎为零，路侧气象和事件检测是刚需；1拖5编队怎么过ETC、怎么计重收费，现有稽核规则全部不适配；后车主驾无人出了事故，车载数据握在车企手里，既当运动员又当裁判员，定责需要路侧数据做交叉验证。传统重卡满期赔付率高达96%，保险普遍亏损拒保（保险公司每收100元保费，就要赔出去96元；再叠加渠道、运营成本，传统重卡车险普遍承保亏损，保险公司不愿意接重卡业务）；搭载高阶NOA的嬴彻智能重卡实测满期赔付率降至18%，事故全部发生于人工驾驶阶段。这套可审计的真实运营+理赔数据，打破传统重卡一刀切保险定价，证明干线自动驾驶的运行数据具备商业价值，为智能重卡争取差异化保险费率提供实证支撑。
所以结论不是“车路云错了”，而是建设的理由必须换。以“给车当眼睛”为逻辑的大规模感知铺设，在干线场景需要重新论证、该砍则砍；以通行管理、安全预警、定责存证为逻辑的建设，反而会随编队放量变得更必要，但那是另一套方案、另一本账。
Locomation死了，但编队没有错，它只是没等到法规的窗口。中国的窗口正在打开，节奏一年一个台阶，Robotruck不会等任何人。
对车路云的投资方和建设者来说，现在最危险的动作，是继续按三年前的需求假设花钱。编队跑得越快，留给路侧重新回答“这条路还需不需要我、以什么身份需要我”的时间就越少。
干线自动驾驶，你站“编队加车管理”，还是“车路云全感知”？留言区聊聊。
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枯网草
特邀作者