被外界认为“智能驾驶最先实现商业化落地”的自动驾驶卡车赛道,正在干线物流场景上燃起硝烟。
包括嬴彻科技、图森未来、智加科技、主线科技、宏景智驾等自动驾驶卡车公司,都将干线物流场景作为商业化落地的突破口,盯上了这个万亿市场规模的市场。
今年以来,NOA 落地成为乘用车智能化的核心战场,在商用车市场,玩家们也在争相推动 NOA 的大规模商用。今年 7 月,图森未来举办了首届 AI DAY,公开展示了其自动驾驶技术;八月底,嬴彻科技也通过科技日向外界公布技术进展和商业化进程。
嬴彻科技判断,卡车智能驾驶已进入了大规模商用时代。官方数据披露,嬴彻卡车 NOA 的商业运营里程超过 5000 万公里,覆盖了 340 多条干线高速运营线路,累计单驾发运近 5 万趟次。
然而,从现实层面来看,真正走向商用落地仍是少数,有一部分自动驾驶卡车公司正面临裁员、破产、项目推迟的困境。
这场关于自动驾驶卡车的商业化量产战役,已经进入淘汰赛阶段。胜利的关键,在于谁能够凭借更先进的技术路径开启大规模量产落地。
去年,嬴彻在首届科技日上确立了从量产走向无人的技术路线,经过一年商业化运营验证,其卡车 NOA 技术也迎来更新。
在活动现场,嬴彻科技 CTO 杨睿刚发布了嬴彻卡车 NOA 新阶段的三大核心技术——包括带安全护栏的端到端网络,嬴彻超级司机 TruckGPT 大模型,以及新一代嬴彻智驾平台。
端到端网络是提升自动驾驶性能的一大行业趋势,但是,传统端到端网络面对现实场景的复杂、突发的 case 无法用传统架构描述,也无法基于规则的方法去增加规则,只能通过数据驱动的方法去对它进行迭代,这种不可解释性会导致可靠性不足,缺乏安全保证。
为提升安全性,嬴彻在端到端网络基础上提出了“带安全护栏的端到端网络”,其做法是将传统的端到端网络分解成数个可微分的子网络,建立可解释的端到端网络,并构建安全护栏进行约束,从而在利用端到端网络智能的同时确保自动驾驶的安全性。
另外, 由于载重、车身长度等因素,卡车相比于乘用车需要更长的紧急刹停距离和完整变道距离,这对算法的性能和可靠性都提出了很大的挑战。
针对重卡感知距离长带来的挑战,嬴彻开发了 OGM 技术,基于 Attention 注意力机制,有针对性地进行计算,采用自适应颗粒度与稀疏算法,降低 55% 的算力消耗与 70% 的内存消耗。
算法方面,目前,基于大数据和高度智能的自然语义大模型是各家自动驾驶技术方案竞逐的焦点。
为了提升卡车 NOA 性能,嬴彻开始结合商业化运营获得的数据与 LLM 大模型打造嬴彻“超级司机”,即通用智能大模型 TruckGPT。
首先,嬴彻将驾驶行为与场景数据在天气、路面材质、光照、道路结构、交通流量、车型、载重等 300 多个维度上进行原子化细分,并自然语言化;同时结合人工标注与自动标注形成正样本和负样本的驾驶行为原子集,对 LLM 模型进行精调,定制了专注于卡车自动驾驶的通用智能大模型 TruckGPT。
智驾平台方面,嬴彻智能驾驶系统涵盖硬件、平台软件和 EEA 架构三大方面,具体来看:
硬件方面,嬴彻发布了新一代的 ADCU 计算平台,其在算力设计上主要是针对卡车的远距感知和节油需求其中。在 AI 算力层面,它采用了来自地平线的征程 5 芯片,可以选配一颗或者两颗,算力可以达到 128/256 TOPS。
针对卡车长途弱网、多变工况对数据闭环造成的挑战,新平台提供了更大容量的存储能力及数据管理系统,通过数据压缩,智能断点续传等技术确保高价值数据回传成功率达到 99.9%。
平台软件层面,嬴彻开发了车辆硬件管理,系统软件基础功能,功能安全与信息安全管理等功能,平台软件中包含了如车辆抽象(VAL)、传感器抽象(SAL)及代码自动生成等软件开发包,能够将嬴彻卡车 NOA 与全新车型的适配时间降低至 9-12 个月。
卡车 EEA 架构方面,新一代嬴彻星云架构方案使用千兆以太网的通信架构,能够解决传统 CAN/LIN 总线的带宽瓶颈问题。并且,通过全模块化软硬解耦,能够按多维度拆分交付,适配多主机厂差异化电子电气架构,以支持卡车 EEA 架构升级。
技术是撬开市场大门的利器,但市场份额的获取,还需大规模商业化量产落地。
自动驾驶卡车主要有三种盈利方式:
嬴彻和图森未来都属于第一种。自成立之初,嬴彻科技就提出“技术+运营”双轮驱动的战略,即打造技术方案的同时,以整车租赁的方式,为客户提供智能化运力服务,在业务链条中充当纽带作用。
在主机厂方面,嬴彻已经与东风商用车和中国重汽达成合作;在物流方面,嬴彻最新宣布与申通快递、中通快运、德邦快递等头部物流客户签署采购与战略合作协议。
值得一提的是,不只是嬴彻,包括智加科技、图森未来、小马智行等也都是走生态合作的路径,智驾科技 2020 年开始与一汽解放合作造车;小马智行去年宣布和三一重卡共同开发自动驾驶卡车,首批交付 30 辆。
自动驾驶卡车在干线物流领域带来的变革之一,在于成本。
有统计数据显示,物流领域有近 30% 的成本取决于油耗。另外,干线物流最大的特点是“人歇车不歇”,单程通常达到 800 公里或以上,需要配备两名卡车司机,平均每名司机每月工资 1.5 万元。
自动驾驶卡车的降本效益正是围绕着两大成本高地展开。据官方披露的运营数据,嬴彻卡车 NOA 在快递快运、合同物流、零担和整车专线等各个干线物流细分场景可节省人力成本 20%~50%;30% 常态化运营线路可实现 7%-10% 的油耗下降。另外,智驾也曾测算,按照正常的干线物流的公里数去跑,两年左右就可以收回成本。
但事实上,物流公司对降本增效的需求十分强烈,目前的降本程度还难以让物流方彻底买单,只是开放了部分线路和场景与自动驾驶卡车公司达成合作。
相较于封闭园区或是矿业场景,干线物流场景的道路情况更复杂多变,对智能驾驶能力的要求相应地更高。
然而,受限于政策、技术等因素,当下的自动驾驶卡车尚且停留在 L2+(辅助驾驶)级别,干线场景也仅是推动了双驾变单驾,无法实现“去司机”,真正做到成本大幅降低,商业价值不够清晰,这也就导致大部分智能卡车公司赚不到钱,遇到经营危机。
今年以来,擎天智卡倒闭,Waymo 叫停自动驾驶卡车项目等事件,无不映射着自动驾驶卡车公司的生存困境。
行业的共性难题摆在各个玩家面前,这是淘汰门槛,也是筛选机制。但不可否认的是,即使难关众多,自动驾驶的进程始终一路向前。
谈及自动驾驶技术的未来,马喆人用“两个春天”做了比喻,他认为,自动驾驶有两个阶段,第一个阶段是智能驾驶——人机共驾,预计会持续到2028-2030 年;第二个阶段是完全无人化的自动驾驶。
如今正处在第一个春天到来之际,市场与行业已是一片春景,就看哪朵花率先绽放。
(本文首发钛媒体App ,作者 | 肖漫,编辑 | 张敏)
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