Китайська компанія Pony.ai готується до масштабного розгортання автономних вантажних перевезень. Упродовж наступних двох-трьох років вона планує вивести на маршрути від 500 до 1000 важких вантажівок четвертого покоління. Для легких розвізних машин мета значно амбітніша — до 2030 року їхній парк має зрости до 100 тисяч одиниць.

Про плани компанії розповів віцепрезидент Pony.ai та керівник напряму Robotruck Хе Сін. Розроблення автономних вантажівок розпочалося у 2018 році з прототипів, які збирали майже вручну. Наступні покоління створювали вже разом із виробниками комерційної техніки, поступово пристосовуючи конструкцію до серійного випуску.

Нинішні машини відповідають четвертому рівню автоматизації. Це означає, що в межах визначених маршрутів та умов вони можуть рухатися без участі водія, однак не є універсальними безпілотниками для будь-якої дороги й погоди. Важкі вантажівки насамперед працюватимуть на міжміських магістралях, перевозитимуть насипні вантажі та обслуговуватимуть порти.

До листопада 2025 року Pony.ai експлуатувала близько 200 автономних вантажівок, які загалом виконали перевезення обсягом понад 1 млрд тонно-кілометрів. Йдеться про весь чинний парк компанії, а не про 200 машин нового покоління. У першому кварталі 2026 року цей напрям приніс 10,2 млн доларів виторгу — на 31% більше, ніж за той самий період попереднього року.

Серійне виробництво важких вантажівок четвертого покоління вже розпочалося. У найближчі місяці перші партії мають долучитися до комерційних перевезень. Електричні машини розроблено у співпраці з виробниками вантажної техніки, серед яких SANY Truck. Вони можуть працювати самостійно або рухатися в автономних колонах залежно від умов конкретного маршруту.

Одним із перших майданчиків для нового покоління Robotruck стане порт Мавань у Шеньчжені. Там Pony.ai планує розгорнути кілька десятків автономних вантажівок для перевезення контейнерів. Іншими початковими напрямами стануть магістральні перевезення та транспортування насипних вантажів у західних регіонах Китаю.

Вартість обладнання для автономного керування вдалося зменшити приблизно на 70% порівняно з попереднім поколінням. Розрахунковий термін служби вантажівки становить 20 тисяч годин роботи або до 1 млн км пробігу. Конструкція також має резервні системи кермового управління, гальмування, живлення, зв’язку, обчислення та розпізнавання навколишнього середовища. У разі відмови окремого складника автомобіль повинен зберегти основні функції та зупинитися у безпечному місці.

Окремо Pony.ai розвиває легку автономну вантажівку для міських і міжміських перевезень, представлену у квітні 2026 року. Її створили спільно з CATL на електричній платформі Kunshi. Вантажний відсік має об’єм близько 18 кубометрів — у 2,6 раза більше, ніж у поширених тихохідних роботизованих фургонів.

Перші машини вже проходять інтенсивні дорожні випробування на маршрутах логістичних партнерів. Серед передбачених сфер використання — кур’єрські перевезення, постачання товарів до магазинів, а також доставлення харчових продуктів із дотриманням необхідної температури. Паралельно компанія готує документи, необхідні для допуску до роботи без водія.

За розрахунками Pony.ai, після повного вилучення водія з процесу експлуатаційні витрати в перерахунку на кілометр можуть бути на 40-50% нижчими, ніж у звичайного вантажного автомобіля. Особливу користь такі машини мають приносити вночі та під час сезонних сплесків попиту, коли перевізникам складніше знайти достатню кількість водіїв.

Легка вантажівка використовує ту саму основну систему автономного керування Virtual Driver, що й роботаксі Pony.ai сьомого покоління. Завдяки цьому дві платформи можуть спільно користуватися зарядними станціями, сервісними центрами, засобами керування парком і дистанційної підтримки. Сукупний рівень технологічної та експлуатаційної уніфікації між ними перевищує 90%.

Для подальшого вдосконалення автономного керування компанія застосовує цифрову модель PonyWorld 2.0. Вона виявляє ситуації, з якими система Virtual Driver справляється недостатньо добре, визначає, які додаткові дані потрібно зібрати, та допомагає ефективніше навчати й перевіряти алгоритми. Досвід, накопичений роботаксі та вантажівками різних класів, надходить до спільного циклу розроблення.