2025年3月26日-28日，2025商用车产业发展会议在湖北省十堰市举办。本次会议由中国汽车工业协会主办，以“开辟新赛道，汇聚新动能——发展商用车产业新质生产力”为主题，采用“1+1+6+N”模式，即1场闭门会议，1场开幕式暨主旨会议，6个主题分会场和其他相关对接、展示等活动，旨在深入分析商用车发展面临的新机遇、新挑战，探讨商用车产业未来发展的新趋势、新方向。其中，在3月27日下午举办的“主题分会场三：商用车安全与可靠性技术”上，同济大学汽车学院教授朱西产发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

　　谢谢姚秘书长。今天会场主题是商用车可靠性与安全，我觉得商用车可靠性这几年应该是没有问题了，看着很多车厂，像内燃机的商用车重卡都已经敢承诺100万公里无大修了。但安全性我觉得依然有问题，就是大货车还是没有摆脱闯大祸的绰号，所以想分享一下这个话题。
　　汽车我们看到从1886年诞生，诞生于第二次工业革命，然后第三次工业革命里边出现了电控汽车，现在正在进行着智能化，当然智能化前面还有一个电动化。可喜的是，中国汽车市场率先完成了电动化的转型，正在进入智能化的转型这样一个情形。
　　上午所有领导和企业的报告都可以看到电、智这两个颠覆性技术应该会彻底改变汽车产业，这是大势所趋。
　　乘用车走在了商用车前面，无论是电动化还是以智能驾驶为标志的智能化，都已经越过了这个鸿沟，对这些新的技术，尤其是颠覆式技术，可能大家会纠结用户要还是不要？现在我们来看，只要这个技术能够提升效率、能够更好用、能够节能减排、能够更安全，市场是一定会接受的。从这本书里面来看，这个颠覆性技术它的市场特征16%渗透率是一个转折点。乘用车电动汽车2022年越过了这个转折点，迅速地向50%的渗透率这个点在进发。去年，智能驾驶NOA，就是L2+这样一种新的驾驶模式也已经达到了这个转折点，但自动驾驶可能还得等等，但是NOA这样一个L2+的情形去年的渗透率超过了16%，今年先是比亚迪发布了天神之眼，然后吉利的发布了千里浩瀚，奇瑞发布了猎鹰智驾，NOA进入到了标配量产的时间点，比亚迪刚把标配NOA最低的车的价格下探到不到7万块钱的海鸥，前两天奇瑞的猎鹰智驾把标配NOA车型的价格再下探到5万块钱的小蚂蚁。所以智能化这块今年NOA的渗透率很可能直接就干到百分之三四十。如果这三大企业全部把NOA标配的话，今年有可能从去年16%的刚刚跨过鸿沟以后，市场占有率会迅速上升，所以乘用车无论是电动化还是智能化，都走在了商用车前面，商用车电动化上午的报告和统计数据，去年电动化的新能源的商用车也已经达到百公之二十几，应该说也跨过了鸿沟。智能驾驶这块可能还有待提升。
　　电动我们说仅仅完成了一个搭载智能化的平台，真正汽车的变革还是来自于智能驾驶，这是人工智能技术最重要的应用场景。现在真正上车的应该还是深度学习模型，乘用车已经在说大模型如何上车了，但真正的大模型上车可能还有待更高算力芯片的支持，生成式大模型一个是训练这个模型需要大的算力和海量的数据，它的推理模型也是要大算力的，目前智能驾驶这块应该还没有大模型能够布置在车上，在座舱那边所谓上车的其实它的推理模型也没在车上，还是在云端的，必须是联网状态，联网状态下提供一些信息服务还是可以的，但真正跟驾驶有关的，跟安全相关的，通过通讯还是不行，还必须把模型布置到车端。
　　算力，2024年量产的智能汽车，车端最高算力的智能驾驶系统还是特斯拉4.0的硬件，算力提到了720tops的算力，国内占比比较大的还是英伟达的两张Orin X，是508tops算力，华为的ADS 3.0是200tops的算力，如果跟英伟达对应该是400tops的稀疏算力。今年可能会有突破1000tops算力平台量产上车，估计明年会车端会到2000tops的算力，再加上大模型的蒸馏技术，大模型正确率的提升，也许到车端的算力超过2P以后，也许真正的大模型，生成式的AI模型有可能进入车内。
　　上午有人提到有可能发生商业模式的改变，汽车厂我们一直认为是造车、卖车，到了无人驾驶以后，为什么车企必须靠造车、卖车实现盈利呢？也许造一辆车为企业直接挣钱，无人驾驶，车企你自己到底有没有信心？自己造出来的无人驾驶你自己信不信？本来汽车是制造业，交通运输是服务业，但是如果无人驾驶一旦实现，有可能这些会发生改变。这两个月我们看到特斯拉销量在下跌，但是另外一个消息，他的RoboTaxi在美国取得了执照，今年6月讲开启RoboTaxi运营。机器人也好，无人机也好，这些东西从产业链上跟智能新能源汽车是一脉相承的，因为它的核心产业链依然是动力电池，电池、电机、电控，所以新能源汽车的产业链有可能向汽车外去延伸，向人形机器人、机器狗、eVTOL新兴产业方向延伸，因为它们的产业链是相通的。
　　汽车产业我们说肯定要发生改变，先是动力的改变，然后是驾驶方式的改变、使用用途的改变，到底是卖车挣钱，还是靠数据和软件挣钱？这块商界模式的转变有可能也会发生。我们现在看着整个世界用一个词就是“不确定”，汽车行业也存在巨大的“不确定”，从技术路线到产品，到商业模式，都存在着不确定。这些工作做下去有可能做死，不做肯定要死。这些不确定造成我们全行业都很焦虑，当然不止是我们焦虑，我相信这是全世界汽车产业的焦虑。相对而言国内的汽车产业电动化、智能化，电动化是走在全球最前列的，智能化跟美国也有一拼，所以我们正在其中，你要说卷，我们也是在里边卷的，总比上不了牌桌强，加入不到卷的队列要好的多。
　　这张图，高阶智能驾驶这件事有点麻烦，智能汽车的自动化程度，这张表L0、1、2、3、4、5，这六级有点问题，我分两块，无人驾驶是另外一回事，那是运营的，不会加入私家车这块。现在说智驾平权，要量产的应该是L2+，部分车型今年会上到L3，因为工信部自动驾驶的认证去年11月份就已经发布了9个车型进入到了自动驾驶的认证流程，不是说我们去年已经发了9张自动驾驶的认证证书，而是有9辆车已经进入到了自动驾驶的认证流程，也许今年会有车型、高端一点的NOA，尤其像华为系的尊界，配了4个激光雷达，这样的高配置很可能是冲着L3去的。真正来说最重要的是NOA，就是高阶智驾，允许不允许叫高阶智驾？2月28日工信部和市场监管总局联合发的通知，按照通知精神，L2+NOA这些肯定得叫辅助驾驶，没想到第一个改变名称响应这个通知精神的是特斯拉，特斯拉把它的AP叫做基础辅助驾驶，把它的EAP叫增强辅助驾驶，把它的FSD叫智能辅助驾驶，这应该是那个通知精神应该已经开始起作用。对于L2+,首先应该确定它是辅助驾驶，到L3以上才能称自动驾驶。
　　特斯拉刮起的端到端风，特斯拉这个公司的创新力的确是非常强的，到底是网联智能，还是单车智能？现在被我们称作特斯拉的单车智能的方案是得到了汽车企业广泛的拥抱。严格说起来它也不是单车，它是车云互联了，收集用户数据、在云端训练，再布置到车端这样一个车云互联系统，当然它是弱互联，并不是国内车路云方案的5G短时延通讯实时强互联，从弱互联到强互联到底要过哪些槛？首先5G通讯到底靠谱不靠谱，能不能可靠连接？第二个，5G通讯的覆盖本身就是个问题，高成本，在商业模式上能不能被大家接受，这都是难题。但是使用Tansfomer技术、端到端这样一个深度学习模型新的组装方式，我们可以看到NOA的水平在2024年突飞猛进，在美国这边特斯拉的能力，FSD到12.4、12.5版本突飞猛进，我们又观看了它的4.0硬件支持的13.2的贝塔版，车位到车位功能已经非常接近FSD（完全无人驾驶），已经非常接近L5，当然还有一些问题，它仍然也是L2+，它在收集数据继续迭代，12.4版本已经迭代到了20亿英里用户里程的边缘场景数据，13版本特斯拉希望这个模型能迭代到60亿英里，相当于用100亿公里的用户里程边缘场景数据，经过训练以后，也许特斯拉会在某天宣布它的L5。所以自动驾驶、无人驾驶到底是由政府定出来一个标准、然后认证呢，还是像特斯拉用用户数据去不断迭代、迭代、迭代，用海量的用户数据堆出来，这个我们不太确定。自动驾驶的认证标准制定是有难度的，你到底在试车场做多少试验能够证明这辆车是安全的，目前看是一个无法完成的任务，特斯拉的技术路线不论对不对、也肯有问题，但至少它在往前走，肉眼可见的速度FSD的驾驶能力在成长。
　　从模块化组装方案变成了端到端组装方案以后，不仅特斯拉的NOA智能驾驶的技术水平快速上升，我一直在做测试，一直到2024年的1月份，只有小鹏汽车的城市NOA稍微好用一点，剩下的都不太行，包括遥遥领先的华为。但是华为发展速度是最快的，到去年6月份就不一样了，1到6月份就有一个突飞猛进的过程，到9月份华为的系统，ADS3.0，高速公路一次接管的平均里程已经接近400公里，我把它换成时间的话，听着更牛，也就是4到5个小时才需要一次接入。城市NOA，我们在上海静安区这边非常复杂的拥堵的城市工况下测，一次接管也能到20公里，你可能觉得20公里需要一次接管不是太牛，我告诉你非常牛，因为我们当时测了42公里是用了两个半小时，也就是一次接管差不多一个多小时，一个多小时才需要有一次介入。
　　商用车的进展比乘用车要慢一拍，但是无人驾驶和网联智能，就是车路云很可能在商用车上更合适，因为一辆乘用车、一辆私家车，你满世界都要跑，所有的路口都进行通感一体，他们通讯的人提了通感一体，通讯即感知，感知即通讯，通感一体如果能实现当然非常好，相当于所有的汽车都装了千里眼，但是这个东西成本太高。商用车有个好处，比如说矿山，我把这个矿山装备了就有用了。矿山这个事情，我前两天听了做无人矿车的创业公司在提，他说有两类矿是非常需要无人驾驶的，一类是高原的矿，一类是深坑的矿。现在矿产成了制造业非常重要的资源，有的矿在海拔4000米到5000米，这样的矿上你把大量的工人拉上去是不行的，这种高原矿只要工人说我现在不舒服，你矿主就得马上让他休息，出勤都无法保障，4000到5000米待在那儿待在哪里都很难受，更别说从事体力劳动了，这些矿区无人驾驶就比找矿工要更合适。如果在通感一体的情况下，在5G的赋能下，实现无人驾驶它的商业价值和社会价值都是非常高的。当然港口也非常适合。
　　我们回到安全这个话题，重卡，治理超载的问题，我昨天把高铁误了，我本来6点40的高铁，我住在安亭，早晨6点来钟正常情况下25分钟可以到虹桥火车站，但是遇到两辆超载的重卡，他们可能也是想趁早蒙混过关进高速，可是高速公路卡口就不让它进，整整堵了半个小时，我5点40出发，赶6点40的高铁居然没赶上，这几年一直在治超载，我看效果好像不是太明显。等会儿会有人讲商用车AEB的，如果治不住超载，上什么AEB？因为一个超载就把半挂列车前后车的制动力的平衡全部打破，AEB发出去的制动会造车列车的折腰事故。
　　超载我们看看欧洲MVC多挂列车现在国内还是空白，这种多挂车的适应性测试在国内也做过，可以到32米长72吨的车在国内完全能跑，治超可不能只靠罚款，还得实实在在给人家运输公司做出来能够拉得更多的重型货车，因为拉得太少人家在路上跑就是不合算。
　　第二个，刹车系统，EHB对乘用车来说，3.5吨以下的车，EHB应该还可以，它对EMB其实没有那么大的需求。但是卡车采用的气刹不行，延迟太大，所以卡车的AEB，如果TTC到1秒才发出刹车指令，它自己延迟就给你干掉0.6秒…乘用车用EHB，TDC1秒发出刹车指令，它只有0.1到0.3秒的时延，乘用车的AEB至少我们要求它速度降能达到60公里每小时，即便不能避免碰撞，也可以大大减轻碰撞。对于商用车刹车系统，EMB应该需求更大，这块东西现在可能也还没量产，尽管有些创业公司已经在做。
　　乘用车这块，我们可以看到对安全性还是非常重要的，碰撞安全，为什么问界M9上市的时候跟卡车撞作为一个焦点？问界M9用热冲压超高强度钢板，2000兆帕的热成型的超高强度钢板，用结构泡沫把上车体强度提升了，可以看到它的上车体扛住了两个重卡的夹击，但这个还是要加很大的成本，30万以上的车还行，对于问届M9，50多万的车问题不大，但是你要让所有的乘用车的A柱做得这么刚强是不大可能的。第二个，有了NOA的车，把人工智能这块技术，AI的技术下放的话，我们可以看到华为也做出来了全球第一个。只做早80公里每小时，其实80公里每小时都刹不住，一般只能刹停70几公里每小时，把人工智能这块技术，AI算法预测能力提前，TDC提到2秒，两级制动，我们可以看到华为的AEB已经实现了CCS工况下实现了120公里每小时高速刹停，这个对用户是非常重要的，在高速上120公里每小时巡航，万一它遇到一个非常奇特的抛锚的卡车，现在可以看到就会撞上去，常规的AEB就会撞上去，终于做出来一辆在AI技术的加持下，新的AEB已经可以做到120公里每小时能刹停了，所以这个弥补上了。
　　后面还有预碰撞这块也正在弥补，乘用车上现在都有零重力座椅，的确很舒服，但是零重力座椅为什么汽车厂做但是不宣传？正面碰撞的时候躺到60度角没法解决安全问题，怎么办？它会往上出溜，会发生下潜，这块有点难度。我们说能不能在碰撞前的0.3到0.5秒把这个人恢复到正常坐姿，如果座椅角小于25度就没有问题了。这些安全问题都有待解决，乘用车已经在做这个事情，三个域把它打通，形成一体式的安全。
　　当然大家会说前面的技术要求都太高了，我觉得对卡车的安全性我们有一件事情是马上就可以做，并且应该必须要做的，但是做得不好的，防护装置，下部防护装置，前下部还可以，侧防护也还凑合，后下部做得真差。货车死机开一辆不符合安全标准的车，这个在道交法里面是构成违法的，开了这么一个防护装置不符合标准要求的车，这起追尾事故中货车死机也承担了30%的事故责任，这30%他也得赔三四十万。一个卡车企业应该主动把这个安全的事情做好，把这个防护装置做得好我估计也就300到500块钱够了，也没有什么高技术，为什么不去做？
　　美国这边IIHS也做了这件事情，它是选了一辆2011款通用的轿车，对不同的卡车做碰撞，发现30%偏重叠率的试验，卡车的防护装置大部分都挡不住这辆轿车。这个工作通过IIHS的工作，我们可以看到美国的卡车企业已经改进了。
　　国内的某个媒体也做了这个试验，但是我觉得它攻击的方向错了，它没有说卡车的事，说轿车的问题，这个事情我怼了他，做了一个视频。我认为这个媒体把这件事揭露了，因为后下部防护装置强度不足造成了大量追尾的时候，轿车里面乘员的伤亡，这件事是真的，所以我在做这个节目的时候感谢这个媒体，但是他的火力方向错了，他的机枪应该扫向卡车，不应该扫向轿车，这种轿车撞卡车的宣传视频是被叫停了。
　　看看美国这边，可以看到通过IIHS的工作，它把矛头是指向卡车的，通过这个工作我们可以看到美国十几个卡车公司通过这个事件曝光以后，全部改进了后下部防护装置，我们可以看到就那么个铁架子，这个有什么高科技？所以我们在座的卡车公司为什么不把这个举手之劳做好？这是所有的卡车公司都能做好的。
　　好，谢谢。
　　（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）