重卡先進化到L4 「無人天團」已在國內上路測試
作者／ IT時報記者 潘少穎
編輯／ 錢立富 孫妍
暮色四合，一條高速公路向遠方蜿蜒，打破這片寂靜的，是三四輛無人駕駛重卡組成的車隊。在智能調度系統的指揮下，車隊沿著高速公路平穩行駛，只有第一輛重卡上有司機，他是「龍頭」，指揮身後的「無人夥伴」編隊、停車、解散等。在統一指令下，每一輛卡車默契地完成變道、超車等操作。
在上海車展卡爾動力展區，《IT時報》記者看到了這幕場景。此次車展上，大多數車企都在展示乘用車的「智商」不斷在提升，但鮮見無人長途貨運智能解決方案，卡爾動力是特別的存在。
從種種跡象來看，自動駕駛卡車的發展並不遜色於自動駕駛乘用車，有不少自動駕駛貨運場景都達到L4級，比如卡爾動力推出了全球首個端到端L4級編隊貨運解決方案「卡爾領航」。
未來的智慧長途物流運輸會怎樣發展？物流行業高汙染、TCO（總擁有成本）敏感度高、安全事故多發等痛點能否解決？
98公里無人貨運
4月上旬的一天，一輛搭載L2級領航系統的引導車從鄂爾多斯市東勝萬利陸港駛出，由專業駕駛員全程監控。緊隨其後的，是配備L4級自動駕駛技術的新能源重卡，兩車組成智能車隊，沿著G210國道、G65包茂高速及包頭南繞城路前行，跨越98公里路程，安全抵達包頭西岸陸港。
這就是卡爾動力自主研發的自動駕駛新能源重卡測試車輛，這次測試是內蒙古自治區首個跨區域道路測試，驗證了複雜路況下自動駕駛技術的可靠性與穩定性。
在此次測試前一個月，卡爾動力獲得了鄂爾多斯市康巴什區頒發的首張智能網聯汽車測試牌照「蒙K0001試」，可以在鄂爾多斯市開放道路上進行L4級自動駕駛重卡測試，卡爾動力也成為國內首家獲準在西北地區開展跨市L4級自動駕駛重卡編隊測試企業。
不僅在鄂爾多斯，卡爾動力此前已在北京、天津等地獲得「智能網聯汽車道路測試許可」。
卡爾動力現場工作人員告訴《IT時報》記者，編隊行駛方案可有效降低風阻，對於以油耗為主要運營成本的重型卡車而言，每車每年能耗節約達數萬元，密集的隊列也能以最小的道路佔用面積進行高效運輸。
目前，卡爾動力有近300台自動駕駛卡車，自動駕駛編隊示範運營里程突破1800萬公里，是行業內首個L4級自動駕駛大宗商品累計運輸1.4億噸公里的企業。
貨運場景複雜多變，信號盲區、極端環境、道路結構突變，還可能遇到牛羊群，如何保證車隊安全？據《IT時報》記者瞭解，卡爾動力L4級自動駕駛編隊技術憑藉多重冗餘聯合定位技術，即便在連續數十公里的GPS盲區隧道內，也能實現釐米級精準定位；聯合感知功能可以實時共享前後車輛感知數據，將前向感知距離拓展200米；聯合控制系統則讓車輛間距精準控制在10米以內，加減速指令同步響應時間僅需100毫秒。
為解決傳統大宗貨運物流中信息孤島和協調困難的問題，卡爾動力自研車能路雲一體化調度平台「KargoCloud」，將自動駕駛車隊、貨物、運力資源、能源補給信息線上化，對車輛和掛車實時位置、路線軌跡等進行可視化監控，通過優化物流調度方案和路線規劃,提升10%的運營效率。
18萬公里高速遇上「聰明車」
中國有近18萬公里的高速公路，每天逾百萬輛卡車奔流穿行，重卡自動駕駛近年來受到資本青睞。《中國自動駕駛幹線物流商業化應用研究報告》揭示，幹線物流在自動駕駛技術應用場景中脫穎而出，僅次於Robotaxi，被視為最具商業潛力的領域。
一位業內人士告訴《IT時報》記者，目前長途運輸自動駕駛的核心技術主要包括感知技術、決策規劃技術、控制技術、高精地圖與定位技術以及通信技術。「感知技術通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器融合，實現對環境的精準感知；決策規劃技術基於深度學習算法，對複雜路況作出最優決策等。」該人士表示，目前，這些技術在實際應用中取得了顯著突破，如部分場景下實現了自動編隊行駛、特定路段的自動駕駛等，主要挑戰在於複雜環境下的感知精度、決策的可靠性，以及不同地區高精地圖的覆蓋和更新等問題。
卡爾動力CEO韋峻青曾坦言，實現無人駕駛還有很多挑戰，包括技術、政策和運營效率等。「技術上沒大問題，主要是提高效率。比如在複雜情況下，無人駕駛不如老司機那麼大膽，會更遵守交通規則，這些都會帶來效率上的損失，我們會用更保守的策略來彌補。」
據《IT時報》記者瞭解，目前，卡爾動力主要將車輛部署在人口稀少但運輸需求強烈的場景中，一是在煤礦、電廠和冶煉廠等園區里進行短途運輸，封閉環境下更安全；二是在同一個城市的運輸路線，而不是橫穿全國的長途幹線。
在一些業內人士看來，推動自動駕駛卡車的發展，需從技術與管理兩方面入手。技術上，採用5G、V2X等通信技術，通過多頻段、多路徑傳輸，降低信號干擾和延遲；利用區塊鏈、加密技術保障數據安全。管理上，建立統一通信標準和協議，加強基礎設施建設，確保通信覆蓋無死角。同時，需加強監管，防止惡意攻擊和數據泄露。
此外，我國對於長途運輸自動駕駛的政策法規製定也在逐步完善中，在責任認定、保險制度、上路許可等方面進行探索。
商業化落地倒計時
曾經，Robotaxi引發過人們對網約車司機職業前景的擔憂，而如今，L4級自動駕駛編隊技術在貨運領域的應用，是否也會給傳統卡車司機群體帶來衝擊呢？
在不少業內人士看來，的確會對卡車司機這一職業帶來影響，但卡車司機並不會沒有出路。「職業轉型是科技發展的必然，卡車司機可以掌握自動駕駛維護和管理技能，向技術保障、運營調度等崗位轉型，同時社會要提供再就業支持和保障，減少轉型帶來的衝擊。」資深人工智能專家郭濤向《IT時報》記者表示。
雖然完全自動駕駛大規模落地條件還有待完善，但在一些特定場景，如機場、港口、園區等，自動駕駛開始承擔起繁重的運輸任務。而商用，是最終的目標。
韋峻青曾這樣設想，所有達到L4級的自動駕駛卡車將通過全國統一的調度系統進行指揮，在到達目的地後將自動充電並重返城市道路，裝卸貨物時則由專人負責，就像機場的地勤人員一樣高效。「未來的卡車不再是傳統意義上的卡車，而是轉變為無駕駛艙、無駕駛員的物流機器人，以最緊湊的形態完成運輸任務，能在路上自由編組成貨運隊列，就像可以隨時拆分組合的積木火車一樣靈活。」
車在路上壞了怎麼辦？有交警來檢查怎麼辦？ETC收費口壞了，換成人工繳費怎麼辦？這是擺在規模化和商業化面前的實際問題。
5到10年，是大多數業內人士看準的一個時間點。「目前，商用落地處於初期，部分企業開展小範圍試點運營，未來的發展趨勢是技術持續升級、成本逐漸降低、合作模式多樣化。」在郭濤看來，全面落地面臨著技術成熟度待提高、成本高、法規不完善等挑戰，未來5到10年，隨著技術、法規、基礎設施等不斷完善，可能實現大規模商業化應用。
排版／ 季嘉穎
圖片／ 卡爾動力
來源／《IT時報》公眾號vittimes
