原創 | 福田“蒼穹”，將如何改變卡車司機的生活？

【商用車新網原創】

提到卡車智能化，很多人第一時間想到的，往往是屏幕上的語音助手，或者駕駛室里多出來的幾塊大屏。但對每年要在方向盤前度過3600個小時、日夜奔走在高速公路上的中國卡車司機來說，智能化真正回答的問題其實應該更樸素：能不能讓我開得更輕松一點，更安全一點，生病的概率更少一點。

4月25日，福田汽車在2026年一季度商務會上正式發布商用車行業首個搭載AI大模型的全域智能品牌——“蒼穹”。這一系統實現了商用車行業首次一段式端到端智駕技術落地 ，從感知、預測到控制全鏈路打通，重新定義商用車智能標準。

那么，這項技術將如何回應商用車司機們的期待？

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打破模塊傳統分工

理解“蒼穹”智能駕駛輔助系統的切入點，是它選擇的“一段式端到端”技術路線。這個術語聽起來有些抽象，其核心含義其實可以拆解得很直觀。

傳統上，智駕系統被切分成幾個獨立模塊：傳感器負責感知環境，感知結果交給決策模塊去分析判斷，判斷結論再轉給規劃模塊畫出行駛路線，最后由控制模塊執行剎車、轉向等操作。這種分工方式的好處是各環節職責清晰，開發起來相對獨立，前三環節由智駕公司開發，控制模塊由主機廠接手。

但在商用車上，問題往往出在最后一個環節。卡車在不同載重下，同樣的剎車指令會產生完全不同的制動效果；同樣的方向盤轉角，空車和滿載狀態下車輛的響應也差異很大，包括車身高度變化、貨物類型導致的姿態差異，都是乘用車很少面對的變量。如果把控制環節從中切割出去，讓算法只管到“規劃這一步”，后續的執行就不得不依賴一套相對固定的參數標定，這中間的匹配差異恰恰是安全風險最容易出現的地方。

因此，福田汽車選擇自主開發方案，將傳感器接收到的信息直接輸送給一個大模型，由它同時完成感知、判斷、規劃和控制的全過程。通俗地講，就是系統的“眼”和“手”之間不再經過翻譯，而是共用同一個大腦。在實際運營中，當車輛滿載爬坡時，模型在判斷前方路況的同時，已經在同步計算當前載重下需要多少制動力、坡度對速度衰減的影響有多大，而非先做出“減速”的決策，再去調用一套事先標定好的制動參數。

這二者之間的區別，類似于一個司機依靠直覺和經驗同時做出判斷和操作，另一個則需要先想清楚每一步、再按手冊執行。

支撐這一架構的前提條件，便是福田汽車掌握的數據。商用車智駕模型的質量，很大程度上取決于它見過多少種真實工況。而福田汽車過去30余年，銷售的近1300萬輛產品，為其提供了涵蓋不同載重、不同地形、不同天氣下的車輛駕駛操作記錄。這些，都成為模型訓練難得的素材。

同時，在控制層面，福田汽車長期的底盤標定經驗積累，意味著模型接觸到的指令與車身實際響應之間的對應關系，本身就是建立在大量真實數據基礎上的。這些條件組合在一起，才使得一段式端到端路線在商用車上具備了落地的可行性。

再看硬件配置。以干線物流重卡版本為例，感知系統由7顆800萬像素攝像頭、5顆毫米波雷達和1顆激光雷達組成。這三種傳感器的角色各有側重：激光雷達負責250米范圍內的精確探測，能在較遠距離識別足球大小的物體，為系統爭取預警時間；毫米波雷達穿透雨雪霧的能力強，彌補激光雷達在惡劣天氣中的不足；攝像頭則負責提供道路標識、交通參與者行為等語義信息。三種信號融合后，構成一個360度的環視環境模型。配合具備高精度執行能力的線控底盤，這套系統在實測中將60公里時速下的制動距離控制在了25.89米，在商用車領域屬于領先水平。

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落地節奏層層遞進

蒼穹智能駕駛輔助系統在落地節奏上采取的是一種分層推進策略：先在兩端取得突破，再向中間場景滲透。兩端的一頭是低速封閉場景，包括末端配送、園區物流、市政環衛等；另一頭則是高速干線。

據悉，目前福田汽車在封閉場景已經完成4款L4級產品的開發，覆蓋無人配送、無人洗掃、無人牽引和智能巴士。這一部分的市場驗證，也為后續產品向更開放場景延伸提供了經驗積累。

高速干線場景則對應著商用車物流最核心的效率命題。搭載HWP功能的重卡，可以在高速公路環境中實現自動超車、主動避讓以及進出匝道等操作。值得一提的是，這套系統擁有對前方道路地形的預判能力。在起伏路段，系統通過地圖數據提前獲取前方坡度信息，結合當前載重和車速，計算出最優的加減速節奏，從而達到降低能耗的效果。對于長年累月運行在固定線路上的物流車隊來說，這種微小的效率提升經過規模化放大，收益將相當可觀。

面對個體散戶，HWA版本以更溫和的成本覆蓋了核心的輔助駕駛功能，側重解決長途駕駛的疲勞問題。座艙端的駕駛員監測系統同步工作，融合面部識別、方向盤握力等多維度信號，在識別到疲勞或注意力下降時啟動分級預警，必要時聯動后臺管理系統介入處理。

說到底，卡車司機要的并不多：少一點意外，少一點折騰，少一點到家后只想躺著不動的疲憊。“蒼穹·智駕”所做的，就是把這三個“少一點”拆解成感知、決策、控制里的每一處優化。技術走對了路，人就能少受點罪。顯然，這比任何宏大的敘事都更加實在。

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