成熟的“擎天柱”，已經(jīng)可以自己出去賺錢(qián)了。

　　此時(shí)此刻，遍及華東、華北、華南、西北…幾乎全國所有主要貨運干線(xiàn)上，都有智能重卡承運商單。

　　高速路段由卡車(chē)智能駕駛系統完全承擔駕駛任務(wù)，自主控制油門(mén)、剎車(chē)，自主車(chē)道保持、自動(dòng)巡航；

　　以及根據實(shí)時(shí)路況自主或撥桿變道；

　　與乘用車(chē)“領(lǐng)航輔助駕駛”功能基本一致，但服務(wù)的是物流行業(yè)核心訴求——安全和降本。

　　卡車(chē) NOA功能，搭載的是嬴徹科技軒轅智能駕駛系統。

　　實(shí)際上，嬴徹卡車(chē) NOA 投入商業(yè)運營(yíng)一年半之久，已經(jīng)積累超過(guò) 5000 萬(wàn)公里里程且在智駕狀態(tài)下，0 事故、0 保險賠付紀錄。

　　同時(shí)在運營(yíng)中平均節油2-10%、平均節省人工成本 20-50%。

　　商業(yè)化絕對里程和落地模式探索深度，在全球智能卡車(chē)賽道獨一無(wú)二。

　　自動(dòng)駕駛格局中，Robotaxi 呈現出中外你追我趕的態(tài)勢。而在商用車(chē)領(lǐng)域，最新的進(jìn)展表明，中國成了高地、中心。

　　卡車(chē) NOA?

　　“NOA”，是這兩年乘用車(chē)領(lǐng)域很流行的概念，準確的名稱(chēng)應該是“領(lǐng)航輔助駕駛”。

　　與以往普通的 L2 輔助相比，NOA 本質(zhì)的進(jìn)步和不同，是能根據導航路線(xiàn)，宏觀(guān)上自主選擇行進(jìn)策略，微操上根據實(shí)時(shí)路況自主應對各種場(chǎng)景。

　　比如何時(shí)變道、跟車(chē)距離、上下高速匝道等等，都不再需要人類(lèi)司機直接操作，用戶(hù)的角色也從駕駛員變成安全員。

　　NOA 的價(jià)值由此體現：大大減少開(kāi)車(chē)人的疲勞和負擔。

　　而“卡車(chē) NOA”，主要功能、場(chǎng)景與乘用車(chē)較為相似：目前在高速路實(shí)現 L3 級智能駕駛。

　　卡車(chē) NOA 在降低司機負擔之外，還有新的功能和重要意義，也是商業(yè)化的主要抓手：把駕駛任務(wù)交給系統，會(huì )在車(chē)輛的能耗、安全性上有更優(yōu)的表現。

　　具體來(lái)看，嬴徹卡車(chē) NOA 實(shí)現的功能包括：

　　自動(dòng)巡航，包括自適應巡航、車(chē)距/車(chē)速調節…其功能，是在高速路況下，系統能按照導航路線(xiàn)自主行進(jìn)。

　　智能橫向控制，包括智能變道，可以用撥桿發(fā)出變道指示，也能自主變道，另外還有車(chē)道保持居中、智能避讓等等。

　　智能節油，通過(guò)分析導航路線(xiàn)，首先規劃全局車(chē)速，然后根據實(shí)施情況動(dòng)態(tài)調節車(chē)速，“取經(jīng)”了優(yōu)秀的人類(lèi)卡車(chē)司機，盡量全程勻速，避免急剎和急加速。

　　最后是安全功能，包括法規強制的 AEB 等，也包括嬴徹車(chē)云一體的主動(dòng)安全功能。

　　支撐卡車(chē) NOA 功能的，其實(shí)和乘用車(chē)智能駕駛方案高度相似。

　　1-3 顆激光雷達、5 個(gè)毫米波雷達、7 個(gè) 800 萬(wàn)像素環(huán)視攝像頭，以及底層算力支持，AI 算力最高達 256TOPS，可靈活配置。

　　實(shí)際上從實(shí)現的功能來(lái)看，嬴徹這套卡車(chē) NOA 方案，并不算“重”，反而在激光雷達的數量、底層算力上，與乘用車(chē) NOA 相比“輕”了很多(乘用車(chē)常見(jiàn)數百 TOPS 算力)。

　　這也是商用車(chē)賽道不同于乘用車(chē)的核心邏輯——成本控制。而為了滿(mǎn)足量產(chǎn)要求，嬴徹在自動(dòng)駕駛技術(shù)棧上，也形成了一套“方法論”。

　　卡車(chē) NOA 背后核心技術(shù)分為三個(gè)大的部分：帶安全護欄的端到端網(wǎng)絡(luò )、“超級司機”，以及嬴徹自研智駕平臺。

　　普遍自動(dòng)駕駛解決方案主要以模塊化的架構為主，通常會(huì )包括感知模塊、定位模塊、決策模塊、路徑規劃模塊、控制模塊等等。

　　但缺點(diǎn)在于每個(gè)模型都需要單獨訓練與優(yōu)化迭代，需要的研發(fā)投入大，且誤差有可能會(huì )被逐級放大，以及各個(gè)模塊之間容易出現重復計算，浪費算力資源。

　　端到端網(wǎng)絡(luò )則始于 2016 年發(fā)表論文《End to End Learning for Self-Driving Cars》，將多個(gè)小模型整合成了一個(gè)“大模型”，通過(guò)傳感器采集到原始數據(raw data)，并將原始數據輸入到一個(gè)統一的深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(大模型)，并直接輸出駕駛命令。

　　但傳統端到端網(wǎng)絡(luò )由于其不可解釋性及可靠性不足，缺乏安全保證，難以大規模應用到真實(shí)場(chǎng)景。

　　嬴徹科技則提出了“帶安全護欄的端到端網(wǎng)絡(luò )”，把傳統的端到端網(wǎng)絡(luò )分解成數個(gè)可微分的子網(wǎng)絡(luò )，建立可解釋的端到端網(wǎng)絡(luò )，并構建安全護欄進(jìn)行約束。

　　嬴徹科技 CTO楊睿剛介紹，所謂安全護欄，可以理解為同時(shí)進(jìn)行兩套系統，一套基于端到端的模型，這是主系統。采用占用網(wǎng)格技術(shù)(Occupancy Grid Map - OGM)在三維空間中進(jìn)行表征，實(shí)現對異形物體及復雜場(chǎng)景有效識別。

　　此外，針對重卡感知距離長(cháng)對 OGM 算力和內存消耗大的挑戰，嬴徹開(kāi)發(fā)出高效 OGM 技術(shù)，采用自適應顆粒度與稀疏算法，降低 55% 的算力消耗與 70% 的內存消耗。

　　另外，安全護欄在端到端模型中間有一些小模塊，小模塊會(huì )生成可解釋的結果，可解釋的結果形成一些規則性的方案，然后再和主系統的輸出結果進(jìn)行權衡和比對。

　　而且楊睿剛還強調，嬴徹在訓練端到端網(wǎng)絡(luò )時(shí)，采用真實(shí)數據訓練。

　　“超級司機”則是嬴徹為重卡特殊使用場(chǎng)景和需求研發(fā)的駕駛行為大模型——TruckGPT。

　　TruckGPT 將駕駛行為與場(chǎng)景數據在天氣、路面材質(zhì)、光照、道路結構、交通流量、車(chē)型、載重等 300 多個(gè)維度上進(jìn)行原子化細分，并自然語(yǔ)言化;同時(shí)結合人工標注與自動(dòng)標注形成正樣本和負樣本的駕駛行為原子集，對 LLM 模型進(jìn)行精調，力爭在油耗、安全及駕乘舒適度上全面超越老司機。

　　最后，嬴徹率先選擇全棧自研智能駕駛硬件模塊，其中既有為量產(chǎn)成本的考慮，也有自動(dòng)駕駛軟硬一體的內在規律驅動(dòng)。

　　嬴徹最新的 ADCU 計算平臺，針對卡車(chē)長(cháng)途弱網(wǎng)、多變工況對數據閉環(huán)造成的挑戰，新平臺提供了大容量的存儲能力及數據管理系統，通過(guò)數據壓縮，智能斷點(diǎn)續傳等技術(shù)確保高價(jià)值數據回傳成功率達到 99.9%。

　　新的 ADCU 也達到了 ASIL-B 級的功能安全等級及 ISO 21434 認證的信息安全級別，充分應對卡車(chē)苛刻嚴酷的運行和維護環(huán)境。

　　全球卡車(chē)首個(gè)卡車(chē) NOA 的落地，背后的技術(shù)突出 3 個(gè)特點(diǎn)：首先強調功能安全性;其次是成本和工程化可行性;最后是緊密貼合商用車(chē)賽道的節油、平穩特性。

　　沒(méi)有激進(jìn)強調全無(wú)人或 L4，也不刻意展示“XX 里程不接管”Demo，務(wù)實(shí)到有點(diǎn)“樸實(shí)”。

　　但這正是嬴徹做智能卡車(chē)量產(chǎn)積累的 know how，也是能快速開(kāi)啟商業(yè)化落地，并在一年多時(shí)間內實(shí)現運營(yíng)里程超 5000 萬(wàn)公里的核心。

　　卡車(chē) NOA 如何落地?

　　首先快速說(shuō)明一下智能卡車(chē)與乘用車(chē)或 Robotaxi 賽道的最大也是最本質(zhì)的差別。

　　乘用車(chē)服務(wù)C端用戶(hù)，產(chǎn)品可以千姿百態(tài)，智駕方案有高有低，功能亮點(diǎn)各有差異化。

　　但商用車(chē)服務(wù)的核心對象是物流行業(yè)，是B端，唯一關(guān)注的只有成本。

　　說(shuō)白了商用車(chē)是拉貨掙錢(qián)的，成本越低價(jià)值就越大，省下一點(diǎn)，車(chē)隊或司機就能多賺一點(diǎn)。

　　商用車(chē)全周期成本(TCO)成了關(guān)鍵指標，包括司機成本，約占1/3 左右;燃油成本，占1/4—1/5 左右。其余還包括維修保養、事故保險等等。

　　給一個(gè)直觀(guān)的數據概念：一般一輛重卡的報廢極限是 100-150 萬(wàn)公里左右，跑得勤的車(chē)隊或司機，一般兩到三年就能干到這個(gè)里程，總成本約 250-350 萬(wàn)元。

　　無(wú)論是在人工或燃油或維修等等方面，就算能節省1% 的成本出來(lái)，司機一年也能多賺好幾萬(wàn)，節省的更多，自然客戶(hù)就越愿意買(mǎi)單。

　　而圍繞這個(gè)核心訴求，嬴徹執行副總裁阿玉順介紹了目前的商業(yè)化進(jìn)展：

　　商業(yè)運營(yíng)里程超過(guò) 5000 萬(wàn)公里，智能重卡數量接近 700 輛。覆蓋了全國 7 大核心經(jīng)濟區的 340 多條干線(xiàn)高速運營(yíng)線(xiàn)路。

　　累計發(fā)運近 5 萬(wàn)趟次，全部由單駕(一個(gè)司機)完成。

　　600 多天運營(yíng)中，自動(dòng)駕駛里程占比超過(guò) 90%。自動(dòng)駕駛里程內，0 事故 0 保險賠付。

　　這樣的描述中，就能看出嬴徹智能卡車(chē)落地的主要邏輯。

　　卡車(chē) NOA 帶來(lái)的省油。是直接商業(yè)化優(yōu)勢。

　　阿玉順介紹，華東、華南、華北、華中等干線(xiàn)貨運核心流向上，嬴徹智能重卡的節油表現均優(yōu)于客戶(hù)油耗考核標準，百公里節油平均可達 1 至 3 升。

　　相較于人類(lèi)優(yōu)秀司機節油可達3%-7%。其中 30% 常態(tài)化運營(yíng)線(xiàn)路可實(shí)現7%-10% 的油耗下降。

　　其次，卡車(chē) NOA 讓司機“省力”，是第二個(gè)商業(yè)化優(yōu)勢的前提。

　　北京理工大學(xué)航天人因工程團隊跟蹤研究數據顯示，使用嬴徹卡車(chē) NOA 的智能卡車(chē)駕駛員的生理疲勞度，比使用傳統卡車(chē)的司機下降約 35%，心理疲勞度下降約 11%。

　　這也就使得長(cháng)途貨運場(chǎng)景下，以往需要兩個(gè)或多個(gè)司機的任務(wù)，現在一個(gè)司機就能完成。

　　比如快遞快運、合同物流、零擔和整車(chē)專(zhuān)線(xiàn)等各個(gè)干線(xiàn)物流細分場(chǎng)景，嬴徹的客戶(hù)目前都實(shí)現了人車(chē)比的顯著(zhù)下降，可節省人力成本 20%~50%。

　　這就是“省人”。

　　另外，嬴徹智能卡車(chē)產(chǎn)品落地的另一個(gè)優(yōu)勢，就是卡車(chē) NOA 運行的平穩性、安全性，帶來(lái)貨物運損下降，以及車(chē)輛保險費用的降低。

　　總結嬴徹的商業(yè)落地探索，展現出這樣的進(jìn)展：

　　強技術(shù)底座，以“省油”和“兩個(gè)司機變一個(gè)”、“安全成本”為主要競爭優(yōu)勢，已經(jīng)獲得了物流行業(yè)的認可。

　　并且在銷(xiāo)售端，也覆蓋了快遞快運，合同物流及零擔等多場(chǎng)景客戶(hù)。

　　在整個(gè)行業(yè)中，大部分智能重卡玩家還在攻克前裝量產(chǎn)難題，有的甚至尚未找到合適落地場(chǎng)景。

　　而嬴徹的商業(yè)化是目前規模最大，程度也最深的，更是第一個(gè)初步探索出落地模式的。

　　在整個(gè)賽道中，嬴徹科技展現出一馬當先的態(tài)勢。

　　嬴徹模式的“稀缺性”

　　如何看待嬴徹的卡車(chē) NOA 和商業(yè)化進(jìn)展?

　　于普遍狀況，整個(gè)智能卡車(chē)競速格局，發(fā)生了改變。

　　智能卡車(chē)創(chuàng )業(yè)，一直有三種故事：造車(chē)、L4 和嬴徹所在的從 L3 起步漸進(jìn)式走向 L4。

　　L4 目前遇冷，尤其是在海外。其重要原因一是法規不予放行，二是前裝量產(chǎn)難以實(shí)現。

　　實(shí)際上，“卡車(chē)新勢力”之所以誕生，就是因為 L4 模式量產(chǎn)受阻，以高階自動(dòng)駕駛技術(shù)入局的玩家，希望通過(guò)重新設計底層平臺，實(shí)現 L4 的降維。

　　不過(guò)造車(chē)這條路牽扯資質(zhì)、重資產(chǎn)投入等等，能否跑通仍有待驗證。

　　而以合作車(chē)企推動(dòng) L3 量產(chǎn)起步的嬴徹，則因其商業(yè)上的務(wù)實(shí)，和技術(shù)上的強投入，首先跑通了商業(yè)模式——邏輯已成立，客戶(hù)已認可，剩下的就是降低成本了。

　　這也是嬴徹卡車(chē) NOA 5000 萬(wàn)公里的第二重意義：

　　智能卡車(chē)轉折點(diǎn)到來(lái)，嬴徹首次證明了智能卡車(chē)的必要性和商業(yè)價(jià)值，給整個(gè)賽道重新注入信心，打消了政策、資本、輿論的質(zhì)疑。

　　當然，也給行業(yè)提供了一種“嬴徹模式”的參考。

　　嬴徹科技創(chuàng )始人兼 CEO馬喆人認為，所謂“嬴徹模式”并不存在“獨特性”，甚至可以說(shuō)是“明牌”：

　　前裝量產(chǎn)+全棧自研+深度運營(yíng)。

　　前裝量產(chǎn)，指和車(chē)企深度合作，把智能駕駛套件加上去，達到車(chē)規，且成本可控，提供落地的基礎。

　　全棧自研，體現在如今嬴徹能在 AI“生產(chǎn)力工具”一端完全自給自足，也體現在統一的硬件平臺上搭配不同方案，滿(mǎn)足各種客戶(hù)的需求等等方面。

　　深度運營(yíng)，使得嬴徹早期盡快投入商業(yè)閉環(huán)，可以迭代產(chǎn)品，獲得客戶(hù)。在中長(cháng)期探索“貨運機器人”對運輸模式的變革。

　　其實(shí)拆開(kāi)來(lái)看，每一條都有玩家之前強調過(guò)。但馬喆人認為，三者深度結合而且一直堅持下來(lái)，是具有稀缺性的，這是嬴徹模式的真正內涵。也是目前商業(yè)化進(jìn)展最快的核心原因。

　　縱向觀(guān)察，嬴徹科技的商業(yè)進(jìn)展也展現出更值得關(guān)注的趨勢：

　　堅持正確的戰略數年，在技術(shù)、市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)鏈成熟的背景下，摸索出商業(yè)模式雛形，而又遠遠領(lǐng)先賽道其他玩家，這些因素使得嬴徹走到了一個(gè)巨大的增長(cháng)周期開(kāi)端。

　　一如 2022 年的理想，和 2021 年的比亞迪。

　　在行業(yè)橫向視角下看，嬴徹科技率先探索的商業(yè)化公式，也毫無(wú)疑問(wèn)會(huì )成為行業(yè)的公式準則，開(kāi)啟全球新的產(chǎn)業(yè)競速。

　　而在這一條賽道上，中國已經(jīng)具備了成為技術(shù)、商業(yè)化全球中心的優(yōu)勢。