速途網9月17日訊（報道：喬志斌）今日晚間，卡車造車新勢力DeepWay首場品牌戰略發布會在京舉行。會上，DeepWay推出首款全正向設計研發的智能新能源重卡——深向星途第1代，并帶來H2H高速干線智慧物流全新模式。
DeepWay是由百度與獅橋聯合打造的科技公司，專注于智能新能源卡車的研發和制造。據悉，這是其在去年百度Apollo生態大會上宣布成立后的首次正式亮相。發布會上，DeepWay宣布將快速接入獅橋干線物流網絡，通過實際載貨運營，推動L4級自動駕駛技術在貨運場景的商業化落地，開啟智慧貨運新時代。
技術+場景賦能產業升級 DeepWay開啟行業新賽道
經過30多年的發展，物流行業已成為中國國民經濟的支柱產業和重要的現代服務業，與此同時，互聯網和物流行業的頭部企業們在不斷開拓邊界，加速賦能物流行業發展。
百度集團副總裁、智能駕駛事業群組總經理李震宇曾表示，百度Apollo的智駕產品已與超過70家車企的600款車型展開合作，領域涵蓋了家用小汽車、自動駕駛巴士等。但自動駕駛在商用車物流領域還未布局，其巨大的發展潛力亟待發掘。
獅橋董事長兼CEO萬鈞也曾提出，貨運司機人力成本攀升，無人駕駛在遠途卡車領域成為剛需，雙方對智慧物流的認知不謀而合。于是, 卡車造車新勢力DeepWay應勢而生。
據介紹，DeepWay是目前為止百度Apollo在自動駕駛貨運賽道的唯一布局，也是全網唯一獲得百度自動駕駛技術白盒授權的公司。DeepWay專注于智能新能源卡車的研發和制造，致力于開創全新的智慧貨運時代。
世界級超跑設計團隊打造 深向星途成未來終極運輸工具
深向星途第1代是中國首款全正向設計研發的智能新能源重卡，作為智能貨運“深級”者，以四大核心優勢——“深級”設計、“深級”性能、“深級”智能、“深級”空間，精準匹配干線物流需求。
據萬鈞介紹，“深級”設計優勢主要體現在四個方面。深向星途第1代采用輕量化一體化設計，由法拉利全系經典車型御用的意大利賓尼法利納設計團隊操刀，帶來媲美“超跑”的流線型卡車造型。其先進的多域融合式EE架構，能夠更加高效、可靠進行整?的全面控制和在線升級，使整個?輛從軀干到神經都能夠天生支持L3/L4級別自動駕駛及整車OTA。此外，獨有的氫電共用平臺設計，兼容鋰電池組和氫燃料動力電池驅動，將來一旦氫燃料動力電池技術路線成熟，深向星途第1代可立刻搭載更高效的氫能系統。
性能方面，相比平頭車型高達0.65的風阻系數，深向星途第1代在中汽研的仿真風洞測試中?阻系數僅為0.35，可有效節約能源消耗。同時，深向星途第1代擁有更大的貨廂空間，貨箱容積率提升9.6%。而特有的分布式驅動形式可讓電驅效率最高達到94%，相比中央集中式驅動，能量轉化效率提升了至少14%。
得益于百度的技術基因，深向星途第1代基于百度自動駕駛技術研發的HIS（Highway Intelligence System）算?可擴展至超過500TOPS，擁有足夠的算力支持高速上L4級別自動駕駛，獲取的數據和優化迭代版本也將通過OTA方式升級到每一臺深向星途。
在遍布整車自動駕駛傳感器的加持下，深向星途第1代可實現全車無盲區以及超過1000m的超遠距感知能力，同時通過紅外傳感器對高速上出現的生命體進行保護。車輛軟硬件的正向設計和分布式驅動設計，使得其整車可以做到端到端100ms內感知執?。
此外，深向星途第1代還配備新一代智能生活艙，駕駛、工作、生活空間分隔設計，智能語音交互系統、智能影音娛樂系統、觸摸式中控大屏、舒適座椅及臥鋪，與辛苦的司機師傅共享時代進步的紅利。
H2H成為高速干線智能物流的全新模式
發布會現場，DeepWay向到場嘉賓和媒體展示了高速干線智慧物流的全新模式——H2H（HUB-to-HUB）模式。在HUB中心，深向星途與人工駕駛卡車完成貨廂交接，隨后進入高速，實現自適應巡航、根據地理信息節能駕駛、避障、變道、超車、編隊行駛、轉換閘道、自動過ETC等能力，直至到達目的地最近的HUB中心，再次與人工駕駛卡車完成貨廂交接，最終由人工駕駛卡車將貨物運輸至目的地。
針對長途運輸續航里程痛點，DeepWay為深向星途提供高速換電解決方案。運輸途中，自動駕駛卡車只需6分鐘即可在高速公路上的換電站完成自動換電，提升運營效率。每300公里一次的蓄電方案，符合貨運司機每駕駛4個小時必須停車休息的監管要求，減少因疲勞駕駛造成的交通事故，提升卡車司機駕駛安全。
值得一提的是，獅橋通過打通貨運生態上下游數據，為深向星途第1代提供從訂單到支付的全鏈條數字化高頻交易SaaS，匯聚海量真實貨運訂單與運力池，合理配置使得資源效益最大化，也與DeepWay形成一個雙向互贏的驅動閉環。
從自動駕駛卡車到“無人”干線物流的距離有多遠？萬鈞給出了DeepWay的答案，“2023年6月，深向星途第1代將落地商業化量產。預計在未來5年，深向星途第1代將累計運營超過48億公里，這些真實場景的數據積累，將使其加速實現L4級別自動駕駛在干線物流場景的落地。”
