商用車新能源化和自動駕駛的挑戰和機遇

大家好，非常感謝能有這個機會跟大家介紹一下零一汽車。零一不僅是一家重卡主機廠，更是一家追求極致的產品、極致技術和極致效率的科技公司。大家可能知道一個公司的基因跟公司的創始人的一些經歷和背景是密切相關的。我簡單介紹一下我們兩個老板，第一個創始人是黃澤鏵先生，他是來自于自動駕駛行業的領軍人才，也在自動駕駛行業的扎根深耕了很多年，曾經聯合創立了自動駕駛頭部企業圖森未來，并擔任圖森北美的工程合伙人以及工程高級副總裁，帶領圖森未來完成了全球首個IPO，在這個過程中他主要負責硬件的研發工作，還有產品化的一些工作，也帶領團隊發布了全球第一個開放道路的真無人自動駕駛項目。

第二個創始人是張紅松先生，曾任三一重卡的總經理，在三一重卡期間帶領著三一從一個新入局的玩家一直做到商用車整體銷量的第六，做到一個頭部品牌。加入三一重卡之前，張紅松先生曾任北汽福田戴姆勒的副總裁，主要分管研發和采購。張紅松先生在行業里面有將近30年的從業經驗，一直致力于中國重型商用車的產品研發和上下游供應鏈的資源整合。我們兩個老板，一個基因是科技屬性的自動駕駛賽道，一個是汽車行業的30年的老兵。兩個人對未來重卡的發展形態還有定義不謀而合，所以兩個人聯合創立了零一，并致力于把零一汽車打造成新能源智能重卡的領軍者。

我們公司其實是在2022年3月份才成立的，不久也就一年半左右的時間，但我們這一年多以來以極高的效率完成了首批車型的量產，我們在去年年底的時候就把我們首批兩個車型的車輛數據完成了凍結。進入23年之后，我們完成了A輛車、B輛車、C輛車不斷的迭代、研發和測試，我們首批車型的SOP的時間預計是在今年的11月份，這個速度是極快的。然后在今年年底12月份左右的時候，我們的車就可以批量的交付到我們的用戶手中，在融資方面的話，我們也是小步快跑，飛快地完成了三輪融資，累計融資額2億人民幣。同時我們也構建了自己完整的研發和合作生產制造的體系和公司組織架構，形成了一個研發中心，兩個研發分中心，還有兩個合作生產基地的公司組織結構。我們的研發中心是在蘇州的太倉市。太倉也是我們的試制和實驗中心，為了吸引更多的人才，我們在北京和上海分別設立了研發分中心。同時和我們的合作伙伴一起在安徽蕪湖還有湖北十堰共同打造了兩個合作生產基地。我們今年年底上市和交付的首批車型聚焦在新能源重卡需求比較旺盛的幾個省市和地區，主要包括新疆、內蒙、河南、河北、安徽、江蘇、重慶和福建等幾個地方。以上是我們公司的一些簡單的介紹。

(資料圖)

我們下面回歸今天跟大家匯報的兩個主要的內容，一個是商用車的新能源化，另外一個就是商用車的智能化。我們想闡述一下我們對商用車的一個定義，簡單來說，商用車就是將有效的載荷，以最低的成本、最快的速度，安全的從A點運輸到B點。從這個定義可以很清楚地可以看出來，商用車其實是不同于乘用車，它是一個生產工具。我們一直堅信新能源化和智能化都會給未來的商用車格局產生天翻地覆的影響。

新能源化的話，從場景適配的難易程度上，從下到上來說，場景適配最簡單的是純電動，落地的難度也是最低的，然后再往上是氫動力，我們認為最困難的是混合動力，但它應用范圍也是最廣的。對于智能化這一塊的話，按常規的L2、L3、L4去分級的話，我們看創造的價值是從L2到L4是越來越高的，然后同樣對應的它的落地難度也是越來越大的。對新能源化和智能化，我們的態度是有所區別的，對新能源化是采用最接地氣的方式去做，會在純電這個方向上去做。它的落地場景雖然是最窄，但它落地的難度是最小的，更容易商業化。在智能化這邊的話，我們會做最難也最正確的事情，我們會奔著L4自動駕駛這個方向上去做。

我們先來看新能源化，其實過去的幾年，新能源化在部分的場景里面已經實現了它降本增效的最初的商業化論證的階段，滲透率在過去兩年也是逐步的增加。特別是在剛過去的2022年，重卡行業的整體銷量在大幅下降的情況下，新能源重卡的銷量逆勢增長了140%，在2022年的時候整體滲透率達到了4%，這個發展還是非常迅速的。同時我們還面臨一個非常好的時代的機遇，就是數據表明，未來幾年，重卡的迭代和淘汰的速度會越來越快，每年淘汰的數量是在逐年增加的，特別是在2027年左右，會淘汰140多萬輛的重卡。淘汰的這一部分的重卡勢必會面臨一個置換的需求，就會面臨一個選擇，就是我們是選國標國6的燃油重卡還是選新能源的重卡？從目前來看，不管是雙碳政策的驅動，還是整個重卡生命周期里經濟和商業價值的驅動，電動重卡或者新能源重卡在跟傳統的燃油車去競爭的時候，都是有非常強的競爭力的。

重卡里面又分長途、中途跟短途。2023年到今天為止，前三季度的數據來看的話，500公里以上的貨運行程占比降低了20%，相應的短途的，即200公里以下的行程顯著提高。在國家公轉鐵、公轉水大的時代政策的驅動下，我們認為長途變短途會成為未來長期的一個趨勢。所以我們把短途新能源戰場作為零一汽車的主戰場、首戰場。

我們怎么定義中短途這個概念，其實我們定義得比較簡單，就是從運輸距離上去看，中短途的運輸距離我們定義是在300公里以下，它的特點就是單趟的運輸距離短，時效要求高，整體具備多拉快跑的特點。短途的這些特點，包括車速不高、起停比較多，這些特點跟電動化這個方向、電機的特性，還有電池的能量密度是非常匹配，是完全一致的。所以我們在這個過程中，選擇了電動重卡作為短途需求的終極解決方案。

一個好的電動重卡有哪些特點，有六個維度。一個就是動力強，簡單來說，就是重卡司機老說的勁兒大，具有很強的載貨能力、爬坡能力。另外一個就是輕量化，輕量化就代表著我們在國家限超的背景下，每輕一噸的重量就可以多拉一噸的貨，就多帶來一定的營收。另外第三個就是它的通過性，通過性對短途的車輛來說是非常重要的一個事情，因為短途的車輛經常走一些顛簸的壞路，經常會拖底盤，所以它的電池的離地高度，還有它的最小轉彎半徑這些都會嚴重影響它的通過性。另外就是智能化，我們是不是可以通過互聯網、大數據還有調度去加快車輛的利用效率和幫助車隊去進行一些車輛的管理。第五個就是高可靠性，因為短途重卡面臨的工況會比長途重卡面臨的工況還要惡劣，它對可靠性得要求就會更高，可靠性可以保證它的通行率，也就保證最終的營收。另外很重要的一個就是作為生產工具的話，大家永遠關心的都是它的低成本。

綜合上面的幾個因素來說的話，我們來看一下新能源重卡到底是怎么給客戶帶來它真正的價值得。右側的那張圖片是短途車輛和新能源重卡的成本結構構成。因為短途車輛其實不會走高速，也不會走一些路橋，所以在短途的成本結構里面基本上是沒有路橋費用的，同樣的其它的費用的占比就會提高。我們可以看到最高的是燃油成本大概占44%，如果我們看傳統柴油車的燃油經濟消耗的話，因為短途基本上是在低速下跑的，所以油耗稍微高一點，大概35-40升百公里的油耗。折合成綜合的成本的話，大概就是一公里3塊錢到3塊5

如果我們把它換成電動化重卡的話，會產生多少的價值如果是按照純電的重卡，每公里的電耗大概是在1.5度左右，如果按照6毛或者6毛5的綜合電價的成本來算的話，我們每公里的燃料的成本大概是在1塊錢到1塊3毛錢左右，這個比燃油重卡的燃料成本下降了將近60%。大家可能對60%還是沒有一個比較具象的概念。我們再看左邊這個圖，我們經過詳細的測算，在年行駛歷程4萬公里以下的這種場景里面，我們其實不建議用電動重卡，其實還是燃油重卡會更劃算一些，因為它本身的購車成本可能稍微便宜一點點，但是在4萬公里以上的話，電動重卡的優勢就會越來越明顯，而且跑得越多賺得越多。比如說我們以典型的每個車每年運營10萬公里的這種場景測算的話，我們主推的充電型車型的整個的生命周期大概可以給我們的用戶節省76萬人民幣的成本，這76萬人民幣就可以幫助我們的卡車司機師傅在小縣城里面買一套房子。

針對短途車型的話，我們其實正向設計了一個終局短途平臺。首先就是它有超低的能耗，還有低成本的動力總成。我們的動力總成，包括電驅橋現在都是自主研發的。我們的輕量化底盤支持長續航，因為我們是正向研發的，所以很多油改電的底盤的一些結構，包括傳動軸我們都給它優化掉了，現在帶著電池包的重量跟燃油車重卡的車頭的重量基本上差不多在一個量級，可能就稍微重個兩三百公斤的樣子，這個是非常有競爭優勢的。然后另外就是高通過性的車身結構，剛才也提到了，我們短途車型其實對通過性要求也比較高，我們優化了底盤、懸架，離地高度可以達到250毫米，接近角可以達到25度以上，可以讓我們的重卡在、包括一些鄉間道路或者上坡、下坡的道路都能暢通無阻。另外我們自研了車云EEA架構還有數據的云平臺。我們可以通過車聯網的數據加快車輛調度，還有跟我們合作伙伴一起去優化運營效率，這是我們對新能源車輛這一塊的思考。

另外一個方向就是智能化，我們其實一直堅信重卡的智能化一定可以給商用車領域帶來非常顯著的成本的降低，還有管理成本的降低。我們如果把自動駕駛拆解一下，簡單拆成兩個維度，一個是AI的維度，另外一個是車的維度。我們按照新技術從1級到9級不斷成熟去觀察現在 AI的進度，還有車輛L4的準備情況來看的話，我們覺得AI的進度其實在前幾年的時候，大量的資本、大量的人才都投在這個行業里面，包括我們老板黃澤鏵先生其實原來是在這個領域里面。我們認為目前已經到了第6或者第7階段，但它依然處于Demo驗證階段，因為在開放道路里面無法收斂的Corner case還有一些長尾效應是制約現在重卡L4無法大規模落地的一個很大因素。反觀汽車這個領域，其實不管是投資也好，或者大家關注度也好，都會相對的弱一些，但隨著AI不斷地向前走，大家已經越來越注重到，車也需要為自動駕駛正向設計。這也是我們兩個創始人創建零一的一個初衷。

那我們是怎么去設計一個面向L4和自動駕駛的重卡呢？首先我們就是去思考自動駕駛開車跟人類駕駛開車的區別在哪里。我們經常會說人類駕駛員其實是非常智能的一個智能體，可以判斷出來車輛的顛簸的一些聲響，甚至某一個螺絲釘掉了之后會引來一些風噪的聲音，都能判斷出來。但是對于自動駕駛來說，這是非常難做到的。那我們怎么去為自動駕駛去設計一輛車呢？就是我們會從診斷系統、在線監測系統，還有模型識別上面去入手，真正地為自動駕駛去量身打造一款，符合自動駕駛要求的車輛平臺。我們其實依托于自研的中央網關和整車域控制器，對整車的電子電氣架構做了改版，重構了車輛核心子系統和各個子系統之間的協同關系，包括動力系統、行車制動跟駐車制動、懸架系統、轉向系統、車身控制系統、智能交互系統，還有專門為自動駕駛設計的低壓供電系統，這些都是全部帶著冗余，而且帶著協同作用的。這是我們向下去做自動駕駛，更面向車。

向上做自動駕駛的話，我們是希望去做一個全新架構的，不同于原來在自動駕駛行業里面的用的軟件架構的那種方式去做。我舉個最簡單的例子就是自動駕駛面臨一個很重要的挑戰，特別商用車遇到的比較多的挑戰，就是經常會有交警查車，一個交警沖你揮揮手，一個自動駕駛車輛就必須去靠邊停車，這個過程如果用傳統的感知、規劃、決策、控制、定位這種模式去做的話，它應該怎么做？首先就是感知，要先識別出來前面有一個人，然后再區分出來這個人是交警，然后還要區分出來這個交警是用手勢打的要靠邊停車，還是拿著一根警示棒打的靠邊停車，甚至是吹口哨讓你靠邊停車。這些都是非常難的。我們假設識別出來這個動作之后，還要做的就是要做停車，規劃出來軌跡，最后控制沿著這個軌跡去行駛、去停車。這里其實每一個過程的代價都非常大，而且是互相耦合在一塊的，得獨立的一個一個模塊的去優化。

我們其實想做的是一個從端到端的全新架構，基于大模型。我們會直接把傳感器和雷達的數據，激光雷達的數據，攝像頭的數據，導航地圖和車輛狀態的，還有定位的數據，我們都投入到一個端到端的大模型里面，然后直接出來的就是軌跡或者是控制結果。就像我們人類去開車的時候，我們其實不會計算說下一步的軌跡應該是什么樣，我直接計算的就是方向盤大概打多大，油應該給多少，我應該停在哪，所以這個是比較符合于我們人類駕駛的一個習慣的。整體來看的話，其實相對于原來的軟件架構，我們希望通過這種端到端的全新的架構可以大幅度的降低成本，還有降低在開放道路規模化擴展的成本，所以這是我們對向上去做L4算法的一個認知。

以上的話就是我們對重卡的新能源化和智能化的一些感悟或者思索，給大家做一下簡單的匯報，也希望大家如果有不同的意見可以多多來交流和批評指正，謝謝大家。