原创 | 福田“苍穹”，将如何改变卡车司机的生活？

【商用车新网原创】

提到卡车智能化，很多人第一时间想到的，往往是屏幕上的语音助手，或者驾驶室里多出来的几块大屏。但对每年要在方向盘前度过3600个小时、日夜奔走在高速公路上的中国卡车司机来说，智能化真正回答的问题其实应该更朴素：能不能让我开得更轻松一点，更安全一点，生病的概率更少一点。

4月25日，福田汽车在2026年一季度商务会上正式发布商用车行业首个搭载AI大模型的全域智能品牌——“苍穹”。这一系统实现了商用车行业首次一段式端到端智驾技术落地 ，从感知、预测到控制全链路打通，重新定义商用车智能标准。

那么，这项技术将如何回应商用车司机们的期待？

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打破模块传统分工

理解“苍穹”智能驾驶辅助系统的切入点，是它选择的“一段式端到端”技术路线。这个术语听起来有些抽象，其核心含义其实可以拆解得很直观。

传统上，智驾系统被切分成几个独立模块：传感器负责感知环境，感知结果交给决策模块去分析判断，判断结论再转给规划模块画出行驶路线，最后由控制模块执行刹车、转向等操作。这种分工方式的好处是各环节职责清晰，开发起来相对独立，前三环节由智驾公司开发，控制模块由主机厂接手。

但在商用车上，问题往往出在最后一个环节。卡车在不同载重下，同样的刹车指令会产生完全不同的制动效果；同样的方向盘转角，空车和满载状态下车辆的响应也差异很大，包括车身高度变化、货物类型导致的姿态差异，都是乘用车很少面对的变量。如果把控制环节从中切割出去，让算法只管到“规划这一步”，后续的执行就不得不依赖一套相对固定的参数标定，这中间的匹配差异恰恰是安全风险最容易出现的地方。

因此，福田汽车选择自主开发方案，将传感器接收到的信息直接输送给一个大模型，由它同时完成感知、判断、规划和控制的全过程。通俗地讲，就是系统的“眼”和“手”之间不再经过翻译，而是共用同一个大脑。在实际运营中，当车辆满载爬坡时，模型在判断前方路况的同时，已经在同步计算当前载重下需要多少制动力、坡度对速度衰减的影响有多大，而非先做出“减速”的决策，再去调用一套事先标定好的制动参数。

这二者之间的区别，类似于一个司机依靠直觉和经验同时做出判断和操作，另一个则需要先想清楚每一步、再按手册执行。

支撑这一架构的前提条件，便是福田汽车掌握的数据。商用车智驾模型的质量，很大程度上取决于它见过多少种真实工况。而福田汽车过去30余年，销售的近1300万辆产品，为其提供了涵盖不同载重、不同地形、不同天气下的车辆驾驶操作记录。这些，都成为模型训练难得的素材。

同时，在控制层面，福田汽车长期的底盘标定经验积累，意味着模型接触到的指令与车身实际响应之间的对应关系，本身就是建立在大量真实数据基础上的。这些条件组合在一起，才使得一段式端到端路线在商用车上具备了落地的可行性。

再看硬件配置。以干线物流重卡版本为例，感知系统由7颗800万像素摄像头、5颗毫米波雷达和1颗激光雷达组成。这三种传感器的角色各有侧重：激光雷达负责250米范围内的精确探测，能在较远距离识别足球大小的物体，为系统争取预警时间；毫米波雷达穿透雨雪雾的能力强，弥补激光雷达在恶劣天气中的不足；摄像头则负责提供道路标识、交通参与者行为等语义信息。三种信号融合后，构成一个360度的环视环境模型。配合具备高精度执行能力的线控底盘，这套系统在实测中将60公里时速下的制动距离控制在了25.89米，在商用车领域属于领先水平。

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落地节奏层层递进

苍穹智能驾驶辅助系统在落地节奏上采取的是一种分层推进策略：先在两端取得突破，再向中间场景渗透。两端的一头是低速封闭场景，包括末端配送、园区物流、市政环卫等；另一头则是高速干线。

据悉，目前福田汽车在封闭场景已经完成4款L4级产品的开发，覆盖无人配送、无人洗扫、无人牵引和智能巴士。这一部分的市场验证，也为后续产品向更开放场景延伸提供了经验积累。

高速干线场景则对应着商用车物流最核心的效率命题。搭载HWP功能的重卡，可以在高速公路环境中实现自动超车、主动避让以及进出匝道等操作。值得一提的是，这套系统拥有对前方道路地形的预判能力。在起伏路段，系统通过地图数据提前获取前方坡度信息，结合当前载重和车速，计算出最优的加减速节奏，从而达到降低能耗的效果。对于长年累月运行在固定线路上的物流车队来说，这种微小的效率提升经过规模化放大，收益将相当可观。

面对个体散户，HWA版本以更温和的成本覆盖了核心的辅助驾驶功能，侧重解决长途驾驶的疲劳问题。座舱端的驾驶员监测系统同步工作，融合面部识别、方向盘握力等多维度信号，在识别到疲劳或注意力下降时启动分级预警，必要时联动后台管理系统介入处理。

说到底，卡车司机要的并不多：少一点意外，少一点折腾，少一点到家后只想躺着不动的疲惫。“苍穹·智驾”所做的，就是把这三个“少一点”拆解成感知、决策、控制里的每一处优化。技术走对了路，人就能少受点罪。显然，这比任何宏大的叙事都更加实在。

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