自動駕駛卡車加速商業化，贏徹科技：「安全量產」先行

絞盤科技將“自動駕駛卡車量產”的口號變成了現實。

今年年初，100多輛L3級智能重卡投入商業運營。如今，半年過去了，絞盤科技自動駕駛卡車的商用里程已經迅速突破600萬公里，完成了24kmL4級重型卡車的無人駕駛道路測試。自動駕駛卡車即將進入無人駕駛階段。

2022年9月1日，首屆“絞車科技日”在網上如期舉行。發布會上披露了絞盤科技重卡從量產到無人駕駛的三階段技術路線，分享了三年量產背后的核心技術和開發體系。

技術2.0時代

自動駕駛卡車面臨的技術問題比Robotaxi更大。

自成立以來，絞盤科技堅持全棧自研，從自動駕駛技術的判斷、感知、決策三個方面持續發力。

2021年3月，絞盤科技發布了全棧自研軒轅自動駕駛系統，針對重卡駕駛的實際需求，最大程度模擬人類駕駛員，升級了核心算法和軟件架構，并于去年應用于量產車。

經過三年的運營，軒轅自動駕駛系統一直在實踐中進行數據和技術的迭代。現在，全棧自研技術已經進入2.0階段，從算法、平臺、車輛、數據等方面進行了全面革新。

重型卡車具有車身長、貨物重量大的天然屬性，轉彎和制動時需要更長的反應時間和緩沖距離。在重卡事故中可以看出，很大一部分原因是因為車輛反應不及時。

相比乘用車領域，自動駕駛卡車對感知、預測、決策能力的要求更高。

軒轅自動駕駛系統2.0時代，采用多模式多視角變壓器的預融合感知框架。通過融合算法，可以快速感知遠距離的小物體和異形車輛，加速算法計算，幫助車輛做出更快更準確的反應。

此外，自研計算平臺已經進入第二代開發，更高的計算能力支持可以優化駕駛性能，實現更低的成本。

卡車領域長期存在的高油耗問題，抬高了整個卡車領域的運營成本。

我們從算法層面全面優化油耗，利用歷史經驗數據和實時路況數據，實現最優車速推薦。實際運行中，平均油耗在2-5%，甚至達到7%的上限。

產品的更新依賴于數據的迭代優化。可以說，數據的閉環能力是產品的生命力。

隨著規模化生產運營步伐的加快，自動駕駛里程快速上升，建立了行業首個自動駕駛卡車數據閉環系統，將數據資產轉化為技術優勢。

軒轅自動駕駛系統采用2.0時代創新的增強陰影模式。與傳統影子模式相比，為L4級技術迭代提供長期行為獲取和評估能力，降低數據獲取成本，提高數據有效性和準確性。

目前，Won-Che軒轅自動駕駛系統2.0已經走出實驗室階段，開始計劃量產。

為了應對軒轅自動駕駛系統2.0在實際駕駛過程中遇到的問題，軒轅自動駕駛系統3.0提出了全新的自動駕駛架構思想，訓練端到端模型，實現自動駕駛能力的自我進化，幫助自動駕駛走向無人駕駛階段。

從L3到無人駕駛

2018年，在自動駕駛賽道上姍姍來遲的絞盤科技展現出巨大的發展潛力，三年內交出了自動駕駛卡車量產的市場成績。

成立之初，絞盤科技就明確提出:做一個車規、安全、量產的自動駕駛。在技術大會上，絞盤科技執行副總裁黃剛反復強調，自動駕駛卡車要把安全放在第一位。

為了實現這一目標，絞盤科技在干線物流領域獨辟蹊徑。

與……的大多數公司不同而直接選擇L4級別路線的he market，絞盤科技堅持漸進式路線，先做L3級別的自動駕駛卡車，再慢慢過渡到L4。

從安全的角度來說，絞盤科技認為L3對于自動駕駛卡車來說是繞不過去的。

L4級別路線的玩家大多尋求實現“完全無人駕駛”，但就之前的情況來看，挑戰還是很多的。

一方面，L4技術瓶頸尚未突破，短時間內難以實現量產。另一方面，“完全無人駕駛”的自動駕駛卡車仍然無法在中國的開放道路上正常運行。

自動駕駛卡車的商業化量產，不僅僅是技術之爭，更是成本和速度之爭。

走L3自動駕駛路線的絞盤技術顯然更占優勢。

L3目前還是一條有爭議的路線。在工信部的宣傳標準中，L3被定義為“有限條件下的自動化”，即在自動駕駛系統規定的運行條件下，車輛自身能夠完成轉向、加減速、路況檢測與響應等任務，在特定情況下由駕駛員接管。

換句話說，在L3自動駕駛狀態下，駕駛員不僅可以“脫手”“脫腳”，還可以“脫眼”，即不需要時刻監管車輛，只需要不斷動態接管駕駛任務。

絞車技術通過L3技術與卡車相結合。在駕駛過程中，駕駛員成為安全員，輔助系統駕駛。減少駕駛工作量后，雙司機輪換模式改為單司機。

在這種模式下，不僅可以緩解駕駛員的疲勞，減少事故，還可以降低人力成本。

目前走L4技術路線的自動駕駛公司都是通過“加碼”硬件來滿足自動駕駛卡車更高的技術要求。這種情況下，成本會大大增加。

這顯然難以滿足干線物流領域降本增效的需求。

L3級別通過計算能力的提升，以更低的成本達到同樣的性能，減少硬件推送，在成本上更具優勢。

但是，隨著技術的不斷演進和升級，自動駕駛最終會走向主駕駛的“完全無人駕駛”階段。

這個階段正在加速。

在量產的時候，絞盤科技以L4為技術追求，在技術上開發了其自主研發的自動駕駛軟件架構和車載計算平臺架構，為平穩過渡到L4自動駕駛做準備。

如今，絞盤科技的自動駕駛卡車技術已經進入2.0時代，實現“無人駕駛”指日可待。

更重要的是，這項工作已經付諸實踐，絞盤科技的自動駕駛卡車已經完成了24kmL4級重型卡車的無人駕駛道路測試。

步入大規模生產時代

近年來，自動駕駛行業的發展勢頭不減。

在Robotaxi領域發展迎來階段性成果的同時，玩家開始快速尋找下一個細分賽道。

干線物流領域成為瞄準自動駕駛玩家的新藍海。

物流是中國經濟的支柱產業，市場規模巨大。根據2021年中國物流行業市場規模分析，2020年中國物流規模已經超過300萬億，并且還在逐年增長。

此外，物流行業痛點突出，人力成本高。據了解，人工成本約占每公里成本的25% ~ 35%；司機疲勞駕駛導致的事故頻發；與乘用車相比，重型卡車每天消耗更多的燃料。

物流行業尋求降本增效，自動駕駛技術成為委托載體。

相比乘用車領域，干線物流賽道的場景相對封閉，落地困難。在資本的助力和玩家的競爭下，智能駕駛卡車迎來了野蠻生長期。馬驍智行旗下的馬驍智卡、百度旗下的DeepWay、千瓜科技、邢星科技等新玩家不斷涌入，融資消息不斷。

但是，智能駕駛卡車賽道還不成熟。

一方面，商業運營的供應鏈尚未被智能駕駛卡車打通，干線物流的城際運輸性質在實際運營中受到政策的制約。另一方面，大部分玩家開始比拼技術，通過堆砌硬件和拼技術來實現更高層次的技術。

另一方面，干線物流是一個新的場景。自動駕駛卡車賽道的玩法和規則顯然和乘用車有很大不同。自動駕駛卡車面臨更多挑戰。大多數自動駕駛公司之前都沒有實現量產。

如今，經過長時間的發展，自動駕駛技術和工程能力越來越成熟。自動駕駛玩家開始通過商業化獲取發展數據，自動駕駛卡車迎來新階段。商業化量產已經成為自動駕駛行業的新主題。

正如宇車科技創始人兼CEO馬哲人所言，“自動駕駛產業進入新階段，技術重心從算法軟件探索轉向預組裝量產。”

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今年年初，100多輛L3級智能重卡投入商業運營。如今，半年過去了，絞盤科技自動駕駛卡車的商用里程已經迅速突破600萬公里，完成了24kmL4級重型卡車的無人駕駛道路測試。自動駕駛卡車即將進入無人駕駛階段。

2022年9月1日，首屆“絞車科技日”在網上如期舉行。發布會上披露了絞盤科技重卡從量產到無人駕駛的三階段技術路線，分享了三年量產背后的核心技術和開發體系。

技術2.0時代

自動駕駛卡車面臨的技術問題比Robotaxi更大。

自成立以來，絞盤科技堅持全棧自研，從自動駕駛技術的判斷、感知、決策三個方面持續發力。

2021年3月，絞盤科技發布了全棧自研軒轅自動駕駛系統，針對重卡駕駛的實際需求，最大程度模擬人類駕駛員，升級了核心算法和軟件架構，并于去年應用于量產車。

經過三年的運營，軒轅自動駕駛系統一直在實踐中進行數據和技術的迭代。現在，全棧自研技術已經進入2.0階段，從算法、平臺、車輛、數據等方面進行了全面革新。

重型卡車具有車身長、貨物重量大的天然屬性，轉彎和制動時需要更長的反應時間和緩沖距離。在重卡事故中可以看出，很大一部分原因是因為車輛反應不及時。

相比乘用車領域，自動駕駛卡車對感知、預測、決策能力的要求更高。

軒轅自動駕駛系統2.0時代，采用多模式多視角變壓器的預融合感知框架。通過融合算法，可以快速感知遠距離的小物體和異形車輛，加速算法計算，幫助車輛做出更快更準確的反應。

此外，自研計算平臺已經進入第二代開發，更高的計算能力支持可以優化駕駛性能，實現更低的成本。

卡車領域長期存在的高油耗問題已經得到解決……d整個卡車場的運營成本。

我們從算法層面全面優化油耗，利用歷史經驗數據和實時路況數據，實現最優車速推薦。實際運行中，平均油耗在2-5%，甚至達到7%的上限。

產品的更新依賴于數據的迭代優化。可以說，數據的閉環能力是產品的生命力。

隨著規模化生產運營步伐的加快，自動駕駛里程快速上升，建立了行業首個自動駕駛卡車數據閉環系統，將數據資產轉化為技術優勢。

軒轅自動駕駛系統采用2.0時代創新的增強陰影模式。與傳統影子模式相比，為L4級技術迭代提供長期行為獲取和評估能力，降低數據獲取成本，提高數據有效性和準確性。

目前，Won-Che軒轅自動駕駛系統2.0已經走出實驗室階段，開始計劃量產。

為了應對軒轅自動駕駛系統2.0在實際駕駛過程中遇到的問題，軒轅自動駕駛系統3.0提出了全新的自動駕駛架構思想，訓練端到端模型，實現自動駕駛能力的自我進化，幫助自動駕駛走向無人駕駛階段。

從L3到無人駕駛

2018年，在自動駕駛賽道上姍姍來遲的絞盤科技展現出巨大的發展潛力，三年內交出了自動駕駛卡車量產的市場成績。

成立之初，絞盤科技就明確提出:做一個車規、安全、量產的自動駕駛。在技術大會上，絞盤科技執行副總裁黃剛反復強調，自動駕駛卡車要把安全放在第一位。

為了實現這一目標，絞盤科技在干線物流領域獨辟蹊徑。

與市面上大部分公司直接選擇L4級別路線不同，絞盤科技堅持循序漸進的路線，先做L3級別的自動駕駛卡車，再慢慢過渡到L4。

從安全的角度來說，絞盤科技認為L3對于自動駕駛卡車來說是繞不過去的。

L4級別路線的玩家大多尋求實現“完全無人駕駛”，但就之前的情況來看，挑戰還是很多的。

一方面，L4技術瓶頸尚未突破，短時間內難以實現量產。另一方面，“完全無人駕駛”的自動駕駛卡車仍然無法在中國的開放道路上正常運行。

自動駕駛卡車的商業化量產，不僅僅是技術之爭，更是成本和速度之爭。

走L3自動駕駛路線的絞盤技術顯然更占優勢。

L3目前還是一條有爭議的路線。在工信部的宣傳標準中，L3被定義為“有限條件下的自動化”，即在自動駕駛系統規定的運行條件下，車輛自身能夠完成轉向、加減速、路況檢測與響應等任務，在特定情況下由駕駛員接管。

換句話說，在L3自動駕駛狀態下，駕駛員不僅可以“脫手”“脫腳”，還可以“脫眼”，即不需要時刻監管車輛，只需要不斷動態接管駕駛任務。

絞車技術通過L3技術與卡車相結合。在駕駛過程中，駕駛員成為安全員，輔助系統駕駛。減少駕駛工作量后，雙司機輪換模式改為單司機。

在這種模式下，不僅可以緩解駕駛員的疲勞，減少事故，還可以降低人力成本。

目前走L4技術路線的自動駕駛公司都是通過“加碼”硬件來滿足自動駕駛卡車更高的技術要求。這種情況下，成本會大大增加。

這顯然難以滿足干線物流領域降本增效的需求。

L3級別通過計算能力的提升，以更低的成本達到同樣的性能，減少硬件推送，在成本上更具優勢。

但是，隨著技術的不斷演進和升級，自動駕駛最終會走向主駕駛的“完全無人駕駛”階段。

這個階段正在加速。

在大規模生產的時代，絞盤技術……以L4為技術追求，在技術上開發了其自主研發的自動駕駛軟件架構和車載計算平臺架構，為平穩過渡到L4自動駕駛做準備。

如今，絞盤科技的自動駕駛卡車技術已經進入2.0時代，實現“無人駕駛”指日可待。

更重要的是，這項工作已經付諸實踐，絞盤科技的自動駕駛卡車已經完成了24kmL4級重型卡車的無人駕駛道路測試。

步入大規模生產時代

近年來，自動駕駛行業的發展勢頭不減。

在Robotaxi領域發展迎來階段性成果的同時，玩家開始快速尋找下一個細分賽道。

干線物流領域成為瞄準自動駕駛玩家的新藍海。

物流是中國經濟的支柱產業，市場規模巨大。根據2021年中國物流行業市場規模分析，2020年中國物流規模已經超過300萬億，并且還在逐年增長。

此外，物流行業痛點突出，人力成本高。據了解，人工成本約占每公里成本的25% ~ 35%；司機疲勞駕駛導致的事故頻發；與乘用車相比，重型卡車每天消耗更多的燃料。

物流行業尋求降本增效，自動駕駛技術成為委托載體。

相比乘用車領域，干線物流賽道的場景相對封閉，落地困難。在資本的助力和玩家的競爭下，智能駕駛卡車迎來了野蠻生長期。馬驍智行旗下的馬驍智卡、百度旗下的DeepWay、千瓜科技、邢星科技等新玩家不斷涌入，融資消息不斷。

但是，智能駕駛卡車賽道還不成熟。

一方面，商業運營的供應鏈尚未被智能駕駛卡車打通，干線物流的城際運輸性質在實際運營中受到政策的制約。另一方面，大部分玩家開始比拼技術，通過堆砌硬件和拼技術來實現更高層次的技術。

另一方面，干線物流是一個新的場景。自動駕駛卡車賽道的玩法和規則顯然和乘用車有很大不同。自動駕駛卡車面臨更多挑戰。大多數自動駕駛公司之前都沒有實現量產。

如今，經過長時間的發展，自動駕駛技術和工程能力越來越成熟。自動駕駛玩家開始通過商業化獲取發展數據，自動駕駛卡車迎來新階段。商業化量產已經成為自動駕駛行業的新主題。

正如宇車科技創始人兼CEO馬哲人所言，“自動駕駛產業進入新階段，技術重心從算法軟件探索轉向預組裝量產。”

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