圆桌论坛：商用车智能化时代到来了吗

2023年3月28日-29日，首届中国商用车论坛在湖北十堰举办。本届论坛由中国汽车工业协会、湖北省经信厅、东风公司和十堰市人民政府共同主办，以“应变 求变 谋变——共创商用车发展新局面”为主题，共设“1场闭门峰会+1个大会论坛+4个主题论坛”，旨在联合能源、交通、信息等各方力量，共同探讨商用车产业发展趋势，推动商用车高质量发展。其中，在3月29日下午举办的“商用车智能网联应用”主题论坛上，四维图新商用车业务总监黄绍忠主持了圆桌对话环节，同济大学汽车学院教授朱西产、东风商用车有限公司技术中心智能技术开发室主任李洋、苏州挚途科技有限公司副总裁张旭、运输车队运营资深专家季同等嘉宾围绕焦点话题展开热烈讨论。

以下内容为现场发言实录：

黄绍忠（主持人）：大家好，我是来自四维图新商用车业务线的黄绍忠，今天非常高兴参与各位同仁交流，今天的主题是智能网联，我想智能网联，我想把网联提到前面来讲到网联这个事，我们还是有点发言权的，我们现在是到了有了基础建设、有数据，接下来怎么做以求更好地发展，我想简单地问问来自OEM的李博士和应用方的季总，两位站在网联基础建设的当下，有什么，好玩的、有趣的新的应用，或者说对这个行业有价值的基于网联的应用。

四维图新商用车业务总监 黄绍忠

李洋：我们商用车的网联，相比乘用车，商用车因为法规的一些要求，整个商用车的数据、通信、平台基础是挺好的，在这基础上实际上以前包括跟四维图新一起，针对大客户车队提供车队管理的数据或服务。在这基础上，做的4.0我们提供了其他的服务，比如说基于本身这些车辆数据软产品的开发。第二个是针对这些数据我们开发预见性维修保养服务，比如说针对发动机易损件、发动机的一些附件，基于整车的数据建立易损件的模型，作为预见性的保养、维护，保证一些大车队或及时性要求比较高车辆的出勤率或它实时性的要求，这是一类。

东风商用车有限公司技术中心智能技术开发室主任 李洋

还有一类，我们给客户提供后市场维修保养的服务，也是基于车辆本身在我们平台端数据作为基础，然后我们提供这些配件的服务，包括后市场维修的服务，做相关的应用。实际上面这是面向客户端的。有了这些数据对于产品的定义，对于产品设计端也做了很多工作，怎么更好定义目前给客户的这些细分市场的，还有产品的定义，哪些细分市场更侧重哪些特性，这是面向产品设计端怎么更好地服务这些客户。

黄绍忠（主持人）：从OEM的角度服务于造车，再到产品，再到后市场服务端。

李洋：把商用车已有数据的通道、技术能够更大更充分的发挥出它的价值。

黄绍忠（主持人）：季总，这个车交付到您的手上，您天天在用它，我们也管它叫车联网，车联网在您这个体系内是一个不可或缺的体系存在，作为大车队的运营方拥有者，对于网联的现状以及对于未来的期待是什么样的展望，或者说我们比如说跟主机厂它本身的数据是不是也有融合的诉求，或者说有车联网融合的可能性是不是有，您怎么思考这个问题？

季同：我们公司在2020年谋划车辆的运营模式，以前是把车承包给司机，之前前几年是应用非常普遍的，现在也是大规模使用的场景。后来也发现这种模式是一种轻资产运营，对车辆的调度和品质的保证是非常打折扣的，异常事件也是蛮多的。后来搞自营，跟董事会汇报这个问题为什么可以搞自营，我当时说了一个概念，随着车联网技术的技术，车队的管理会越来越透明，这个行业里有一种通勤的说法，司机难管，为什么？就是不透明导致的。车联网的车队是不可或缺的工具，解决了不透明的问题，根本不知道司机的情况，不知道司机这个车开得好不好，不知道司机的油耗和司机的档位使用。我们当时做了一个打分的系统，根据司机的驾驶行为进行打分，在行业里把油耗拨给司机的，是成本当中非常重要的成本项，我们没有拨给司机，司机影响油耗的因素就在他的脚上、刹车和油门，把司机的驾驶行为进行打分，根据司机的打分对司机的油耗做出一个奖惩。这是在车联网的应用，就是对油耗的控制方面，我们现在已经是非常普遍的一个工具。

运输车队运营资深专家 季同

还有就是安全，安全也是解决了一个透明的问题，在驾驶室里面有摄像头可以监控到他，司机打瞌睡、打电话的时候可以进行预警，解决了安全管理透明的问题。

对于未来的期待，在车辆的后市场和预防性的维修保养方面可以做，目前来说没有，目前对车队管理来说，在后市场的车联网应用当中还是一个空白区域。没有把车联网应用到车辆日常的维修保养当中，还是以厂家和车辆的使用状态，对车辆进行长周期的保养，或者被动式的维修、预防性的维修、提前性的维修是没有的。在保养上面是不是还有节约的空间，我现在是根据厂家统一一个保养里程来做保养，我的车联网是比较透明的，我能够监测到我的发动机或者变速箱后桥使用的状态，我是不是还可以继续延伸，根据不同车型、不同路况再适当的延长或者变更我使用的油品，达到降低保养成本的目的。

另外一个是维修成本，虽然维修成本一毛多钱，但是它非常关键，它关键在哪里呢？首先万一它出现问题，它会开在路上，造成的经济损失比较大，甚至还有安全隐患和风险。更关键的是保养做不好，维修做不好，会直接影响车辆的使用寿命。我们本来计划车辆使用三年到五年，是不是两年之后由于维修保养不得当，造成后面一批废铜烂铁，这是我们比较关心的一个议题。

黄绍忠（主持人）：我听下来对我们在场的所有的至少是车联网的从业者提出来一个特别好的方向，两位一个从前，一个从后都提出来对于保养这个领域的车联网应用的一个大方向。我也知道我们跟东风探讨这样的形态和落地的可能性，刚开始从前到后都有空间。网联相对比较成熟，我们往前走一步，走到智能化这个话题，智能化是很大的一个词，大家不同的人对于智能化的定义其实是不一样的，我们比如说乘用车，大家作为车主你能看到智能化，你能看到的这些屏，这些语音交互，这些辅助驾驶，其实在看不见的背后是我们这些参与的企业对一级架构开发的升级换代，对于背后的这些操作系统的优化迭代等等，这是看不见的，我认为这些都是属于智能化的部分。当下乘用车的智能化是搞得如火如荼，商业车领域里面我个人直观的感受还是刚刚开始，至少没有走太远，面临的挑战是很大的。

张总，想问问您，作为智能化这个领域深度的参与者，您直观感受到最直接的挑战是来自于哪里，是技术，还是上下游的合作，还是什么样其他的因素？

张旭：首先在提智能化之前，我想说说我对于智能化或说是智慧物流体系的理解。因为我觉得后面跟您的问题是相关的，其实它面临的挑战是在智能物流每一个相关环节。如果把智慧物流抽象成是一个系统，那么我的理解，它最顶层是硬件的终端，包括车端、路端，当然也包括IOT的终端设备。第二层就是刚刚说的车联网，智慧物流更多的是物联网，我们有很多企业在构建SAAS层，所有的操作、信息的收集，包括我们的处理，都在这一层里面，这里有很多的企业，包括四维图新也在做SAAS层的尝试。再往上一层是AI层，赋予了从硬件中断到IOT，以及操作系统的可操作性，最后用AI持续性的提升驾驶体验，这是构建智慧物流的四层。

苏州挚途科技有限公司副总裁 张旭

作为智能驾驶车队，在硬件中间层对产品的形态和赋能体现了价值，把它放言到更大的时候，你会发现想要让智能驾驶，会让一个智能车，不管是L2还是L4对整个智慧物流负责，或者作为最终买单的客户负责，对这四层都要有负责，这四层对我们做自动驾驶都有巨大的考虑。第一层，硬件终端层。从最前端的感知，包括激光雷达，它连感知最前沿的传感器设备目前都还没有完全定型，到它应用型的算法，到感知算法，再到下面乘用车不管是这些制动器等等，它的量，包括它技术的一些储备相对更成熟一些，商用车本身来讲这些核心零部件本身还缺乏成熟度，一台牵引车动辄49吨的满载，动力学的变化，包括它那么大18米的车身，以及会遇到很极端的条件，从硬件终端本身就给我们做自动驾驶造成了很多很多不可逾越的难度。

再往上做IOT，IOT要提5G，要提V2X，至少在车辆的实时控制端、实时安全性和可靠性上目前还有很多需要提升的地方，这些要随着通信行业发展不断进步。再往上做SAAS，SAAS平台更多在过去的十年我们感觉SAAS解决了车队运营管理数字化的问题，但是对于持续性降本增效，还有非常大的空间，恰恰是这些东西对于季总他们认为都是很有价值的，所以我认为未来这部分的价值空间也非常大。再往上是AI技术，包括车端智能，云端智能等等，包括最近的ChatGPT，很多企业已经在研究GPT在智能驾驶、智慧物流上的应用。

朱教授之前提了一个欧阳老师讲的课题，纯电动现在我的科技或者科学只剩下电池了，其他是工程化问题，在智慧物流的这个赛道上，这个大体系上，每一层都有太多科学课题没有解，每一层不只是存在工程化问题。而且又要考虑这些科学性解决的前提是工程化还要足够可靠。这些恰恰都构成宏观智能驾驶在智慧物流里如何应用、如何商业化、如何产业落地。

当然我刚刚说得相对宏观一些，可能有很多自动驾驶的行业人士会直接和你细钻到比如智能车本身会有什么问题。但是我恰恰觉得你如果没有从宏观角度去考虑智能车作为一个硬件终端所面临的挑战和你要服务的群体、产生的价值，我觉得可能它的形态、它最后呈现的这种功能跟价值可能是不完整的。

黄绍忠（主持人）：徐总，我确实听到了不少辛酸，这个链条确实很长，但是还是回到比如说我前面提到的智能化，自动驾驶是其中一个重头戏，自动驾驶跟智能化这个大的板块，李博士，作为东风，咱也是中国头部商用车企业，在智能化领域，您也接触过在自动驾驶和辅助驾驶的布局的未来计划，在整个智能化的方向里头，从东风的角度，从您的角度认为，产品形态应该是往哪个方向走。

李洋：产品刚才也在讲，一个是目前商用车的产品布局最高的就是法规那几项，商用车不管测试也好还是什么，跟乘用车的差异比较大，给季总他们挣钱才会有人做。

黄绍忠（主持人）：回到智能化的本质，乘用车、商用车，甚至商用车里重卡跟轻卡差异还蛮大的。

李洋：回到商用车这个本身的形态，它的目标就是要挣钱，不管是干线还是港口的场景也好，一切都是为了客户有收益，这是第一个目标。针对这个目标它的形态，现阶段能够注入这样目标的，就是像AEB，因为不说商用车，实际上乘用车的AEB，包括现在新闻上看的突发情况也保证不了安全，商用车本身的AEB在相关大客户里面，它的装配率也是比较低的。

我们刚才说到往下来说，干线物流的L2也好，干线物流的L3也好，目标至少是L3的干线物流明显有肉眼可见的价值。现在包括我们也好，包括行业的像嬴彻，为后面更多的目标积累技术的经验，还有产品落地的经验，包括商品模式经验等。所以说最终商用车这种模式，干线物流最终的目标肯定是L3或者是L4。封闭目标目前来说都是按L4的产品和L4的整体解决方案，包括车辆端的，包括车路协同，包括提供整个打包的解决方案。

所以说商用车目前，因为这个东西只有现在做了才有基础和积累，要不然根本就没有这样的空间。所以说我认为即使现在看不到明确价值的工作肯定是要做的，要不然你没有后面的成功。

黄绍忠（主持人）：还是回到张总提的大智慧物流，我们作为产业方一起服务好应用方。朱教授，您研究产业很多年，国内外、欧洲、美国，不管是商用车还是乘用车都很熟悉，您认为，中国商用车领域智能化真的要落地，或者要相对快速地赶上乘用车的脚步，它主要的挑战在哪里呢？

朱西产：从我角度觉得，对商用车自动驾驶挑战两个方面，一是市场需求的挑战。二是技术的挑战。市场需求挑战，大家觉得这还用说，自动驾驶用户肯定要的呀。真不一定，这个是比较可怕的，到了新能源，到了自动驾驶，这些需求它已经超出了市场的基本需求，我们把它叫做供给侧推动，不是市场侧推动。你觉得用户要一辆新能源车，你觉得用户要一辆自动驾驶汽车，这是你觉得，不是他觉得，这是我们非常担心的。在很多会上，包括国外大公司也担心的一件事情，就是我砸巨资开发一辆自动驾驶汽车，市场真的会接受吗，新能源汽车为什么中国上来了，大家说政府推的、政府补的，欧美日都没成，难道他们技术比我们差很多吗，他们就是犹豫。你这个需求，政府说汽车市场未来一定是新能源汽车，这个事情在十年前大家忐忑，五年前大家怀疑，要命的是到去年在中国市场爆发了。

同济大学汽车学院教授 朱西产

这个很有意思的，新能源企业的法宝，用户调查是产品定义的一个基础，在今天这个创新过程中，我们发现市场调查失灵了，新能源和自动驾驶是正好反过来的，当年的新能源，为什么欧美日这些都不做了，一调查都说不要不要，这个车几百公斤电池装在车上，动不动着火，找充电桩又烦，没想到中国坚持坚持，特斯拉出来，比亚迪出来，现在国内自主的新能源汽车市场接受了。用户还是会变的，如果做市场调查，你要问一辆自动驾驶汽车吗？我要。我花巨资真的做出来了，价格增加了40万，要不要？说要个什么，还不如我自己开呢。这个是有点担心的。

所以第一个，市场这个创新超过了市场的基本需求。

第二个，资金链远远超出了企业正常经营的范围。我进入汽车行业第一件事情，我们做碰撞的，我那时候很实际的，不会吹牛的，就是天天是做很具体的事情，碰撞实验是该怎么建，一个车身结构怎么什么样的要求，侧面碰撞哪几个部件，应该怎么加强，研究都是很具体的。但是今天我的报告明显在吹牛，为什么讲这么大这么空，没办法，这个牛要是吹得小了就完蛋了，就是钱不够。他们两位也是，本来老老实实做车的，非要谈智慧物流，大家都把牛吹得很大。我的报告还碰上了5G，5G是国家级战略。

我们一般来说开发费用是年产值2%到3%，后来说要新能源了，我们把开发费用提到年产值的5%，但在今天如果说我们要开发自动驾驶汽车，下午的报告当然都讲完了，一大堆东西，你就是把年产值的20%拿出来够不够？当然这个对IT企业来说，年产值20%拿出来做研发投入很正常，我们汽车有那么多高毛利吗，我们毛利都没有20%，你拿出来20%开发明天的饭在哪。融资，刚才解放的嘉宾说得很清楚，我们就是没融资也要干下去。传统汽车厂融资不行，人家都去做新的东西了，一看你是个打铁的，人家为什么投你。这是第二个难。第一个是资金需求。第二个是技术挑战。定价权不在我们汽车厂手里，英伟达人家说300美元就300美元，人家说400美元就400美元，就是没有讲价权的，你买到就不错了。AI的这些人工资多少，上来就是300万、400万年薪，我们哪见过，你们董事长都没这么高。这个多没办法，数据闭环，你要做一个数据闭环说得倾销，以10万公里来算多少钱，从采集、标注、存在云端，五六个亿是轻松花掉，你不要以为五六个亿花完就完了。

黄绍忠（主持人）：越来越感觉挖矿的不赚钱，卖铁锹的都赚钱了。

朱西产：ADAS相对会推，市场侧也不要犹豫，对商用车来说，乘用车没有AEB拿不了五星，不是五星的车咋办。交通部还有一个标准，弄不好准入证不发，没有准入证，你挂了个车牌子有啥用？ADAS没有问题，但到自动驾驶挑战还是巨大的。所以我认为一个是来自市场需求和资金的挑战，第二个是技术的挑战也不少。

对乘用车来说主要是IT部分，就是高新技术这块，就是感知、算法、域控制器、高算力芯片、AI挑战等。到了我们商用车还有个我们自己汽车行业自己的事，我们自己的屁股还没擦干净呢。乘用车至少线控没问题，乘用车要做自动驾驶，我们汽车行业自己熟悉的东西做完了，别说是ADAS的ACL-A、ACL-B，就是达到自动驾驶的ACL-D的自动线控转向不仅有方案，还有产品。但是张总，我也不是说你，你们在外边跑的那个车，敢做功能安全吗？

张旭：整车级的功能安全我认为现在全球也没谁能做。

朱西产：就你这句话，你敢说就好，要不我以为你要跟我吵架呢。全球现在商用车能达到功能要求ACL-B的线控就没有，关于商用车、关于重卡，我们现在就是想做出达到功能要求的一辆车，中国肯定做不出来。张总很狡猾，赶紧推到全球也做不出来，真的是这样，商用车做自动驾驶的技术挑战，还有个线控的难题。