2021年4月9日，由工信部与深圳市人民政府指导，中国卫星应用产业联盟、深圳市智慧交通产业促进会、广东省北斗移动物联网产业研究院联合主办，海王文化、中电会展联合承办的2021年中国车联网大会在深圳会展中心8号馆会议厅胜利开幕。陕汽研究院智能所所长李维晋发表了《重载货车的智能化、无人化与运输应用》的主旨演讲，本文为演讲速记整理，未经演讲者本人审核。
陕汽研究院智能所所长 李维晋
李维晋：很高兴能够来参加车联网大会，今天演讲的题目是《重载货车的智能化、无人化与运输应用》，主要内容包括三个方面：智能网联汽车的发展现状；新的机遇和挑战；智能重卡的落地场景。
智能网联汽车的发展现状
近些年，全球气温上升，环境保护又变成了热议话题，美国换了最高领导人之后，重新加入《巴黎协定》。中国在今年“两会”上，对碳排放给予了承诺，要求在2030年达到碳达峰、2060年达到碳中和。基于此，对汽车以及运输行业尤其是重卡如何实现节能环保，就提出了更高的要求，特别是今年7月1日“国六”排放标准开始实施，“国三”面临淘汰，都为后续的车辆在技术上、产业上的发展提出了新的指标。
除了环境保护之外，随着近些年中国经济社会的快速发展，物流需求也有了突飞猛进的变化，对运力的需求也越来越大。加上越来越多新的经济模式和行业的出现，90后和00后越来越不愿意进入到物流运输行业，这导致在运输领域，特别是重卡运输领域的人力资源短缺，进而推升了人力成本。长途驾驶时长通常在10个小时以上，而司机疲劳驾驶容易诱发交通安全事故，这也是各级监管部门的一直很重视的问题。
基于此，国内自2015年开始，也积极推出了相关的政策法规，特别是中国制造2025、2020年印发的节能减排2.0等等，这些都加快了国内智能网联的技术发展。随着国家层面、部委层面对智能网联的顶层设计指导，越来越多的企业（包括造车新势力、互联网公司等）都加入了这个产业当中。比如说上游，原来车上没有激光雷达、毫米波雷达，这些领域的企业现在也加入到了汽车行业，为自动驾驶助力。
2016年之后，国外CES（北美消费电子展）每年有车厂参展，并且成为CES的主要展示产品。随着智能手机的普及之后，智能网联汽车电子变成了新一代消费产品的增长点。产业链上，中间的传统主机厂和零部件的方案提供商，基于未来车辆智能化、网联化和自能驾驶，提供了发展路径；下游，滴滴等新的出行、运输模式都在探索智能驾驶解决方案。现在，L2级别车辆开始量产并允许上路行驶，并且后期会强制实施普及，规模将逐步扩大，未来L2、L3及L4上路行驶，将是不可阻挡的趋势。
新机遇和挑战
这一切对重卡行业而言，既是机遇也是挑战。
新的挑战：
1）行业竞争提速。“国六”加速推广，伴随着“国三”的淘汰，车辆更新成了未来消费增长点，现在允许外资在中国建厂进行整车销售，加剧了行业竞争。
2）客户需求多元化。未来用户希望车辆更加智能、自动，要求更加多元化。
3）造车新势力跨界竞争。造车新势力整合全社会的资本和资源，能够快速切入到整车制造中，对于传统OEM来说是新的挑战。
新的机遇：
新产品更新加速、新技术飞速发展和新模式层出不穷。陕汽提出要整车拥抱新技术，在时代潮流当中体现价值。
OEM视角下网联化与智能化的融合
信息服务
近二十年来，通信技术大发展，信息服务的重要内容就包括位置服务，面向车队管理的FMS系统服务，在商用车领域，车联网的服务对象，不仅仅是驾驶员，更重要的是车队的管理员。
基于位置的Telematics服务，车联网需要先获取用户的位置，基于位置信息提供救援或者是在线的客服语音服务，这一块做得比较好的是沃尔沃。在商用车领域，车联网的服务对象，不仅仅是驾驶员，更重要的是车队管理员。比如奔驰和Transics提供了车辆管理、驾驶员管理、驾驶行为监控等服务。
天行健车联网服务系统。天行健车联网系统诞生于2011年，是陕汽自主研发的车联网产品，是中国重卡行业首个车联网服务产品。截止于目前，天行健系统的车辆接入量已经达到了近百万，提供北斗接入、监控、渣土车管理等多项服务。
数据反哺
随着位置服务的普及，还有视频数据的接入，大数据服务随之而来。客户不仅能享受更多的服务和价值，还能反哺到车厂研发制造、生产销售等各个环节，为车辆数字化的迭代提供了一种新的可能。
基于大数据，站在OEM角度考虑，该如何进行技术上的优化、如何节约成本，如何节油和多拉货？做市场营销时，利用大数据分析客户的运输路线以及对车辆的需求，才能提供更精准的服务。对于车辆管理者，大数据提供了驾驶员分析、行为监控分析，同时，利用大数据为客户的车队提供创新的保险政策，包括维修、保险的预测和提前实施。
在全国范围内，对收集到的数据进行提取、分类，细分用户市场，针对载货、自卸、转运等区域，作出了精准化运行工况的研究，并输出了31种细分市场的路径。从而优化车辆的配置，结合用户的运行工况、载重需求和驾驶行为，对发动机、变速箱的控制点、油门点、刹车点和转速等进行了分析，才能使得油耗和排放达到最优，最终实现节油、减排的效果。
网联赋能
随着5G时代的到来，车不再作为单独的车辆孤立行驶，而是要实现车路云网的一体化。在整车端，进行了电子架构的革新，通过更强大的车辆电子架构去支撑数据量、计算量，从而推出不同域的架构，实现车与车、车与人、车与云的互联。对云端大量上传数据进行更大范围的计算和提取、加工，最终支撑车辆实现新的技术迭代。
结合车路云和端管云的架构，云端实时计算车辆的运行区域，研究驾驶行为，研究对单一细分市场，特定运输场景和驾驶员的驾驶习惯，开发出更合适的车辆配置和符合驾驶行为的功能，再通过端管云下放到对应细分领域车辆。
与此同时，在单一区域离，又把更多的策略预制到了中央计算单元，使车辆提前预知前方3-8公里的道路情况，去实时调整车辆的控制策略。比如说在平原状态下，车辆尽量跑高速，以此实现经济的最优，山区需要更强劲的马力爬坡，而丘陵需要折中的控制策略等等。基于此，进行不同模型的分析，以及云端到车端的指令下发，由车辆进行判断和模型策略的切换。
智能网联
1）重卡的落地场景。随着5G的到来，乘用车逐步实现了L3等级的自动驾驶，传感器成本降低，人工智能、大数据以及智能网联离我们越来越近。在重卡行业，越来越多的行业人士认为，重卡是智能驾驶（特别是L3、L4）先行落地的场景之一。因为重卡用户有更清晰的目的和任务，线路相对固定。同时，重卡也是一种生产资料，基于生产资料可以通过技术的革新，迅速将技术转化为金钱或者收入，有了收入就可以驱动去在某一个区域形成产业化和技术化的革新。
自动驾驶最关注的就是感知、决策和执行。感知就像是驾驶员的眼睛、耳朵，能够预先知道前方道路的各种信息。对于车辆而言，感知需要把各种信息有效的收集，然后交给决策，由决策决定是否加速、减速、变道还是停车等一系列的动作。决策相当于我们的大脑，当决策发出指令之后交给执行，由车辆进行实际的转向、加减速，实现最终的行驶。
为什么商用车是优先和更可能的落地场景？因为商用车在高速、港口、园区和矿厂的四个场景里面，工况相对单一。比如高速，虽然有很多社会车辆通行，但却是封闭路段，上了收费口之后，沿路没有自行车和行人，干扰较小。通常情况下，各类车辆都可按车道正常行驶，一旦发生了变道和加塞的行为，就用感知实现进行决策，以此来避免事故的发生。
港口的任务很简单，把货物从船上运到陆上，以及从陆上运到船上，摆渡车应用。港口摆渡车的运行路线较清晰、30公里/h的限速、严格的操作规则都非常适合自动驾驶的车辆落地。与此同时，港口存在用人荒的情况。港口的封闭式场景，缺乏休闲娱乐的场所，加上重复机械的工作内容造成很多年轻人不愿意进入到港口运输行业里面去，但这对自动驾驶是个很好的机会。园区和矿场同理。
作为重卡用户而言，细分场景远远不止于此。
比如说园区场景，用户希望是端到端的解决方案，不光是希望把车从A点开到B点，而是到达之后正确停到车位或者是卸货区，能够全方位的实现自动化。在港口有摆渡车进行货箱的拉运，同时自动驾驶车驾驶室面积是普通车辆的一半，更轻巧，机动性更强。而目前港口运输对于没有驾驶室AGV平板车很感兴趣。虽然只有四个场景，但是面对不同的运输需求，解决方案远远不止于此，需要不同的车型来应对不同的工况。
2）面向自动驾驶的最优技术解决方案。通过正向研发的方式，希望从根本上解决不同车型、不同需求、不同使用场景导致的需要专门设计的现状。通过目前主流的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，从成本、照射、距离和稳定性等9个维度进行了梳理，并且从车身设计上对传感器进行了提前的布置，保证加装的传感器能在车辆上能够进行很好的隐藏，既实现了功能，也满足了美观性。
上图可以看出通过正向设计，传感器与整车完美结合在一起，车身基本看不到传感器的位置。去年11月，陕汽参加了中国国际智能网联商用车大赛，取得了第一名的好成绩。参赛重卡车上布置了11个传感器，但是你根本找不全11个传感器的位置。
自动驾驶要求整车提供更大的算力、更大的带宽和更大的存储，原来的分布式架构就扩展到了预架构的方案，未来会往中央集中式架构来演变，最终满足了数据的实时同步、融合，以及通过中央计算的方式，在车端、边缘端提前的进行数据预处理，方便未来云端的加工和决策。
在执行层面，主机厂能提前了解车辆底盘的各项技术参数，如最大转角、转向精度、前轴转交、转向器、转向盘的误差等等，就可以在初期设定底盘和决策转向方案的规划，实现感知、决策到控制的一对一实现。
3）完善的经销服务体系。陕汽作为主机厂的一个优势在于有遍布全国的经销网络和售后体系，不光可对传统车辆提供全生命周期的保障服务，还对未来智能驾驶车辆，能满足用户实时的需求，能提供智能驾驶的各项解决方案。
去年4月22日，总书记到陕汽视察，提出了“四新”——新模式、新业态、新技术、新产品，到现在刚好1年，希望携手产业链上的同仁共创新模式共建新业态共享新技术、共铸新产品。
我的演讲到此结束，感谢聆听！
