Robotaxi“落地第一”是哪里还不好说，但Robotruck落地第一已然明了——
中国内蒙：
我们详细解析过飞驰在鄂尔多斯的L4卡车编队，而从鄂尔多斯再往北走，接壤外蒙古的巴彦淖尔市，也正在快速实现大宗商品货运的无人化。
背后玩家不陌生，百度孵化的自动驾驶卡车公司：DeepWay深向。
而DeepWay实现L4的技术方案，堪称L4卡车版的“零跑汽车”——
同样L4编队，但单车算力256TOPS、自动驾驶套件3万元。
再叠加已经断层领先的新能源重卡生产交付，DeepWay正朝着“L4卡车货运第一股”的目标疾驰狂奔。
内蒙成为Robotruck商业化落地运营第一，跟得天独厚的自然条件密不可分：省内高速、一级公路路网发达，长途干线运输条件优越。
而且内蒙本身是目前中国煤炭、稀土、畜牧等等大宗商品生产第一大省，省内重卡保有量占全国1/5，超过30万辆，场景、需求完美适配L4卡车干线物流落地。
以及，内蒙还接壤矿产资源同样丰富的另一国外蒙古——巴彦淖尔的甘其毛都口岸，就是外蒙煤炭进口最主要的途径。
DeepWay L4编队的商业化运营线路，是从甘其毛都口岸到乌海洗矿场，全程300多公里
整个编队都采用L4量产车，也就是DeepWay自研的二代新能源重卡：
这条运营线路，看起来像高速，但实际属于国道的一级公路，有收费站，但并非全封闭，有各种社会车辆混行，也有红绿灯，当然还有牛羊成群结队过马路。
所以DeepWay L4编队突出的能力，首先是单车的自动驾驶，自主处理路端突发情况：
比如国道上各种靠边临停，车队会主动避让绕。
再比如，有社会车辆突然插队截断编队，后车会自主减速避让：
面对国道上的龟速车，整个车队会有序超车，保证通行效率：
如果某一台车变道机会不好，也不会强行变，而是先减速观察，必要时还会取消变道，等实际成熟再行动。
第二个能力是“编队”模式精髓：解决L4运营中的“断点”问题，也就是临时检查、爆胎等等——这些非驾驶任务，头车司机直接下车交涉、处理。
当然头车还有其他任务：跟整个车队通过V2V系统共享道路信息，高速路边临时隔出的养护带、地上的废轮胎、防水布等等障碍物，头车避让的同时，会把信号同步给整个车队，然后每个车视情况择机绕行避让。
另外，当后车遇到L4系统能力之外的场景难题，头车司机可以通过远程指令协助后车脱困——
这其实是真L4判断标志之一，不仅车端无人，后端也没有什么5G云代驾，而是通过非实时的引导性指令，协助车辆脱困。
但DeepWay实现L4落地运营的方案，与众不同。
DeepWayL4编队方案的核心硬件思路不是堆硬件，比如激光雷达数量为3个，前向一个，和双侧补盲个各两个，以及底层计算芯片来自地平线——双J6M，共256TOPS算力。
在大部分乘用车上，这是实现基本L2功能的配置，算法能力强的玩家可能能实现城市NOA。
但如果从场景出发，会发现DeepWay用的这套方案，其实是留够安全冗余的思路下，“物尽其用”的思路。
核心逻辑是：先识别无人化运营中的所有风险点，再通过系统化手段将风险“分配”给不同对象（单车、云端、路端、领航员），而非依赖单车L4系统解决所有问题。
三层安全架构，主功能层是L2/L4核心驾驶功能，第二层是主动安全层：如AEB、FCW、疲劳预警等，基于上亿公里L2运营积累，据称低误报、高可靠。
第三层是冗余与失效应对层，覆盖软硬件多点失效，甚至极端情况（如刹车失效），通过编队领航、远程控制等方式实现安全停车。
直白翻译一下，内蒙重卡运营线路的路况真实条件，跟Robotaxi面对的北上广深早晚高峰路况大相径庭：边界条件清晰、路况良好通畅占大多数，这就使得corner case的种类、数量其实是有限的。
如果以L4卡车快速商业化落地为目标，实现固定线路编队无人化运营，的确不需要数千TOPS的算力。
所以，DeepWay当前在主功能层采用是一种“感知AI化 + 规划控制工程化”的混合架构，具体分为以下几个环节：
感知层以3D检测和BEV（鸟瞰视角） 为核心，融合多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）数据，构建稳定的环境模型，在无高精地图路段（如国道、大路口），感知模块会直接输出可行驶轨迹，而非仅识别车道线，以此应对车道线缺失或模糊的场景。
部分辅助任务（如可通行区域判断、障碍物属性识别）已由AI模型承担，减少了对规则后处理的依赖。
规划与控制层仍以传统规控算法为主，即基于感知输出的结构化信息（车道线、障碍物、轨迹），通过优化方法生成路径、速度曲线，并交由PID、LQR等控制器执行。
保证了系统的确定性、可解释性和调试效率，尤其对于重卡这种大惯量、高风险车辆，工程稳健性优先级较高。
但是，DeepWay并未止步于模块化架构，而是将端到端算法作为明确的技术升级路径，但有鲜明的场景导向特征。
DeepWay认为，端到端模型的泛化能力高度依赖数据规模与分布，因此选择在一条或少数几条固定运营路线上先行推进。
这些路线车辆密度高、场景收敛、商业价值明确，可在较短时间内积累足够的高质量数据，完成模型训练与闭环迭代。
当前目标是在2026年内实现特定路线的端到端算法上车，后续再逐步扩展。核心算法、整车工具链、数据平台统一复用，确保L2积累的数据和功能可平滑迁移至L4编队。
所以，L4卡车版“零跑汽车”，核心是场景出发，创业起步阶段先把特定场景跑通，产生商业价值，没有不留后路去梭哈未知技术体系探索。
既保障了当前L4编队的稳定运营，也为下一代算法升级预留了清晰路径。
2021年刚起步时，DeepWay给我们的预估是：
公司2023年市场投放1000辆，后续依次3000，6000辆每年，2026年以后，预计DeepWay年销量能过10000，此时公司就已经有了正向现金流。
实际完成情况是这样：
2024年DeepWay交付自研新能源重卡超过3000辆；招股书中披露截止2025年6月实际交付超6400台。
而最新的数据，据说已经超过12000台。
这是DeepWay最早被认知的标签之一——全球第一家明确“通过正向定义车辆，实现自动驾驶落地的创业公司，AKA卡车新势力。
但在起步之初，亲自下场自研车辆本体这种看似重资产开路的模式，遭遇诸多质疑。
但已经行至IPO关键节点的DeepWay，用真实的业绩披露，不但证明了这路线可行性，还展现出了独特优势。
2023年公司收入4.26亿，2024年就冲到19.69亿，同比增长了3.6倍；2025上半年，公司营收为15亿元，同比增长96.6%。
利润方面，深向科技在2023年、2024年，以及今年上半年的毛利，分别为182万元、979万元和4414万元。
而从具体运营情况来看，深向DeepWay的新能源重卡，L2产品终端真实售价大约比普通燃油车头高数万元左右，其中大部分是增加的电池成本，L2辅助驾驶套件成本数千元。
也就是说，从L2产品来看，DeepWay通过自研新能源重卡，尤其是三电系统自研，实际已经实现了商业模式的跑通：
一次性购置成本多出的数万元左右，一年左右的运营周期，就能通过“油电差”的成本填平，第二年开始，每年单车至少节约数万元能耗开支。
当然还有L2辅助系统带来的事故率、货物运损降低——L2订阅开通率超过30%。
尤其是自研三电系统深度协同，再加上超充换电体系建设，使得5年全生命周期成本相比传统燃油重卡下降18.7%，相比市面上常见的油改电智能重卡降低4.9%。
卡车新势力热销，交付量No.1，核心就在于此。
DeepWay自称行业第一家L2模式跑通玩家，就是新能源卡车毛利高于传统燃油车，且增长迅猛，并在2025年实现了经营现金流为正。
如果DeepWay止步于L2卡车，那么很有可能已经实现盈利，但实际DeepWay仍然处于亏损状态：
最主要原因是高额研发没有停，且瞄准L4无人化落地运营——这是DeepWay第二条并行的商业模式：
L4编队落地，通过1+N的“后车无人”商业化运营，首先在人工层面大幅降低货运成本。
这也是目前自动驾驶卡车赛道达成共识的商业化途径。
但DeepWay当年坚持的自研车辆本体，独特优势在这个环节中体现了出来。
同样是L4编队，其他玩家参与联合定义研发，但最终仍然要向车企购买车辆落地运营，或者由车企将车卖给物流商运营，自己扮演AI司机License收费的角色，当然车企也要分走部分营收。
意味着L4车队“冷启动”资金要求巨大，规模上量受限制；以及短期内营收利润难以保证，同样影响L4持续运营迭代。
DeepWay现阶段自持车队，自己承包线路，把更安全更便宜的运力服务提供给物流商，从中直接赚取运营全链条费用。
对DeepWay来说，车是自己的，短期现金开支节省巨大；长期的车辆研发、生产物料成本，也可以通过不断增长的L2模式摊薄。
据DeepWay透露，有源源不断的正向经营现金流，自持一部分车队资产，实际上对整个资产负债情况并不构成很大负担。
而如果不算前期建厂、研发成本，DeepWay的L4车队在内蒙落地运营，“实际上已经转正”，更大的盈利潜力，在于1+N编队模式中，N的不断扩大。
L4卡车这条赛道洗牌至今，算法没有不过关的，工程没有落不了地的，场景更是不会稀缺。
而这其中，只有DeepWay一家，率先把智能卡车的自研、L2商业模式跑通，且三电扎根极深，带来了难以复制的优势。
新能源重卡销量的涨势，又在绝对营收和经营现金流上反哺L4模式的落地。
大浪淘沙下留存至今的玩家，如今都向“自动驾驶卡车第一股”（开放道路场景下）发起冲击，而DeepWay很可能不用再跟死神赛跑，比其他选手更从容。
本文来自微信公众号“智能车参考”（ID：AI4Auto），作者：贾浩楠，36氪经授权发布。
发布时间：2026-04-02 12:38
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