郭立群：商用车行业自动驾驶的应用

2020年8月13日至15日，“中国汽车论坛2020”在上海举行。本次论坛由中国汽车工业协会(CAAM)主办，世界汽车组织(OICA)和世界经济论坛(WEF)唯一支持。本次论坛以“新变化、新挑战、新理念——引领中国汽车新征程”为主题，紧扣时代脉搏，寻求突围之道，紧紧围绕“十四五”规划，掌控宏观产业形势，分析全球汽车产业发展趋势。其中，苏州智途科技有限公司副总裁郭立群在8月15日上午举行的“智能网联汽车创新发展与产业生态升级”分论坛上发表了主题演讲。以下为演讲实录:

苏州智图科技有限公司副总裁郭立群郭立群:各位嘉宾，下午好！很高兴有机会和大家分享我对商用车的想法和共识。我分三个方面跟大家分享，一是商用车的现状和趋势，二是面临的挑战，三是路上的一些做法。一、现状和趋势从商用车的现状来看，我们先来看它的需求。这个饼状图是2019年整个道路事故情况。从这个图表可以看出，人造成的相关事故和车辆本身造成的相关事故是最重要的因素。加起来大概能达到70%。从这个数据可以看出，人在其中的作用对我们来说是一个非常重要的因素。主要是人的疲劳和人的滑倒造成的。车辆很多部位都有盲区，尤其是商用车。比如a柱右下角有一个盲点。如何让车辆更好看是一个需求。车辆的具体情况，为公路货运车辆，拆解成本构成。从成本结构可以看出，目前没有办法控制公路收费，从油耗和人力成本来看，公路收费是车辆使用过程中成本非常高的部分。这是作为车企如何尽快解决的。车辆在道路上的效率也可以从交通部门看出来，包括中国的公路和高速公路的公里数，全国高速公路的利用率在92%左右。如何进一步提高其效率？思考我们车辆的用途和未来也是非常重要的。从整个拉动需求的角度来看，可以总结为两点:车辆尤其是商用车的安全性和成本，货运的效率永远是我们物流运输行业非常重要的核心内涵。这是驱动自动驾驶商用车的根本动力，是需求拉动。从创新的角度来说，我们说的都是自行车智能，自行车智能更多的是解决人的问题。从感知决策规划的角度，商用车的根本解决方案是如何让系统更安全，整个验证更可靠。这部分大家都知道一直在往前走，现在已经到了示范运营测试阶段，但是还有很多问题需要突破。如何在智能自行车的基础上探索编队行驶，是商用车落地的一个重要方面。解决以上需求问题，降低成本，提高效率，进一步节油。这也是我们的主攻方向。分析需求是一个很重要的场景，但是还有很多问题需要克服。人的习惯，车的插入，车队管理，数据共享，人员安排等。，还有很多问题没有解决。车路协调和车路协调也是商用车非常重要的解决方案。把我们的车辆作为终端，作为数据源，作为数字终端，有利于解决我们的问题，这是未来发展的一个主要方向。从创新的角度来说，可以概括为三个方面:第一，自行车智能化永远是商业化的重点，也是商用车自动驾驶的核心载体，必须坚定地做下去。因为它是基础。第二，编队行驶是结构化货运的先进方案，需要我们不断完善。三是车路协同的高层次技术路线，构建未来的智慧物流解决方案。着陆角度分析。任何产品的商业化，都要从四个维度来考虑:一是技术成熟度，二是环境复杂度，三是市场认可度，四是法律法规的支持度。从这四个方面来说，(1)载货比载人简单，因为是基于货物的运输安全要求，应该是程度较低的。无论在具体场景中，比如机场、工厂物流、城际物流、货物运输，这都是一个很好的实践方案。(2)封闭比开放更可控。这是我们想做的港口、机场和矿区。这些地方的需求非常广泛。一个是解决人的问题，一个是环境问题。比如有些矿区又脏又乱。现在不仅司机难招，而且很难……测试控制人员。(3)工作规定比汽车规定容易。最后一公里，还有一个小的物流配送，很多控制没有车规也能满足我们的要求。从商用车的角度来看，这是一个主要方面，商用车首先着陆。总结:先载货，后载人，再关再开，先工作规定再培训规定，已经成为一种趋势。我们认为这是商用车商业化最重要的原因之一。从生态协同的角度来看:(1)从物流需求的角度来看，刚刚简单分析了一下。人现在在物流公司，大家都知道招人很难。一是成本高。真正拿到A票的司机80后都过了，90后很难招。这是我们需求最大的痛点。(2)就整个技术而言，自动驾驶创业公司如雨后春笋般涌现。他们在自己的单点上也有很多突破，这也是我们整个商业化的一个很好的前提。(3)作为主机厂，在ADAS车型分类和场景应用方面也有很多思路和做法。车企包括商用车大多已经到了示范运营或者商业化的阶段。(4)一些关于tier1-2或者tier0.5的企业，无论是芯片层面还是传感部分，都在积极探索硬件，包括控制器，这对整个生态都是非常有利的。(5)环境方面，现在整体环境很好。无论是在法律法规、基础设施还是通信方面，这方面都有非常迅猛的发展，对整个行业来说都是非常好的天气。总的来说，从生态学的角度来看，布局已经形成了一个快速发展的过程。但我们也相信整个生态的发展需要从商业模式方面进一步探索，也是我们之间重要的一环。第二，看商用车面临的挑战。无论是乘用车还是商用车，都很相似。我们首先面对的是核心技术的控制，包括芯片和控制。我刚才正在和长安公司的张总经理谈话。我们用谁的车类？芯片是什么样的？其中很多还处于探索阶段。这需要高度重视。无论是供给还是需求，还是要平衡。从成本上来说，最知名的激光雷达和超算芯片对于车企来说更适合不同的场景，需要考虑不同的合理方案。生态，如何找到自己的核心价值，这也是未来要考虑的一个非常重要的方面，也是我们面临的一个重要挑战。第三，分享一下苏州智图的做法。苏州智途刚刚过完一周岁生日，可以说是一个年轻而古老的公司。为什么说“老”呢？是一汽解放创办的公司。一汽解放是中国商用车的发源地，我们在商用车发展上有70年的积累。苏州智途更致力于为一汽解放打造智能商用车，满足未来发展需求。我们的口号是团结解放，以路创未来，团结解放，为未来的转型升级做出我们的贡献。为了更好的为解决方案做出我们的贡献，主要有几个方面:第一，软件的系统解决方案。第二是智能汽车的硬件，第三是操作和线控底盘，这是我们的主要车型。整个策略是“1+3+N”策略，因为时间的关系无关紧要。“一个平台”根据哥伦布的平台是未来智能解决方案的提供者。“三条路线”不仅仅是研发，还有运营和销售。“N种商业模式”可以通过自营、合作、联合开发等方式提供这方面的解决方案，这是研发在硬件上的布局。技术是从软件、硬件、车辆、运营四个方面做的。这里就不细说了。灰色的是自主研发，红色的是为了满足未来需求共同研发，最下面的是从车辆角度解放出来的。在场景方面，结合服务提供者和场景实际拥有者，合理优化我们的“一高三低”场景，精准定义不同场景，满足未来定制化引导的需求。“高”主要关注干线物流t……制造智能汽车。L3级智能汽车将于今年年底上市，L2级汽车已于去年上市，L4级汽车将于2025年上市。港口运输方面，港口已在京唐港和日照港达到示范运营，今年年底开始商业运营阶段。还有其他端口也在工作。园区环卫已在苏州高铁新城开始运营。还将在2022年和苏州5G项目中实施。中国领先的解放智能汽车线控底盘，相应的开放、可靠、高精度的To B、To C线控底盘服务全行业。同时，通过未来的发展，通过自营或多元化的解决方案，与合作伙伴实现各种特定场景的开发。以上是我的分享。综上所述，商用车将是自动驾驶的“先行者”和“实践者”，也必将是我们最终实现未来货运的主要贡献者。(注:本文根据现场速记整理，未经发言人审核。)2020年8月13日-15日，“中国汽车论坛2020”在上海举行。本次论坛由中国汽车工业协会(CAAM)主办，世界汽车组织(OICA)和世界经济论坛(WEF)唯一支持。本次论坛以“新变化、新挑战、新理念——引领中国汽车新征程”为主题，紧扣时代脉搏，寻求突围之道，紧紧围绕“十四五”规划，掌控宏观产业形势，分析全球汽车产业发展趋势。其中，苏州智途科技有限公司副总裁郭立群在8月15日上午举行的“智能网联汽车创新发展与产业生态升级”分论坛上发表了主题演讲。以下为演讲实录:

苏州智图科技有限公司副总裁郭立群郭立群:各位嘉宾，下午好！很高兴有机会和大家分享我对商用车的想法和共识。我分三个方面跟大家分享，一是商用车的现状和趋势，二是面临的挑战，三是路上的一些做法。一、现状和趋势从商用车的现状来看，我们先来看它的需求。这个饼状图是2019年整个道路事故情况。从这个图表可以看出，人造成的相关事故和车辆本身造成的相关事故是最重要的因素。加起来大概能达到70%。从这个数据可以看出，人在其中的作用对我们来说是一个非常重要的因素。主要是人的疲劳和人的滑倒造成的。车辆很多部位都有盲区，尤其是商用车。比如a柱右下角有一个盲点。如何让车辆更好看是一个需求。车辆的具体情况，为公路货运车辆，拆解成本构成。从成本结构可以看出，目前没有办法控制公路收费，从油耗和人力成本来看，公路收费是车辆使用过程中成本非常高的部分。这是作为车企如何尽快解决的。车辆在道路上的效率也可以从交通部门看出来，包括中国的公路和高速公路的公里数，全国高速公路的利用率在92%左右。如何进一步提高其效率？思考我们车辆的用途和未来也是非常重要的。从整个拉动需求的角度来看，可以总结为两点:车辆尤其是商用车的安全性和成本，货运的效率永远是我们物流运输行业非常重要的核心内涵。这是驱动自动驾驶商用车的根本动力，是需求拉动。从创新的角度来说，我们说的都是自行车智能，自行车智能更多的是解决人的问题。从感知决策规划的角度，商用车的根本解决方案是如何让系统更安全，整个验证更可靠。这部分大家都知道一直在往前走，现在已经到了示范运营测试阶段，但是还有很多问题需要突破。如何在智能自行车的基础上探索编队行驶，是商用车落地的一个重要方面。解决以上需求问题，降低成本，提高效率，进一步节油。这也是我们的主攻方向。分析需求是一个很重要的场景，但是还有很多问题需要克服。人的习惯，车的插入，车队管理，数据共享，人员安排等。，还有很多问题没有解决。车路协调和车路协调也是商用车非常重要的解决方案。把我们的车辆作为终端，作为数据源，作为数字终端，有利于解决我们的问题，这是未来发展的一个主要方向。从创新的角度来说，可以概括为三个方面:第一，自行车智能化永远是商业化的重点，也是商用车自动驾驶的核心载体，必须坚定地做下去。因为它是基础。第二，编队行驶是结构化货运的先进方案，需要我们不断完善。三是车路协同的高层次技术路线，构建未来的智慧物流解决方案。着陆角度分析。任何产品的商业化，都要从四个维度来考虑:一是技术成熟度，二是环境复杂度，三是市场认可度，四是法律法规的支持度。从这四个方面来说，(1)载货比载人简单，因为是基于货物的运输安全要求，应该是程度较低的。无论在具体场景中，比如机场、工厂物流、城际物流、货物运输，这都是一个很好的实践方案。(2)封闭比开放更可控。这是我们想做的港口、机场和矿区。这些地方的需求非常广泛。一个是解决人的问题，一个是环境问题。比如有些矿区又脏又乱。现在不仅司机难招，而且很难……测试控制人员。(3)工作规定比汽车规定容易。最后一公里，还有一个小的物流配送，很多控制没有车规也能满足我们的要求。从商用车的角度来看，这是一个主要方面，商用车首先着陆。总结:先载货，后载人，再关再开，先工作规定再培训规定，已经成为一种趋势。我们认为这是商用车商业化最重要的原因之一。从生态协同的角度来看:(1)从物流需求的角度来看，刚刚简单分析了一下。人现在在物流公司，大家都知道招人很难。一是成本高。真正拿到A票的司机80后都过了，90后很难招。这是我们需求最大的痛点。(2)就整个技术而言，自动驾驶创业公司如雨后春笋般涌现。他们在自己的单点上也有很多突破，这也是我们整个商业化的一个很好的前提。(3)作为主机厂，在ADAS车型分类和场景应用方面也有很多思路和做法。车企包括商用车大多已经到了示范运营或者商业化的阶段。(4)一些关于tier1-2或者tier0.5的企业，无论是芯片层面还是传感部分，都在积极探索硬件，包括控制器，这对整个生态都是非常有利的。(5)环境方面，现在整体环境很好。无论是在法律法规、基础设施还是通信方面，这方面都有非常迅猛的发展，对整个行业来说都是非常好的天气。总的来说，从生态学的角度来看，布局已经形成了一个快速发展的过程。但我们也相信整个生态的发展需要从商业模式方面进一步探索，也是我们之间重要的一环。第二，看商用车面临的挑战。无论是乘用车还是商用车，都很相似。我们首先面对的是核心技术的控制，包括芯片和控制。我刚才正在和长安公司的张总经理谈话。我们用谁的车类？芯片是什么样的？其中很多还处于探索阶段。这需要高度重视。无论是供给还是需求，还是要平衡。从成本上来说，最知名的激光雷达和超算芯片对于车企来说更适合不同的场景，需要考虑不同的合理方案。生态，如何找到自己的核心价值，这也是未来要考虑的一个非常重要的方面，也是我们面临的一个重要挑战。第三，分享一下苏州智图的做法。苏州智途刚刚过完一周岁生日，可以说是一个年轻而古老的公司。为什么说“老”呢？是一汽解放创办的公司。一汽解放是中国商用车的发源地，我们在商用车发展上有70年的积累。苏州智途更致力于为一汽解放打造智能商用车，满足未来发展需求。我们的口号是团结解放，以路创未来，团结解放，为未来的转型升级做出我们的贡献。为了更好的为解决方案做出我们的贡献，主要有几个方面:第一，软件的系统解决方案。第二是智能汽车的硬件，第三是操作和线控底盘，这是我们的主要车型。整个策略是“1+3+N”策略，因为时间的关系无关紧要。“一个平台”根据哥伦布的平台是未来智能解决方案的提供者。“三条路线”不仅仅是研发，还有运营和销售。“N种商业模式”可以通过自营、合作、联合开发等方式提供这方面的解决方案，这是研发在硬件上的布局。技术是从软件、硬件、车辆、运营四个方面做的。这里就不细说了。灰色的是自主研发，红色的是为了满足未来需求共同研发，最下面的是从车辆角度解放出来的。在场景方面，结合服务提供者和场景实际拥有者，合理优化我们的“一高三低”场景，精准定义不同场景，满足未来定制化引导的需求。“高”主要关注干线物流t……制造智能汽车。L3级智能汽车将于今年年底上市，L2级汽车已于去年上市，L4级汽车将于2025年上市。港口运输方面，港口已在京唐港和日照港达到示范运营，今年年底开始商业运营阶段。还有其他端口也在工作。园区环卫已在苏州高铁新城开始运营。还将在2022年和苏州5G项目中实施。中国领先的解放智能汽车线控底盘，相应的开放、可靠、高精度的To B、To C线控底盘服务全行业。同时，通过未来的发展，通过自营或多元化的解决方案，与合作伙伴实现各种特定场景的开发。以上是我的分享。综上所述，商用车将是自动驾驶的“先行者”和“实践者”，也必将是我们最终实现未来货运的主要贡献者。(注:本文根据现场速记整理，未经发言人审核。)

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