集团大型创新项目:利用量产车辆闲置算力
NIO · 2024.02 – 2025.03 · 技术验证完成
这是个什么项目
蔚来每辆车上有一颗 Orin 芯片，但车辆平均每天只行驶约半小时——其余二十多个小时里，这块算力完全闲置。项目的出发点不是"AI 能做什么"，而是反过来：这里有一块闲置的算力，它还能创造什么价值。目标是把大量随时上下线、随时被车主开走的量产车，组织成一个可被云端管理、调度和使用的边缘计算网络。
这不是在车机上装一个应用。要让一辆停着的量产车成为可调度的计算节点，需要同时解决：整车的启动形态（只唤醒算力、网络和冷却，而不是整辆车）、远程唤醒与云车通信、车端运行环境、云端资源调度、元器件寿命与成本、用户知情与合规。项目最终涉及十余个团队的系统改造，从 POC 一路推到百辆车规模测试和完整商业验证。
系统长什么样
云端
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ BI 筛选 → 备选车辆仓库 → 车辆资源池 │
│ 双层状态机：车辆（下电 / 行车 / 算力共享） │
│ 服务（待机 / 运行 / 停止） │
│ 实例数控制器：目标 N 个实例，批量调度 │
└──────────────────┬───────────────────────────┘
│ MQTT：任务下发 / 状态回传
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车端（Compute Mode）
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 最小启动集：算力 + 网络 + 冷却 │
│ （不启动座舱、仪表、车灯等驾驶相关系统） │
│ K3s + Agent → 拉起推理服务 → Metric 回传 │
└──────────────────────────────────────────────┘
项目规模
- 车辆：百辆车级测试，最高约 60 辆同时在线——每一辆在线车辆就是一个边缘计算节点
- 组织：十余个跨域团队协同推进（云端平台 / Infra / 智驾系统 / 底软与智能硬件 / 网络 / 热管理 / 芯片 / 法务 / 运营等）
- 范围：从整车启动形态、供电与冷却，到云平台与调度系统，再到合规、用户交互与商业模型的全链路
- 周期：约一年（2024.02 – 2025.03），从 POC 走到完整商业验证
项目要回答的三个问题
① 怎么让一辆正常的量产车进入"计算节点"状态？
→ Compute Mode：定义最小启动集，沿启动链路逐层改造总线信号、底软、网络唤醒与智驾启动序列。
② 怎么把大量不稳定的车辆当成边缘计算节点来管理？
→ 车端 K3s + Agent + MQTT；云端双层状态机、实例数控制器、批量调度。车辆随时离线，是这个系统必须接受的常态。
③ 这件事商业上成立吗？
→ 成本模型（水冷、供电、芯片寿命、功耗、电费）+ 客户验证（快手、金山等），最终用数据给出判断。
我的职责
负责整体方案与云端系统设计；牵头车辆管理、状态机、资源调度等核心方案；承担跨十余团队的方案推进、联调与问题收口；后期负责成本模型与商业测算，并参与客户验证。
关键结果
- Compute Mode 整车改造完成并上车验证：车辆可被云端按需唤醒，只启动算力 / 网络 / 冷却
- 云车计算平台全链路跑通：车辆注册 → 资源池 → 实例数控制 → 任务下发 → 状态回传
- 请求时延约 120ms；推理首 Token 约 240ms
- 完整商业闭环验证：结论为"技术成立、商业在当时条件下不成立"