嘉宾视点 | CATL时代智能蔡建永：跨越“无人之境”——原生L4底盘的思考和实践

随着无人驾驶长尾问题日益增多且解决速度加快，真正实现L4的大规模推广还面临哪些问题？我的演讲分三部分：第一，L4带来了哪些挑战与变化；第二，从底盘角度如何进行设计思考；第三，作为底盘公司，针对L4我们正在做什么。

我先提出一个问题：假设三年后，robotaxi、robovan、robobus等无人车大规模普及。一座城市有10万台无人车同时运营，每天会有多少车辆抛锚？根据高频运营疲劳负载的推算，包括高端乘用车、网约车、商用物流车在内，每座城市每天有10至100余台车辆抛锚。

L4其实已经临近，但它不是传统汽车的升级版，而是一个全新的物种。这体现在几个底层逻辑的变化：第一，L4车辆不再有驾驶员，此前由驾驶员兜底——驾驶员会接管、处理问题、想办法，而无人驾驶汽车需要系统兜底，系统必须对车辆负责。此时，系统的安全冗余不是量的增加，而是质的飞跃。

第二，在L4场景下，汽车从消费品转变为生产工具。传统消费场景中的私家车为低频使用，每年仅行驶一到两万公里。而作为生产工具，L4车辆需7×24小时运营，全生命周期成本导向，年行驶里程是私家车的5-8倍甚至更多。robotaxi、robovan的运营方恨不得车辆白天晚上都工作——白天运人、晚上运货。因此，抛锚不再是采购成本问题，而是运营杠杆，每抛锚一小时都意味着真金白银的损失。

对于车队负责人而言，假设拥有1万台车，若每天有1到10台抛锚，那么每天都要处理堵车、交警联系、救援等问题，原本期望盈利的项目反而变成了负资产。

面向城市管理，车辆抛锚是极为棘手的问题。对城市管理者而言，若车辆在早高峰或晚高峰突然在路口死机，导致大规模瘫痪，交管部门将面临巨大的公众压力，甚至可能造成城市交通瘫痪。技术的信任需要一万次努力来建立，但信任的摧毁只需要一次。比如飞机有一次突然下坠，很长时间内人们都不敢坐飞机。无人车也面临同样的困境。

安全问题：整体设计目标和策略首先要考虑安全，安全是底线。robovan没有乘客，但会有更高的空间要求；robotaxi有少量乘客，通常少于三人；robobus乘客更多。承载人数越多，对安全的要求越高。安全不仅要考虑物理安全，当前车辆还配备大量视觉、雷达、激光等设备。车辆主动撞击他人的可能性较小，但无法避免被他人撞击。无人车的事故中，80%是被撞——有人出于好奇，也有无人车刹车过快导致后车来不及避让。还需考虑功能安全，考虑车内所有涉及生命安全的部件，以及如何实现可接受的安全空间。大量部件需要设计得更安全。

所有roboX产品都是生产工具，可用性至关重要。任何时候出现问题，车辆都应能靠边停车、行驶至出口或完成任务，这需要更优的冗余设计。目前中国的安全要求日益提高，未来还需考虑出口海外的安全标准。

寿命问题：无人车寿命通常为60万公里。实际上，电动汽车部件的电池循环寿命做到四五千次很容易。四五千次×300公里续航里程，意味着车辆可行驶150万公里；电机运行150万公里也问题不大。资产可以发挥更大价值，从而为用户和运营者提供更高性价比的服务。

年检要求更高：通过法规要求和场景测试后，能否保证五年后、50万公里后所有零部件依然安全可靠？因此对年检的要求也会提高。

空间和载重问题：作为生产工具，空间和载重变得更重要，用户希望运载更重的货物。据说某品牌车型畅销的原因是后备厢可装两箱啤酒——谁能装载更多，谁就能创造更大价值。

目前载重货运车辆中，载重是一个突出问题。超重会带来更多事故和问题。同时要考虑效率：车辆在路上行驶，本质是在做功。如何考虑风险设计、能耗设计，甚至如何便于维修，都是设计理念。

政策法规建议：第一，底线必须保障。无人车能够靠边停车是最低底线；做得更好一点，可以驶下高速路口；再进一步，可以开到维修站；更优者，可以完成任务。不同安全等级可对不同车辆提出不同要求。第二，强烈建议建立上限导向，针对更高的安全、更好的运营等，如高可用性、全生命周期成本（TCO）、高乘客安全保障、高公共安全，建立打分体系。高可靠性车辆可获得更高评分，牵引行业向更高质量发展。

首先，发展阶段上，当前L4阶段很像2015年的“油改电”阶段。随着2025年、2026年成为L4元年，后续一定会出现原生正向开发的L4底盘。底盘设计的第一步仍是物理防御与安全。必须考虑全方位的碰撞安全，尤其要关注后碰和侧碰，确保碰撞后不起火、不爆炸、系统不失效。

第二，考虑系统性冗余，涉及高压、低压、供电、通讯、计算、执行等多个方面，需要进行大量冗余设计。我们目前实现了全系统冗余。如果电池没电，进入八级故障，是否直接抛锚在原地？其他冗余是否起作用？电机故障导致抛锚，其他冗余是否有效？因此，如何将电池、电机等所有系统的冗余协同设计，是我们L4原生底盘冗余设计的重点。我们已与零部件一起完成了一千多个场景的验证。

第三，协同控制。多位专家也谈到了自动驾驶与底盘的交互。此外，底盘作为大型部件，总有零部件会受损。一旦受损，必须有能力告知系统：我是完全不能工作，还是可以部分工作？就像腿受伤后可以跛行，将跛行能力告知智驾系统，这样可以更好地完成任务，避免安全事故。

因此，要考虑大脑、小脑、身体的深度协同。例如，底盘在路上遇到结冰路面，能以多快的速度转向；考虑动力学边界；考虑跛行边界，与智驾系统协同，实现更优的安全性和更高的任务完成能力。

最后，我们认为L4原生底盘不应只是一家企业的技术选择，而是整个行业必须迈过的门槛。让我们共同努力，让安全成为中国智能汽车最闪亮的名片。