人工智能赋能大宗货运自动驾驶解决方案 | 可持续发展典型案例⑥

2022年7月10日，国务院批复鄂尔多斯市以“荒漠化防治与绿色发展”为主题，建设国家可持续发展议程创新示范区。自获批以来，鄂尔多斯紧扣国家战略部署，深入实施“五大行动”，统筹推进一批重点工程与重大项目，实现生态、经济与社会协调发展，探索出一条具有地方特色的可持续发展之路。

为凝练实践成果、汇聚典型经验，鄂尔多斯市可持续发展促进中心联合南开大学、水利部牧区水利科学研究所、内蒙古农业大学等权威机构专家，征集评选出一批特色鲜明、成效显著、具有示范价值的可持续发展典型案例。这些案例涵盖生态治理、产业发展与创新驱动三个领域，形成了较为系统的可持续发展“鄂尔多斯方案”。

即日起，我平台开设专栏，集中展播这些可持续发展典型案例，进一步强化示范带动与经验共享，激发绿色转型与高质量发展新动能，欢迎持续关注。

中国公路货运市场规模在5万亿元左右。大宗商品公路市场规模约占公路运输市场的50%，约为2.2万亿元。但是公路货运的行业痛点明显：一方面，鄂尔多斯市及周边地区煤炭、石灰石、硅石等多种矿产资源富集，是国家重要的煤焦化、氯碱化工基地，因此相近的资源禀赋、集群式的企业分布，使物流结构性拥堵较严重，物流运输效率低下，运输过程碳排放量大，污染空气环境。另一方面，由于大宗货运行业驾驶员职业工作强度大、性质单调、危险系数大、技术要求高等原因，车队越来越难招到条件合适的重卡司机，平均从业年龄日益增大，尤其西北地区年轻劳动力外流严重，地广人稀，导致货运司机的缺口越来越大。由于货运司机的缺少与货物运输需求之间存在的紧张关系，疲劳驾驶、超载等问题日愈严重，由此带来的道路交通安全风险也处于高位。

示范区促进新质生产力与大宗货运业务的深度融合，通过在大宗货运物流场景应用自动驾驶编队技术，解决大宗货运司机招工难、安全风险高等业务痛点，有效改善鄂尔多斯乃至西北地区的物流环境，大大降低国家西部地区煤炭、矿石、粮食等大宗商品运往东部沿海地区的物流成本，打造鄂尔多斯现代化物流体系的“样板间”，为全国物流行业绿色智能升级做出有益的经验积累。

示范区以打造“自动驾驶卡车商业应用全球标杆城市”为目标，针对大宗公路货运行业构建降本、提效、增质的智能化方案。由自动驾驶重卡在运煤和运石料的典型大宗货运场景开展短途和中途物流运输，并通过车辆运营调度平台进行智能编队全流程管控、道路建设协同全息感知路侧设备，打造货车“车路云”一体化示范线路。以此建立安全智能、环保高效和商业可持续的自动驾驶物流运输体系，形成可持续、可迁移、可推广的大宗货运自动驾驶解决方案。

（一）建设智能网联重卡政策体系。示范区在国家政策的指导下，积极推进地方制度建设，开拓创新建设完整的智能网联重卡政策体系。主要包括：鄂尔多斯市委办公室和市人民政府印发《关于成立鄂尔多斯市智能网联创新中心建设工作领导小组的通知》，统筹推进鄂尔多斯市智能网联中心建设的各项工作；鄂尔多斯市人民政府印发《鄂尔多斯市新能源智能网联汽车示范应用实施方案》，积极探索商用车辆示范应用，以建设国内领先的智能网联商用车示范应用为目标，围绕市内重要运输干线、物流园区、集散中心，建设1—2条智能网联商用车示范线路；鄂尔多斯市交通运输局等部门联合印发《关于印发鄂尔多斯市高级别自动驾驶（货运）先行先试项目实施方案的通知》，支持鄂尔多斯投资控股集团与滴滴自动驾驶货运公司合作；市工信局、交通局、公安局和能源局联合印发《鄂尔多斯市智能网联汽车测试与示范应用管理办法（试行）》对智能网联项目给予政策支持推进工作，鼓励创新；鄂尔多斯市第五届人民代表大会常委会第十三次会议通过了《鄂尔多斯市人民代表大会常务委员会关于在康巴什区和矿区进行智能网联汽车测试与示范应用的决定》，决定在鄂尔多斯市具备条件的开放路段进行智能网联汽车道路测试与示范应用的先行先试；鄂尔多斯市人民政府审议通过《鄂尔多斯市新能源智能网联汽车示范应用和产业发展三年行动计划》，提出结合全市资源禀赋优势，将干线物流等场景作为发展重点，探索培育场景的标准规范和商业模式，形成标杆。

（二）基于场景应用先进的产品技术方案。一是开发自动驾驶编队产品技术方案。示范区引进了国内技术领先的自动驾驶公司卡尔动力，基于大宗物流运输场景的特点研发自动驾驶货车编队产品技术方案。从场景角度而言，大宗货物运输场景区别于快递快运行业的“每日一班车”模式，生产企业的原材料采购量大，很多大宗物流场景点对点发运量一天可达百台车，且相比快递快运企业精确到分钟的管理模式，大宗场景方对物流运输的时效性要求不高，因而与多车编队共行的模式适配度高。

从产品角度而言，相比于单车智能模式，编队模式下的后车虽然也具备单车智能的能力，但后车主要是跟随领航车的运输路径，遇到突发情况领航车的人类驾驶员作出避险动作后，跟随车也一并进行避险，因此相较于单纯依靠单车智能的避险模式，安全性大幅提高。此外，智能编队产品可以快速解决AI领域的长尾问题，例如交警查车、装卸货点需要人类司机交票验票等常规场景以及道路临时封路修路、道路中遗落障碍物等突发场景。在面对这些场景时，领航车司机能够帮助解决技术难以有效积累测试场景的5%特殊场景难题，使自动驾驶技术能够在货运领域更快地商业化应用。二是推出L4前装量产重卡车型。示范区已量产并投入测试示范运营的车辆超170辆，包括传统的柴油重卡、天然气重卡和新能源纯电重卡。卡尔动力与头部重卡企业陕汽历时两年多联合研发了符合自动驾驶需求的冗余线控底盘，制造了搭载智能编队系统的具备无人化能力的前装量产车型，该车型已顺利完成国家工信部备案公告，在硬件方面结合最新的线控底盘技术以及卡尔动力最新研发的自动驾驶系统，能实现更加安全高效的运营。在研的下一代产品智能滑板底盘，包括整车L4电子电气架构、冗余线控架构、网联架构、三电架构，使得搭载产品的车辆在满足最高自动驾驶安全需求的同时，大幅降低全生命周期成本。

（三）建设运营调度平台。基于对大宗商品公路货物运输场景需求及行业特征的深入了解，卡尔动力开发运营调度平台，通过智能IoT、大数据、云计算等技术，实现运营全流程管理。目前平台已在实际业务中持续应用超过2年，已实现将货物、运力资源、场站信息线上化，共计接入20多个场端，累计403台车辆（其中自动驾驶车辆共计46台，新能源车辆共计120台，并接入三方社会车辆237台），实现了从业务计划输入、调度派单、装卸货到运输作业监控、对账结算等全流程管理。平台主要包括运输监控与调度、能源服务、安全监控、对账结算等几大功能板块。一是运输监控与调度。运营调度平台将货物、运力资源、场站信息全部线上化，实现了从业务计划输入、调度派单、装卸货和运输作业监控、对账结算等全流程管理。从调度和监控效率上，通过混合派单策略，结合运输场景，将运输需求和运力进行合理匹配。在任务开始后，通过车辆和挂车实时位置、路线轨迹，主动停车行为等可视化监控能力，当发生异常情况时，进行主动预警提醒，根据预警级别，对车辆采取主动干预措施。从运营效率上，平台自动统计每个任务的装卸货时长、在途运输时长等，以及每个运力在周期内的任务趟数等，通过数据分析和可视化报表能力，助力运营效率提升。二是能源调度服务。为更好的提供车辆充电服务，减少车辆补能耗时，运营调度平台打通了充电终端，司机可通过移动端查看充电桩分布和空闲情况，进行提前规划，减少寻找和排队时间，实现了插枪即充、无感结算能力。三是实时安全监控。通过车端安全监控能力，当发生前车近距、前车碰撞、车道偏离等情况，进行主动预警提醒并记录，为车队管理提供分析与培训数据。四是对账结算管理。在任务完成后，通过线上化对账结算能力，横向拉通业财协作，实现灵活对账，可降低交易成本、提高交易效率。

截至2024年4月，示范区已在鄂尔多斯市部署了约170辆自动驾驶重卡，在鄂尔多斯市境内鄂托克旗到伊旗300公里的高速和国道为主的场景以及鄂托克旗周边煤矿到电厂50公里左右以县道和乡道为主的场景进行常态化测试运营。自动驾驶重卡智能混合编队累计运输了超过680万吨煤炭及其他大宗商品，累计测试和运营里程达590万公里，实现技术快速迭代和验证。

2024年4月，由内蒙古自治区交通运输厅推荐，鄂尔多斯市交通局整体牵头，卡尔动力公司作为主要技术牵头方的“鄂尔多斯市公路货运与城市出行服务自动驾驶先导应用试点”成功入选国家交通部第二批智能交通先导应用试点项目，这是内蒙古首个入选的应用试点项目，也是其中唯一的干线货运自动驾驶项目。

示范区将加速自动驾驶的落地部署，争取将鄂尔多斯市打造为世界上第一个实现大规模货运高级别自动驾驶商业运营的城市，形成“鄂尔多斯方案”向全国公路货运行业推广，降低社会物流成本，在全国范围内引领自动驾驶干线货运行业示范发展。

鄂尔多斯市探索出了一条实现公路货运自动驾驶规模化落地的可行路径，其核心在于政策、技术与运营的深度融合。

一是强化政策引领，构建系统化制度保障体系。通过制定从领导小组机制到示范应用方案、测试管理办法、产业发展计划等一整套政策体系，形成多部门协同、多层次推进的制度框架，为自动驾驶技术在复杂货运场景中的规模化应用提供了坚实的政策基础和制度保障。

二是聚焦场景驱动，开发适配性技术解决方案。紧密结合大宗货物运输距离固定、运量集中、时效要求相对宽松的特点，针对性开发自动驾驶编队运营模式，通过“智能领航员+无人跟随车”混合编组，有效平衡技术成熟度与运营安全性，显著提升复杂场景下的技术适应性与商业化可行性。

三是创新运营模式，打造数字化全流程管理平台。构建集运输调度、能源服务、安全监控、结算对账于一体的智能运营平台，实现货物、车辆、场站等要素全面数字化，通过数据驱动优化运输组织效率，构建起技术落地与商业运营并重的可持续发展模式。

鄂尔多斯市通过构建“政策引领—技术突破—运营创新”三位一体的发展路径，探索形成技术可行、经济可持续、模式可复制的大宗货运自动驾驶解决方案，为传统货运行业绿色化、智能化转型升级提供了具有重要参考价值的区域实践。