商用车市场正在持续复苏。
中国汽车工业协会统计数据显示，2023年1-8月，商用车产销分别完成255.3万辆和256.8万辆，同比分别增长18%和16.4%。
其中，货车产销分别完成224.9万辆和226.6万辆，同比分别增长17.1%和15.5%，同时重型货车产销增速更为明显。
而作为商用车应用场景的降本增效路径之一，自动驾驶赛道却经历了一轮残酷的洗牌。
比如，成立仅19个月，专注于自动驾驶卡车赛道的 擎天智卡 被曝出遣散员工，并且进入清算注销流程。另一家初创公司千挂科技CEO则离职加盟长安汽车。
在大洋彼岸，作为领头羊的 Waymo ，则是宣布无限期推迟自动驾驶卡车货运部门Waymo Via的业务拓展， 并缩减开发支出。此外，多家初创公司也陆续宣布倒闭破产。
与此同时，在中国市场，曾经涉足卡车赛道的多家L4级自动驾驶公司也都在「调转船头」，侧重发力乘用车前装辅助驾驶领域。
不过，对于长期耕耘商用车市场的玩家来说，机会窗口期才刚刚开启。 “与乘用车相比，商用车在自动驾驶技术应用方面有着更高的价值和意义，”一汽解放近日公开表示，未来在自动驾驶方面也会持续投入。
事实上，自动驾驶赛道经历多年的技术研发投入，如何在持续技术升级和商业化落地两方面实现最优解，不断解锁新技能、挑战新场景被视为一条可持续的生存之道。
在 智加科技首席科学家崔迪潇 看来， 结合大量实际场景案例，在开放真实的干线物流场景中实现重卡的自动驾驶，一方面要在上游不断提高感知、预测、定位等模块的场景覆盖和性能指标，降低不确定性的输入 ；
另一方面，则是要围绕 安全、舒适、时效、节油 等多个目标，设计、实现、验证和迭代 决策规划控制系统 ，实现行车安全和效率的平衡。
这意味着，一家真正面向商业化落地的卡车自动驾驶公司，必须要解决三大难题： 技术、性能 和 成本 ，并在实际场景落地和量产交付中完成 闭环迭代 。
其中，在技术和成本环节，典型的三大件，就是感知和计算、执行（底盘）和数据。其中，作为硬件的关键成本组成部分，传感器和算力芯片，近年来受益于乘用车高阶智驾的规模化交付，无论是英伟达的Orin计算平台，还是激光雷达，性能和成本都已经达到消费级的要求。
在高工智能汽车研究院看来，这解决了困扰L4级自动驾驶规模化落地多年的难题之一。比如，智加科技与图达通的量产定点合作，后者目前已经实现在蔚来汽车多款车型的大批量交付。
车载芯片在乘用车市场的大规模交付，也大幅降低了卡车自动驾驶系统的上车成本。
在底盘部分，众所周知，传统L4级自动驾驶卡车，绝大部分还是基于传统燃油重卡使用非线控底盘，在车辆控制效率以及冗余备份方面并不占优，同时也增加了系统在感知、规控上的开发难度。
事实上，从传感器+算力到底盘控制，才是自动驾驶商业化的关键门槛之一。 比如，收费站是典型的非结构化场景，智能重卡需要准确选择并驶入狭窄的收费通道，停在宽度有限的收费窗口前，这要求精准的横纵向控制。
此外，在常见的自主超车、自动变道、车道居中、绕行避障等功能中，都会涉及到精准的横纵向控制。这意味着，底盘控制软硬件能力的提升，也进一步帮助系统增强了针对复杂路况时强大的处理能力。
此前，智加科技就与舍弗勒合作开发和生产满足自动驾驶系统需求的 先进电液式助力转向系统（e2HPS） 。这是行业首家自动驾驶公司深度参与核心底盘控制的合作开发。
这套系统由液压转向器和智能驱动模块组成，同时具备了完全的线控转向功能。舍弗勒负责开发智能驱动模块及整个系统的集成。其中，智能驱动模块达到ISO 26262最高等级ASIL-D功能安全要求，实现失效可用。
在高工智能汽车研究院看来，当一套自动驾驶系统满足了商业化的技术、成本可行性条件后，针对高频场景的处理能力，就是另一个新的考核指标。
事实上，以乘用车智能驾驶演进为例，同样经历了从早期的单一功能（比如，主动刹车、车道保持、自适应巡航等），进入场景构建阶段。典型的，比如高速NOA。
对卡车干线物流自动驾驶也是如此，以收费站到收费站为例，自动变道、汇入车流、Stop&Go是三大高频的场景，对L4级系统的能力是最直接的考验。
比如，进入收费站之前，如何预测未来几秒其他车辆的意图和行驶轨迹, 在防止插队的同时快速选择一个车流量少的收费站。此外，由于物流重卡的ETC普及率较低，当车辆进入收费站后, 需要以厘米级的精度停在收费窗口。
同时，过收费站的特殊路段, 车辆还需要对非标物体进行识别，例如收费杆的开合状态、临时布置的路障水马等, 这些物体不仅类别庞杂, 还具有极高的不可预测性。
而不同于乘用车, 重卡是典型的前驱动系统，这就需要实时估计车辆自身的状态，同时，通过控制算法应对机械液压系统下方向盘、油门、刹车操作动作的延迟性和非线性映射的问题，在控制车头的同时保证挂车的安全，避免出现“虎头蛇尾”。
为解决这个问题，智加科技自动驾驶系统智加领航在感知能力上，有激光雷达和相机等的多传感融合算法，通过提取几何、语义等高维特征，可以在夜晚、雨、雪、雾等复杂场景下，稳定地识别可通行区域，对非标物体进行精确分类和定位。
同时，在常见的隧道场景，智加领航采取高精度横向和纵向定位，通过数据驱动与几何分析相结合的方法，寻找隧道的各类约束特征，包括车道线、马路牙子、安全通道、地面的文字标志等，确保不遗漏“秋毫”。
此外，智加科技将卡尔曼滤波算法改造成参数自适应，通过对车道线、安全通道等横纵向特征的融合，智加领航不仅能算出定位，还能算出定位的可信程度。这套算法在匝道、收费站等复杂场景也能“无痛”迁移。
而从技术到商业化落地，自动驾驶渐进式路径的可行性，已经在乘用车领域得到量产验证。类似的卡位战，也同样在干线物流自动驾驶赛道初具雏形。
比如，成立于2016年的智加科技，坚持渐进式发展路径，率先推出了基于全栈自动驾驶技术自主研发的前装量产产品—— 自动驾驶系统 “智加领航” 。
这套系统在车道保持、自适应巡航、自动变道、微调避让等基础功能之上，全新开放了自主超车、靠边停车、汇入预测以及部分施工规避等高级功能，以及行业首个收费站到收费站的领航自动驾驶功能。
目前，智加科技联合江淮汽车专为快递快运市场打造的 智能重卡K7+（搭载智加领航） ，将于今年10月底量产交付于中通快运，预计在双十一快递快运运营中投入使用。
此前，搭载智加科技自动驾驶系统智加领航的前装量产智能重卡的商业化运营与测试已实现近18万公里中国高速公路全覆盖。
同时，智加科技携手荣庆、中通、申通、德坤、黑豹等合作伙伴开启前装量产智能重卡联合运营，覆盖长三角、珠三角、京津冀和长江中游经济圈等国内最繁华的区域，快递快运零担整车不同物流业务类型，实现了零事故，最高节油10%。
在 收费站到收费站全路段自动驾驶 方面，智加科技于2022年9月，完成了国内首个33公里收费站到收费站开放交通流全路段自动驾驶重卡试运营，且成功挑战了全长10.79公里中国最长最宽的智慧湖底隧道——太湖隧道。
而在第29届智能交通世界大会期间，搭载智加科技自动驾驶系统的无人重卡在中国首条满足车路协同式自动驾驶等级的全息感知智慧高速公路苏台高速S17上进行了全球首次示范运营。
智加科技无人重卡成功完成了对逆行车辆、慢行车辆、快行车路等异常驾驶行为以及交通障碍物、路面施工等道路交通事件进行了识别，并完成了匝道汇入、车道保持、自主变道、自主超车、路面施工车辆主动避让等驾驶行为。
而从 商业闭环 的角度来看，智加科技也算了一笔经济账。
以快递市场年均30万公里里程为例，每公里运输成本约为5.7元，其中燃油成本2元，司机人力成本1元，占运营总成本的50%以上。而在典型干线物流线路上，智加科技自动驾驶模式能比人类司机省油8%-10%。
目前，快递快运场景中，重卡自动驾驶已经实现了“双驾变单驾”，叠加最高10%的燃油成本节省，运营成本能大大降低。未来，如果做到完全自动驾驶， 总运营成本可减少约28% 。
而契合智能重卡的商业价值，智加科技的自动驾驶方案已经具备了 安全、省油、省力 三大关键技术价值。
其一是安全。 智加领航自动驾驶系统具备全方位安全辅助功能，借助360度多重感知，可实现预见性安全规划。目前该系统方案已完成国内超30个省级行政区实车测试，并通过了严苛的法规认证测试和主机厂可靠耐久性测试，确保在全应用场景的可靠性和安全性。
二是省油。 从感知开始的每个环节每个细节，都在保证安全舒适的前提下做节油，因此基于智加科技的FEM节油算法与真实物流场景试运行数据，其自动驾驶比人工驾驶最高省油达10%。
三是省力。 从功能来看，其方案可实现LCC车道居中控制+ACC自适应巡航控制，为驾驶员双手双脚减负；且在实际高速里程中自动驾驶占比达96.7%，有效减轻驾驶疲劳，提升连续驾驶里程。
而从整个商用车自动驾驶产业链来看，除了智加科技等自动驾驶技术厂商的不断蓄力，相关部门也从自动驾驶相关政策等方面，加速推动自动驾驶的商业化落地。如货车、牵引车开始强制装配FCW、LDW、AEB功能，并对干线物流做出长远的发展规划，计划2025年实现高速有条件自动驾驶。
不难发现，以干线物流场景为代表的智能重卡已经迈入商业化比拼新周期，而手握L4级自动驾驶核心技术和产品的渐进式玩家，有望凭借有人监督的自动驾驶方案，率先跑通商业化，其中规模化量产将是接下来的竞争焦点之一。
深谙智能重卡的巨大商业价值，智加科技亦全力冲刺。按照规划，未来两年智加科技将联合行业头部合作伙伴，完成满足多元市场需求的智能重卡量产交付，比如与东风柳汽联合开发的智能重卡H7计划于2024年年初量产交付。
