WNEVC 2021 | PIX像素智能首席運營官&聯合創始人曹雨騰：基于PIX通用智能底盤，開發和量產無人車和智能汽車
2021年9月15-17日，“第三屆世界新能源汽車大會”（WNEVC 2021）在海南國際會展中心盛大召開，由中國科學技術協會、海南省人民政府、科學技術部、工業和信息化部、生態環境部、住房和城鄉建設部、交通運輸部、國家市場監督管理總局、國家能源局共同主辦。本次大會以“全面推進市場化、加速跨產業融合，攜手實現碳中和”為主題，邀請全球各國政產學研各界代表展開研討。
在9月17日下午舉辦的主題峰會“下一代電動化平臺與電氣架構”上，PIX像素智能首席運營官&聯合創始人曹雨騰發表精彩演講。
曹雨騰分享了PIX的通用智能電動底盤Ultra Skateboard，它是一個非承載式、滑板式的、分布式的底盤，可以面向乘用車、商用車和專用車三個領域，具有上下解藕、模塊化架構、適用所有車型、低成本、高效迭代、L4自動駕駛幾個特點。
以下內容為現場演講實錄：
非常榮幸可以在這里分享PIX做的事，PIX相對前面幾位專家，我們是一個創業公司。
我們在做的產品是一個完全在非承載式底盤上面的移動空間，也是我們認為汽車下一步會進化的方向。我們認為會成為城市生活的第四空間，工作、生活、娛樂都可以搭載在這樣的一個移動平臺上，我們叫做未來城市的一個基礎設施。
PIX從2017年開始啟動這個項目，其實從那個時候我們就最早提出了移動空間這個概念，同時我們以建造移動空間為基礎的未來城市作為我們愿景，我們一直在想要怎么樣才能夠去打造一個這樣的靈活的模塊化的平臺，可以去支撐更多的第三方，更低門檻，更低成本，更去中心化打造他們想要的車型，甚至個人的出行工具，怎么樣面向一個更加個性化、碎片化、多樣化的未來汽車的需求。所以，我們的結論是，這里面最核心的就是需要一個非承載式、滑板式的、分布式的一個底盤，這個是我們在做的事，打造一個通用的智能底盤平臺，開發量產智能車無人車等等。我們把它叫做Ultra Skateboard，第一由算法驅動整個底盤，我們把原有的工程師設計的內容去交給一個模型算法來設計，第二個部分是完全數字化的設計，就是柔性的設計，來去一定程度的輔助和替代傳統的汽車生產的工藝。
這個是我們今年已經發布的一個原型機，軸距大概在3米，整個底盤長度在4米多的一個底盤平臺，所以我們基于一個底盤平臺會面向商用車、乘用車和專用車三大領域。作為一個創意公司，在商業化角度考慮首先進入專用車，完全L4級別的領域，就是現在可以看到在室外應用的物流、清掃、接駁等等一些車型，這些已經取得了不錯的成績，交付到全球10個國家，打造出來20多種車型，今年開始往商用車和乘用車領域走，商用車就是移動空間，或者第一個移動空間的應用就是一個無人小巴的產品，同時在研發一個類似機器人的NEV的車型，面向歐盟市場，我們底盤整個架構會兼容不同尺寸的底盤平臺，1米到10米，載重可以從幾十公斤到上百噸，支持不同的行業打造不同的車型，這些已經開發出來或者已經面向量產的車型。同時會支撐到未來的像一些輕型商用車，一些NEV和小巴車型的打造。Ultra Skateboard有以下特點：上下解耦是整個底盤和上下艙體的連接，是完全沒有任何的分離，沒有任何限速的連接，這里有一些接口實現快速切換；同時一個模塊化結構可以低成本高速快速迭代；同時面向L4自動駕駛的平臺。我們現在做的是從專用車（CityBot），未來到高速乘用車的領域。
我們的團隊現在還是比較小的團隊，一百人左右，我們也是一個國際化、跨學科的一個團隊。
在底盤核心技術層面，第一個是分布式驅動的電機，應用在中低速和高速的底盤，使用之后我們可以去掉現在電動底盤的機械差速器，傳動軸等等，使整個底盤做軸距和輪距的調整，降低它的機械化復雜程度，比現在集中式的電動車底盤簡單很多，減少對零部件的依賴，降低制造的難度，提升靈活性。它的好處很多，更好的操控性，更多安全的冗余，可以把自動駕駛直接集成在底盤上，使艙體的制造更加容易，以及降低成本。
這是我們線控的縱向和橫向的性能，這里面包含了非常高精度的低延時的控制能力，以及多種給自動駕駛的控制接口，比如速度、扭矩、加速度包括角度等等控制接口，同時也給制動和轉向提供很多安全冗余的機制，我們制動在VCU信號丟失的情況下，有自帶的算法使能底盤緊急停止等等一些安全冗余。
底盤的軟件定義最核心的就是分布式驅動這塊，集中式驅動剛剛提到有能量效率低、結構復雜、可控效率低、空間利用低等等缺點，分布式帶來全面的提升，我們做的是將線控系統和分布式驅動系統整個融合在一起，核心的技術方面就是輪轂和輪邊電機、冗余線控系統、車輛整體架構設計，目標是帶來穩定性、安全性以及機動性，最后功能開發包括驅動防滑，還有橫擺的力矩控制，整個底盤將這些收集到的數據信息回饋到底盤的控制模型里，然后再帶動整個底盤的性能的提升。
這是整個底盤的我們所定義的電子電氣架構，從上層的傳感器的融合，到自動駕駛的域控制器，到中間層底盤VCU的域，到溫度控制，電池管理，轉向制動和電機的控制，核心我們希望未來汽車和機器人的系統會被模糊掉，我們剛剛和蔡總聊整個集中式的控制之后，其實可以把這個做板間通訊，讓機器人開發者生態在這個汽車的生態上無縫銜接。
這是自動駕駛的軟件架構，從感知到決策，到規劃，到控制的一整個全堆棧的控制系統，目前面向中低速和限定場景的L4自動駕駛能力，基于多傳感融合，激光雷達，多傳感器融合的方案，ODD適用于模塊化不同的場景，在自動駕駛系統里面我們獨有的一個針對安全性的考慮是我們使每一個感知的部分，每一個節點都帶有一定的冗余，任何一層失效可以繼續保持單個單元繼續工作。
我們現在所在的工廠在貴陽，現在總部在上海。目前我們今年的產能在底盤上可以達到千臺每月，但是整個工廠總體還是一個試制工廠，新型產品，新形態的模式和消費需求，背后需要一個全新的制造方式、設計方式的支撐的，而不僅僅是產品形態的變化。所以我們的核心是打造了一整套的無模具無工裝夾具的生產方式，非常支持現代產品的特點，需要快速迭代高速迭代，以及讓開發環境和量產環境保持一致。
這里可以看到我們開發了一套基于我們大量的數據集以及訓練模型，我們開發了針對底盤的模型設計軟件，在里面我們可以直接輸入各種參數、約數去實時看到底盤的設計情況，從尺寸到運動學的參數等等。整個軟件也集成了仿真和測試，它輸出的這樣的一個結果就是工藝文件可以直接到我們的一些數字化的制造上，這是大型3D金屬打印的技術，這是一個非常高效率低成本高速的系統，可以實現一些原型車輛的快速驗證和制造。
同時我們也有針對內外實踐的一些無模具的制造技術，這是使用機械臂給鈑金做實時成形的制作工藝，可以做復雜的東西，這個是通過機械臂做折彎，整個底盤的批量生產也是使用了一些柔性的生產的設備，以及工藝算法，從激光切割，基于鋁板材作為基材，通過鉚接焊接實現底盤同一個生產線的柔性批量制造能力。
我們現在也還是取得了不錯的市場的成績，交付到全球10個國家，也獲得了很多一線客戶終端客戶的不錯的認可，我們也在伴隨著客戶一起迭代，現在已經有接近200個客戶了。
最終我們想要去實現的一個商業形態，其實是和手機的進化是很類似的，我們認為未來整個我們的底盤或者是我們的整車的平臺，其實是可以承載各種不同第三方開發，在上面進行不同的實體的應用，叫做硬件的應用商店，各種不同商業的城市服務方，包括健身，各種娛樂，它都可以在我的移動空間里搭載它的服務的業態，來形成在線上線下融合的城市服務，我們相信這個是未來城市的一個最優或者是基于自動駕駛技術讓我們城市變得更加美好的一個畫面。
（注：本文根據現場速記整理，未經演講嘉賓審閱）
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