AI司机再升级！弱网不趴窝，路权更灵活！

随着L4自动驾驶在机场、厂区、港口等场景的规模化运营，几十台甚至上百台无人车开始在同一场地内高密度运行。如何让车辆之间避免行车冲突、快速适配场地规则、高效协同行驶，成为了多车协同技术需要解决的核心课题。

得益于超1020万公里真实场景无人驾驶项目运营的技术积淀，驭势科技（01511.HK）采用车云通信框架+多车协同通用底座+行车规则快速适配的技术架构，并针对真实运营痛点进行协同弱网和分级路权优化升级，为封闭场景无人车队长期高效稳定运行提供智能化的多车协同方案。
 

封闭场景规模化L4下的多车协同

在开放道路上，交通法规统一、路口规范、博弈对象以人类驾驶员为主，合理的抢让行策略都已包含在智驾算法中，单车智能即可应对大多数行车冲突。但在封闭场景中，规模化的无人车运营面临着截然不同的挑战。

每个机场、厂区、港口都像一个自成体系的“小城市”，有着各自独特的行车规范。“直行让转弯”、“有拖斗让无拖斗” 等或反常规或定制化的需求十分普遍，并无统一标准可循；绝大多数的场内道路无红绿灯和地面标线，大量冲突区域会产生大量的无保护行车博弈；在无人车高密度行驶的场景中，智驾主要博弈的对象正是智驾自身，这种长期高频的博弈，也成为了封闭场景中的独特挑战。

这意味着，仅靠单车决策算法无法长期维持规模化车队的通行效率与安全保障。一套可灵活适配、稳定可靠的多车协同系统，是封闭场景L4规模化从“能用”变为“好用”的关键技术底座。
 

驭势的解法：兼顾高效与灵活

为了解决封闭场景中行车规则碎片化的痛点，同时确保商业化项目的交付效率和无人车长时间运营的稳定性，驭势科技在多车协同整体技术架构中兼顾了效率与灵活，采用车云通信框架+多车协同通用底座+行车规则快速适配的整体方案。

在车云通信框架下，所有无人车在运行时都会统一接入云端环境，实时上传自身信息和接收云端指令，以便完成各类业务，这为多车协同提供了必要的通信通道。

为了确保多车无冲突行驶，驭势科技在自主研发的大规模多车仿真系统中，通过强化学习训练多车协同通用底座的核心AI模型，使其具备预测所有潜在行车冲突并进行指挥的能力。同时，底座内置了一套定制化规则描述体系，支持将各类场地特有规则转化为决策约束，为通用底座适配各类不同行车规则提供可行性。

最后，借助大模型能力将客户自然语言描述的规则快速转化为系统可识别的规则描述文件，结合多车仿真系统验证完成迭代，大幅缩短新场景的规则适配与交付周期。
 

核心策略升级满足严苛运营要求

在此多车协同技术方案的基础上，驭势科技针对一线项目反馈最为集中的协同弱网和分级路权两类场景痛点，完成了针对性的专项策略升级优化，让多车协同真正帮助客户降本增效，并在长期的商业运营中行之有效。

协同弱网：网不好也能顺畅通行

在机场、港口等大型场地中，隧道、建筑遮挡区、无信号区等网络死角不可避免。传统多车协同高度依赖实时网络，一旦断连，车辆只能停车等待，运营节奏被打断。 

为了解决该问题，驭势在大规模仿真中加入了对弱网工况的模拟，通过训练微调，使得协同通用底座模型学会了弱网下的指挥策略。支持弱网的多车协同方案能够做到：

·断连前预判：模型持续监测网络数据，在预判弱网即将发生时，提前将考虑到断网情况的通行策略下发到车端，确保车辆始终有令可依。

·断连中自主：完全失去云端连接后，车辆仍能基于预告的信息，综合判断安全通行条件，继续自主行驶，不会僵停在路中间阻塞其他车辆。

·恢复后对齐：网络恢复后，车端自动与云端同步最新状态，无缝切换回正常协同模式，不会因沿用过期信息产生运行偏差。

目前该方案已在多个项目中启用，成功解决了信号覆盖死角区域的多车协同运行难题。

分级路权：载人始终优先载物

在载人巴士与载物牵引车混行的场景中，客户往往要求载人车辆能够拥有更高的通行优先权——巴士多等一分钟，就是几十名乘客的体验受损。传统的基于道路的路权让行规则无法满足这种差异化需求。

基于驭势的协同定制化规则描述体系，可以迅速完成分级路权方案预设。该方案允许运营方按车型、任务类型等维度，灵活设定通行优先级。系统自动识别每辆车的身份和角色，在决策时自动遵循预设规则约束形成指挥命令，满足特定的路权需求。

在乌鲁木齐天山国际机场，超50台无人驾驶牵引车与超20台无人驾驶巴士混行运作。启用分级路权后，巴士停车等待次数大幅减少，乘客体验显著提升。

深耕多种业务场景，驭势科技持续拓展技术边界，每一次迭代，都始终围绕L4商业化落地的真实需求展开。既要解决“能不能用”的技术问题，更要回答“好不好用”“能否规模化”的商业命题。

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