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东科克诺尔查晔皓:重型商用车转向系统应对智能电动化的思考

11月10日-12日,由中国汽车工业协会和武汉市人民政府共同主办的“2023中国汽车供应链大会暨第二届中国新能源智能网联汽车生态大会”在武汉经开区举办。本届供应链大会以“踔厉奋发,攻坚克难——打造安全、韧性、绿色汽车供应链”为主题,设置了“1场战略峰会、1场大会论坛、9场主题论坛”共11场会议,围绕供应链安全与布局、新型汽车供应链打造、传统供应链升级、全球化发展等热点话题进行深入交流与探讨,寻找构建世界一流汽车供应链的对策、方法和路径。其中,在11月12日上午举办的“主题论坛六:智能底盘——智能电动开创汽车底盘新时代”上,东科克诺尔商用车制动技术有限公司中国区转向事业部总监查晔皓发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录:



  非常荣幸,各位领导、各位专家上午好,我非常荣幸代表东科克诺尔参加大会做主旨演讲,希望和大家交流学习。我今天的主旨是针对重型商用车,商用车也是智能底盘非常重要的组成部分,我主要负责转向系统,针对转向系统,结合智能电动化实际应用场景和问题跟各位做一些想法上的交流,相互学习。

  

  商用车市场主要是大宗物流,作为生产型资料,跟乘用车有本质上的差异,在终端客户上会有一些需求,目前中国商用车市场主要还是以个体运营,中小企业和车队三个大模块,随着时间的推移,油价、能源、运费等诸多因素的影响,整个市场可能会随着个体运营商为主导向以大宗车队、中小企业和中大型企业组成的车队运营。

  

  随着这个趋势发展,有四个关键点,第一个是运行日常安全。作为生产资料,整车运营成本,人员成本,司机工作环境,还有运营效率,随着司机年轻化,对于工作环境的要求也越来越多,越来越高,商用车会有乘用车化的趋势,主要关注点还是利润、安全、效率,智能底盘、电气化和电动化是技术层面重要的支撑。从现状来说,会有一些轻量化、低能耗、电控化趋势,电控化对于整个能耗也是有相应的提升,在经济上也有不小的贡献。

  

  国内针对法规尤其是针对商用车,包括整个底盘系统做了相应的法规发布,国家法规在不断辅助驾驶领域,在智能驾驶领域也推出了不同的法规支撑产品落地,包括商业化落地,在相应的法规趋势上有很大一部分其实已经跟过去市场上或者是其他领域的法规持平,甚至在有些要求上会超越其他国家的法规,这一部分也非常有效或者非常有力助力中国整个汽车市场,今年我们整个中国市场出口市场已经超越了日本,成为总量上的全球第一,今年商用车出口量也有了很大提升,法规的趋势对于产业技术的升级有着举足轻重的作用。

  

  应用场景。整体商用车的应用场景跟乘用车比起来有着相对比较明显的单一化或者固定化场景,可以简单分为封闭场景、开放场景,封闭场景主要是以结构化道路,低速,无人,具备自主行驶,自动化调度,跟车、会车,避让车辆障碍物的单一要求,开放场景主要是干线物流,人车混驾,单一车型的感知、决策、执行,由于是开放道路,整个复杂程度相较于封闭道路会高一些,对于相应的控制精准度,又是在公开道路干线物流,对于效率、燃油经济性要求有了进一步提升,也会反向催生出针对这两个不同场景所进行的一些智能底盘、转向系统、制动系统和悬架系统上的技术提升。

  

  从场景来看会分为封闭和公开,封闭场景主要是港口、园区、矿区,开放道路主要是干线物流、公交和城配,我们公司目前和主要一些客户做了相应的产品适配,也有一些项目的落地,目前主要是分在两大块,一块是港口,主要是针对高阶无人驾驶,做一些封闭区域的运营,还有一部分是开放道路上的干线物流,也是跟一些主机厂、AI公司做相应的合作,做一些部分冗余,有司机的,现在整体法规许可上对无人驾驶整体法规界定和法律层面的界定还不是那么完善,目前能够落地商业化的主要是针对高阶辅助驾驶或者是纯辅助驾驶场景。

  

  随着应用场景的定义,对于产品本身尤其是底盘制动转向的变化会起到一些非常大的技术上的推动力,比如说制动系统,原来采用的ABS,还有电控全液压制动系统,现在随着EBS会推广到EMB要求,商用车和乘用车的差异是载重比较大,整体技术路线,乘用车上面以液压制动为主,商用车上面以气动为主,结构上,输出扭矩,也会催生出一些技术上的问题,结构、强度以及刹车距离的整体影响。

  

  目前产品运营场景对于产品是存在的,我们也会有一些相应的产品来做相应的替代,在研发各个过程当中可能会存在一些技术上的壁垒,我们仍然在从研发上做一些突破,相信随着产业技术的提升,这些所谓的难点可能突破时间不会太久。转向系统也是一样的,由原来的纯机械液压产品,是开环控制,现在会逐步催生出加入电控或者是纯电动趋势,商用车整个领域会向应用技术上趋于成熟化,比如现在在港口上面,包括全系列的场景上都会应用到电液转向系统。随着新能源车电动化的趋势,可能商用车上面也在考虑纯电动去掉液压系统的产品,对于能耗和整个效率来说都会有很大的提升。

  

  应对产品和市场需求,尤其是在国内市场上,我们有机遇,也有挑战。我们有两大挑战,第一大挑战是传统商用车底盘和逐步到智能层级的市场需求,我们面临辅助驾驶和智能驾驶对于公路安全和信息安全的要求比较多,在控制器上可能会采用端到端的策略。比如说发动机,发动机本身是不具备校验的,标准协议上都不具备校验,单一子系统和整车系统能够满足相应法规要求,但是整车层级如何面对或者满足技术升级、公路安全和信息安全要求,这也是我们需要面临的一个问题或者挑战。

  

  辅助驾驶层面的供应商和供应链,国际供应商具备了相应的解决方案能力,我们在德国也有相应的方案,国内友商自主供应商伙伴能力也在不断提升,对于这样一个国际公司来说,压力倍增,但是我们也很欢迎这样的一些竞争,我们也非常乐意看到国内自主供应商在不断提升能力,实现量产。

  

  就机遇来说,在不断良性竞争和技术提升上,把商用车的底盘由传统底盘过渡到智能化和网联化以及新能源方面的转变,有效结合目前的一些技术能力以及面临的问题,把这些问题突破掉,结合相应的国内法规,不断完善。

  

  我们可以明确出一个整体的针对商用车的底盘技术路径,加强整体技术和产品的落地。针对整体技术路线,会有L2、L3、L4,甚至高阶无人驾驶,在这行业内部乘用车和商用车并没有太明显的差异,主要是在实现程度上追求分布式控制,结耦控制,到L3可能有一些预控制协同控制,实现这样一个基本功能最主要的组成部分,在L2+上可能有扭矩和角度的外部控制,在高阶上有一些角速度,横向、侧向角的控制,最终落实到整车控制上。

  

  目前的辅助驾驶上角度扭矩的外部接口并不能完全满足对于整车实现更精准控制的要求,行业内部也有相应的控制模式出来,我们也在观察吸收落实转变到自身的产品当中去。

  

  到了高阶,网络安全,公路安全,OTA、ASD、以太网,从传输速率,包括技术的提升上,还是希望落实到相应的测试规范,法律法规当中去,否则从某种角度来说智能底盘是一个发展趋势,但是没有前人给我们铺路,这个对于中国来讲还是摸着石头过河,如果我们能够在中国市场上面或者能够实现相对其他区域更先一步,走自己的路让别人无路可走了。

  

  随着这些技术需求的引入,我们会看到整车价格可能需要有一些调整,比如以太网OTA的输入,高阶无人驾驶的冗余,针对产品本身,这个技术通过成熟的孵化已经有了长足进展,但是实际上对于有效机制的控制,我们也在商用车的底盘上推出了冗余电控转向,冗余电控制动,最关键还是应用场景对应的机制。

  

  克诺尔应对市场变化,转向事业部是通过不断并购,包括2016年、2018年、2019年、2020年先后收购了几家不同的公司,目前形成了以转向和制动协同的发展路线,主要在亚太地区以原并购日立商用车转向技术路线及东科克诺尔产品做双路线产品推广,商用车转向技术路线也将在循环球液压转向器到电液转向器最终实现电动助力转向的发展态势,各大合作伙伴包括主机厂、友商领域上的认知都很类似。克诺尔的技术路线也是如此,同时我们在传统转向及电液转向方面目前均在国内进行制造及量产。

  

  展望未来,整个行业内部对于智能底盘的路线图有比较清晰的认知,从封闭场景推广到干线物流开放道路上做相应的运营,随着法规的不断完善,这样一个产品的技术路线需要能够满足当下或者未来的市场需求。第二步是技术,分布式域控制器。公路安全和网络安全技术的提升,需要法规不断支撑,落实到实际应用场景中,实现批量化供货。希望在前面产品技术法规完善基础上,产品上匹配智能底盘在整车市场上的适配率,可能在2025年达到30%,更希望2030年达到60%的综合匹配。产业链层面,国内供应商、国际供应商主机厂应对技术升级,我们非常希望把关键零部件核心技术形成本地能力,到2030年,除了核心部件,形成完善的本地能力,不单单是制造能力,还包括软件、硬件、开发、验证整套体系,更好更快速助力整个市场技术的提升。

  

  底盘的属性,包括安全、低碳、体验,从L2、L3到L4,还有舒适度的问题,无人驾驶对于人员的舒适度要求不是特别高,但是对于整车稳定性的要求,包括L2及L2.5这个层级的车型要求,也涉及对控制精度提出不断的要求。

  

  从我们的角度来说,产品技术规范法规定义、测试方法等一系列问题还是有待完善的,任重而道远。冗余机制,场景端主要是针对冗余机制覆盖策略的调整,商用车需要主机厂、供应商以及定义的场景来针对制动故障、转向故障、TCU故障等一系列子零件和子系统故障,法规正在完善,场景也在完善,我们需要三方共同努力,有效把这些机制落实在不同等级,而非千篇一律,一刀切的定义,需要应对不同场景做相应的划分和细化,如何量化是一个重要话题。

  

  我的介绍就是这些,可能有不足和欠缺的地方,非常希望通过这次机会相互交流,相互提高。谢谢大家。

  

  (注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅)

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