近年来，在始终坚持品质、技术、服务创新的引领下，一汽解放一直处于中国商用车行业第一的位置，同时得益于一汽解放始终坚持核心总成全面自主化的技术路线，这也给我们发展自动驾驶提供了坚实基础。目前，业界共识越来越聚焦商用车自动驾驶在落地方面的速度快于乘用车自动驾驶，但是，商用自动驾驶的技术门槛会更高，差异化的应用会更严苛，而且面向客户从成本的考量会更具体、更严峻。基于商用车的自动驾驶特征，我认为对于从业商用车自动驾驶的人来讲挑战更大，我们面向产业化落地，面向量产化的过程中会面临更急迫的市场需求。

      由于商用车是作业车辆，每个场景都要求功能、性能要与场景深度契合。比如港口场景，港口车辆要克服很多困难，要保证相对吊桥正负5公分的精度；集装箱的GPS不可信，怎么通过定位手段实现这种跟踪定位，这个挑战很大。比如干线物流场景，49吨的车辆满载、空载、半载几十吨的载荷变化对自动驾驶的影响，急转弯等工况如何克服，需要的技术难度、算法模块的挑战完全超过乘用车的挑战。环卫车的作业需要距离马路边沿5公分距离，这些构成了商用车自动驾驶的差异性和独特的技术门槛。

       未来商用车就是工程作业机器人，单独看车辆基础的功能并不能满足商用车未来需求，包括智能上装、智能作业的各种功能附加，这样构成了未来跨界融合的商用车定义。最后来源于整个市场的刚需，京东有1万台自营车队，2万多司机，司机年龄只有不到20%是90后，80%以上是70、80后，因为年轻人不愿意从事职业司机。商用车自动驾驶的价值在哪里？一方面为职业司机提供更加便利、更加简单、更加舒适的驾驶操作，同时提供更加安全的保障。另一方面，对更加艰苦、对职业司机要求更高的场景下我们尽量减少职业司机的投入，甚至取消职业司机，这是我们商用车自动驾驶的使命。

       一汽解放与挚途科技做自动驾驶的平台搭建方面，我们聚焦两个平台：车辆的线控平台和智能驾驶系统平台。一汽解放整车核心总成的全面自主化和强大的品牌生态影响力，为我们开发性能优越的整车线控平台提供了优越的基础条件，同时我们以自研全栈软件算法为核心能力，联合合作伙伴打造车规级的自动驾驶软硬件系统平台。在场景落地方面，我们聚焦“一高两低”场景，一高是指高速公路场景，两低是港口场景和环卫场景。

       一汽解放自2016年开始组建商用车研发团队，2017年4月发布了挚途战略，挚途战略分三个阶段，第一阶段已经成功走过了，今年是第二个阶段的开局之年，在公路场景、环卫场景、港口场景分别取得了落地的实践。在这个基础上也完成了一个新的里程碑，2019年8月8日成立以挚途命名的科技公司，是目前中国商用车OEM里唯一由商用车主机厂发起成立的智能驾驶科技公司，挚途科技将服务支撑一汽解放，加速商用车自动驾驶产品研发和产业落地。

      从2016年一路走来，我们从功能开发走向性能开发，走向量产，走向产业落地，我们更聚焦场景下的性能挑战，包括测试过程中的技术难点。我们遇到的难点和大家分享一下，视觉领域主要的难点是图像成像质量波动、视觉感知下的不确定性，这些都是视觉领域的挑战。基于这类挑战，挚途构建了完整的数据闭环，大家讲自动驾驶不约而同提到数据，首先数据是未来衡量自动驾驶技术公司技术水平的最重要的评价指标。评价首先要看是不是有完整的数据闭环，这个衡量指标是数据完整性，是不是有海量数据来源，二是数据的效率什么样，加工的质量什么样，取决于最后技术更新的品质和结果。同时，加工过程中是否引进了数据增强、数据对抗、多元融合等等先进的算法，是不是能够更好挖掘到数据视觉算法的提升。

      激光部分，我们也遇到过一些问题：难点一：极端环境下的干扰。比如下雨天雨点打到地面的误判，环卫车有洒水，但是激光布置在洒水车两边，有水雾时都有误判。难点二：远距离感知。难点三：特殊钢铁物感知。难点四：多激光点云拼接，如何把拼接部位的变形进行覆盖，这也是很大的挑战。

      融合方面，主要是数据对准的问题，随着传感器越来越多，中央算法模型部署各个感知模块算法越来越多，时间同步是最大的难题，如何进行多传感器同步和效率同步，是企业未来的挑战。异类传感器多目标跟踪问题，包括虚假目标和不感兴趣目标的剔除问题，如果都识别了会占用有限的算力资源，这些都要在融合过程中进行处理的，包括单车感知的局限性，有自动驾驶本车的传感器局限性，也有交通复杂的障碍物的遮挡，克服这些困难我们有几个思路，开发基于多传感器的联合标定和时间同步，实现时空配准。开发基于自适应门限的关联以及多模型滤波的跟踪。

      定位方面，我们以IMU为主传感器，视觉，激光雷达，车身can信息，结合视觉语义高精度地图与激光点云地图，实现高实时性，实现融合性的定位手段，有效的客服了gps信号丢失等场景下带来的定位挑战。

      安全高效的决策规划技术，技术难点在于复杂交通环境决策，匝道路口、多车道变道等场景，传统的基于规则的决策算法难以满足复杂的场景决策需求，需要引入机器学习。除了解决功能性问题，还要围绕安全性、经济性、舒适性实现整个自动驾驶车辆的决策规划。决策规划也是智能驾驶技术最具挑战性和未来各家技术方案最具差异化竞争的体现。

      最后，车辆控制模块，大家都认为是传统的技术领域，但实际对于卡车来讲控制模块的技术挑战更大，一辆18米长的牵引列车如果遇到弯道，遇到强侧风、遇到雨天路面湿滑，怎么实现精准控制，这些部分挚途的工程师也做出了很多创新和技术尝试。

      最后，我要讲一讲一汽解放和挚途科技在“一高两低”场景的落地实践。

      一“高”是高速公路，这个月底我们可以对客户投放L3智能驾驶重卡，标志着到今年7月底一汽解放、挚途科技实现了高速公路场景下的L3级智能驾驶产品列量产，同时我们构建了车辆运营平台、基于数据闭环的研发平台，将海量的量产车辆运行数据与研发和运营打通，实现基于数据的技术、服务快速迭代。

      两“低”场景，第一个“低”是港口场景，2016年开始我们聚焦港口场景，港口场景给用户创造价值一定要做到无人化，业务层要为港口提供能够与港口TOS系统对接的智能车运营平台。同时基于车规级的智能驾驶系统，远程接管驾驶系统，V2X车路协同系统，故障诊断与OTA远程升级系统，基于这些系统构建了完整的港口智能驾驶的架构，真正实现港口作业的无人化。

      第二个“低”是城市环卫场景，4月份，挚途落地了12公里的苏州相城城市环卫作业路段，启动了智能环卫车的作业运营，同时基于5G-V2X环境，探索车路协同技术产业化落地，这也是国内首个城市场景车路协同落地运营项目。

      一汽解放和挚途科技始终致力于打造开放性的产业生态平台，我们也欢迎行业内的合作伙伴与挚途加强合作，来共同构建面向商用车自动驾驶的生态圈，谢谢大家！

(本文为苏州挚途科技有限公司副总裁张旭在“2021年中国汽车创新大会”发表的主题演讲。)