智能网联重型商用车应用场景分析
时间：2022-11-11 12:55:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
邱明安，冯 宙
（陕西重型汽车有限公司，陕西 西安 710200）
伴随着智能科技浪潮的兴起，网络信息技术与传统汽车行业加速融合，互联化和智能化也将成为新的发展方向。其广阔的市场空间吸引了众多企业布局，推动汽车行业构建全新的产业生态链体系。本文介绍了智能网联重型商用车技术路径及应用场景，结合行业现状问题并对未来可能
的发展方向进行分析与展望。
1.1 智能网联化发展
智能网联汽车通过智能化和网联化两方面，初级阶段可实现减轻驾驶人员驾驶压力，提高车辆使用的安全性、舒适感，最大限度优化车辆运行效率，最终为实现自动驾驶。国际汽车工程师学会（The Society of Automotive Engineers, SAE）率先提出将智能驾驶等级分为 L0—L5共六个级别。2021年，我国结合自身标准，制定了自动驾驶等级分类标准，国家标委会正式发布了《汽车驾驶自动化分级标准》。该标准规定了我国汽车驾驶自动化分为0—5级，为我国智能网联汽车发展提供标准支撑。
重型商用车作为生产力工具，与乘用车使用性质大相径庭。一般受政策法规、技术应用成熟度及用户需求限制，导致重型商用车智能网联化、商业化发展晚于乘用车。从运行特征来看，重型商用车的路况更加复杂，司机驾驶负担更重；
站在司机的角度，成本更受关注，客户对于先进技术带来的购车成本上升接受度相对较低；
最后，对于国家及管理部门来说，重型商用车对道路交通及经济发展的影响远超于其他车辆，应严格管控车辆技术发展及应用，对于成熟度尚不完善的前沿技术测试应持保守态度。目前国内重型商用车智能网联量产水平基本在L2，部分先进产品测试水平能到达L3，仍有很长一段路要走。
1.2 智能网联汽车
智能网联汽车是搭载先进车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术的新一代汽车。具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，实现了车与人、车、路、云端等智能信息的交换、共享，可代替人工操作。智能网联汽车包含众多重要领域如汽车、物流、通信、软件、电子电器等，是将单纯的生产力工具转化为智慧交通的重要一环，是汽车产业的升级，更是一次商业模式、价值链、产业链的重新塑造。发展智能网联重型商用车成为行业公认的未来重点方向。
目前低级别智能驾驶辅助已在车辆上成熟应用，但自动驾驶作为高级别智能网联技术仍未实现落地应用。行业将高级别智能网联（自动驾驶）核心技术归纳为感知层、决策层以及执行层三方面，围绕这三方面，形成了包含软件、硬件、算法、整车及零部件供应商等在内的三大关键系统，如图1所示。
图1 自动驾驶三大关键系统
1.3 智能网联重型商用车技术路径
由于车辆智能技术和智能网联配套设施建设不同步，导致智能网联汽车出现两条并行技术路径。（1）单车智能技术路径，通过多源传感器深度融合、算法和决策终极化以及同步定位与地图构建等实现单车自主式类脑决策，成本相对偏高，优势在于区域不限定，理论上可运用于所有驾驶场景，乘用车相对更容易落地；
（2）网联化技术路径，基于低成本感知系统的自动驾驶技术，再配合车路云协同车用无线通信技术（Vehicle To Everything, V2X）+5G，将所有信息汇总处理，由系统统一决策，实现车路云全系统协调运行，减少传感器在车上应用的同时，还能实现交通优化+行驶安全+运营效率+信息服务的智能交通万物互联功能，缺点在于中短期内只能在限定区域内实现落地应用，整体落地受网联化基建、通讯信息技术及系统算法升级等多方面因素制约。
现阶段网联化与智能化还处于各自发展阶段。高等级自动驾驶所需的通讯技术和路测设施尚未完善，单车智能技术领先于路侧和网联化设施建设级V2X的发展。从技术角度及社会实现效果来看，网联技术将作为实现自动驾驶的重要途径之一，最终会实现与单车智能化深度融合，成为未来智慧交通的关键组成部分。比如重型商用车通过前装V2X终端，可实现随时融合车路云协同，在覆盖区域内，不需要凭借极高的自身智能化配置，就能轻松实现自动驾驶功能应用，所以也要求整车厂向服务方向拓宽。
在当前的政策法规和技术条件下，车企智能网联重型商用车技术路线选择需要综合考虑企业发展、产品自动化水平、市场需求及适用场景。其中主要布局限定场景和开放道路场景两大类，如图2所示。
图2 智能网联重型商用车技术路线
在以人为驾驶主体的低级别智能网联重型商用车技术应用中，核心关注点为国家强制性标准和法规要求的功能配置。如电子稳定系统、车辆前碰撞预警、自动紧急制动等。以及能有效降低驾驶人驾驶强度，提高驾驶行车安全的功能配置。如自适应巡航、盲区监测、智能泊车辅助等。以单车智能路径为主，按目前技术成熟度基本可以实现在任何运输场景应用，已逐步在全国道路量产推广。
以系统为驾驶主体的高级别智能网联（自动驾驶）技术应用，不再是简单地提供车辆产品，而是多产业融合，在固定区域内为客户提供完整的运输解决方案，以应对客户整体运营中的安全性、可靠性和盈利性需求。但受技术突破及成熟度限制，目前主要规划在一些简单、特定场景，通过以单车智能+网联化技术共同实现商业化落地，有望率先在干线物流、港口内港、封闭矿区以及城市环卫等限定场景应用，下文重点对有望实现商业化落地的典型场景进行讨论。
2.1 开放道路
开放道路的环境错综复杂，对高级别自动驾驶系统挑战极大，存在较多的“长尾问题”待解决。如国家法规、产品上路认证、技术成熟度、事故责任划分、算法迭代升级等问题。经过近几年的探索，行业内也逐渐明晰开放场景下高等级智能网联产品商业模式，重点导入城市物流配送车、城建渣土等场景，短期主要以安全、效率方面实现部分智能辅助驾驶配置标配，稳步提升车辆智能网联化技术水平。至于自动驾驶重型商用车实现大量普及，进一步商业化落地，可能还需要10年时间，甚至更久。
2.2 干线高速道路
干线自动驾驶物流车特有场景包括收费站、匝道、服务区、隧道等，其场景特征复杂，组合场景繁多。干线物流占整体物流总量的70%～80%，市场规模巨大，但成本偏高和安全问题是长期以来的痛点。在800 km以上干线运输中，每车需要2～3名司机轮班，再加上国内货车司机缺口逐年增加，人力成本占运输总成本的30%～40%。还存在如司机不规范驾驶导致能耗加大等现象，都大幅增加了企业运输成本。此外，据盖世汽车研究，因司机激进驾驶、疲劳驾驶以及危险驾驶等因素导致的货车安全事故占比达到37%，设备盲区导致的安全事故占比为35%。
围绕从支线到干线、干线行驶和干线到支线行驶场景，智能网联重型商用车可避免激进驾驶和疲劳驾驶，同时实现盲区全监控，进一步提高运输安全性，提高运输效率，通过智慧管控技术，实现全平台集成管控，应用队列行驶、无人驾驶等实现燃油消耗量下降10%左右，并减少司机人力成本支出，提升运输效率及企业运营利润。
2.3 港口内港
据国家数据统计网统计，2021年我国港口货物吞吐达155.45亿吨，运输需求极其旺盛，但由于卡车司机短缺严重，现有司机全天倒班，工作强度大，再加上疫情等不稳定因素会导致港口停工，整体运营效率受限因素较多，运营痛点急需解决。港口自动驾驶有明确的技术、使用需求及极高的客户接受度。
场景复杂度方面，港口是封闭的作业园区，具备基建完善度高、交通标识简单、车辆和行人干扰度低、易于管控等特点，港口场景相对简单，同时无人驾驶集卡适用于新旧港口，基本无需场地改造，成本能得到有效控制，应用自动化无驾驶室底盘即可实现24 h无间断运营，高级别智能网联重型商用车落地预期极大，已经成为最佳的自动化运输方案落地场景。
2.4 封闭矿区
矿区由于机械化程度高、场景相对封闭、运输路线固定、车辆运行速度相对较慢、无路权问题，已开始实现自动驾驶落地应用。遵循矿山开采“钻、爆、采、运、排”的基本生产作业流程及“采、运、排”的运输作业流程，将矿山自动驾驶应用作业场景划分为三部分：装载、运输和卸载。目前矿区自动驾驶的整体解决方案主要包括三大模块：中央控制系统、自动驾驶卡车和其他工程车辆协同套件。其中中央控制系统是一个云端的远程监控调度系统；
自动驾驶卡车是拥有感知、规划、决策和自动控制能力的矿用卡车；
工程车辆协调套件主要包含挖掘机协同套件和其他车辆协同套件。
整体自动驾驶解决方案，在矿卡远程遥控驾驶、矿卡与其他工程机械之间作业、矿卡行驶路径规划等应用的配合下，实现了矿区的安全性提升、运营成本降低、运输效率提升及矿区协同管理。从慧拓智能企业布局来看，露天矿区运输商业化推进相对较快，目前已交付超过300台无人驾驶车辆。
2.5 市政环卫
环卫车的运行速度较慢，且运行路线稳定，环卫处的行驶道路大多为建设良好的公路。环卫市场主要集中在三大应用场景，一是园区、公园、学校和机场及商场等场景，完全封闭，以小型环卫车为主；
二是普通道路、街道等场景，完全开放且环境复杂，以中型环卫车为主；
三是高速高架、桥梁、隧道等场景，半封闭道路，运行车辆速度高，危险系数高，以大型环卫车为主。
环卫市场采用无人驾驶解决方案可以节省60%以上人力，缩减成本接近40%。1辆环卫车每小时可清扫面积超过3 000 m，替代6～10名环卫工人。环卫工人只需要验收清扫作业，及部分特殊区域环卫补扫。进一步提升人员管理、降低环卫工人安全风险。目前来看室内封闭场景和普通街道场景有望率先落地。
3.1 重型商用车智能网联驱动力是成本、效率
重型商用车客户的核心关注点为成本和效率。
重型商用车对成本节约和经济性方面要求极高，油耗是运营成本压力最大部分，未来将通过驾驶员模型与高精地图匹配，自适应巡航、车辆预见性控制、车辆队列行驶等让车辆更省油。人工短缺及成本问题也是车队管理的难点，单车智能与车路协同的共同发展，将大幅降低用人成本，提升运营效率，提升客户经济性。
重型商用车对运输效率有更高的追求，通过智能网联技术，规划最优路径，缩短物流运输时长，并能提前自动预发抵达通知，提前安排好装卸货准备工作、减少排队等候，实现高效运输全过程的同时，使车辆更好的信息互联，安全管理也大幅提升，这两点有效推动了智能网联技术的发展，但客观存在的软硬件成本增加也制约了技术的发展方向。
因此，区别于乘用车技术发展，未来重型商用车智能网联核心驱动力将通过降本增效、安全管理来实现商业化落地。诸如智能座舱、自动泊车等科技感、舒适感、娱乐体验相关方面将不作为应用方向。车企将在考虑客户支付意愿的情况下，实现整车成本控制和智能化技术的经济性结合，形成产品亮点。
3.2 高级别智能网联优先落地港口和矿山场景，干线物流商业潜力极大
围绕上述讨论场景，我们针对重型商用车用户需求及产业链资源方面进行分析，从技术应用优势、商业规模、产业成熟度、资源投入、落地预期及商业持续性进行综合评估，如表1所示。从落地优先级方面来看，港口内港集卡自动驾驶＞智慧矿山自动驾驶＞干线物流编队行驶；
从商业价值优先级来看，干线物流车辆编队＞港口内港集卡自动驾驶＞智慧矿山自动驾驶。
表1 高级别智能网联重型商用车落地场景分析
除此之外，政策法规的严格管控也是制约场景落地的关键因素，例如环卫场景，给环卫车规划好行进路线后，只需控制环卫车根据交通状况进行合理的避障操作，保证自动驾驶系统的信息交互的实时性和控制的精确性。但环卫车作为市政用车，应用场景仍属于半开放甚至开放场景，出于安全考虑相关示范测试政策及工作推进极为慎重，落地预期有待其他场景效果验证后进一步讨论。
3.3 车路协同降低单车技术门槛，车企需提供场景整体解决方案
以单车智能融合车路协同系统的中国智能网联汽车方案已成为行业共识，车路协同给单车智能赋能体现在三方面：一是单车智能方案无法解决的超视距、鬼探头等问题，即信息收集受限；
二是大幅降低同等功能下，单车智能居高不下的成本；
三是从交通优化角度来看，仅靠单车是无法实现局部或者全部交通的数字化、智慧化，必须要有车路协同的赋能。未来车路协同技术的发展将进一步降低自动驾驶落地的门槛，逐步将应用从封闭场景拓宽到开放道路中。
在全球智能网联汽车行业发展、高级别自动驾驶技术的迭代升级中，自动驾驶产业链逐渐由粗放式向精细式方向发展，行业自动驾驶初创企业迅猛发展，“抱团”成为未来重点发展趋势，传统车企应将部分资源投入非全栈解决方案研发中，避免沦为自动驾驶企业“代工厂”。此外，车企重型商用车更多要考虑整体解决方案的搭建，围绕运输全流程拓宽产品结构布局，针对细分行业、应用场景做好技术落地规划图，完善产品功能测试与验证能力，提供智慧服务平台+整体式解决方案集成，参与基础设施建设、市场示范推广并探索更多政企合作模式，重新构建智能网联重型商用车产业链，打造智能网联重型商用车新生态。
随着重型商用车市场近年步入下行期，市场竞争愈发激烈，重型商用车用户更加关注运维成本、经济效益、安全管理等方面。建议智能网联重型商用车技术要以降本增效、安全管理为切入口，通过车路云协同技术路径，率先在港口内港 集卡自动驾驶和智慧矿山自动驾驶场景落地，并逐步拓宽到干线物流、市政环卫场景及其他使用场景，下一步车企需围绕客户具体场景，联合上下游供应商、平台服务商、软件开发商以及基建承包商共同打造智能网联生态，为客户提供更经济、更高效、更安全的整体运输解决方案。届时智能网联甚至自动驾驶重卡落地商用进程将大大加快。
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