自動駕駛吹起了寒風，去年 10 月自動駕駛獨角獸 Argo AI 宣布倒閉，這個曾經獲得福特「5 年 10 億美元」投資計劃的明星公司悄然消失在黑夜中，自動駕駛行業升起的冷靜氛圍與前些年熱錢涌動時的熱鬧對比鮮明。

自動駕駛已經進入洗牌階段，繼 Argo AI 倒閉后，今年 3 月自動駕駛卡車公司 Embark 也倒下了，這也是自動駕駛行業第一家倒下的上市公司，追究其原因，其創始人 Alex Rodrigues 直言「資本已經拋棄了尚未形成盈利能力的公司。」

Embark 面臨的問題是車輛難以交付、技術難以落地，成立 7 年來也只向北美貨運公司 Knight-Swif 交付了一輛智能重卡。

說自動駕駛是冰火兩重天并不過分，而摯途科技作為主機廠發起的卡車自動駕駛公司，無論是在打造商業閉環，還是技術與資金支持上都稍顯從容。

2021 年 7 月，摯途攜手一汽解放開發的 J7 高級別自動駕駛卡車首次在業內實現前裝量產。

緊接著是密集的上車節奏，先后在 2022 年 6 月、9 月下線了搭載摯途科技 L2 及 L2++自動駕駛系統的 J6V 重型卡車。

「摯途速度」并非偶然。對此，摯途科技副總裁張旭有著更敏銳的認知。

在張旭眼里商用車自動駕駛可以分為三階段：

• 2015-2020 年主要在DEMO 階段；

• 2021-2023 進入前裝量產階段；

• 2023 年后進入比拼規模化效應階段。

「2023 年正是一個賽點」，作為由一汽解放發起的自動駕駛公司，摯途已經完成了從第二階段邁向第三階段「驚險一躍」，那么摯途在商用車自動駕駛的護城河在哪？未來又如何持續突圍商業化量產？

對此汽車之心與張旭有了一次深入的對話。

01、鷹騰自動駕駛平臺，自動駕駛漸進之路的一把鑰匙

在自動駕駛技術命題里，「升維派」和「降維派」之爭是繞不開的話題，同樣對自動駕駛卡車來說，選擇先做無人駕駛還是 L2 自動駕駛，曾經讓中國自動駕駛卡車玩家們糾結了一陣子。

直接做無人駕駛量產時間會被拉長到 6 年以上，做 L2 自動駕駛量產時間縮短，但是也要和 Tier1、主機廠深度交流，打通產業鏈。

最終以 Waymo、小馬智行為代表的選擇了無人駕駛，而像摯途科技則偏愛于升維，從技術可行性和商業落地可行性上同步推進 L2 卡車自動駕駛向 L4 演進，最終以無人化幫助行業降本增效。

L2 的漸進式技術路線顯然與摯途的屬性更為契合。

摯途是一汽解放唯一的商用車自動駕駛技術提供商，與主機廠一體化開發的關系使得車與智能結合過程更加順暢，這也就不難理解為何摯途能夠在去年接連落地搭載 L2、L2++自動駕駛系統的 J6V 智能卡車。

選擇哪條路線是企業根據自身屬性和行業發展路徑的判斷，但自動駕駛卡車的較量最終還看具體技術。

J6V 智能卡車可以實現高速公路場景的全天候自動駕駛，其中包括智能自適應巡航、撥桿換道、微調避障以及駕駛員狀態監測等功能。這些功能背后則是摯途自主研發的鷹騰自動駕駛系統，這一套系統包含 AI 算法、中間件、安全、數據、硬件和測試六大平臺。

鷹騰全自研的 AI 算法具備高精度、高智能、高魯棒三大特征。

高精度體現在精準感知與精準定位，據悉鷹騰 AI 算法通過多傳感器多視角融合感知算法，進行連續幀檢測和時序分析，實現道路交通信息的三維感知，測距誤差小于<1%，同時在定位上鷹騰能夠針對道路不同場景，分析語義特征，重建局部地圖要素，并與高精度地圖和運動建模相結合，形成自適應定位方案，可實現定位精度<5cm。

在「大車」上做到高精度并不容易，相比乘用車，商用車自動駕駛的最大挑戰就在于如何做持續性標定，這其中就包括不同姿態位置下對環境的精準感知。

一輛重卡滿載和空載時相差有多少？

張旭告訴汽車之心，重卡滿載與空載的狀態相差30 噸左右，這個重量差引起的卡車零部件姿態變化會引起車頭感知硬件收集的數據產生變化。

「這對我們的感知定位提出了更高要求，需要鷹騰自動駕駛的每一個模塊都做到精準地適應。」

除了高精度，這套 AI 算法還做到了高智能、高魯棒。

鷹騰基于強化學習算法，融合長期策略和瞬間決策行為，模擬金牌司機的最優駕駛方案，做到了智能決策，實現了更擬人化的駕駛行為。

同時，鷹騰配備車規級商用車自適應控制系統，在線優化控制參數，可以實現全生命周期的魯棒控制，據汽車之心了解，目前鷹騰的橫向控制誤差<8cm。

將系統重新移植、適配到不同車型過程中是費時費力的「體力活」，為了在統一的自動駕駛架構下幫助一汽解放和其他車企實現多車型、多品種的自動駕駛應用和開發，摯途開發了高效率、高并發、低時延的可視化中間件萬途 Xway 操作系統，可以大幅度減少工作量，讓適配工作省力高效。

這套中間件通訊延遲低、資源占有率低，據悉，萬途 Xway 操作系統 1MB 分布式消息負載通信延遲小于 500 微秒，單服務節點 CPU 占用率增加小于 1%，而這些都將為模塊留有更多的計算時間，為高級別自動駕駛不改變硬件成本下使用更復雜的模塊算法提供了可能性。

萬途 Xway 操作系統同時兼容集成 CP/AP AUTOSAR 標準方法論和基礎軟件，具有車規級的高安全性，可視化 SOA 算法軟件架構設計與組件配置，提高了開發效率，這也為鷹騰靈活服務不同車型、車企提供了保障。

「摯途的軟件產品高度模塊化、標準化，每個模塊都可以基于不同的需求去進行適配」。在標準化的技術平臺下，萬途 Xway 操作系統保證了摯途做自動駕駛系統「加減法」的速度。

目前鷹騰建立了一套全方位安全保障體系，從硬件安全延伸到功能安全、信息安全和測試安全，已經獲得ISO 26262 汽車功能安全 ASIL D 流程認證、ISO 27001 信息安全管理體系認證和 CMMI 軟件成熟度 3 級認證。

據張旭介紹，80% 以上的自動駕駛需要在仿真場景下測試，鷹騰系統具備的雙 V 測試驗證平臺基于仿真技術實現高效數字化測試驗證體系，使得摯途可以實現低成本、高效率的驗證測試，確保產品落地。

02、敏感的卡車自動駕駛，急需降低技術總成本

商用車領域有一個專有名詞叫 TCO（Total Cost of Ownership，總體擁有成本）用來衡量商業化價值，而自動駕駛卡車的使命就是為物流貨運行業降本增效，因此要緊盯著為客戶降低購置成本、能源消耗成本、人力成本。

對此，張旭打趣道：

「商用車是生產工具，所以商用車對價格比乘用車敏感太多了，加 1000 元、加 2000 元都需要提供對應的價值。」

這個過程中，降低成本是核心問題。張旭認為，摯途不止要幫助客戶降低人力、能源成本，更應該率先為產業鏈降低「技術總成本」。

一方面摯途要在核心 AI 算法上保證更小算力內完成更復雜算法。

「如果有無限算力的話，什么都能跑得起來，一旦給到的是結合成本考量的有限算力芯片，就對算法的優化提出了挑戰。」一顆有限算力的芯片往往是檢驗自動駕駛公司能力的煉金石。

據張旭透露，目前摯途 L2++自動駕駛的算力，在實現相同功能下，已達到國內算力需求最低。

從這一層面而言，摯途 L2++在芯片成本上已經做到了用更小成本實現相對復雜的算法服務。

另一方面摯途作為一汽解放唯一自動駕駛技術提供商，在緊密配合下打造了全局節油、局部節油和車輛精準控制節油的三層節油算法。

全局節油和局部節油算法很好理解，主要是基于地圖和地形進行算法優化。為了更好理解車輛精準控制節油，張旭以重卡減速剎車的過程為例，介紹了重卡制動系統有三種方式：

發動機制動、緩速器制動與行車制動，在不同的工況下需要調用不同的制動系統，制動力如何分配，會影響到節油效果。

目前，摯途攜手一汽解放制定了綜合性自動控制策略，系統可以基于整車最優的控制模型落實到車輛執行模塊。

節油只是摯途與一汽解放緊密配合的細節之一，從產品開發到商業化落地，摯途與一汽解放優勢互補，加速將技術產品化，進一步釋放商業價值。

汽車之心從一汽解放了解到，一汽解放與摯途科技在商用車自動駕駛一體化開發方面已經形成了密切的互動與合作機制，破解了主機廠和自動駕駛科技公司融合上的難題，在自動駕駛卡車行業走出了一條可借鑒的合作模式。

03、摯途不怕焦慮，全棧自研技術已實現多場景落地

目前摯途全棧自研自動駕駛系統正在不同場景下快速商業化落地。

在張旭看來，向不同場景方提供運營服務是自動駕駛數據持續進化、形成商業閉環的重要方式。

「比如摯途持續發力的干線場景涵蓋地形地貌特征多元，可以為自動駕駛提供多元 case。」

在環衛場景下，摯途為蘇州市相城區高鐵新城周邊道路提供了無人駕駛清掃作業服務，配備了 L4 級智駕系統清掃設備。

在口岸場景，摯途同樣取得了不小的突破。去年 12 月，中國首個智能駕駛重卡跨境運輸項目在策克口岸進入試運營階段。

隨著摯途全棧自研自動駕駛系統在干線、環衛、口岸等商用車應用場景的快速商業化落地，盡管身處激烈行業競爭下，摯途反而沒有太多焦慮。

「我們希望充分發揮具備主機廠背景、軟件自研、深度場景理解能力的『摯途模式』的優勢，讓物流更智慧更安全。」張旭說道。

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