智驾、座舱好比汽车智能化「双子星」,两者构建的智驾域、座舱域是技术更新迭代最快、域控制器概念最强、对算力、数据、算法要求最高的两域。
由此,把两域融合,舱驾一体的技术概念很快浮出水面,成为趋势。
因为这大概率指向了成本下降,效能提升的可扩展性空间。
车企和 Tier 1 率先点燃了这把火。
- 蔚来宣布旗下 2024 款第二代平台车型的电子电气架构升级为中央计算平台,将原本座舱、智驾分离的两大域升级为了舱驾融合;
- 博世推出单芯片的舱驾融合解决方案,集成高速 NOA、家庭区域泊车、AI 大模型等座舱功能,总成本能降低 30%。
与此同时,这把火也烧到了商用车领域。
实际上,商用车由于天然的生产资料属性,对于使用成本与运输效率愈发敏感,它们亟需可行性方案为降本增效解渴,并确保能应对复杂的安全风险。
「舱驾一体」是突破口,这相当于把两个智慧大脑合二为一,硬件、软件、数据等环节做到完全打通,系统做到高度集成化。
但这一定不是简单的 1+1 加法,更像是整体推翻,重新计算得到一个更高阶的 2。
先行者极目智能,率先解出了这道难题。
01、为什么商用车需要「舱驾一体」?
热力学有一条著名的熵增定律,即在一个孤立系统中,熵(衡量系统无序程度的物理量)总是增大或者不变,系统从有序走向无序。
这条定律往往也跳出物理边界,在整个宇宙运行中得到应验,即孤立系统中,如果没有外力做工,混乱程度会不断增大。
所以把它投射到商用车这个个体中,可以看到,它同样包含着诸多无序化色彩。
一方面,由于商用车需要囊括生产资料、法规、安全、效益、娱乐等需求,而每种需求都需要专属设备进行承接,比如前视一体机 ECU、中控显示屏 ECU、AVM 环视/盲区 ECU 等,多种系统共同做工,才能驱动商用车释放多样化性能。
但这注定是一项庞大、复杂的工程,一些各系统间的矛盾碰撞问题亟需解决。
- 每个系统都带一个 SOC 或者 FPGA 系统,系统成本高
- 各个系统接近「孤岛」的设计方式,感知、存储、 算力、通讯资源无法共享
- 系统功能受子系统互相制约,功能升级性较差
另一方面,智驾、座舱方面的需求呈现两大趋势,这些因素必须在工程化设计中纳入考量。
一是基于安全层面的智驾硬性规定增多。
今年 5 月,交通部陆续发布针对 AEBS 的征求意见稿中,要求所有 3.5 吨以上的营运车辆强制安装 AEBS 系统,预计 24 年年底发布正式标准。这意味着,中重卡此后需将 AEBS 视为标配。
另外,针对盲区&周视、舱内监控的征求意见、相关规定也在同步更新,这使得环视、舱内监控、盲区预警、疲劳预警等功能成为商用车的核心需求。
很明显,营运车辆在智能化层面,安全作为 1,只能排在首位,而效益、成本是 0,只能排在后位,排在 1 之前的 0 没有任何意义,某种程度而言,安全就是最大的降本增效。
二是基于座舱应用的动态变化。
比如大尺寸的中控显示屏,随着量产成本下降,进一步成为中重卡车型标配。
所以,未来中控显示屏的产品形态,将以 10-15.6 寸、1080P 高分辨率的全液晶显示屏为主。
这使得中控显示屏能够兼容下更多核心应用,无论是音视频娱乐的多媒体应用,还是环视、盲区预警的安全应用,货运导航、车队管理等网联应用,都能容纳在一块大屏幕上。
此外,2K 显示屏与 2K 高清传感器结合产出的清晰画面,使得司机可以明确、直观看到环视、盲区信息,进一步增强了安全意义。
由此,面对「熵增」的不断加剧,需要「熵减」克制。
放在商用车不断延展的动态需求上,「舱驾一体」是一种有效方式。
这种高集成度、打通资源壁的解法,使得商用车成为一个和谐统一的整体。
02、All in One Box 的解题思路
传统的系统架构方案的特征是多线并行。
比如前视一体机-仪表 ECU 主板-仪表盘形成闭环,环视摄像头-环视主机-IVI 主机-中控屏形成闭环。
舱驾一体的思路是把两大闭环打通,形成一个大闭环。
在极目智能的「商用车舱驾一体域控方案 Z1」中可以直观看到一条主脉络:
即 ADAS 摄像头、环视摄像头、毫米波雷达等传感器共同构成感知部件,将巨大数据资源传输给舱驾一体主机,主机直接把相关信息解码、编码后传递给中控、仪表联屏。
相当于,极目 Z1 舱驾一体域控 = 智能驾驶 + 智能座舱 + 中控 + 仪表 + 数据闭环。
这种 All in one box 的思路,产生了业界首款面向量产的商用车舱驾一体域控方案。
这套方案也形成了三个层面的功能进阶。
第一层在于满足核心功能需求,包含法规、安全、监管、娱乐。
这不仅囊括 AEB、LDW、舱内监控等法规功能,还能实现环视预警、盲区预警、倒车预警、疲劳驾驶预警、LKA/ACC 等安全功能,也兼顾语音控制、手机互联、影音娱乐等座舱应用。
第二层在于整合资源,实现性能和体验升级。
此前分离系统容易造成资源冗余,独立运行的系统需要独立的 NPU、GPU 驱动,形成一道成本与功耗高墙。
在极目智能的方案中,则是把这些核心应用层面的任督二脉全部打通,实现 NPU 资源、GPU 资源、传感资源、网络资源共享。
更具体一些,针对于座舱、智驾层面不同的神经网络体系,都集成到一种大模型中,而环视应用、桌面应用、ADAS 构图应用则共享 GPU 的图形处理能力。这种算力共享形式,能有效降低资源消耗。
第三层在于打通人-车-路全数据闭环,助力商用车全生命周期数字化管理。
传统网联商用车只有车辆数据与定位数据,但是舱驾一体域控系统可实时采集车辆数据、路况数据与司机数据等,数据类型、实时性大幅提升。这种数据资源的打通,使得商用车生产制造-销售-运营全生命周期数字化管理成为现实。
相比传统分离式架构,集成式架构将能实现感知+融合+决策+诊断+HMI 于一体的 OTA 升级闭环,实现多模块便捷同步升级。
同时,通过云平台、手机终端等可以清楚知悉人、车、路的情况,进而打造基于舱外感知+舱内感知+车辆诊断于一体的风控管理,提供出车前-出车中-出车后全流程风险监控及管理,提升商用车的安全性和运营效率。
另外,基于人-车-路数据闭环,极目首创故障跟踪运维平台,接收并解析车辆故障码数据,通过语音播报及时提醒司机,同时建立车辆售后管理响应机制,对车辆质量、保养、维修、售后状况优化进行全生命周期的管理。
可以想象,在每台商用车都上车舱驾一体域控方案后,高效协同作业、数字化管理将会贯穿其全生命周期。
这对于商用车市场而言,不仅守住了安全大关,还能进一步跨越降本增效的大坎。
03、降本 30%,迎来百亿元蓝海
今年,乘用车市场已经在积极拥抱「舱驾一体」的趋势。
尤其在芯片商推出支持舱驾一体应用的芯片后,比如英伟达 Thor、高通骁龙 SA8775,已经从供应链源头加速了这阵风口。
乘用车之所以瞄准「舱驾一体」的趋势,原因就在于两字:降本。
而在智能化层面,本就落后乘用车市场一大截身位的商用车市场,其实不仅需要「舱驾一体」点燃动力引擎,更需要其克服「降本增效」难关。
一方面,商用车的智能化已经是不可逆转的趋势。
在中重卡车型的应用场景中,比如长途运输、港口运输、矿区运输等,智能化转型带来的安全性、高效性具有强烈的实用意义,是商用车未来长期健康发展的既定方向。
另外,从政策层面考量,商用车智能化应用,也标志着生产建设从劳动密集型转向了技术密集型,所以智能化相关规定的强度还将逐步加码。
另一方面,商用车其生产资料性质对于成本更加敏感。
分立系统形式带来的成本往往与时俱增,一套智能化方案上车带来的是成本高企。这导致其无法进行大规模落地推广来摊平成本。
再回过头来,极目智能这套「Z1 商用车舱驾一体域控方案」的意义就不言而喻。
极目智能表示,相比传统分立式系统架构,舱驾一体方案能降本 30% 左右。尽管这不能直接推动商用车智能化到达与乘用车同一层面,但能迈过量产大关,起到渗透加速作用是毋庸置疑的。
所以,在多重因素推动下,商用车也将跟随乘用车脚步,积极推动「舱驾一体」方案落地。
目前,国内商用车市场销量每年 400 万套左右,对应百亿级市场规模。
这是一片有待开发的蓝海,率先入场者抢占市场先机。
目前来看,这份红利属于极目智能。