里程数突破5000万！“嬴彻卡车NOA”开启智能卡车大规模商业化时代

8月29日，嬴彻信息技术在第三届信息技术日上宣布，嬴彻摩托车NOA平均速度数率先冲破5000万。

这一数字象征意义者什么？公司创办人兼CEO马喆人表示——摩托车智能化驾车步入小体量商品化黄金时代！

这一即告为陷于社会舆论的智卡金融行业推升了信心。今年上半年，新一波自动驾车摩托车民营企业陷于经营困局，Embark、五号智卡即告经营不善，Waymo自动驾车摩托车工程项目、穆萨大蛮驴工程项目跳票，俄克拉何马州未来、Locomation裁减……

“自动驾车摩托车金融行业步入自由竞争的关键阶段，2023年将成为重组大浪淘沙前两年”，这句预测似乎正在预言。

在这个过程中，以嬴彻信息技术为代表的民营企业，创立初期以破冰为目标，建立顾客闭环，将商品快速引入市场，并从用户意见反馈中高效率插值商品、解决顾客关键点，使用量舰射体量形成了发展的城壕。

01 摩托车自动驾车品牌价值得到体量化校正

去年10月，嬴彻信息技术智能化乘用车的商业运营平均速度为1000多公里，不到一年翻了5倍，增速可谓非常快。体量铺展需要顾客埋单，安全可靠和成本是至关重要的权衡因素。

虽然主干线物流地形相对简单，但不可否认摩托车速度慢、质量大，容易出现死亡事故，马喆人在会上直言，安全可靠铁律令嬴彻谨小慎微。

为了有力说明机器驾车比老司机更值得“尊敬”，嬴彻信息技术联合太平洋保险业务发布了这份关于智能化驾车乘用车保险业务统计数据的年报，报告显示在平均速度的前对撞预警系统、匝道偏移预警系统、急失速等核心指标上，智能化驾车相较人工驾车可降低75%以上。

太平洋财险乘用车市场部总经理 余晖

具体到嬴彻摩托车NOA的表现，嬴彻信息技术联合天津大学中国航天天来工程团队将航太天来研究引入摩托车自动驾车，拿出了这份细致的科学研究对比统计数据。

经过累计134趟次运输任务、近12多公里的司机生理疲劳和心理疲劳指标测试对比分析显示，相比传统摩托车驾车员，使用嬴彻摩托车NOA的智能化摩托车驾车员的生理疲劳度下降约35%，心理疲劳度下降约11%。

天津大学中国航天天来工程团队副研究员 王亚辉博士

嬴彻摩托车NOA让司机从以往的纯人工驾车模式转变为简单轻松的安全可靠员模式，极大降低工作强度和驾车疲劳。

据官方统计数据，使用嬴彻摩托车NOA实现全程单驾，能让快递快运、合同物流、零担和整车专线等各个主干线物流细分场景均实现人车比的显著下降。

在此基础上，更能为主干线物流节省人力成本20%~50%。

对于主干线物流金融行业来讲，一辆重型摩托车的最大消耗来自油耗、过路费和人力成本，其中人力和油耗两项成本占比之和超过50%，而自动驾车技术可以节省摩托车这两项主要成本，实现降本增效。

实现路径上，嬴彻信息技术用自研的节油算法（FEAD），全面超越预见性巡航算法（PCC），实现了横向控制、交通流应对、全局速度规划、及更精准的载重及滚阻系数测算，显著提升节油效果。

嬴彻摩托车NOA商业运营统计数据显示，在华东、华南、华北、华中等主干线货运核心流向上，嬴彻智能化乘用车的节油表现均优于顾客油耗考核标准，平均速度节油平均可达1至3升，相较于人类优秀司机节油可达3%-7%。

其中，30%常态化运营线路可实现7%-10%的油耗下降。

高可靠性和成本优势让嬴彻信息技术拿下了众多合作订单，已与百余家货主和承运车队展开常态化的智能化乘用车运营服务合作，覆盖了全国7大核心经济区的340多条主干线高速运营线路，累计发运近5万趟次，全部由单驾完成。

在共计600多天的智能化驾车乘用车常态化商业运营中，自动驾车平均速度占比超过90%。

如今“嬴彻摩托车NOA”几乎跑通中国所有主干线道路，从去年率先实现L3级自动驾车摩托车量产，到如今迈入小体量商品化进程，嬴彻自动驾车安全可靠、省人、省力、省油的品牌价值得到校正。

嬴彻信息技术创办人兼CEO 马喆人

02 5000公里下的“嬴彻TruckGPT”技术探索

嬴彻信息技术CTO杨睿刚博士表示，从5000多公里平均速度碑再出发，嬴彻摩托车自动驾车技术将加速拓展能力边界：“更优秀的国道表现、超越老司机的更高认知与更智能化的决策、支持主机厂实现更多更快的车型适配。”

为实现更高性能，嬴彻NOA新阶段将采用三大核心技术。

第一， 带安全可靠护栏的端到端网络。

自特斯拉首次将端到端大模型推向市场，利用端到端网络提升自动驾车性能已经成为金融行业一大趋势，在智能化摩托车领域也不例外。

但传统端到端网络由于其不可解释性及可靠性不足，缺乏安全可靠保证，难以小体量应用到真实场景。

简单来说，基于学习的端到端网络是完全的黑盒系统，会出现类似ChatGPT“一本正经说瞎话”的尴尬场景。

对此，嬴彻信息技术创新性地提出了“带安全护栏的端到端网络”，把传统的端到端网络分解成数个可微分的子网络，建立可解释的端到端网络，并构建安全可靠护栏进行约束，从而最大化利用端到端网络的智能化并确保自动驾车的安全可靠性。

同时采用“占用网格技术（Occupancy Grid Map – OGM)”在三维空间中进行表征，实现对异形物体及复杂场景有效识别。针对乘用车感知距离长对OGM算力和内存消耗大的挑战。

嬴彻开发出高效率OGM技术，采用自适应颗粒度与稀疏算法，降低55%的算力消耗与70%的内存消耗，能提供更高的性价比。

第二，嬴彻超级司机。

为了持续优化嬴彻摩托车NOA性能，并在驾车行为上实现对人类老司机的全面超越，嬴彻信息技术结合商品化运营获得的海量统计数据与高度智能化的LLM大模型，开始打造基于“嬴彻TruckGPT”的嬴彻超级司机。

技术上来说，首先将驾车行为与场景统计数据在天气、路面材质、光照、道路结构、交通流量、车型、载重等300多个维度上进行原子化细分，并自然语言化。

同时结合人工标注与自动标注形成正样本和负样本的驾车行为原子集，对LLM模型进行精调，定制了专注于摩托车自动驾车的通用智能化大模型TruckGPT。

针对当代自动驾车技术较难应对的长尾问题，通过“嬴彻TruckGPT”的通用智能化来优化驾车行为，打造嬴彻超级司机，力争在油耗、安全可靠及驾乘舒适度上全面超越老司机。

第三，嬴彻智驾平台。

嬴彻信息技术有着内首个面向量产、全栈自研的自动驾车软硬件系统，包括算法、软件系统、计算平台和线控底盘集成，未来将进一步升级。

在硬件方面，嬴彻信息技术专为摩托车智能化驾车系统设计了新一代的ADCU计算平台。新平台提供了强大的AI与CPU算力, 满足摩托车对于远距感知以及节油算法的需求。

针对摩托车长途弱网、多变工况对统计数据闭环造成的挑战，新平台提供了大容量的存储能力及统计数据管理系统，通过统计数据压缩，智能化断点续传等技术确保高价值统计数据回传成功率达到99.9%。

新的ADCU也达到了ASIL-B级的功能安全可靠等级及ISO 21434认证的信息安全可靠级别，充分应对摩托车苛刻严酷的运行和维护环境。

在平台软件层面，嬴彻信息技术遵循着完整性、通用性以及标准化的设计理念，开发了车辆硬件管理，系统软件基础功能，功能安全与信息安全可靠管理等方面核心功能，将嬴彻摩托车NOA与全新车型的适配时间降低至9-12个月。

在摩托车EEA架构方面，嬴彻星云架构释放了新一代功能，为OEM及Tier-1合作伙伴提供了更高效率，更灵活的解决方案。

新一代方案使用千兆以太网的通信架构，有效地解决了传统CAN/LIN 总线的带宽瓶颈。

同时，新一代嬴彻星云架构还提供IASP标准化服务库，满足在可控成本下实现新车型快速应用及老车型高性能改造。

整体方案实现全模块化软硬解耦，能够按多维度拆分交付，适配多主机厂差异化电子电气架构，高效率支持摩托车EEA架构升级。

成立前三年，嬴彻信息技术完成了“从0到1”的量产冲破，今年是“从1到10”迈向小体量商业破冰，可以预见的是这个过程将更具挑战，不仅是技术冲破，还有对供应链和成本把控的考验。在此过程中，随着嬴彻信息技术等金融行业引领者迈向新的阶段，也将助推智能化摩托车金融行业高速增长。