2024年9月13日，在第四屆商用車自動(dòng)駕駛大會(huì)上，三一集團(tuán)副總裁、智能駕駛研究院院長(zhǎng)、海星智駕科技CEO王發(fā)平指出，盡管商用車市場(chǎng)看似波瀾不驚，實(shí)則亟需技術(shù)引領(lǐng)與商業(yè)模式創(chuàng)新。

王發(fā)平強(qiáng)調(diào)，在乘用車領(lǐng)域自動(dòng)駕駛已成為標(biāo)配的背景下，商用車智能化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。他進(jìn)一步闡述了商用車自動(dòng)駕駛發(fā)展的四大基石——輕傳感、強(qiáng)計(jì)算、自生圖與極致AI，并探討了AI賦能商用車自動(dòng)駕駛迎來(lái)商業(yè)拐點(diǎn)的可能性。

三一集團(tuán)副總裁、智能駕駛研究院院長(zhǎng)、海星智駕科技CEO

以下為演講內(nèi)容整理:

商用車市場(chǎng)難“卷”起波瀾

每一個(gè)時(shí)代的發(fā)展都有幾個(gè)關(guān)鍵的時(shí)代主題，比如安全驅(qū)動(dòng)、法規(guī)驅(qū)動(dòng)、網(wǎng)聯(lián)驅(qū)動(dòng)、智駕驅(qū)動(dòng)，還有如今的機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)、AI大模型驅(qū)動(dòng)等。在乘用車領(lǐng)域，每一個(gè)時(shí)代都有著一段深刻的記憶。但在商用車行業(yè)，似乎沒(méi)有一個(gè)代表性企業(yè)或組織能夠進(jìn)行技術(shù)引領(lǐng)。我們常說(shuō)，商用車智駕的發(fā)展是無(wú)名片、無(wú)記憶的，始終是卷卷不休。

縱觀乘用車智能駕駛發(fā)展，自動(dòng)駕駛功能已成為車輛必選。從基本功能看，ADAS的市場(chǎng)滲透率已經(jīng)超過(guò)了60%。曾經(jīng)車聯(lián)網(wǎng)并不被行業(yè)看好，沒(méi)有商業(yè)模式，也找不到特別好的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景。但目前來(lái)看，車聯(lián)網(wǎng)在新車的市場(chǎng)滲透率幾乎為100%。座艙更是發(fā)展成了人類生活的第三空間。人機(jī)云交互、車內(nèi)沉浸式氛圍、記憶座椅、HUD等都已在車內(nèi)得以應(yīng)用。尤其是隨著AI和互聯(lián)網(wǎng)、通信行業(yè)的發(fā)展，更加推動(dòng)了智能座艙在乘用車?yán)锏目焖侔l(fā)展，新車市場(chǎng)上搭載智能座艙的車輛超過(guò)了50%。

圖源:演講嘉賓素材

乘用車領(lǐng)域，自動(dòng)駕駛更是成為了炙手可熱的話題，每個(gè)車企都在尋求通過(guò)自動(dòng)駕駛進(jìn)行突破。將乘用車與商用車進(jìn)行對(duì)比后，我們發(fā)現(xiàn)商用車依然存在諸多痛點(diǎn)，如用戶反映車上裝了一車盒子，卻無(wú)一可用。因?yàn)樯逃密嚨纳a(chǎn)資料經(jīng)常要受到各級(jí)政府的監(jiān)管和管理，許多地方經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)這種情況。經(jīng)常是在這個(gè)地區(qū)裝這種盒子，到了另一個(gè)地區(qū)又裝另一個(gè)盒子，車上裝各種各樣的GPS定位盒子、監(jiān)管盒子、Tbox盒子、video盒子，各種盒子聚集在一起，但沒(méi)有一個(gè)盒子的功能是讓用戶覺(jué)得有價(jià)值、有體驗(yàn)、有幫助的。許多用戶在把車開(kāi)到某個(gè)地方后甚至?xí)阉泻凶雨P(guān)掉，認(rèn)為各種提醒和報(bào)警非常多余。

另外，車上裝了大量傳感器，但基本上無(wú)法啟用，有時(shí)是隨機(jī)可用，并非可持續(xù)、高可靠穩(wěn)定能用的，只是一個(gè)標(biāo)榜級(jí)的功能，或者說(shuō)是廣告級(jí)的功能，主打賣點(diǎn)，并不關(guān)注用戶到底有沒(méi)有用、能不能啟用、啟用過(guò)程如何。

隨著軟件定義汽車時(shí)代的到來(lái)，汽車?yán)锏拇a量越來(lái)越多，有的總代碼量甚至超過(guò)幾十億行。在商用車內(nèi)，中央域控制器的功能基本還沒(méi)有規(guī)模化應(yīng)用和搭載，車上還是通過(guò)多個(gè)ECU、分離式MCU實(shí)現(xiàn)一些功能。ECU的這種分布式功能導(dǎo)致算力過(guò)度冗余，甚至還沒(méi)有AI算力，只是傳統(tǒng)的算力。

我們所呼吁的中央式域控在商用車領(lǐng)域基本沒(méi)有規(guī)模使用，而在乘用車領(lǐng)域則發(fā)展得非常快。我們希望商用車能夠有許多功能，但并不具備這樣的土壤，我們期待嵌入式、高效率和大算力、低功耗功能。

對(duì)于商用車的技術(shù)路線，我們?nèi)绻麅H僅是規(guī)劃，卻不將其進(jìn)行落地為用戶帶來(lái)價(jià)值，就只是吹牛。如何讓商用車改變現(xiàn)狀？我們?cè)诙嗄晏剿髦杏幸恍┛偨Y(jié)。

首先，我們要有輕傳感。傳感器越多，其防水、防潮、防震、可加工、可裝配、可維修性就越難，可用性不高。因此我們需要通過(guò)輕傳感解決高可用、高可靠問(wèn)題。

第二，通過(guò)強(qiáng)計(jì)算，商業(yè)車的發(fā)展越來(lái)越軟件化，需要更強(qiáng)的計(jì)算大腦，形成高效率和高推理能力。高效率即AI的計(jì)算能力，利用效率很高；推理是指邊緣模型、車載模型直接在車上完成推理工作，而不是在云端。

第三，地圖的應(yīng)用。商用車是區(qū)域性工作的生產(chǎn)工具，最遠(yuǎn)運(yùn)行700-800公里，因此商用車運(yùn)行有一定的地圖依賴性。它的地圖依賴不像乘用車對(duì)整個(gè)城市、鄉(xiāng)村所到之處的地圖都可以依賴，只是對(duì)作業(yè)地圖有依賴。在此情況下，我們可以通過(guò)在車輛運(yùn)行過(guò)程中自建圖的模式，減少對(duì)高精度地圖、普世地圖的依賴，讓車輛隨意運(yùn)行，形成低依賴和低成本。

第四，商用車應(yīng)該通過(guò)小數(shù)據(jù)和小模型構(gòu)建行業(yè)的小模型。每一個(gè)商用車在其應(yīng)用行業(yè)里都有特定的場(chǎng)景，這些場(chǎng)景的模型是大模型無(wú)法觸及和學(xué)習(xí)到的地方。通過(guò)小模型的回歸、擬合、訓(xùn)練，可以形成商用車在不同場(chǎng)景下的差異化，不斷迭代提升。

通過(guò)這四個(gè)方面，可以形成清晰的商用車落地基礎(chǔ)路線，實(shí)現(xiàn)輕傳感、強(qiáng)計(jì)算、自生圖和極致AI。

商用車盡頭是智駕還是降價(jià)

未來(lái)我們是要通過(guò)智駕改變產(chǎn)品特性、提升競(jìng)爭(zhēng)力，還是繼續(xù)卷價(jià)格？這個(gè)問(wèn)題并不難回答。我們必須要通過(guò)智能化和附加的高價(jià)值提升能力。過(guò)去，我們形成了一些經(jīng)驗(yàn)。

首先，我們要打破過(guò)去對(duì)芯片、算力資源復(fù)用率較低的模式，通過(guò)高復(fù)用、多合一芯片算力的應(yīng)用，提升算力可用性，降低采購(gòu)成本。

第二，當(dāng)前軟件的開(kāi)發(fā)代價(jià)過(guò)高，任何一個(gè)新功能都需要定制開(kāi)發(fā)，尤其是商用車，不同行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景都有所不同。由于軟件開(kāi)發(fā)代價(jià)太高，定制也非常難，開(kāi)發(fā)工程師還需要在遠(yuǎn)程運(yùn)維或現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維中，運(yùn)維成本極高，很不方面。為了改變這種現(xiàn)狀，讓商用車不再通過(guò)降價(jià)這種模式求生存，我們需要給商用車建立平臺(tái)化的能力。

我們經(jīng)常說(shuō)，商用車行業(yè)其實(shí)是電動(dòng)化乘以平臺(tái)化，再乘以智能化，等于真正的規(guī)模產(chǎn)業(yè)化。軟件平臺(tái)化主要聚焦在把整個(gè)數(shù)據(jù)融合的接口標(biāo)準(zhǔn)化、軟件開(kāi)發(fā)工具鏈標(biāo)準(zhǔn)化，升級(jí)模式通道標(biāo)準(zhǔn)化、接口協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化，這主要是基于我們有一個(gè)非常好的架構(gòu)邏輯。

圖源:演講嘉賓素材

商用車的本質(zhì)架構(gòu)邏輯其實(shí)就是“芯算軟云”四個(gè)字。“芯”是指要有非常恰當(dāng)?shù)男酒退懔Γ八恪笔侵敢幸粋€(gè)合適的軟件大腦，“軟”是要有一套可迭代、基線化、可持續(xù)提升的軟件，“云”是不斷推動(dòng)OTA和數(shù)據(jù)的上傳下達(dá)能力。

平臺(tái)化中有一個(gè)很重要的方面，我們希望為商用車的智能開(kāi)發(fā)裝上一個(gè)Windows級(jí)體驗(yàn)，像商用筆記本一樣，追求商務(wù)體驗(yàn)、快應(yīng)用，具有商業(yè)屬性、行業(yè)屬性。因此在其操作系統(tǒng)的選擇上，我們要選擇輕量化的OS。我們基本會(huì)在應(yīng)用編程接口里做超過(guò)150個(gè)應(yīng)用編程接口，代碼復(fù)用例較高，大于70%，應(yīng)用服務(wù)數(shù)量超過(guò)20個(gè)，算法插件也有近50個(gè)。對(duì)此我們正在進(jìn)行探索，并且在做好架構(gòu)規(guī)劃之上快死開(kāi)發(fā)貨架級(jí)產(chǎn)品，通過(guò)搭建好這個(gè)貨架，形成規(guī)則，通過(guò)代碼的標(biāo)準(zhǔn)化、軍規(guī)、服務(wù)化能力，構(gòu)建算法，隨需而取、隨需而買、隨需而用、隨需組合。基于此，當(dāng)軟件工程師離職或工作變動(dòng)時(shí)，不會(huì)對(duì)我們的功能產(chǎn)生影響。

AI賦能商用車自駕迎來(lái)拐點(diǎn)

當(dāng)前，AI時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，并且已探索出商用車智能駕駛開(kāi)發(fā)發(fā)展的基本架構(gòu)。在此架構(gòu)中，AI如何賦能？我們有一些思路。

首先，要“選對(duì)芯，做好算”。AI時(shí)代離不開(kāi)芯片，更離不開(kāi)AI算力比較恰當(dāng)?shù)男酒Ｎ覀內(nèi)绻麑?duì)于AI的推理計(jì)算、訓(xùn)練計(jì)算，感知計(jì)算、融合計(jì)算等沒(méi)有好的規(guī)劃，不論是乘用車還是商用車，所實(shí)現(xiàn)的功能都是空中樓閣，因?yàn)樗械拇a和運(yùn)行都要在芯片和計(jì)算上實(shí)現(xiàn)。我們對(duì)于芯片和計(jì)算機(jī)的要求就是模型要輕量化，而不是一開(kāi)始就提到幾千億參數(shù)的大模型。

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第二，可擴(kuò)展、高信任度、高可靠性。在選對(duì)芯做好算的同時(shí)，我們還要靠伙伴。我們知道路徑如何走，但任何東西都是難以獨(dú)自實(shí)現(xiàn)的。在探索如何把算力做到高性價(jià)比后，可以設(shè)置好一套架構(gòu)和方法。對(duì)于行業(yè)內(nèi)做得好的產(chǎn)品，也可以直接使用。

過(guò)去我們做了幾款產(chǎn)品，一款可以支持L4，通過(guò)跨品牌和跨品牌異構(gòu)的模式，將小算力芯片堆疊起來(lái)，這樣就不用去買大算力芯片。大算力場(chǎng)景通過(guò)小算力拼接，再把AI模型壓縮減支和整流做好，以解決問(wèn)題。通過(guò)這種辦法，我們相當(dāng)于構(gòu)建了一套輕量化AI生產(chǎn)工具，能夠?qū)崿F(xiàn)多種功能。

我們也嘗試做了一套計(jì)算，能夠輕松集成艙、駕、控。過(guò)去車?yán)镆b3個(gè)控制器，智駕一套控制器，座艙一套控制器，甚至還要做一套t box的控制器，且控制器里都帶有冗余算力。我們通過(guò)一套可異構(gòu)、可擴(kuò)展的算力控制器，通過(guò)虛擬化方式，在內(nèi)部可以把所有功能都支撐起來(lái)。

除了芯、算、軟這些基本能力外，云的能力也十分重要。如果把芯片比喻成地殼，計(jì)算比喻成豐富營(yíng)養(yǎng)的黑土地，軟件比喻成莊稼，那云就是陽(yáng)光雨露。沒(méi)有陽(yáng)光雨露，任何莊稼都不能生長(zhǎng)。我們的做法是車隊(duì)在哪里，邊緣云就在哪里。我們直接把過(guò)去的公有云、混合云和私有云的方法進(jìn)行借鑒，通過(guò)5G Edge的模式，做出了一套邊緣云。這套邊緣云是完整的云的架構(gòu)，但它可移動(dòng)、可搬遷、隨處可用、隨處可連接。我們通過(guò)計(jì)算的大地、軟件的莊稼、云的陽(yáng)光雨露，真正實(shí)現(xiàn)了商用車生態(tài)的發(fā)展。