智能底盤是車企內卷的新戰場，而智能底盤的關鍵詞則是線控，比如線控剎車、線控油門、線控轉向、線控懸架等等。

這里面被提及最多的一個詞——線控轉向。

那么，什么是線控轉向？

前幾年有部科幻美劇有一副場景。

主角坐在自動駕駛車內感到無聊時，掏出了一副游戲手柄，然后把USB接口連到汽車上，來了一把現實世界的狂野飆車。

之所以這么瀟灑和科幻，就在于背后應用了線控轉向等一系列技術。

當然，不是說游戲手柄連根線到汽車上就叫線控，它的核心在于汽車轉向系統從傳統的機械硬連接變成了通過電信號連接。

轉向機構，與汽車底盤完全是物理解耦的。

當你坐在一輛具備線控轉向的汽車上，轉動方向盤時，理論上和坐在賽車模擬器上轉羅技方向盤沒啥區別。

從轉向到可變轉向

在傳統汽車上，轉動方向盤帶動車輪主要是因為一系列機械結構的聯動。

比如力矩從方向盤傳遞到轉向柱、再到齒輪齒條、轉向橫拉桿等，進而推動車輪轉動。

決定汽車轉向靈活性的主要是方向盤的轉向角度與車輪轉動角度的比值，這個也叫轉向比，通常在15:1左右，比如方向盤轉15度車輛轉動1度。

傳統汽車時代，汽車轉向系統也在不斷升級迭代，就像轉向助力和轉向齒比一直都在優化。

但受限于技術框架，基本是在螺螄殼里做道場，比如轉向從純機械控制到液壓助力、電控液壓助力或電動助力這一條路徑在變化。

雖然轉向越來越輕便，但車輪轉動始終也離不開方向盤轉動。

轉向柱，這個連接上下的物理結構始終存在。

而轉向比，雖然從早期的固定齒比進化到了如今的可變轉向比，但這種可變齒比的設計相當賽博朋克，就是通過不等距的齒條實現的。比如早期最經典的本田“VGR可變齒輪比率”。

當方向盤轉向，轉向柱帶著齒輪在齒條上游走，齒條的間距兩頭疏中間密，轉向比因此發生了變化。

低速泊車時大幅轉動方向盤，轉向柱帶著齒輪移動到間距較大的齒條區域，轉向比更小了，從而轉向更靈活。

高速時小幅轉動方向盤，齒條中間的間距密、轉向比更大的車輛轉向更沉穩。

后來許多豪華品牌也設計出了結構更復雜的各類電動助力可變轉向比，不僅可以根據方向盤轉角調節，還可以根據車速調節。

比如奧迪ADS諧波齒輪，通過柔輪、剛輪和波發生器的不同方向的相對運動來實現轉向角度的改變。

寶馬AFS主動轉向系統更復雜，是將一套雙行星齒輪集成在轉向柱上，當需要改變轉向比時，ECU會控制電機帶動其中的行星架開始旋轉，通過電機來改變轉向比或轉向角。

這套主動轉向系統可以根據車身姿態、速度等，計算出車輛轉向所需補償的橫擺力矩。

當駕駛者轉向不足時，系統會主動調整相應的前輪轉向角進行補償，或者在轉向過度時輕微干預。

所以你可以看出，寶馬的這套系統，其實也有點如今線控轉向的雛形了。

只不過不管是寶馬還是奧迪，其可變轉向系統都沒有真正脫離傳統的機械結構。

傳統轉向系統中的各類機械結構仍是主要執行部件，車輪與方向盤也沒有做到完全解耦。

最難的并不是線控

我們知道第一個真正做到車輪與方向盤完全解耦的線控轉向的品牌是英菲尼迪。

2014年，英菲尼迪Q50（參數丨圖片）率先搭載了真正意義上的線控轉向技術—DAS系統。

方向盤與車輪完全解耦，完全靠電信號來“溝通”。

方向盤轉角通過傳感器傳給三個ECU控制計算單元，由ECU分析后，指示電機操作前輪轉向。

由于完全解耦，類似車道保持狀態下車輪轉動時方向盤都是不動的，理論上這套線控轉向系統的轉向輕重、轉向快慢、轉向比例也都可以任意調節標定。

英菲尼迪Q50的轉向手感和轉向速度均具備三級調節，轉向比則系統根據駕駛情況自定。

不過整個系統最難的，其實并不在轉向和轉向調節范圍，而是方向盤的手感反饋，這個問題直到今天也是“老大難”。

傳統的機械式轉向系統不管助力大小，方向盤與車輪始終通過一系列機械結構緊密連接。

轉向的手感、行駛過程的路感均可以逐級反饋到方向盤上，進而被駕駛者感知到。

比如泥濘路段和鋪裝路段的轉向手感肯定不一樣，這是因為輪胎抓地力的不同。過去駕駛員通過感知不同的輪胎抓地力，自適應地進行不同力度的轉向動作。

但完全解耦之后怎么辦，畢竟現實世界不是賽車游戲。

英菲尼迪Q50的DAS系統，在這里也設計了一個可以傳遞車輪信息到方向盤的力反饋系統。

力反饋系統的路徑則和轉向完全相反。

英菲尼迪Q50線控轉向結構

它通過前輪傳感器獲得的信息，模擬一個電信號，然后通過一個力反饋電機作用給方向盤，最后讓駕駛者得以感知。

整個DAS系統由日產和英菲尼迪開發了近十年之久，但據說工程師有六七年時間都花在了如何給駕駛員模擬出更真實的轉向手感上。

只不過，不管是力反饋系統還是轉向系統，都不只是需要反應迅速、精準控制，同時還需大量數據計算、環境感知能力。可十年前的汽車電氣化水平畢竟有局限性，英菲尼迪Q50的這套線控轉向的體驗并沒有那么理想。

最后也因為存在安全隱患，以大規模召回告終。

線控轉向好處在哪？

如今隨著汽車輔助駕駛能力的不斷提升，智能汽車對于智能底盤、線控底盤的需求更強烈，線控轉向也再次成為了廠家發布會上的高頻詞匯。

尤其是2022 年 1 月，國標《轉向標準 GB 17675-2021》正式實施，法規上也允許了方向盤與轉向車輪之間物理解耦。

國外，第一個真正量產全線控轉向的是特斯拉Cybertruck。

但在國內，第一個真正量產全線控轉向的是蔚來ET9。

不同于英菲尼迪Q50還保留可斷開耦合的機械轉向柱做安全備份，蔚來ET9和特斯拉Cybertruck均無機械轉向柱保留。

是真正的線控轉向完全體。

特斯拉Cybertruck咱也沒開過，但蔚來ET9我已經體驗過，給我的感覺還是超出預期的。

客觀些評價，蔚來ET9上的線控轉向體驗已經挺擬真了，甚至很多情況，如果不是刻意，可能不會很明顯意識到這個方向盤是完全解耦的。

出于舒適性體驗，蔚來ET9對于顛簸路感的隔絕比較多，但轉向手感的反饋還是挺真實的。

這來源于蔚來ET9上這套算法融合了路面反饋力矩、車速、車輪轉角、橫擺角速度等參數，可實現阻尼補償等動態調節。

在蔚來ET9上，這套線控轉向技術能夠帶來的優勢有很多。

比如隔絕路面多余震動，提升舒適性；

減少方向盤旋轉角度，使低速操控更便捷。

蔚來ET9單邊打滿僅240度，轉向傳動比可低至6:1，即便掉頭也不用換手。

比如沒有了機械轉向柱，碰撞時對乘員艙安全性也有利。

與車輪完全解耦的方向盤可調范圍也非常大，蔚來ET9上方向盤調節范圍達到153mm。甚至還可以在車內輕松玩賽車游戲。

不過這些都是線控轉向的一般優勢，脫離蔚來ET9這臺車本身，這項技術更大的優勢還有什么呢？

曾經在博世的線控轉向演示車看到過一個很有意思的設計。

駕駛者在車內左打方向盤，車輪卻向右轉。

這其實就是車輪轉向完全解耦之后，車身動態“自由度”更高，可以更大程度地“放飛自我”的一種展示。

而在這種狀態下，車企可以開發一個一鍵漂移模式，駕駛者坐在車內方向盤不動的情況也能漂移。

或者在緊急情況下，車身穩定系統可以直接控制車輪救車，方向盤此時也是不動的，可以完全隔絕駕駛員誤操作，甚至駕駛者可能也沒啥明顯感知。

蔚來機械轉向和線控轉向結構對比

如果發生爆胎等情況，傳統機械式轉向因為是硬連接，輪胎振動會影響到方向盤角度，進而影響到輪胎角度，如果駕駛者操作不當就會造成車輛失控。

但完全解耦的線控轉向不會有這種情況，車輛的循跡性可以保證。

未來高階輔助駕駛落地后，一些彎道等情況車輪自己轉動即可，方向盤可能也不會自己畫龍，直接收縮進儀表內，從而形成更大的車內空間等等。

以及過去一款車可能只有少數幾種轉向特性、轉向手感。而線控轉向解耦方向盤之后，通過信號模擬理論上可以模擬出無數種轉向特性、轉向手感。

配合如今智能車逐漸規模應用的主動懸架，真正做到了一輛車具備多種性格，也符合現在個性化的用車需求。

線控轉向全是優勢？

線控轉向只有好處嗎？當然也不是。

首先還是線控轉向的手感，盡管再怎么樣那也是電信號模擬出來的。未來線控轉向普及之后，不同車企的技術水平高低不同，可能會出現有些車企的虛假轉向手感和羅技方向盤沒啥區別了。

其次，線控轉向大范圍的轉向比可調，帶來的一些轉向不可預期，這一點在蔚來ET9上就有一些體驗。

蔚來ET9轉向比最高達到與常規轉向無異的14:1，這是確保高速變道、避讓等操作符合駕駛者的肌肉記憶反應。

低速轉向比6:1雖然靈活，但有時中低速的快速轉向，轉向比的快速變化還是會讓人不太適應。

最后，就是車輪方向盤完全解耦后能否保證安全性。

絕對安全是不存在的，目前的做法都還是堆冗余，比如特斯拉Cybertruck具備兩個轉向電機。

蔚來則是在供電、通信、軟件、硬件等方面全部進行雙重冗余設計，甚至用于備份的軟硬件與常規使用的還采用了差異化的設計，避免因為同樣的原因失效。在蔚來ET9上，失效率FIT值達到4.5，也就是每10億小時（2.5萬年）發生4.5次。

蔚來的說法，這個失效概率比傳統的電動助力轉向系統 EPS還要低，也就是可靠性會更高。

只不過在蔚來ET9上，失效概率可以小到忽略不計，但線控轉向未來普遍上車后，也不能保證所有車企技術水平都能做到一致。

汽車轉向，必須線控嗎？

其實這是智能汽車對于車輛底盤的最后一道控制權。

現如今的汽車上，加速踏板是解耦的，制動也是解耦的，比如最早博世的iBooster，而汽車懸架由于各類能跳舞的主動懸架系統應用，其實也可以說是解耦了。

很多人出于駕駛、出于安全等角度對線控轉向持反對意見，但汽車轉向的解耦、線控在當下也是必然趨勢。

這項技術也并非只是在汽車領域，更早的時候，在飛機、船舶領域，電傳轉向也就是所謂的線控轉向就已經得到應用了。在飛機、船舶上，由電信號快速傳遞至方向舵進行各種方向角度調節，遠比傳統液壓反應更快，也更精準。

在汽車領域也是如此，隨著輔助駕駛系統、車身穩定系統等等控制系統的進化，當駕駛更多時候已經成為計算機的工作，其對于車輛動態的控制需求自然也會更高，而一個能夠完全物理解耦的轉向系統，顯然會成為通向智能車時代的關鍵一環。