2024年5月16日，作為智能電動重卡行業(yè)的新勢力，零一汽車舉辦了首場發(fā)布會，將成立不到兩年時間里沉淀的產(chǎn)品和技術(shù)逐一對外，身為90后的零一汽車創(chuàng)始人兼CEO黃澤鏵在現(xiàn)場分享了對智能電動重卡領(lǐng)域的思考和洞見。
在活動現(xiàn)場，零一展出了兩款搭載零一核心技術(shù)的智能電動重卡驚蟄與小滿。兩款重卡采用統(tǒng)一的設(shè)計語言，保險杠采用了鋁合金骨架，輔以低風阻和三段式結(jié)構(gòu)設(shè)計，可獨立更換，同時發(fā)布的專屬車身色“松石藍”，匹配氣動造型，適用于砂石料廠、煤炭堆場。
億歐汽車獲悉，驚蟄搭載了385、450磷酸鐵鋰刀片電池，采用最大充電電流650A三槍直流超級快充，20-80%充電時間35分鐘，0-80%充電時間42分鐘，能量回收90%以下不衰減，電池放電至5%功率不衰減。
為了滿足商用車各類不同場景的需求，小滿上搭載了寧德時代282、350、423多款磷酸鐵鋰電池，同時采用無熱擴散技術(shù)，CTP成組技術(shù)，自研BMS重卡解決方案，向客戶提供更短的充電時間，最低使用溫度可滿足-35℃，結(jié)構(gòu)強度可達到2倍老國標，實現(xiàn)高安全可靠的綜合解決方案。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
兩款重卡均搭載了飛濺潤滑、強制潤滑雙系統(tǒng)，確?？偝?20萬公里B10壽命，配有CAN線電子油泵，具有實時監(jiān)控油溫、調(diào)節(jié)噴油量、內(nèi)置式冷卻油道等功能，亦可實現(xiàn)故障診斷。其搭載的集成式電驅(qū)系統(tǒng)的動力輸出比傳統(tǒng)中央驅(qū)動高出13%，雙橋輸出功率1061馬力，采用AB橋組合，輸出峰值功率857馬力，0-80公里加速最快只要29秒，最大爬坡能力達到30%。在西南山區(qū)，海拔上升1700米，其持續(xù)行駛里程60公里，能量回收效率比中央驅(qū)動高30%，驅(qū)動系統(tǒng)整體效率93%，49噸標載耗電1.276度/km，空載電耗0.841度/km，單趟平均電耗接近1.059度/km。
Matrix矩石智能集成電驅(qū)系統(tǒng)是零一開發(fā)的第一款量產(chǎn)交付的鑄造三段式、三擋四合一電驅(qū)系統(tǒng)，以三個前進擋、雙橋驅(qū)動、11個檔位為組合，配有自動軸間差速鎖，自動實現(xiàn)扭矩轉(zhuǎn)移，適應(yīng)多種低附著路面。Matrix電驅(qū)橋采用高牌號球鐵鑄造，最小壁厚4mm。作為一款復合承載電驅(qū)橋，重量比行業(yè)同類水平輕150Kg，但整體承載仍符合13噸+的要求。
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零一首創(chuàng)了商用車熱泵式熱管理技術(shù)，是由空調(diào)、電池、配電、電機、生活水箱集成的5合1熱管理系統(tǒng)，利用電機、電池、空氣三種熱源，通過壓縮機消耗較少能量將低溫環(huán)境中的熱量搬運到高溫環(huán)境中，也就是“三源熱泵”技術(shù)，通過智能化控制可以實現(xiàn)駕駛室、電機和電池之間的熱量轉(zhuǎn)移、回收和熱品質(zhì)提升，降低了駕駛室和電池加熱時的電能消耗，從而實現(xiàn)電池與空調(diào)、電池與電機、電機與空調(diào)的三個交互模塊，提高能量使用效率。
零一還能夠?qū)崿F(xiàn)余熱回收供暖，高負載行車時，使用電機熱源直接給駕駛室或電池加熱，可比使用PTC加熱節(jié)省約90%能耗。這套5合1熱管理系統(tǒng)，核心是基于性能和能耗雙導向的自主控制算法，常溫工況綜合能耗降低2%-3%。零一1.0平臺的熱泵式熱管理技術(shù)集成度更高，可靠性更好，故障率更低，零部件數(shù)量降低了12%，整車熱管理綜合能耗降低15%，低溫工況熱管理能耗最高降低28%。
零一1.0平臺產(chǎn)品全部用上了智能車控技術(shù)，通過自研的主動防滑技術(shù)，檢測車輛發(fā)生打滑和側(cè)傾，采用全球最好的被動防滑技術(shù)，保持主掛的高度一致。同時根據(jù)路況和載重，自動或手動切換單橋-雙橋驅(qū)動模式，在脫困時可以使用自動悠車功能，配備安全冗余的自動駕駛控制接口，實現(xiàn)有人駕駛和智能駕駛的無縫銜接。
通過智能車控，對超過900條整車診斷故障碼，零一能夠快速定位故障點。同時，車輛還能通過車聯(lián)網(wǎng)上傳故障數(shù)據(jù)，與數(shù)據(jù)中臺高效互聯(lián)，提升故障診斷和維修效率。驚蟄和小滿已經(jīng)全部實現(xiàn)量產(chǎn)，并且已經(jīng)開始批量交付全國各地的客戶。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
在發(fā)布會現(xiàn)場，零一還推出了“智子系統(tǒng)”。智子系統(tǒng)以海量、真實、透明、高效為功能目標，構(gòu)建了一套鏈接車端、云端、用戶端的龐大系統(tǒng)，包含了各種各樣的小模塊。
目前，智子系統(tǒng)監(jiān)控了超過3000個不同的整車信號，每輛車在整個生命周期能夠產(chǎn)生4.2t的數(shù)據(jù)，同時能夠保證對于所有故障百分之百的監(jiān)控。智子系統(tǒng)監(jiān)控的數(shù)據(jù)和問題也為整車的迭代研發(fā)挖掘了超過1000個不同的需求，這些需求正是產(chǎn)品不斷改進升級的驅(qū)動力。
黃澤鏵預計2030年左右，中國將有接近300萬左右的司機缺口。隨著人口紅利期的結(jié)束，司機短缺的趨勢是不可逆的，對于自動駕駛的需求也會越來越強。商用車，本質(zhì)上是生產(chǎn)工具，是賺錢的工具。商用車的無人化運營，能顯著降低20%以上的物流成本，意味著超過百萬的額外收益。
在黃澤鏵看來，自動駕駛發(fā)展到現(xiàn)在，硬件問題的占比已經(jīng)超過了軟件，成了制約自動駕駛商用車規(guī)?；渴鸬闹饕蛩?。據(jù)零一不完全統(tǒng)計，全球針對自動駕駛軟件的投資有超過100億美元，但是針對自動駕駛硬件的投資卻不及3億美元，這里面就包含零一獲得的投資。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
由于硬件系統(tǒng)的發(fā)展速度落后于軟件系統(tǒng)的迭代速度，并成為了制約自動駕駛落地的主要矛盾，于是黃澤鏵決定回國創(chuàng)業(yè)，希望為自動駕駛設(shè)計一款真正好的車，去推動自動駕駛的規(guī)?；占?。
零一正向設(shè)計了一款給“電子司機”開的車輛，完全符合自動駕駛需求的車輛平臺，名為“水滴冗余線控底盤系統(tǒng)”。相比于傳統(tǒng)的自動駕駛線控重卡，水滴系統(tǒng)不管是在延遲上，還是在精度上，都有大幅的提升，得益于零一強大的自研能力，正向設(shè)計了高效的鏈路和極致的算法，使其在驅(qū)動上面有接近70%的提升。
在自研能力的加持下，整個冗余系統(tǒng)成本比原來下降了80%，徹底告別實驗室方案，真正做到了，規(guī)?；闪慨a(chǎn)。零一認為，只有一手抓自研量產(chǎn)，一手抓自動駕駛，形成具有正反饋效果的良性循環(huán)，才是實現(xiàn)自動駕駛規(guī)?；涞氐淖顑?yōu)路徑。
在活動現(xiàn)場，零一汽車宣布成立零動智卡聯(lián)盟（ZITA），全稱“Zeron Intelligent Transportation Alliance”，由零一汽車、聯(lián)合重卡、三環(huán)汽車共同推動的面向智能重卡技術(shù)的生態(tài)聯(lián)盟，致力于構(gòu)建一個開放的重卡技術(shù)生態(tài)，共同推動新能源智能技術(shù)的進步與發(fā)展。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
在這個聯(lián)盟中，零一扮演的角色是提供開放的整車技術(shù)、控制技術(shù)、智能化技術(shù)、試驗與測試技術(shù)，共享供應(yīng)商體系、質(zhì)量控制體系，產(chǎn)品標準。
在發(fā)布會之后，億歐汽車采訪了零一汽車創(chuàng)始人兼CEO黃澤鏵，他從業(yè)務(wù)端、技術(shù)端、產(chǎn)品端等多方面闡述了零一汽車的商業(yè)邏輯。
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商用車發(fā)展是技術(shù)的演進，更是場景的擴展和深化
零一汽車的階段性目標是什么？
黃澤鏵：在自動駕駛領(lǐng)域，我們并不急于追求短期的目標或數(shù)字?；仡欀暗陌l(fā)布會，盡管自動駕駛備受矚目，但我們選擇保持謹慎，因為深知這是一個復雜且充滿挑戰(zhàn)的端到端系統(tǒng)。我們面臨著黑盒問題、安全性、穩(wěn)定性以及泛化性等諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，這些都是我們必須審慎對待的。
時至今日，我們很高興地宣布，零一的自動駕駛軟件已經(jīng)取得了顯著的進展。我們不僅驗證了端到端系統(tǒng)的可行性，而且其爆發(fā)能力和收斂性均達到了極高的水平。雖然原計劃在更成熟的時機分享這一成就，但鑒于我們已經(jīng)在多個場景中證明了強大的泛化性，我們決定現(xiàn)在與大家分享這一好消息。
關(guān)于自動駕駛的發(fā)展階段，我想用“一”、“十”和“一百”來描述。
首先，“一”代表了我們當前正在進行的階段，即與現(xiàn)有卡車系統(tǒng)的適配和快速部署。在這個階段，我們將著重驗證系統(tǒng)的學習能力、策劃能力以及安全性能。同時，我們將繼續(xù)積累數(shù)據(jù)以證明其安全邊際。
“十”和“一百”則代表了我們未來的發(fā)展方向。從軟件架構(gòu)的角度看，我們的自動駕駛系統(tǒng)并不需要過多的適配，因此我們可以更快速地實現(xiàn)規(guī)?；渴?。然而，要達成這兩個目標，我們需要克服兩方面的挑戰(zhàn)。首先是法規(guī)層面的突破，我們期待與政府部門合作，共同推動自動駕駛法規(guī)的完善。其次是商業(yè)模式的創(chuàng)新，我們需要找到適合自動駕駛技術(shù)的商業(yè)模式，確保其可持續(xù)發(fā)展。
在技術(shù)層面，我們將重點關(guān)注如何大規(guī)模驗證自動駕駛系統(tǒng)的安全能力。雖然目前我們的數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，但我們深知還需要更多量級的數(shù)據(jù)來支持。為此，我們將從小型產(chǎn)品開始突破，通過可控的產(chǎn)品來降低安全驗證的成本和風險。
總之，自動駕駛的發(fā)展仍處于初級階段，我們需要在未來的時間里不斷積累知識、完善技術(shù)并探索商業(yè)模式。我們期待與整個行業(yè)一起努力，共同推動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
零一汽車的核心優(yōu)勢什么？
黃澤鏵：零一的首要優(yōu)勢便是研發(fā)能力。從新能源技術(shù)的初步研發(fā)、自主創(chuàng)新，到商業(yè)模式的精心構(gòu)想，再到銷售與品牌策略的打造，零一作為新勢力展現(xiàn)出了對全鏈條的深刻理解和卓越實力。相較于許多傳統(tǒng)勢力，特別是非頭部品牌，零一擁有的這些優(yōu)勢正是其獨特的核心競爭力。
當前，零一所采取的合作模式，正是基于這種優(yōu)勢互補的原則。聯(lián)合卡車和三環(huán)汽車作為業(yè)內(nèi)成熟的重卡制造企業(yè)，對零一的產(chǎn)品給予了高度認可。雙方相互支持，共同推進，這不僅是零一現(xiàn)階段的主要運營模式，更是未來持續(xù)發(fā)展的堅實基礎(chǔ)。
在整車生產(chǎn)制造方面，零一選擇了零動智卡模式。在此模式下，零一負責提供整車技術(shù)、控制技術(shù)、智能化技術(shù)以及試驗與測試技術(shù)，而整車廠則憑借其強大的制造能力和生產(chǎn)調(diào)度的供應(yīng)鏈管理能力，確保了產(chǎn)品的質(zhì)量與生產(chǎn)效率。這種合作模式充分發(fā)揮了各自的優(yōu)勢，實現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置。
在銷售端，雙方同樣展現(xiàn)出互補性。零一憑借豐富的銷售體系和渠道資源，與整車廠共同開拓市場，實現(xiàn)資源共享。這種戰(zhàn)略合作模式不僅促進了雙方的發(fā)展，也為市場帶來了更多優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。
零一汽車的核心業(yè)務(wù)是什么？
黃澤鏵：在零一，我們的核心業(yè)務(wù)始終是車輛制造。在端到端技術(shù)取得顯著突破之前，我們明智地決定將不超過10%的資源用于探索和構(gòu)建這樣的學習框架。幸運的是，我們成功地走在了全球前列，率先實現(xiàn)了這一技術(shù)突破。然而，這并不意味著我們會改變我們的主業(yè)方向，相反，我們會重新評估并可能調(diào)整資源的分配，以確保在車輛制造這一核心領(lǐng)域持續(xù)投入和拓展。
底盤系統(tǒng)作為零一的核心業(yè)務(wù)，我們期待與各行各業(yè)的合作伙伴攜手共進。我們堅信，商用車的發(fā)展不僅僅是技術(shù)的演進，更是場景的逐步擴展和深化。在推進場景漸進的過程中，我們認識到技術(shù)只是其中的一部分，渠道、合作伙伴的選擇等因素同樣重要。例如，在港口場景中，不僅涉及技術(shù)問題，還涉及渠道和資源的獲取，這往往需要綜合多方的力量。
因此，在場景漸進的模式下，零一期望扮演的角色是成為全國乃至全球領(lǐng)先的智能卡車底盤供應(yīng)商。我們的底盤將具備冗余性、安全性和經(jīng)濟性，這些將是我們產(chǎn)品的核心競爭力。我們期待與更多合作伙伴攜手，共同推動商用車行業(yè)的智能化進程。
零一汽車計劃什么時間能實現(xiàn)盈利？
黃澤鏵：關(guān)于盈利的問題，我深知目前尚無法給出確切的預測，因為我們的商業(yè)模式尚未完全形成。當這一關(guān)鍵節(jié)點到來時，盈利的測算將變得更為清晰。目前，我們處于早期階段，但我對零一的信心遠超過傳統(tǒng)自動駕駛領(lǐng)域。
首先，零一不直接涉及資產(chǎn)運營，這大大減輕了資產(chǎn)和運營方面的成本壓力，為我們在自動駕駛領(lǐng)域創(chuàng)造了獨特的增量優(yōu)勢。其次，我們的主要收入來源在未來兩年內(nèi)將明確集中在造車業(yè)務(wù)上，這為我們設(shè)定了明確的盈利目標和收入方向。
長期來看，這一業(yè)務(wù)形態(tài)極具潛力。正如一些成功的車企，如蔚小理，它們的自動駕駛系統(tǒng)已成為整車交易模式的一部分，我們也將朝著這一方向努力。目前，我們并未設(shè)定過于緊迫的財務(wù)目標，這使得團隊能夠在相對輕松的環(huán)境中穩(wěn)步前行。我們相信，隨著零一的不斷發(fā)展，盈利的問題將逐漸變得明朗。
電動重卡與自動駕駛的結(jié)合，市場清晰而龐大
零一汽車為何同時涉足造車和自動駕駛領(lǐng)域？
黃澤鏵：關(guān)于我們?yōu)楹瓮瑫r涉足造車和自動駕駛領(lǐng)域，其中的關(guān)聯(lián)性在于解決自動駕駛在實際應(yīng)用中的認知誤區(qū)。早期，人們往往認為自動駕駛是一個純軟件系統(tǒng)，只需安裝在現(xiàn)有車輛上即可。但實際上，商用車的可靠性問題遠比我們想象的要復雜。
電動車的興起為我們提供了一個重新設(shè)計產(chǎn)品的契機。通過2.0系統(tǒng)的采購模式，我們嘗試以大的單體部件來構(gòu)建車輛，以提高質(zhì)量控制和系統(tǒng)診斷的效率。這種新的架構(gòu)和商業(yè)模式需要新勢力來推動和迭代，但這是一個長期的過程。
電動重卡不僅為我們提供了這樣的機會，還讓我們能夠打破傳統(tǒng)油車的束縛，探索全新的商業(yè)軌道。因此，我堅信這一領(lǐng)域?qū)槲覀儙砀嗟目赡苄院蜋C遇。
電動重卡與自動駕駛的結(jié)合，確實在前期展現(xiàn)出了強大的推動力和發(fā)展?jié)摿?。目前，我們主要服?wù)于大宗物流領(lǐng)域，這些物流往往具有鮮明的特點，即資源在特定地區(qū)的富集。例如，港口作為一個小型的大宗物流中心，其內(nèi)部物流的順暢對整體運營至關(guān)重要。而在諸如煤炭、沙石等專用運輸線路上，自動駕駛的應(yīng)用尤為引人注目。
在這些場景中，核心挑戰(zhàn)更多在于法規(guī)的適應(yīng)性和場景的可控性。由于這些項目多位于郊區(qū)，自動駕駛的準入和允許相對較為簡單。這種非典型的方式卻為我們提供了一個寶貴的切入點。
干線物流無疑是自動駕駛的巨大市場，清晰而龐大。然而，這一領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)并不僅限于技術(shù)。更多的是如何讓各方達成共識，形成一致的認知。這需要漫長的時間周期和無數(shù)次的溝通與協(xié)調(diào)。
相較于傳統(tǒng)自動駕駛公司，零一汽車的優(yōu)勢什么？
黃澤鏵：相較于傳統(tǒng)自動駕駛公司，我們的優(yōu)勢在于客戶在購車時已經(jīng)具備了運營的需求，主要成本集中在車輛本身和司機上。因此，引入自動駕駛系統(tǒng)對于客戶來說，成本增加相對有限，主要集中在智駕系統(tǒng)本身。我們預期這套系統(tǒng)的定價將非常具有競爭力，具體定價將視市場情況而定。這樣的商業(yè)模式使得我們的客戶能夠輕松導入自動駕駛技術(shù)，無需承擔過大的經(jīng)濟壓力。這也是零一在自動駕駛部署上的獨特優(yōu)勢。
我們計劃在今年內(nèi)實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的上車應(yīng)用，目前已有明確的上車點布局。我們不僅在零一車輛上集成這一技術(shù)，更在拓展至其他平臺及車型上，包括生態(tài)聯(lián)盟內(nèi)的合作伙伴和其他類型的車輛。這不僅僅是一次商業(yè)化的嘗試，更是我們在技術(shù)層面不斷探尋邊界的過程。
我堅信自動駕駛技術(shù)適用于所有類型的車輛。然而，從商業(yè)化的角度出發(fā)，我們目前主要專注于重卡及商用車領(lǐng)域。盡管如此，我們?nèi)詴e極嘗試在各種車型上應(yīng)用自動駕駛技術(shù)，并期待與大家分享后續(xù)的demo。
這套自動駕駛架構(gòu)的優(yōu)勢在于，早期階段我們可以通過影子模式（shadow mode）來收集數(shù)據(jù)并評估系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。具體來說，我們會先進行影子模式的測試，從實際運營中獲取數(shù)據(jù)以驗證系統(tǒng)的可行性和效果。一旦模式得到驗證并顯示其合理性，我們會進一步進行安全評估，并在可控的范圍內(nèi)進行產(chǎn)品化嘗試。同時，我們也會規(guī)范化商業(yè)模式，確保技術(shù)的順利推進。
零一汽車為什么會選擇入局中短途市場？你們的競爭優(yōu)勢是什么？
黃澤鏵：我認為零一選擇中短途市場，源于其固有的務(wù)實特質(zhì)。我們并非熱衷于編織故事的企業(yè)，而是更注重實際行動和市場競爭的參與者。對于“卷”和價格下降，我持樂觀態(tài)度，因為這符合我們實現(xiàn)替代燃油車的終極目標。通過降低價格，使產(chǎn)品更接近燃油車價格區(qū)間，是促進市場接受度的關(guān)鍵。
回顧過去，電動車的高價格曾是推廣的障礙，但隨著技術(shù)進步和成本降低，如今電動車的經(jīng)濟性已十分顯著。市場滲透率的迅速提升，尤其是中短途市場，預示著未來3至5年內(nèi)，滲透率有望達到80%至90%的高位。面對如此巨大的市場潛力和激烈的競爭，零一選擇直面挑戰(zhàn)，通過價格競爭來贏得市場。
我們的競爭優(yōu)勢在于供應(yīng)鏈管理和數(shù)據(jù)分析能力。通過大規(guī)模采購，我們降低了核心部件的成本；而數(shù)據(jù)作為零一獨有的資產(chǎn)，將是我們另一個競爭維度。在早期，我們可能面臨客戶對產(chǎn)品認知不足的挑戰(zhàn)，但通過價格競爭和持續(xù)的產(chǎn)品升級，我們相信零一將逐漸樹立其獨特的品牌形象和溢價能力。
驚蟄和小滿的價格是多少？
黃澤鏵：關(guān)于價格方面，零一目前實行的是經(jīng)銷商體系，這確實是一種靈活的分銷模式。正因為這樣的模式，價格會依據(jù)地區(qū)和配置的不同而有所差異。所以，我并沒有直接提及某一款車的具體價格，因為那樣可能不夠準確。
不過，我可以為大家透露一個大致的價格區(qū)間，那就是在50萬到60萬之間。但請注意，這只是一個參考范圍，實際價格可能會根據(jù)具體情況有所浮動，甚至可能更低。
智能電動重卡有望進一步提升經(jīng)濟性，比燃油車更有競爭力
如何看待自動駕駛重卡領(lǐng)域的有圖無圖路線之爭？
黃澤鏵：對于自動駕駛重卡來說，地圖無疑是其核心挑戰(zhàn)之一。圖森公司之所以選擇推動高速電車物流運營網(wǎng)絡(luò)，正是基于高速路網(wǎng)制圖便利性的考量。然而，在中國，除了高速干線，我們的商用車還需要應(yīng)對國道、鄉(xiāng)道甚至泥濘路面的復雜環(huán)境。在這樣的條件下，構(gòu)建高精地圖變得極為困難，這大大限制了商用車自動駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
低精地圖對于自動駕駛系統(tǒng)來說也是不可或缺的，它提供了車道信息和限速信息，這些都是導航系統(tǒng)必需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。沒有它們，自動駕駛系統(tǒng)就無法準確知道車輛應(yīng)該行駛的路徑和速度限制。
然而，盡管低精地圖在自動駕駛中扮演著重要角色，但當我們討論自動駕駛的地圖時，更多地是關(guān)注高精地圖。高精地圖提供了更為詳細和精確的道路信息，包括道路幾何形狀、坡度、曲率、交通標志、信號燈位置等，這些信息對于實現(xiàn)高級別的自動駕駛功能至關(guān)重要。
無論我們使用哪種精度的地圖，地圖都是自動駕駛系統(tǒng)中不可或缺的一部分。我們的目標是不斷優(yōu)化和完善地圖系統(tǒng)，以支持更高級別的自動駕駛功能，并推動商用車自動駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
但我們的端到端自動駕駛架構(gòu)并不需要依賴高精地圖作為輸入。地圖在我們的系統(tǒng)中更多是作為輔助，解決一些特定問題，如路線選擇和限速提示等。對于限速這樣的需求，我們甚至可以通過低精地圖來實現(xiàn)。因此，我堅信商用車自動駕駛的規(guī)?；l(fā)展將朝著無圖化的方向邁進。
我們目前所推出的產(chǎn)品并非傳統(tǒng)意義上的高速干線系統(tǒng)。這款產(chǎn)品不僅簡單且具備大規(guī)模應(yīng)用潛力，更重要的是，它針對的是城市內(nèi)以及偏遠地區(qū)的道路環(huán)境。想象一下，在新疆的某條專業(yè)道路上，或許鮮有人跡，也缺乏基站信號，這使得高精地圖的開發(fā)變得不可行。但正是在這樣的環(huán)境中，我們的自動駕駛技術(shù)能夠大放異彩，展現(xiàn)出其強大的適應(yīng)性和可靠性。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
當前新能源智能重卡在干線物流面臨哪些挑戰(zhàn)？如何看待其未來的發(fā)展？
黃澤鏵：關(guān)于干線物流目前落地所面臨的挑戰(zhàn)，確實存在多個方面需要我們?nèi)ド钊胩接?。首先，續(xù)航問題看似直觀，但并非唯一或本質(zhì)原因。實際上，經(jīng)濟性方面的考量也是一大挑戰(zhàn)。在高速運輸中，目前電動車相較于燃油車并未展現(xiàn)出壓倒性的優(yōu)勢。再者，重卡補能問題亦不容忽視，服務(wù)區(qū)資源有限，大規(guī)模充電站的建設(shè)并非易事。
然而，這些問題并非不可克服的壁壘。展望未來三四年，我相信隨著技術(shù)的不斷進步，這些問題將逐步得到解決。例如，車輛系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計，如電驅(qū)橋等，有望進一步提升電動車的經(jīng)濟性，使其與燃油車相比更有競爭力。同時，隨著充電設(shè)施的逐步完善，補能問題也將得到緩解。
在策略上，我認為中短途運輸是一個值得關(guān)注的領(lǐng)域。目前已有10%的中短途運輸車輛采用了電動車，這為我們提供了一個良好的切入點。通過在中短途領(lǐng)域的大面積應(yīng)用，我們可以逐步解決充電等共性問題，并為干線物流的電動化積累經(jīng)驗。
當然，這并不意味著我們可以忽視其他方面的問題。例如，運營效率的提升、固態(tài)電池技術(shù)的成熟與應(yīng)用等都是我們需要持續(xù)關(guān)注和研究的領(lǐng)域。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
相較于零一汽車的1.0平臺，2.0平臺發(fā)生了哪些變化？
黃澤鏵：在電池系統(tǒng)方面，目前的1.0平臺仍采用標準pack，盡管我們對電池底部進行了支撐設(shè)計，但缺乏自主研發(fā)的pack方案。而在2.0平臺中，我們將著力解決這一問題，通過自主研發(fā)電池pack，顯著提升系統(tǒng)的自研能力和降低成本。
同樣，車身系統(tǒng)和底盤也是我們需要重點改進的領(lǐng)域。目前，我們的底盤設(shè)計仍基于傳統(tǒng)架構(gòu)，但在2.0平臺中，我們計劃進行重大革新，以適應(yīng)未來市場的需求。
預計2.0平臺的SOP時間將在2025年12月左右。在此之前，我們將專注于現(xiàn)有驚蟄、小滿兩款平臺的增量研發(fā)和市場推廣。盡管面臨資源緊張的挑戰(zhàn)，作為一家迅速成長的創(chuàng)業(yè)公司，我們已經(jīng)為下一代平臺制定了完整的方案，并將合理分配資源，同時推進兩個項目的進展。
端到端將重構(gòu)自動駕駛系統(tǒng)
如何看待當前火熱的端到端技術(shù)路線？
黃澤鏵：關(guān)于端到端技術(shù)的探索，我作為智駕研發(fā)人員認為，端到端技術(shù)，這一在80至90年代即有初步探討的理念，如今已成為自動駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)方向。早期，盡管存在相關(guān)的研究論文，但受限于模型的理解和泛化能力，其大規(guī)模應(yīng)用并未得以廣泛實現(xiàn)。直至2016年，英偉達推出的端到端系統(tǒng)為我們展示了這一技術(shù)的雛形，但當時的技術(shù)成熟度仍有待提升。
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是2022年底ChatGPT的發(fā)布，我們目睹了人工智能技術(shù)的巨大飛躍。這些進步不僅彰顯了系統(tǒng)強大的嘗試能力，更在那一刻，我堅信智能的難題已被破解。正是基于這樣的信念，我們決定重新投入到自動駕駛的研發(fā)中，并且選擇了一條全新的端到端技術(shù)路線。
我們的決策是堅定的，我們并未嘗試任何傳統(tǒng)的自動駕駛方案，而是將所有資源集中在端到端技術(shù)上。
零一汽車發(fā)布會現(xiàn)場
關(guān)于多感知融合在自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用，我認為目前全球真正深入理解并實踐端到端技術(shù)的公司確實屈指可數(shù)。當前，業(yè)界對此正處于共識形成的前期階段。我們之所以提前宣布零一技術(shù)的發(fā)布，正是因為我們觀察到這一共識正在逐漸形成。零一技術(shù)作為我們團隊兩年來的原創(chuàng)性研發(fā)成果，我們希望通過及時的發(fā)布，讓大家了解并認可我們的努力和貢獻，而非在事后被誤解為跟風之作。
談及多感知融合的必要性，我認為其對于自動駕駛系統(tǒng)至關(guān)重要。例如，在駕駛過程中，僅僅依賴單一攝像頭是存在局限性的。在實際操作中，我們曾發(fā)現(xiàn)自動生成的軌跡在最開始可能無法準確對齊車道，尤其是在路口等復雜環(huán)境中，因為系統(tǒng)可能無法預知路口的具體形狀。因此，多感知信號的結(jié)合能夠提供更全面、準確的駕駛信息。
然而，對于激光雷達、毫米波雷達等傳感器，我認為從性能角度來看，它們并非必要。在高階人工智能推動產(chǎn)品化落地的過程中，我們可能會學到許多寶貴的經(jīng)驗。例如，在前期階段，我們可以采用hybrid系統(tǒng)，即主要依賴端到端技術(shù)完成決策和感知，同時設(shè)計冗余系統(tǒng)作為保障。在這個過程中，主從系統(tǒng)的選擇和調(diào)整都將根據(jù)實際情況進行靈活調(diào)整。
關(guān)于自動駕駛系統(tǒng)對于環(huán)境感知的局限性，我們過去確實在一定程度上規(guī)避了某些挑戰(zhàn)，比如天氣變化對駕駛的影響。這主要是因為我們現(xiàn)有的智能算法在處理這類復雜場景時能力有限，因此我們不得不對自動駕駛系統(tǒng)做出一些人為的等效和簡化。然而，這些簡化并非總是正確的，特別是在面對多變的天氣條件時。
采用端到端的方法，正是為了克服這些簡化的局限性。我們不再直接干預系統(tǒng)，而是讓系統(tǒng)通過學習和適應(yīng)來自主處理各種復雜情況。這種解法相較于傳統(tǒng)的模塊化訓練方式，更能適應(yīng)真實世界的多樣性，從而提供更優(yōu)的駕駛體驗。
此外，端到端系統(tǒng)的一個顯著優(yōu)勢是標注的減少。由于我們不再依賴預定義的模塊和標簽，因此無需進行大量的圖片標注工作。我們的系統(tǒng)直接根據(jù)攝像頭捕捉的圖像來預測駕駛軌跡，這些數(shù)據(jù)是自然產(chǎn)生的，無需額外標注。當然，為了確保系統(tǒng)的準確性和可靠性，我們?nèi)匀恍枰M行一些真實的校驗和增強學習，但這部分所需的標注量相對較少。
總的來說，端到端的方法為我們提供了一種全新的思路來構(gòu)建自動駕駛系統(tǒng)，它不僅能夠克服傳統(tǒng)方法的局限性，還能夠顯著減少標注工作的負擔，提高系統(tǒng)的效率和準確性。
