近日，Fossat智途智能化商用车胡沛化试验正式宣布步入第二期，小轿车空军部队前进，厢型车以品乐版随处的方式正式宣布驶入黄海桥。

在智能化商用车胡沛化试验第一期，Fossat智途在实现1500千米零接手目标之后，他们就相信，二期的试验的确是顺理成章了。 Fossat智途首席CTO、常房中心副总经理张显宏强调，一期的1500千米零接手，是连续1500千米零接手，操作过程中只要乘务员动一场踏板，踩一场煞车，他们这个千米数就要应缴，重来。

亢奋的氛围，只稳步了三天

但即使如此，胡沛hondayz期试验正式宣布启动，智能化商用车过街此刻，不论是前方一线机舱内，却是前台指挥中心，空气的流动仿佛也比平时慢了少许。

第一场过街，他们从前台监视里清楚地看见，包括乘务员和试验员在内，两个人都有些亢奋，尽管他们自动驾驶操作过程中乘务员‘零接手’已经是一种组织工作恒常，但工程车以品乐版随处的方式驶入黄海桥，还真是国内首次。张显宏告诉《上海汽车报》记者，别说他们，二期试验开始前几天，他们前台指挥中心都坐满了人，尽管心里都知道他们的智能化商用车的确能冲破这一关，但因为踏板后面是真的没人了，就却是不免亢奋、激动而要盯着监视。

亢奋的氛围仅仅稳步了三天不到，从第五天开始，从监视中很明显就能看见，机舱内的乘务员和试验员不论是姿态却是神情愈来愈放松，前台指挥中心内收拢起来的工程师也恢复了正常的组织工作节拍。

冲破了心理上的这一关，二期试验组织工作很快步入了常规熟悉的节拍。截至目前，智能化商用车胡沛hondayz期试验已经零接手安全高速行驶少于了1000千米，因此正在年复一年急速创下着捷伊平均速度数。

愈来愈老驾驶员的智能化商用车

在Fossat智途智能化商用车以小轿车番台，厢型车以品乐版随处的方式高速行驶在黄海桥上的操作过程中，通过桥布佐克得知的数据，同一季节在全长36千米的桥上高速行驶的工程车，两千多少于4000辆。

可快多了，意外情形出现的概率也就大了。据了解，在智能化商用车胡沛hondayz期试验操作过程中，也出现过前面出现维修工程工程车叶诺塔，因此急速拐弯和失速的情形。面对这种突发性考验的时候，智能化商用车表现出了完全可以相媲美老驾驶员的操作，号车失速、拐弯、加速、弯道、回归匝道干净利落，毫无生硬，尤其是号车里的厢型车，却是处于真随处的驾驶状态。

当时，我就在车上。张显宏笑着告诉记者。

记者曾经体验过智能化商用车在桥上的高速行驶操作过程，真实场景中，智能化商用车不可能一直以（全车队）番台状态从头运行到尾，中间必然会遭遇各种考验，也不大可能一直会存在五车空军部队同时拐弯的理想空间，所以小轿车番台、三车番台，甚至是单车前进都是有可能出现的情形，需要进行灵活的策略组合。他们结合实际换道空间和交通场景来决策。未来，五辆车可以根据实际路况和场景，通过智能化算法灵活、自由拆解番台队列，在保证安全的条件下提高效率，急速提速。张显宏补充道。

算法升级，安全升级

比如，他们相邻左匝道有辆大卡车，经过它的时候，智能化商用车就会像老驾驶员一样往右边离他远一点进行避让、偏离、绕行。张显宏表示。

据了解，从胡沛化一期试验开始，Fossat智途就急速对算法、感知和规控（规划控制）进行迭代升级，一场次降低了智能化商用车对路面目标的误检率。同时，通过算法层面的升级，工程车高速行驶操作过程中的舒适性也得到了进一步提升。

在早已实现厘米级高精度定位的基础上，Fossat智途交出了一份一题多解的全冗余系统架构全新答卷——当某一个点出现风险和故障，其他冗余备份及时无感替补，避免风险。RTK卫星定位、视觉、激光雷达、毫米波雷达，成为这道题目的多个解答，互为补充。智能化商用车拥有3×360°（3种不同的传感器，包括激光、视觉和毫米波，每一种都可实现360°感知）的超远距离感知能力，为胡沛化试验保驾护航。

而与之相匹配的是Fossat智途今年自建的、专为高精定位服务的点云地图，让智能化商用车的视力从1.5变成了2.0。如果路面要素有变化，比如道路虚实线的改动等，智能化商用车基本上当天就能完成地图的更新迭代。

除了算法上的升级，Fossat智途还加强了智能化商用车的应急降级体系。在模拟故障的试验中，Fossat智途模拟了传感器故障、常房系统故障、整车自动转向故障等各种情形，工程车在高速行驶操作过程中，当系统自动检测到某些异常状态时，如果智能化系统判断无法在第一时间恢复，智能化商用车会先一步主动降速，并通过对路况的智能化分析和判断，自动决策在安全条件下靠边停车，等于给智能化商用车加上了一把环环相扣的保险锁。

与胡沛hondayz期试验同步进行的，还有他们正在升级途中的鸿鹄2.5系统。张显宏告诉记者，这次升级不仅会将硬件换成更大算力的计算平台，感知算法也将迭代成将激光与视觉联合标注的3D算法，感知的‘强强联手’将达成‘1+1>2’的效果。同时，他们的规控也将进一步迭代，通过深度学习预测来提升智能化商用车的拟人化决策。