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“主题分会场一：智能网联商用车‘车路云一体化’”上，质子汽车科技有限公司智能网联中心总经理朱文超发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

　　大家好！我今天汇报的题目是“车路云一体化在新能源商用车领域的探索实践”，内容是分为三部分。
　　第一部分对质子汽车做一个简单介绍。质子汽车是陕汽集团德创未来旗下新能源智能商用车整车、关键零部件系统等产品与技术开发、运营平台，围绕商用车“智能化、电动化、网联化、轻量化”开展科技孵化、产业集聚。为什么成立质子汽车？主要有三个背景：落实“四新”指示；加快创新链与产业链相融合；践行“双碳”战略。成立2年多来，质子汽车已经实现了多品类产品的生产和销售落地，并掌握了多项关键核心技术。
　　我简单给大家汇报一下我们为什么要走车路云一体化路线？有什么价值？新能源商用车落地车路云一体化有哪些优势？
　　政策与示范应用提速，目前有20个城市在开展智能网联商用车汽车车路云一体化的应用试点；已具备发展的条件，V2X等关键技术成熟并规模化落地；产业协同与战略必要性，成本倒逼转型，公路道路上单车智能的安全问题被上升到很高的高度，国家智能网联汽车创新中心预测到2030年车路云一体化相关的产业总产量增量预计达到2.58万亿元。
　　作为整车企业，我们的主要目标是想通过技术进步，降低用户的成本，提高用户的收益，我们认为车路云一体化正在重构商用车的价值体系。一是兼容性与系统成本的优化，通过车路云一体化，实现车路云大系统总体建设成本降低。二是智能化与安全性跃升，通过发挥上帝视角优势，感知更全面。协同决策与协同控制，显著提升智能驾驶合理性，可降低事故率。三是商业模式与法规推动。新能源商用车批量交付客户，若能提升运营效率、降低能耗，加强安全，企业用户愿意为此买单。AEB等法规倒逼技术升级。
　　新能源商用车落地车路云一体化有哪些优势呢？我们也总结了三点，一是场景适配性优势，新能源商用车运营场景多集中在港口、矿区、工业园区封闭和半封闭的区域，线路相对固定。以企业级采购为主，收集客户需求再进行生产，设计定制化的开发，有利于策略和算法的迭代。　二是经济性与安全刚需驱动，成本与经济性要求倒逼升级，商用车运营成本能耗占比高，协同决策与协同控制，可降低能耗，提升效率。由于商用车体积大、操控复杂，一旦发生事故损失巨大，车路云协同可以提升驾驶安全。三是商业闭环与价值延伸，是高级别自动驾驶的天然试验场。突破低价竞争困惑，作为生产资料，车路云数据服务使商用车价值提升，助力从传统的单次销售模式转变为覆盖车辆全生命周期的服务运营模式。
　　第三方面，质子汽车在车路云一体化的实践。作为整车企业，我们在车路云一体化探索实践的过程中，工作主要包括：一是确保我们的整车产品能够完全适应车路云一体化的要求；二是搭建符合车路云一体化要求的企业云平台；对于路侧系统等，我们做好协同，确保我们的车，我们的云平台可以无缝对接。
　　对于整车来说，电子电气架构是基础，为此也打造了适应于车路云一体化电子电气架构，遵循逻辑上移+服务设计理念，三域多区一朵云，其中质子云平台提供云端服务，“冲破”单车智能。
　　在整车电子电气架构的基础上，怎么实现车车通信、车云通信、车路通信呢？目前的方案车端架构增加OBU。
　　我们也搭建了跨域共用的企业云平台，为什么要建设我们自己的云平台，一方面我们要服务于内部的研产供销服务流程，提质增效，另一方面能够更好地服务于多样化用户需求。同时满足与其他跨区域云控平台之间的交互和数据共享。
　　刚才讲的都是实现车路云一体化基础性的工作，在此基础上怎么开发落地车路云一体化应用呢？答案就是数据驱动，围绕数据全生命周期管理构建，通过整合"数据采集-合规处理-存储管理-模型训练-仿真验证-部署回灌"的完整闭环链路，实现数据驱动的算法、模型、应用持续进化。概括起来就是赋能，如何赋能？主要有六方面，一是多模态算子开发体系，支持按个性化开发需求，挖掘开发人员和评测人员的能力。二是全链路工作流引擎，支持从清洗到挖掘到评价全链路的自由编排，减少人工操作。三是大模型智能预标注。四是高密度的数据回灌机制。五是可编排全息数据映射。六是智能报告系统，结合用户个性化场景为评测提供全景式数据支撑。
　　下面我再讲几个质子汽车探索实践的案例，第一个案例，是我们联合清华大学苏研院及天翼交通做的云控预测性巡航系统，通过收集车辆的状态信息，上传云端。云端结合车辆的数据，路测设备的数据，高清地图的数据，交通流的数据等。综合算出来经济车速。然后通过非常实时性的无线传输发送给车辆，然后车辆自动根据这个要求把自己的车速控在这个目标车速上。相比于传统的预测性巡航系统，克服了传统车载控制器成本高、地图更新困难等问题。我们在苏州S17智慧高速上做了试验测试，整体的节能效果还是非常不错的。
　　第二个案例是商用车智能队列，通过缩小跟车的间距，降低能耗，通过车辆调度和轮替领航的方式，降低驾驶员的劳动强度，节省车队的用工成本。我们的技术路线是基于L2辅助驾驶，结合车车、车云通信，实现队列的控制，解决了L4成本过高的问题，同时也满足了我们的场景需求。
　　第三个案例是车路云协同能耗管理，目前已经大规模应用的一个案例。包括三方面，一是能耗的监测与分析，通过实时能耗分析，结合历史数据分析，为用户提供个性化的能效优化建议。二是智能云控调度，结合车辆运输场景、补能设施状态、车辆状态，智能调控车辆补能策略，提升补能效率，减少车辆充换电的等待时长，匹配峰谷补能成本。三是车路云协同能效管理，云端根据车辆的行驶状态、运输场景，实时调整车端电池、电机以及能量部件的工作状态，根据不同的驾驶模式进行动态优化，使能量利用更加高效。
　　刚才讲的是探索实践的几个案例，从技术演进的角度来看，我们的当前重点还是基于协同感知，协同辅助驾驶探索实践商业化应用场景。我们持续提升车辆智能化与网联化融合的深度，坚定地践行车路云一体化路线，向更高阶段迈进。
　　以上就是我汇报的全部内容，在此也期待与业界同仁携手共推车路云一体化协同发展，谢谢大家！
　　（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）