1960年4月15日，中国第一辆重型卡车——黄河牌JN150型8吨载货汽车，在山东济南正式下线。这款由济南汽车制造厂(今中国重汽集团前身)自主研制的重卡，正式结束了中国不能生产重型汽车的历史。23年后，中国重汽引进了奥地利斯太尔重型汽车项目，「斯太尔」一度成为中国重型卡车的代名词。
此后很长一段时间里，中国重卡行业步入了一个极其稳定、也极其传统的工业周期。这里既有成熟的整车企业，也有稳定运行数十年的经销商网络，还有围绕燃油车建立起来的运输逻辑，更有一整套已经被行业默认接受的商业规则。
相比于近年来的乘用车行业，因新能源和智能化掀起的一系列风流云变，重卡行业的发展始终显得缓慢、克制，甚至有些封闭。今年，这个行业正在被重新打开。5月15日，「车云一体AI重卡企业」载合卡车宣布累计完成10亿元级融资，投资方包括BV百度风投、苏创投、陆石投资等VC，同时获得了中国工商银行、中国建设银行等五大国有银行的全面金融支持。
载合卡车在这个时间点拿到10亿元级融资，并非偶然，而是踩准了政策、成本、供应链和资本共振的窗口期。目前，交通物流环节的动力类型正在被政府明确引导向新能源转型，随着电池、电控、电机、车联网、智舱等关键供应链环节，在乘用车新能源化过程中已被充分验证，开始向商用车复用。
换句话说，新能源重卡今天不是从零起步，而是在乘用车供应链成熟之后，迎来了一次供给侧补课。仅靠窗口期，并不足以解释载合卡车的融资能力。资本真正下注的，是团队与技术路线。载合卡车创始人兼CEO张磊为清华大学车辆与运载学院本硕博，曾任中国运载火箭技术研究院最年轻处长，曾创办清智科技，创造了国内智能驾驶领域现象级的产业并购案例。
载合卡车创始人兼CEO 张磊
联合创始人兼CTO郭立群博士拥有30余年中重型卡车研发经验，曾任一汽技术中心副总工程师、中重型车部部长、首席产品师，主导过一汽解放旗舰车型J7研发，并享受国务院特殊津贴。
一个来自清华、航天与智能驾驶，一个来自传统重卡工程体系。前者理解AI、车云协同和智能化，后者理解重卡可靠性、工程边界和产业规律，二者联手一起定义了如今的载合。
当前，载合卡车把自己定义为「车云一体AI重卡」企业，并提出Physical AI In Motion，即运输终端物理AI，本质上是在试图把重卡从单一运输工具，升级为一个可以持续学习、持续迭代、持续运营的智能终端。
「载合」二字，一方面源于清华「厚德载物」，另一方面源于物流行业「知行合一」，同时谐音「载荷」，是物流人、汽车人和航天人都能理解的价值符号。
载合也蕴含了公司深层次的含义：它要承载的，不只是货物，还有新能源重卡从电动化走向智能化、从单车竞争走向车云一体的下一段产业想象。
重卡行业最大的变化，是运营体系的重构
随着新能源的渗透率快速提升，物流行业的利润被持续压缩，卡车司机的老龄化愈发严重，AI与无人驾驶开始进入真实运输场景，越来越多变量开始同时作用于「重卡」这个原本稳定的行业。
重卡行业开始进入一个全新的阶段，即谁更懂物流、懂运营、懂数据、懂AI，谁才更有机会活下来。
载合卡车CEO张磊在接受亿欧汽车专访时，把这种变化总结为「6+1体系」。
他提到，新能源重卡行业已经不再只是「车」的竞争，而是能源、金融、司机培训、运营模式、数字化管理以及政府引导共同组成的生态竞争。
“过去重卡行业讨论最多的是电池、能耗和续航，但今天客户越来越关心的是，这台车到底能不能帮我长期赚钱，能不能让我在未来几年依然具备竞争力。”
张磊表示，重卡行业的净利率仅约2.28%，燃油成本又占TCO的三分之一以上，因此只要新能源重卡能够在运营成本上形成稳定优势，就会迅速触发用户迁移。
以年行驶10万公里的倒短场景牵引车测算，423度电充电重卡购车成本为47万元，高于燃油重卡的33万元，但单公里运行成本为1.48元，显著低于燃油车的2.82元，五年TCO为128.1万元，对比燃油车185.6万元，节省57.5万元，降幅约31%。
在亿欧汽车看来，这是中国新能源重卡行业最本质的一次变化，这意味着，行业已经开始从单点产品竞争，进入系统能力竞争阶段。未来决定一家重卡企业价值的，不再只是能不能造出一台新能源车，而是能否围绕运输场景建立完整生态能力。
张磊告诉亿欧汽车，载合卡车真正想做的，是AI时代的新物流底盘。
他提到一个非常重要的趋势，新能源正在推动物流行业重新洗牌。
以往的重卡行业，多是大量的散户司机和小型车队，大家围绕燃油车建立起一套相对粗放的运营方式。
但现在，随着新能源重卡的普及，能源体系、金融体系、数字化体系以及司机管理体系都在发生变化，大型物流企业的话语权正在越来越强。
在他看来，新能源时代的物流运营，本身已经开始变成了一场系统工程。
他举例道，能源成本如今已经占到运营成本的35%-40%，油价的上涨又进一步推动了新能源替代，司机平均年龄已经达到43岁，35岁以下司机占比不到11%，劳动力供给正在持续减少，再叠加行业利润率不断压缩，物流企业越来越需要依靠数字化、规模化以及智能化来提升效率。
因此，客户对于重卡车企的要求，已经发生了变化。
“现在客户的要求，不只是车本身可靠，而是你的车、服务、数字化、售后，包括你对行业趋势和技术趋势的理解，都得做好。”张磊说道。
用张磊的话说，新能源重卡行业正在从「卖车时代」，进入「运营时代」。
这也是载合为什么从一开始就坚定选择直销直服模式。
在张磊看来，传统经销商体系最大的问题，是车企无法真正掌握客户。“经销商和车企之间，本身就是既有利益又有博弈的关系。”
过往燃油车时代，这种模式问题并不明显，因为车企卖的主要是硬件产品，但在新能源时代，数据开始变成了最核心的资产。
车辆每天跑了多少公里、能耗表现如何、电池衰减情况怎样、司机驾驶习惯如何、不同路线工况有什么差异，这些数据都会反向决定车辆优化能力和迭代速度，及未来的智能驾驶能力，进而构建起卡车企业长期的竞争壁垒。
因此，载合坚持直营。
张磊告诉亿欧汽车，载合内部没有纯粹的「维修工」这一角色，对外皆是「售前工程师」和「售后工程师」，“销售不仅要懂产品，还要懂运营、懂竞品、懂行业，售后也不只是修车，而是要懂数据、懂工况、懂客户场景。”
这种模式虽然很重，但背后反映的是新能源重卡行业更深层的变化：未来真正有价值的，已经不只是硬件，而是围绕车辆建立起来的综合运营能力。
因为重卡从来不是消费品，而是生产工具。
“买车成本其实只占8%左右，后面92%都是用车、修车、养车和运营成本。”张磊说道。
所以载合所有销售都会给客户算TCO(全生命周期成本)，甚至开发了专门的小程序和APP，让客户输入运营场景后，可以自动计算不同的能源方案、不同运营模式下的长期收益。
载合真正想做的，是「物理AI」
相比新能源化，张磊更兴奋的时代机遇是，AI。
但他口中的AI，并不是互联网意义上的大模型，而是「物理AI」。
“它和物理世界是有交互的。”他说，天气、路况、摩擦系数、载重变化、轮胎磨损、司机驾驶风格，这些因素都会直接影响车辆运行状态。
相比乘用车，重卡本身就是一个更复杂、更动态、更不稳定的系统。
“今天拉50吨货，明天拉30吨货，车的表现就完全不一样。”在张磊看来，未来真正的智能驾驶，不只是「感知」和「大模型」，而是如何把车辆运动学、动力学以及物理规律，与AI真正结合。
“很多大模型是黑盒，但车不是。”张磊表示，这也是为什么，载合坚定押注「车云一体化」。
因为在他看来，单车智能很难真正突破最后一层安全边界。“光靠单车，很难捅破最后一层窗户纸。”
原因很现实。
重卡不是Robotaxi，而是50吨级的大型运输工具，它未来需要进入真实开放道路，承担极高的安全责任。“现在你坐无人出租车都会害怕，更别说50吨重卡从你旁边过去。”张磊说道。
因此，他一直强调，真正的无人驾驶，从来不只是单车技术问题，而是运营体系问题。
这也是为什么，载合并不单纯讨论L2还是L4，而是强调「L2+L4+云端协同」。甚至，张磊对L3都保持相对谨慎态度，在他看来，「人机共驾」本身存在天然矛盾，既要求驾驶员阶段性脱离，又要求极端情况下迅速接管，这在现实场景里非常困难。
某种程度上，载合做的事情，是在新能源重卡领域，把李克强院士当年提出的「智能网联汽车」逻辑真正产业化。因为那套体系的核心，从来不是简单的单车智能，而是车、路、云协同。
这种技术路线，也决定了载合与很多传统重卡企业完全不同的产品逻辑。
载合目前主打6×4标载运输和4×2快递场景，同时已经布局氢能重卡，续航可达到1500公里。其产品策略并不是无止境定制化，而是「平台化硬件+软件定制」。
硬件层面尽可能标准化，同时通过平台化降低成本，在软件和服务层面，则围绕不同区域、不同气候、不同运营场景进行差异化优化，包括能耗、热管理、售后策略等。
张磊反复强调，产品最终还是要回到六个核心指标：经济性、动力性、可靠性、舒适性、安全性和维修性。“轻量化一定建立在安全可靠基础之上，我们不搞减配换重量。”
载合现有的团队规模并不大。
只有约200人。
但张磊最强调的，是「人效」。
他们内部已经建立AI知识库和AI工具体系，并要求所有员工都必须学会使用AI。因为在他看来，AI未来不是某个部门的能力，而是整个组织效率体系的一部分。
这种效率，也体现在产品节奏上。他告诉亿欧汽车，已有的平台车型，从研发到公告上市最长半年，量产车型交付周期甚至可以压缩到45天。
与此同时，张磊又始终强调「安全可靠」，“载合永远把安全可靠放在第一位。”
这种态度让张磊既有新势力对于效率和AI的敏感度，又保留着传统重卡行业对于工程可靠性的敬畏感。这或许也是载合卡车真正的长期价值所在。
在亿欧汽车看来，载合卡车的挑战同样清晰。
新能源重卡不是讲故事的赛道，而是要在客户的账本里算得赢，在真实的运营里跑得赢，在安全责任里经得起验证。
资本给了它更厚的弹药什么叫加杠杆炒股，政策给了它更大的窗口，技术路线给了它差异化，但最终能不能跑出来，仍要看产品交付、运营数据、补能生态、客户复购和无人驾驶商业化进展。
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