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里程数突破5000万!“嬴彻卡车NOA”开启智能卡车大规模商业化时代

出品丨搜狐汽车·汽车咖啡馆

8月29日,嬴彻科技在第二届科技日上宣布,嬴彻卡车NOA里程数率先突破5000万。


(资料图)

这一数字意味者什么?公司创始人兼CEO马喆人表示——卡车智能驾驶进入大规模商业化时代!

这一宣告为陷入舆论的智卡行业提振了信心。今年上半年,一波自动驾驶卡车企业陷入经营困境,Embark、擎天智卡宣告倒闭,Waymo自动驾驶卡车项目、阿里大蛮驴项目停摆,图森未来、Locomation裁员......

“自动驾驶卡车行业进入优胜劣汰的关键阶段,2023年将成为重整洗牌之年”,这句预测似乎正在应验。

在这个过程中,以嬴彻科技为代表的企业,创立初期以落地为目标,建立客户生态圈,将产品快速导入市场,并从用户反馈中高效迭代产品、解决客户痛点,用量产与规模形成了发展的护城河。

01 卡车自动驾驶商业价值得到规模化验证

去年10月,嬴彻科技智能重卡的商业运营里程为1000万公里,不到一年翻了5倍,增速可谓非常快。规模铺开需要客户买单,安全和成本是尤为重要的考量因素。

虽然干线物流路况相对简单,但众所周知卡车速度快、质量大,容易出现重大事故,马喆人在会上坦言,安全底线令嬴彻如履薄冰。

为了有力说明机器驾驶比老司机更值得“信赖”,嬴彻科技联合太平洋保险发布了一份关于智能驾驶重卡保险数据的年度报告,报告显示在百公里的前碰撞预警、车道偏离预警、急减速等核心指标上,智能驾驶相较人工驾驶可降低75%以上

太平洋产险商用车业务部总经理 余辉

具体到嬴彻卡车NOA的表现,嬴彻科技联合北京理工大学航天人因工程团队将航空航天人因研究引入卡车自动驾驶,拿出了一份严谨的科研对比数据。

经过累计134趟次运输任务、近12万公里的司机生理疲劳和心理疲劳指标测试对比分析显示,相比传统卡车驾驶员,使用嬴彻卡车NOA的智能卡车驾驶员的生理疲劳度下降约35%,心理疲劳度下降约11%

北京理工大学航天人因工程团队副研究员 王亚辉博士

嬴彻卡车NOA让司机从以往的纯人工驾驶模式转变为简单轻松的安全员模式,极大降低工作强度和驾驶疲劳。

据官方数据,使用嬴彻卡车NOA实现全程单驾,能让快递快运、合同物流、零担和整车专线等各个干线物流细分场景均实现人车比的显著下降。

在此基础上,更能为干线物流节省人力成本20%~50%。

对于干线物流行业来讲,一辆重型卡车的最大消耗来自油耗、过路费和人力成本,其中人力和油耗两项成本占比之和超过50%,而自动驾驶技术可以节省卡车这两项主要成本,实现降本增效。

实现路径上,嬴彻科技用自研的节油算法(FEAD),全面超越预见性巡航算法(PCC),实现了横向控制、交通流应对、全局速度规划、及更精准的载重及滚阻系数测算,显著提升节油效果。

嬴彻卡车NOA商业运营数据显示,在华东、华南、华北、华中等干线货运核心流向上,嬴彻智能重卡的节油表现均优于客户油耗考核标准,百公里节油平均可达1至3升,相较于人类优秀司机节油可达3%-7%。

其中,30%常态化运营线路可实现7%-10%的油耗下降

高可靠性和成本优势让嬴彻科技拿下了众多合作订单,已与百余家货主和承运车队展开常态化的智能重卡运营服务合作,覆盖了全国7大核心经济区的340多条干线高速运营线路,累计发运近5万趟次,全部由单驾完成。

在共计600多天的智能驾驶重卡常态化商业运营中,自动驾驶里程占比超过90%。

如今“嬴彻卡车NOA”几乎跑通中国所有干线道路,从去年率先实现L3级自动驾驶卡车量产,到如今开启大规模商业化进程,嬴彻自动驾驶安全、省人、省力、省油的商业价值得到验证

嬴彻科技创始人兼CEO 马喆人

02 5000公里下的“嬴彻TruckGPT”技术探索

嬴彻科技CTO杨睿刚博士表示,从5000万公里里程碑再出发,嬴彻卡车自动驾驶技术将加速拓展能力边界:“更优秀的国道表现、超越老司机的更高认知与更智能的决策、支持主机厂实现更多更快的车型适配。”

为实现更高性能,嬴彻NOA新阶段将采用三大核心技术。

第一, 带安全护栏的端到端网络

自特斯拉首次将端到端大模型推向市场,利用端到端网络提升自动驾驶性能已经成为行业一大趋势,在智能卡车领域也不例外。

但传统端到端网络由于其不可解释性及可靠性不足,缺乏安全保证,难以大规模应用到真实场景。

简单来说,基于学习的端到端网络是完全的黑盒系统,会出现类似ChatGPT“一本正经说瞎话”的尴尬场景。

对此,嬴彻科技创新性地提出了“带安全护栏的端到端网络”,把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,从而最大化利用端到端网络的智能并确保自动驾驶的安全性。

同时采用“占用网格技术(Occupancy Grid Map - OGM)”在三维空间中进行表征,实现对异形物体及复杂场景有效识别。针对重卡感知距离长对OGM算力和内存消耗大的挑战。

嬴彻开发出高效OGM技术,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,能提供更高的性价比。

第二,嬴彻超级司机。

为了持续优化嬴彻卡车NOA性能,并在驾驶行为上实现对人类老司机的全面超越,嬴彻科技结合商业化运营获得的海量数据与高度智能的LLM大模型,开始打造基于“嬴彻TruckGPT”的嬴彻超级司机。

技术上来说,首先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。

针对当代自动驾驶技术较难应对的长尾问题,通过“嬴彻TruckGPT”的通用智能来优化驾驶行为,打造嬴彻超级司机,力争在油耗、安全及驾乘舒适度上全面超越老司机。

第三,嬴彻智驾平台。

嬴彻科技有着内首个面向量产、全栈自研的自动驾驶软硬件系统,包括算法、软件系统、计算平台和线控底盘集成,未来将进一步升级。

在硬件方面,嬴彻科技专为卡车智能驾驶系统设计了新一代的ADCU计算平台。新平台提供了强大的AI与CPU算力, 满足卡车对于远距感知以及节油算法的需求。

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%。

新的ADCU也达到了ASIL-B级的功能安全等级及ISO 21434认证的信息安全级别,充分应对卡车苛刻严酷的运行和维护环境。

在平台软件层面,嬴彻科技遵循着完整性、通用性以及标准化的设计理念,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方面核心功能,将嬴彻卡车NOA与全新车型的适配时间降低至9-12个月。

在卡车EEA架构方面,嬴彻星云架构释放了新一代功能,为OEM及Tier-1合作伙伴提供了更高效,更灵活的解决方案。

新一代方案使用千兆以太网的通信架构,有效地解决了传统CAN/LIN 总线的带宽瓶颈。

同时,新一代嬴彻星云架构还提供IASP标准化服务库,满足在可控成本下实现新车型快速应用及老车型高性能改造。

整体方案实现全模块化软硬解耦,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,高效支持卡车EEA架构升级。

成立前三年,嬴彻科技完成了“从0到1”的量产突破,今年是“从1到10”迈向大规模商业落地,可以预见的是这个过程将更具挑战,不仅是技术突破,还有对供应链和成本把控的考验。在此过程中,随着嬴彻科技等行业引领者迈向新的阶段,也将助推智能卡车行业高速增长。

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