文｜李安琪
編輯｜李勤
36 氪獨家獲悉，新能源重卡制造商「零一汽車」近日完成了 5 億元 A 輪融資。本輪融資由自動駕駛頭部企業 Momenta、興杭創投及辰韜資本聯合領投，國發文鑫、婁東產業基金、德迎資本、新景富盈、元璟資本、財通資本、活水資本、老股東天善資本等共同參與投資。
據悉，本輪資金將用于新一代正向研發平臺量產及無人駕駛卡車規?；涞亍?/p>
零一汽車成立于 2022 年 4 月，由前圖森未來聯合創始人黃澤鏵、前三一重卡總經理、北汽福田戴姆勒副總裁張紅松共同創立。去年年末，原中國重汽執行董事張偉正式加盟零一汽車，主要負責市場和銷售。
2021 年黃澤鏵離開時，正是圖森未來的巔峰時刻，股價創下歷史最高點。" 在圖森未來時，我某種意義上像活在一個象牙塔里，帶著技術浪漫主義，但真實世界要復雜很多倍，它不僅僅由代碼構成。" 黃澤鏵向 36 氪回憶。
在圖森未來期間，他看到的挑戰在于，傳統重卡產業以供應鏈集成為主，但新能源、無人駕駛是全新物種，既沒有一個成熟的、可被參照的設計，產業鏈也不齊備。例如一些自動駕駛的技術 bug，是因為沒有更好的卡車硬件支持。
他意識到，整車硬件會是制約卡車自動駕駛技術發展的關鍵瓶頸。
黃澤鏵碩士畢業于卡內基梅隆大學機器人學，擁有 8 年計算機視覺研發經驗。他喜歡冒險，在校期間曾在 muscle computing（肌肉計算）腕帶等領域創業。
2015 年以聯創身份加入圖森未來后，黃澤鏵從一開始的計算機視覺研究科學家，逐步轉向卡車自動駕駛系統、整車硬件工程領域。直到下場創業，黃澤鏵選擇扎進一個更 " 重 " 的世界——制造新能源重型卡車。
零一汽車的解法是，自主掌握 " 軀干 " 與 " 大腦 "：既正向研發適配電動化、智能化的重卡平臺，也自研面向重卡場景的自動駕駛技術棧。
為同時啃下兩塊硬骨頭，零一汽車組建了一支 200 多人的跨界團隊。首先瞄準智能電動重卡的核心技術，包括自研動力總成、整車熱管理、電子電器架構、網聯化和智能化等。
在耗時 2 年、投入 1.5 億元后，零一汽車在 2024 年推出了第一代正向研發的智能重卡 " 驚蟄 "" 小滿 "。黃澤鏵告訴 36 氪，得益于聯合創始人張紅松多年的卡車造車經驗，零一汽車能以更高資金利用效率完成整車研發。" 前期模具費、研發迭代費用方面，供應鏈都給了很大的支持力度。"
據黃澤鏵介紹，基于自研的電驅橋技術，零一汽車的新車動力達 860 匹馬力。相比之下，傳統旗艦燃油重卡動力也大多只在 600 多匹馬力，" 油改電 " 卡車大多只有 500 匹馬力。得益于高效的核心動力總成自研，零一汽車整車成本基本能與 " 油改電 " 車型價格持平。
從經濟性層面來看，黃澤鏵告訴 36 氪，其智能重卡平均比 " 油改電 " 車型一公里要省 0.2-0.3 度電，能耗節省 20%。如果卡車司機一年行駛 15 萬公里以上，就能省下 4.5 萬元甚至更多費用。
根據官方數據，截至今年年中，零一汽車已交付超 700 臺智能重卡，位居重卡新勢力前列，大宗物流客戶占比接近 80%（比如運輸砂石、水泥，煤炭、鋼鐵，有色金屬等）。零一汽車今年的目標是，實現 1500 臺重卡交付。
從市場格局來看，雖然傳統燃油卡車車企的品牌、渠道、產能都還有很強的時代慣性，不過，黃澤鏵認為，當下卡車的新能源化，有點像乘用車新勢力 " 蔚小理 "2018 年的狀態，第一代車型產品陸續進入量產階段。
因此在開發卡車整車硬件之外，零一還在開發適配重卡載重、制動距離等卡車自動駕駛算法。黃澤鏵的目標是，用 " 端到端 " 視覺方案來實現卡車的 L4 級自動駕駛。" 借助端到端模型的能力，場景的泛化能力可以大大增強。"
黃澤鏵告訴 36 氪，零一正在推進基于一段式端到端及多模態大模型的卡車自動駕駛技術。零一認為，一段式模型能使系統更加簡化，充分發揮端到端技術的優勢，帶來更高能力上限；多模態大模型則能充分利用大語言模型的知識儲備及泛化能力，高效解決自動駕駛的長尾問題。
今年 7 月下旬，搭載零一 ZSD 系統的車輛將交付廣東陽江的不銹鋼工廠開啟運營。零一計劃，將在半封閉的場景（如港口、礦區、大宗物流專線）跑通 L4 自動駕駛，未來三年內在 500 個城市部署超 1 萬臺無人駕駛卡車。
同時，零一汽車還將與股東 Momenta 一起探索、推進卡車領域的智能駕駛。
值得關注的是，這是零一股東 Momenta 在卡車領域的首次布局。在乘用車領域，Momenta 已經斬獲了國內外多家車企訂單，成為頭部輔助駕駛供應商。從乘用車，到卡車布局，Momenta 的智能化布局變得更廣。
不過相比乘用車，卡車的生產工具屬性更強，受眾對價格相對敏感。當下，卡車行業推進的智能化功能包括車道居中行駛、撥桿換道等。而在乘用車已經有豐富量產經驗的 Momenta，技術遷移或許不是太難的挑戰。
從封閉，到半封閉，再到開放場景的路線，零一汽車希望逐步推進高階自動駕駛的商業化落地。
" 當技術真正應用到整車時，會發現硬件設計、生產制造、供應鏈、銷售渠道、充電補能、售后服務都是全新課題。" 從計算機視覺到車輛硬件全鏈條研發，黃澤鏵如今更深地扎根于制造業的復雜體系之中。他坦言挑戰巨大，但也感覺更踏實落地了。
