2025年3月26日-28日，2025商用車產(chǎn)業(yè)發(fā)展會議在湖北省十堰市舉辦。本次會議由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦，以“開辟新賽道，匯聚新動能——發(fā)展商用車產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”為主題，采用“1+1+6+N”模式，即1場閉門會議，1場開幕式暨主旨會議，6個主題分會場和其他相關(guān)對接、展示等活動，旨在深入分析商用車發(fā)展面臨的新機遇、新挑戰(zhàn)，探討商用車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的新趨勢、新方向。其中，在3月27日下午舉辦的“主題分會場三：商用車安全與可靠性技術(shù)”上，同濟大學汽車學院教授朱西產(chǎn)發(fā)表精彩演講。以下內(nèi)容為現(xiàn)場發(fā)言實錄：

謝謝姚秘書長。今天會場主題是商用車可靠性與安全，我覺得商用車可靠性這幾年應該是沒有問題了，看著很多車廠，像內(nèi)燃機的商用車重卡都已經(jīng)敢承諾100萬公里無大修了。但安全性我覺得依然有問題，就是大貨車還是沒有擺脫闖大禍的綽號，所以想分享一下這個話題。

汽車我們看到從1886年誕生，誕生于第二次工業(yè)革命，然后第三次工業(yè)革命里邊出現(xiàn)了電控汽車，現(xiàn)在正在進行著智能化，當然智能化前面還有一個電動化。可喜的是，中國汽車市場率先完成了電動化的轉(zhuǎn)型，正在進入智能化的轉(zhuǎn)型這樣一個情形。

上午所有領(lǐng)導和企業(yè)的報告都可以看到電、智這兩個顛覆性技術(shù)應該會徹底改變汽車產(chǎn)業(yè)，這是大勢所趨。

乘用車走在了商用車前面，無論是電動化還是以智能駕駛為標志的智能化，都已經(jīng)越過了這個鴻溝，對這些新的技術(shù)，尤其是顛覆式技術(shù)，可能大家會糾結(jié)用戶要還是不要？現(xiàn)在我們來看，只要這個技術(shù)能夠提升效率、能夠更好用、能夠節(jié)能減排、能夠更安全，市場是一定會接受的。從這本書里面來看，這個顛覆性技術(shù)它的市場特征16%滲透率是一個轉(zhuǎn)折點。乘用車電動汽車2022年越過了這個轉(zhuǎn)折點，迅速地向50%的滲透率這個點在進發(fā)。去年，智能駕駛NOA，就是L2+這樣一種新的駕駛模式也已經(jīng)達到了這個轉(zhuǎn)折點，但自動駕駛可能還得等等，但是NOA這樣一個L2+的情形去年的滲透率超過了16%，今年先是比亞迪發(fā)布了天神之眼，然后吉利的發(fā)布了千里浩瀚，奇瑞發(fā)布了獵鷹智駕，NOA進入到了標配量產(chǎn)的時間點，比亞迪剛把標配NOA最低的車的價格下探到不到7萬塊錢的海鷗，前兩天奇瑞的獵鷹智駕把標配NOA車型的價格再下探到5萬塊錢的小螞蟻。所以智能化這塊今年NOA的滲透率很可能直接就干到百分之三四十。如果這三大企業(yè)全部把NOA標配的話，今年有可能從去年16%的剛剛跨過鴻溝以后，市場占有率會迅速上升，所以乘用車無論是電動化還是智能化，都走在了商用車前面，商用車電動化上午的報告和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，去年電動化的新能源的商用車也已經(jīng)達到百公之二十幾，應該說也跨過了鴻溝。智能駕駛這塊可能還有待提升。

電動我們說僅僅完成了一個搭載智能化的平臺，真正汽車的變革還是來自于智能駕駛，這是人工智能技術(shù)最重要的應用場景?，F(xiàn)在真正上車的應該還是深度學習模型，乘用車已經(jīng)在說大模型如何上車了，但真正的大模型上車可能還有待更高算力芯片的支持，生成式大模型一個是訓練這個模型需要大的算力和海量的數(shù)據(jù)，它的推理模型也是要大算力的，目前智能駕駛這塊應該還沒有大模型能夠布置在車上，在座艙那邊所謂上車的其實它的推理模型也沒在車上，還是在云端的，必須是聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)，聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下提供一些信息服務還是可以的，但真正跟駕駛有關(guān)的，跟安全相關(guān)的，通過通訊還是不行，還必須把模型布置到車端。

算力，2024年量產(chǎn)的智能汽車，車端最高算力的智能駕駛系統(tǒng)還是特斯拉4.0的硬件，算力提到了720tops的算力，國內(nèi)占比比較大的還是英偉達的兩張Orin X，是508tops算力，華為的ADS 3.0是200tops的算力，如果跟英偉達對應該是400tops的稀疏算力。今年可能會有突破1000tops算力平臺量產(chǎn)上車，估計明年會車端會到2000tops的算力，再加上大模型的蒸餾技術(shù)，大模型正確率的提升，也許到車端的算力超過2P以后，也許真正的大模型，生成式的AI模型有可能進入車內(nèi)。

上午有人提到有可能發(fā)生商業(yè)模式的改變，汽車廠我們一直認為是造車、賣車，到了無人駕駛以后，為什么車企必須靠造車、賣車實現(xiàn)盈利呢？也許造一輛車為企業(yè)直接掙錢，無人駕駛，車企你自己到底有沒有信心？自己造出來的無人駕駛你自己信不信？本來汽車是制造業(yè)，交通運輸是服務業(yè)，但是如果無人駕駛一旦實現(xiàn)，有可能這些會發(fā)生改變。這兩個月我們看到特斯拉銷量在下跌，但是另外一個消息，他的RoboTaxi在美國取得了執(zhí)照，今年6月講開啟RoboTaxi運營。機器人也好，無人機也好，這些東西從產(chǎn)業(yè)鏈上跟智能新能源汽車是一脈相承的，因為它的核心產(chǎn)業(yè)鏈依然是動力電池，電池、電機、電控，所以新能源汽車的產(chǎn)業(yè)鏈有可能向汽車外去延伸，向人形機器人、機器狗、eVTOL新興產(chǎn)業(yè)方向延伸，因為它們的產(chǎn)業(yè)鏈是相通的。

汽車產(chǎn)業(yè)我們說肯定要發(fā)生改變，先是動力的改變，然后是駕駛方式的改變、使用用途的改變，到底是賣車掙錢，還是靠數(shù)據(jù)和軟件掙錢？這塊商界模式的轉(zhuǎn)變有可能也會發(fā)生。我們現(xiàn)在看著整個世界用一個詞就是“不確定”，汽車行業(yè)也存在巨大的“不確定”，從技術(shù)路線到產(chǎn)品，到商業(yè)模式，都存在著不確定。這些工作做下去有可能做死，不做肯定要死。這些不確定造成我們?nèi)袠I(yè)都很焦慮，當然不止是我們焦慮，我相信這是全世界汽車產(chǎn)業(yè)的焦慮。相對而言國內(nèi)的汽車產(chǎn)業(yè)電動化、智能化，電動化是走在全球最前列的，智能化跟美國也有一拼，所以我們正在其中，你要說卷，我們也是在里邊卷的，總比上不了牌桌強，加入不到卷的隊列要好的多。

這張圖，高階智能駕駛這件事有點麻煩，智能汽車的自動化程度，這張表L0、1、2、3、4、5，這六級有點問題，我分兩塊，無人駕駛是另外一回事，那是運營的，不會加入私家車這塊。現(xiàn)在說智駕平權(quán)，要量產(chǎn)的應該是L2+，部分車型今年會上到L3，因為工信部自動駕駛的認證去年11月份就已經(jīng)發(fā)布了9個車型進入到了自動駕駛的認證流程，不是說我們?nèi)ツ暌呀?jīng)發(fā)了9張自動駕駛的認證證書，而是有9輛車已經(jīng)進入到了自動駕駛的認證流程，也許今年會有車型、高端一點的NOA，尤其像華為系的尊界，配了4個激光雷達，這樣的高配置很可能是沖著L3去的。真正來說最重要的是NOA，就是高階智駕，允許不允許叫高階智駕？2月28日工信部和市場監(jiān)管總局聯(lián)合發(fā)的通知，按照通知精神，L2+NOA這些肯定得叫輔助駕駛，沒想到第一個改變名稱響應這個通知精神的是特斯拉，特斯拉把它的AP叫做基礎輔助駕駛，把它的EAP叫增強輔助駕駛，把它的FSD叫智能輔助駕駛，這應該是那個通知精神應該已經(jīng)開始起作用。對于L2+,首先應該確定它是輔助駕駛，到L3以上才能稱自動駕駛。

特斯拉刮起的端到端風，特斯拉這個公司的創(chuàng)新力的確是非常強的，到底是網(wǎng)聯(lián)智能，還是單車智能？現(xiàn)在被我們稱作特斯拉的單車智能的方案是得到了汽車企業(yè)廣泛的擁抱。嚴格說起來它也不是單車，它是車云互聯(lián)了，收集用戶數(shù)據(jù)、在云端訓練，再布置到車端這樣一個車云互聯(lián)系統(tǒng)，當然它是弱互聯(lián)，并不是國內(nèi)車路云方案的5G短時延通訊實時強互聯(lián)，從弱互聯(lián)到強互聯(lián)到底要過哪些檻？首先5G通訊到底靠譜不靠譜，能不能可靠連接？第二個，5G通訊的覆蓋本身就是個問題，高成本，在商業(yè)模式上能不能被大家接受，這都是難題。但是使用Tansfomer技術(shù)、端到端這樣一個深度學習模型新的組裝方式，我們可以看到NOA的水平在2024年突飛猛進，在美國這邊特斯拉的能力，F(xiàn)SD到12.4、12.5版本突飛猛進，我們又觀看了它的4.0硬件支持的13.2的貝塔版，車位到車位功能已經(jīng)非常接近FSD（完全無人駕駛），已經(jīng)非常接近L5，當然還有一些問題，它仍然也是L2+，它在收集數(shù)據(jù)繼續(xù)迭代，12.4版本已經(jīng)迭代到了20億英里用戶里程的邊緣場景數(shù)據(jù)，13版本特斯拉希望這個模型能迭代到60億英里，相當于用100億公里的用戶里程邊緣場景數(shù)據(jù)，經(jīng)過訓練以后，也許特斯拉會在某天宣布它的L5。所以自動駕駛、無人駕駛到底是由政府定出來一個標準、然后認證呢，還是像特斯拉用用戶數(shù)據(jù)去不斷迭代、迭代、迭代，用海量的用戶數(shù)據(jù)堆出來，這個我們不太確定。自動駕駛的認證標準制定是有難度的，你到底在試車場做多少試驗能夠證明這輛車是安全的，目前看是一個無法完成的任務，特斯拉的技術(shù)路線不論對不對、也肯有問題，但至少它在往前走，肉眼可見的速度FSD的駕駛能力在成長。

從模塊化組裝方案變成了端到端組裝方案以后，不僅特斯拉的NOA智能駕駛的技術(shù)水平快速上升，我一直在做測試，一直到2024年的1月份，只有小鵬汽車的城市NOA稍微好用一點，剩下的都不太行，包括遙遙領(lǐng)先的華為。但是華為發(fā)展速度是最快的，到去年6月份就不一樣了，1到6月份就有一個突飛猛進的過程，到9月份華為的系統(tǒng)，ADS3.0，高速公路一次接管的平均里程已經(jīng)接近400公里，我把它換成時間的話，聽著更牛，也就是4到5個小時才需要一次接入。城市NOA，我們在上海靜安區(qū)這邊非常復雜的擁堵的城市工況下測，一次接管也能到20公里，你可能覺得20公里需要一次接管不是太牛，我告訴你非常牛，因為我們當時測了42公里是用了兩個半小時，也就是一次接管差不多一個多小時，一個多小時才需要有一次介入。

商用車的進展比乘用車要慢一拍，但是無人駕駛和網(wǎng)聯(lián)智能，就是車路云很可能在商用車上更合適，因為一輛乘用車、一輛私家車，你滿世界都要跑，所有的路口都進行通感一體，他們通訊的人提了通感一體，通訊即感知，感知即通訊，通感一體如果能實現(xiàn)當然非常好，相當于所有的汽車都裝了千里眼，但是這個東西成本太高。商用車有個好處，比如說礦山，我把這個礦山裝備了就有用了。礦山這個事情，我前兩天聽了做無人礦車的創(chuàng)業(yè)公司在提，他說有兩類礦是非常需要無人駕駛的，一類是高原的礦，一類是深坑的礦。現(xiàn)在礦產(chǎn)成了制造業(yè)非常重要的資源，有的礦在海拔4000米到5000米，這樣的礦上你把大量的工人拉上去是不行的，這種高原礦只要工人說我現(xiàn)在不舒服，你礦主就得馬上讓他休息，出勤都無法保障，4000到5000米待在那兒待在哪里都很難受，更別說從事體力勞動了，這些礦區(qū)無人駕駛就比找礦工要更合適。如果在通感一體的情況下，在5G的賦能下，實現(xiàn)無人駕駛它的商業(yè)價值和社會價值都是非常高的。當然港口也非常適合。

我們回到安全這個話題，重卡，治理超載的問題，我昨天把高鐵誤了，我本來6點40的高鐵，我住在安亭，早晨6點來鐘正常情況下25分鐘可以到虹橋火車站，但是遇到兩輛超載的重卡，他們可能也是想趁早蒙混過關(guān)進高速，可是高速公路卡口就不讓它進，整整堵了半個小時，我5點40出發(fā)，趕6點40的高鐵居然沒趕上，這幾年一直在治超載，我看效果好像不是太明顯。等會兒會有人講商用車AEB的，如果治不住超載，上什么AEB？因為一個超載就把半掛列車前后車的制動力的平衡全部打破，AEB發(fā)出去的制動會造車列車的折腰事故。

超載我們看看歐洲MVC多掛列車現(xiàn)在國內(nèi)還是空白，這種多掛車的適應性測試在國內(nèi)也做過，可以到32米長72噸的車在國內(nèi)完全能跑，治超可不能只靠罰款，還得實實在在給人家運輸公司做出來能夠拉得更多的重型貨車，因為拉得太少人家在路上跑就是不合算。

第二個，剎車系統(tǒng)，EHB對乘用車來說，3.5噸以下的車，EHB應該還可以，它對EMB其實沒有那么大的需求。但是卡車采用的氣剎不行，延遲太大，所以卡車的AEB，如果TTC到1秒才發(fā)出剎車指令，它自己延遲就給你干掉0.6秒…乘用車用EHB，TDC1秒發(fā)出剎車指令，它只有0.1到0.3秒的時延，乘用車的AEB至少我們要求它速度降能達到60公里每小時，即便不能避免碰撞，也可以大大減輕碰撞。對于商用車剎車系統(tǒng)，EMB應該需求更大，這塊東西現(xiàn)在可能也還沒量產(chǎn)，盡管有些創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)在做。

乘用車這塊，我們可以看到對安全性還是非常重要的，碰撞安全，為什么問界M9上市的時候跟卡車撞作為一個焦點？問界M9用熱沖壓超高強度鋼板，2000兆帕的熱成型的超高強度鋼板，用結(jié)構(gòu)泡沫把上車體強度提升了，可以看到它的上車體扛住了兩個重卡的夾擊，但這個還是要加很大的成本，30萬以上的車還行，對于問屆M9，50多萬的車問題不大，但是你要讓所有的乘用車的A柱做得這么剛強是不大可能的。第二個，有了NOA的車，把人工智能這塊技術(shù)，AI的技術(shù)下放的話，我們可以看到華為也做出來了全球第一個。只做早80公里每小時，其實80公里每小時都剎不住，一般只能剎停70幾公里每小時，把人工智能這塊技術(shù)，AI算法預測能力提前，TDC提到2秒，兩級制動，我們可以看到華為的AEB已經(jīng)實現(xiàn)了CCS工況下實現(xiàn)了120公里每小時高速剎停，這個對用戶是非常重要的，在高速上120公里每小時巡航，萬一它遇到一個非常奇特的拋錨的卡車，現(xiàn)在可以看到就會撞上去，常規(guī)的AEB就會撞上去，終于做出來一輛在AI技術(shù)的加持下，新的AEB已經(jīng)可以做到120公里每小時能剎停了，所以這個彌補上了。

后面還有預碰撞這塊也正在彌補，乘用車上現(xiàn)在都有零重力座椅，的確很舒服，但是零重力座椅為什么汽車廠做但是不宣傳？正面碰撞的時候躺到60度角沒法解決安全問題，怎么辦？它會往上出溜，會發(fā)生下潛，這塊有點難度。我們說能不能在碰撞前的0.3到0.5秒把這個人恢復到正常坐姿，如果座椅角小于25度就沒有問題了。這些安全問題都有待解決，乘用車已經(jīng)在做這個事情，三個域把它打通，形成一體式的安全。

當然大家會說前面的技術(shù)要求都太高了，我覺得對卡車的安全性我們有一件事情是馬上就可以做，并且應該必須要做的，但是做得不好的，防護裝置，下部防護裝置，前下部還可以，側(cè)防護也還湊合，后下部做得真差。貨車死機開一輛不符合安全標準的車，這個在道交法里面是構(gòu)成違法的，開了這么一個防護裝置不符合標準要求的車，這起追尾事故中貨車死機也承擔了30%的事故責任，這30%他也得賠三四十萬。一個卡車企業(yè)應該主動把這個安全的事情做好，把這個防護裝置做得好我估計也就300到500塊錢夠了，也沒有什么高技術(shù)，為什么不去做？

美國這邊IIHS也做了這件事情，它是選了一輛2011款通用的轎車，對不同的卡車做碰撞，發(fā)現(xiàn)30%偏重疊率的試驗，卡車的防護裝置大部分都擋不住這輛轎車。這個工作通過IIHS的工作，我們可以看到美國的卡車企業(yè)已經(jīng)改進了。

國內(nèi)的某個媒體也做了這個試驗，但是我覺得它攻擊的方向錯了，它沒有說卡車的事，說轎車的問題，這個事情我懟了他，做了一個視頻。我認為這個媒體把這件事揭露了，因為后下部防護裝置強度不足造成了大量追尾的時候，轎車里面乘員的傷亡，這件事是真的，所以我在做這個節(jié)目的時候感謝這個媒體，但是他的火力方向錯了，他的機槍應該掃向卡車，不應該掃向轎車，這種轎車撞卡車的宣傳視頻是被叫停了。

看看美國這邊，可以看到通過IIHS的工作，它把矛頭是指向卡車的，通過這個工作我們可以看到美國十幾個卡車公司通過這個事件曝光以后，全部改進了后下部防護裝置，我們可以看到就那么個鐵架子，這個有什么高科技？所以我們在座的卡車公司為什么不把這個舉手之勞做好？這是所有的卡車公司都能做好的。

好，謝謝。

（注：本文根據(jù)現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)演講嘉賓審閱）