——在2022中国商用车论坛上的发言
（2022年8月8日）
黄刚
尊敬的各位领导、各位嘉宾，大家上午好！
非常荣幸受邀参加2022中国商用车论坛，与大家共同探讨商用车行业的发展。今天我将从重卡智能驾驶的量产开发与商业化实践的角度，分享一些我们的观点和经验。
一、重卡智能驾驶的背景
随着全球新一轮科技革命和产业变革的深入发展，汽车产业正加速向电动化、智能化、网联化、共享化转型。智能驾驶作为汽车产业转型升级的重要方向，正在深刻改变着汽车产业的生态格局。重卡作为商用车的重要细分领域，其智能驾驶技术的发展对于提升物流运输效率、降低运营成本、保障行车安全具有重要意义。
近年来，我国重卡智能驾驶技术取得了长足进步，部分企业已经实现了L2级辅助驾驶技术的量产应用，L3级有条件自动驾驶技术也在加速研发中。同时，随着5G、车联网、高精度地图等技术的发展，重卡智能驾驶的商业化应用也逐步落地。例如，一些企业已经开始在港口、矿区、园区等特定场景下开展智能驾驶重卡的商业化运营。
二、重卡智能驾驶的量产开发
重卡智能驾驶的量产开发是一个系统工程，涉及到感知、决策、执行等多个环节，需要整合多种传感器、控制器、执行器等硬件资源，以及算法、软件、数据等软件资源。
1. 硬件架构设计
重卡智能驾驶的硬件架构设计需要考虑传感器的布局、控制器的选型、执行器的匹配等多个因素。我们采用了摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器的融合方案，以实现对车辆周围环境的全方位感知。同时，我们采用了高性能的计算平台，以满足智能驾驶算法的计算需求。此外，我们还对车辆的转向、制动、油门等执行器进行了优化设计，以实现对车辆的精准控制。
2. 软件算法开发
重卡智能驾驶的软件算法开发需要考虑环境感知、决策规划、控制执行等多个环节。我们采用了深度学习、强化学习等先进的算法技术，以实现对车辆周围环境的精准识别和预测。同时，我们采用了多目标优化、动态规划等算法技术，以实现对车辆行驶路径的最优规划。此外，我们还采用了模型预测控制、滑模控制等算法技术，以实现对车辆行驶状态的精准控制。
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3. 数据闭环迭代
重卡智能驾驶的数据闭环迭代需要考虑数据采集、数据处理、数据应用等多个环节。我们建立了大规模的实车测试车队，以收集车辆行驶过程中的海量数据。同时，我们建立了高效的数据处理平台，以实现对数据的快速处理和分析。此外，我们建立了智能驾驶算法的在线更新机制，以实现对算法的持续优化和迭代。
三、重卡智能驾驶的商业化实践
重卡智能驾驶的商业化实践需要考虑市场需求、政策法规、技术成熟度等多个因素。
1. 特定场景应用
重卡智能驾驶的商业化应用需要从特定场景切入，逐步拓展到更广泛的应用领域。我们选择了港口、矿区、园区等特定场景，开展智能驾驶重卡的商业化运营。这些场景具有道路条件相对简单、交通流量相对较低、作业任务相对固定等特点，有利于智能驾驶技术的快速落地和应用。
2. 产业链协同
重卡智能驾驶的商业化应用需要产业链各方的协同合作，共同推动智能驾驶技术的发展和应用。我们与主机厂、零部件供应商、物流企业、科技公司等产业链各方建立了紧密的合作关系，共同推进智能驾驶技术的研发和应用。同时，我们还与政府部门、行业协会等机构建立了良好的沟通机制，共同推动智能驾驶政策法规的制定和完善。
3. 运营模式创新
重卡智能驾驶的商业化应用需要创新运营模式，以实现智能驾驶技术的规模化应用和商业化运营。我们探索了多种运营模式，包括自营车队、合作运营、技术输出等，以满足不同客户的需求。同时，我们还建立了智能驾驶运营平台，以实现对智能驾驶车队的远程监控和管理。
四、结语
重卡智能驾驶技术的发展和应用是一个长期而复杂的过程，需要产业链各方的共同努力和协作。我们将继续加大研发投入，推动重卡智能驾驶技术的迭代和优化，同时积极探索商业化应用的新模式和新路径，为我国重卡行业的转型升级贡献力量。
谢谢大家！
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