최근 Carl Power CEO Wei Junqing은 "Carl Power는 10억 톤 킬로미터를 초과하는 세계 최대 규모의 L4-급 자율 벌크 상품 운송을 달성하는 데 앞장섰으며 총 시범 차량 운영 마일리지는 1500만km."
동시에 Carl Power는 Ordos City의 Kangbashi 지구에 글로벌 혁신 및 R&D 본부를 설립하여 Ordos가 통합 "차량-도로-클라우드" 애플리케이션의 벤치마크 도시가 되도록 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
중국의 자동차 산업이 '차량-도로-클라우드 통합'의 길로 나아가고 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 중국 공학 아카데미(China Academy of Engineering)의 학자 Li Keqiang은 "차량-도로-클라우드 통합은 지능형 및 연결된 자동차 산업의 고품질 개발을 촉진하는 데 매우 중요합니다. 이는 새로운 생산성을 육성하고 산업 모멘텀을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다."라고 강조했습니다. 특히 Ordos City는 차량-도로-클라우드 통합을 위한 중국 최초의 20개 시범 도시 중 하나이며, 특히 탄광 물류 및 미래 지능형 광산 발전 분야에서 탁월한 성과를 보이고 있습니다.
2021년부터 Carl Power는 Ordos에서 L4-레벨 자율 대량 운송 작업을 수행해 왔으며 이는 트렁크 물류 시나리오에서 이 기술을 주요하게 적용한 사례입니다.
차량-도로-클라우드 통합 프레임워크 하에서 Carl Power는 차량 간 통신을 기반으로 하는 'Carl Navigation' 자율주행 하이브리드-지능 호송 기술을 제안했습니다. 이 솔루션은 단일 차량 지능이 극복할 수 없는 기술적 과제를 해결하여 배포 및 운영을 가능하게 합니다.
현재 Carl Power는 차량-도로 및 차량-클라우드 협업을 위한 전체 아키텍처를 개발했습니다. 지역 및 국가 클라우드 플랫폼과 호환되는 자체 개발한 KargoCloud 지능형 물류 파견 플랫폼을 통해 차량 및 도로 데이터를 효과적으로 통합합니다. 이 플랫폼은 자율주행차 차량, 화물, 운송 자원 및 에너지 공급에 대한 정보를 디지털화합니다. 강력한 데이터 처리 및 지능적인 파견 기능을 활용하여 운송 수요와 자원 간의 정확한 일치를 달성합니다.
Carl Power는 Ordos의 지속적인 테스트를 통해 데이터 및 시나리오 장벽을 구축하고 광범위한 실제 시나리오와 숙련된 트럭 운전사 데이터를 축적했습니다. 이 데이터는 자율 주행 모델의 훈련 및 검증에 다시 피드백되어 데이터 기반 접근 방식과 대규모 모델을 통해 자율 주행 기술의 발전을 가속화합니다.
시장 검증을 통해 Carl Power의 하이브리드 지능 모델의 실행 가능성이 입증되었습니다. 이 모델에는 여러 L4-레벨 자율 차량을 안내하기 위해 L2-레벨 선두 차량을 조종하는 한 명의 인간 운전자가 포함됩니다. 선두 차량이 주행하고 후행 차량이 완전 자동화로 전환되는 이 접근 방식은 사람이 운전하는 것보다 안전성을 5배 향상시키고 인건비를 50~80% 절감하며 전체 운영 비용을 20% 절감합니다.
전체 자율 주행 시스템의 비용은 100000~150000RMB이며, 무인 운영 및 이중 교대 차량 일정을 사용하면 200000~300RMB를 절약할 수 있습니다.{{ 8}} 연간 인건비 RMB. Wei Junqing은 "수백 대의 무인 차량을 배치하면 투자자와 고객은 더 이상 수익성에 대해 의문을 제기하지 않습니다."라고 밝혔습니다. Carl Power의 자체 운영 자율 차량은 이미 "수익성"이 있습니다.
Carl Power는 무인 화물 시장에 대해 낙관적입니다. Wei Junqing은 "향후 3~5년 내에 지역 간 L4-수준 자율주행이 현실화되어 점차 전국적으로 확대될 것으로 기대합니다"라고 말했습니다. 그는 "화물 부문이 자율주행 분야에서 가장 먼저 상업적인 혁신을 이룰 것"이라고 믿습니다. 무인화물은 라스트마일 배송이나 로보택시 분야에 비해 투자비용은 낮지만 경로 집중도가 높아 1,{6}}~1,500대를 배치하면 수익성을 달성할 수 있다.
12월 20일 현재 Carl Power는 300대의 자율주행 차량을 보유하고 있으며 L4-레벨 자율 벌크 상품 운송(운송 산업 효율성을 반영하는 핵심 지표)에서 10억 톤-킬로미터를 달성하는 데 앞장섰습니다.
