毫秒响应 增程式混动是长途智驾最优解

人类驾驶卡车，是一种效率低且不够安全的工作方式，同时也是资源的一种浪费。卡车的驾驶，未来应该是通过智能技术来实现，这样可以将驾驶员从繁重的体力和精神劳动中解放出来，并提高公共交通的安全性。优秀的智能驾驶系统，需要电力驱动和充足的电力供应。增程式混合动力在智能驾驶时代，相对于传统燃油车和并联式混合动力构型，将拥有巨大的优势。

作者｜任海军

【卡车之家 原创】在上一篇文章【混合动力构型哪家强？增程或许将笑到最后成为大赢家！】中，我们详细讨论了增程式混合动力与其他混合动力相比的不同点和优势。本期，我们将继续这一话题，探讨混合动力和智能驾驶之间的逻辑关系。

为什么要探讨混合动力和智能驾驶的关系，而不是纯电动力和智能驾驶的关系呢？这是因为纯电动力目前存在的问题在短期内难以解决，也不适合用于中长途高效率运输场景。具体原因可以参考上一篇文章。因此，本期我们仅从混合动力的角度来讨论这个话题。

● 响应慢精度差 直驱混动不适合智驾

许多人认为智能驾驶和能源选择之间没有直接的联系，无论使用燃油还是混合动力，都可以实现智能驾驶。然而，这种观点是不准确的。

从整个系统的角度来看，智能驾驶系统可以分为感知、决策、执行三个部分。

以感知为例，卡车需要通过各种传感器来识别周围环境，比如毫米波雷达、激光雷达、视觉摄像头和超声波雷达等。这些传感器收集到的大量数据，需要传送给决策系统进行处理。

问题在于，传统燃油车采用的是分布式电子电器架构，发动机的ECU、变速箱的TCU、制动系统的EBS等，每一套系统都是独立的，甚至是由不同的制造商生产的。每增加一个功能，就需要增加一个控制器。而且，系统之间的通信通常依赖于CAN总线，其传输速率非常低。面对如此庞大的数据量，需要快速的传输和计算，传统燃油车的CAN总线显然难以胜任。

智能驾驶卡车的传感器和控制器通常是耗电的大户。燃油卡车脆弱的24V供电系统，是远远无法满足其电力需求的。

智能驾驶卡车需要对控制系统发出的指令进行快速响应，这涉及到决策和执行两个环节。而传统燃油车在这方面存在明显的不足。例如，当系统发出加速超车的指令时，发动机的ECU接收到命令后，首先会控制喷油器提高喷油量，增加废气量，推动涡轮增压器提高进气压力。只有当压力达到满足燃烧的需求后，才能继续增加喷油量，使高压燃气推动活塞运转，最终提高曲轴的转速和输出扭矩。

变速箱的情况也类似，例如在需要降档以增强驱动力时，TCU发出指令后，需要控制离合器和执行器进行换挡，并且还需要协调发动机输出合适的转速才能顺利完成换挡。

这整套流程从发出加速指令到车辆实际完成加速动作，耗费的时间可能达到秒级，这样的反应速度对于智能驾驶系统来说是远远不够的。此外，燃油车的控制精度也很差，例如无法精确控制发动机的转速，这是其另一个重大缺陷。

● 动力解耦 电驱是关键

现在我们来看看混合动力卡车。在上一篇文章中，我们介绍了不同类型的混合动力构型及其区别。但不管是哪一种，它们都可以被归为两大类：

1. 可直驱运行

2. 仅解耦运行

直驱是指发动机的动力可以通过传动轴传递给驱动桥，从而驱动卡车行驶。

解耦则意味着发动机仅用于发电，电能通过电缆传输给电动机，由电动机来驱动卡车行驶。增程式混合动力原理图

增程式混合动力是一个典型的解耦型车型。关于这部分内容，感兴趣的读者可以点击本文开头的链接，查看上一篇文章的详细介绍。

● 适应智能驾驶 增程优势大

让我们回到智能驾驶的感知、决策和执行这三个环节。

一、感知层面

混合动力卡车通常采用更为先进的域控制电子电器架构。大致可以分为动力、底盘、座舱、车身和自动驾驶五大控制器。这种架构可以将更多的功能集成到这五大控制器之内。得益于高度的集成，数据通信已经不再依赖于传统的CAN总线，数据传输更快。

由于混合动力卡车配备了高压电力系统，它们可以轻松地满足各种传感器、控制器和智能驾驶芯片的大量电力需求。

二、决策层面

得益于域控制架构、高速数据传输和高算力芯片的支持，以及大量的数据采集、训练、迭代。串联构型的混合动力卡车能够做出更加智能的决策。

三、执行层面

解耦构型的混合动力卡车由驱动电机作为动力来源，其响应速度极快，可以达到毫秒级，而且控制精度极高，这些特性都能满足智能驾驶系统对执行速度的要求。

轻卡增程器总成

然而，拥有直驱模式的混合动力系统，由于发动机参与到驱动过程中，可能会在响应速度和控制精度上存在一定的不足。与之相比，增程式混合动力系统中，发动机和驱动系统之间是解耦运行的，发动机仅用于发电，而驱动任务完全交给电机来执行。这种解耦的配置使得增程式混合动力在响应速度和控制精度上具有明显优势。

简单理解，增程式混合动力，就是一台纯电卡车配了一台发电机。纯电驱动的控制，要比燃油发动机直驱介入要容易控制的多。

● 编后语

综上所述，智能驾驶对车辆的电力系统和动力系统提出了非常高的要求。可以直驱的混合动力系统可能并不完全适合未来的智能驾驶需求。随着技术的发展，人类将逐渐从驾驶岗位中被解放出来。电力为基础的驱动方式，是基础，也是方向。