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| 本文作者： 黃麗婷 | 2022-09-14 11:16 |
毫末智行的發(fā)展速度，似乎比我們想象得還要快。
距4月HAOMO AI DAY過去不到5個月時間，9月13日，在第六屆HAOMO AI DAY上，毫末智行自動駕駛發(fā)展又秀出新的成績單。
在產(chǎn)品打造層面，數(shù)據(jù)智能體系MANA完成數(shù)十萬全要素、多模態(tài)CLIPS的標注，積累300萬小時中國道路駕駛認知場景庫，相當于人類司機4萬年，基本完成數(shù)據(jù)閉環(huán)。
兩年時間內(nèi)，毫末HPilot智能駕駛系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)過了6次OTA升級，迭代到3.0版本。
中國首款搭載大規(guī)模量產(chǎn)城市NOH車型摩卡DHT-PHEV激光雷達版計劃9月量產(chǎn)，年內(nèi)發(fā)售。
小魔駝2.0穩(wěn)定量產(chǎn)交付，在商超、物流領域提供無人化投遞服務，目前總訂單量已超9萬單。
在產(chǎn)品應用層面，截至2022年8月31日，乘用車輔助駕駛系統(tǒng)用戶使用總里程突破1700萬公里，用戶當月行駛里程逐月增加，覆蓋城市數(shù)量超300座……
成立僅1020天，毫末智行在自動駕駛的發(fā)展上可以說是一騎絕塵，新智駕試著從中抽絲破繭，找尋其迅速成長的原因。
或許用此前毫末智行技術副總裁艾銳在技術分享會所言的“毫末智行在選擇時很敢”，來形容其發(fā)展戰(zhàn)略最為貼切。
汽車智能化來到下半場，商業(yè)化競賽更趨激烈，在這個時期，數(shù)據(jù)成為更重要的東西，甚至不夸張地說，在智能化發(fā)展的大潮中，誰掌握了數(shù)據(jù)，便能成為自動駕駛這艘大船的掌舵手。
但這個賽道敢高舉數(shù)據(jù)大旗的玩家并不多，特斯拉算一個，毫末智行也算一個。
馬斯克以數(shù)據(jù)為驅動自動駕駛進步為核心，在此種戰(zhàn)略下，選擇了純視覺的技術路線，拋棄了激光雷達和高精度地圖。數(shù)據(jù)與量產(chǎn)能力在發(fā)展中能相輔相成，共同成為推動自動駕駛技術快速迭代的關鍵。顯然，毫末智行很認同這點，大規(guī)模的量產(chǎn)產(chǎn)品成為毫末智行獲取所需數(shù)據(jù)的方法論之一。
艾銳認為，特斯拉在整個行業(yè)一直是被追趕的目標，跟特斯拉一樣的是，毫末智行也選擇了數(shù)據(jù)驅動的技術路徑，但不同的是，毫末智行會踏出自己的路子。
此前，毫末智行提出的“風車”戰(zhàn)略，聚焦于低速無人車、乘用車、智能硬件三大細分領域，通過數(shù)據(jù)智能推動三大業(yè)務的發(fā)展。
在乘用車領域，通過將輔助駕駛系統(tǒng)搭載在眾多長城旗下的品牌車型上，在實際的道路不斷獲取運行數(shù)據(jù)，并不斷進行迭代更新，數(shù)據(jù)“常用常新”，從而推動產(chǎn)品力提升。
截止到目前，搭載毫末HPilot產(chǎn)品的已經(jīng)有超過十款乘用車型量產(chǎn)落地，另外，摩卡DHT-PHEV激光雷達版、歐拉閃電貓、歐拉芭蕾貓和全新一代長城炮等也在陸續(xù)交付中。
另外，毫末智行也在加速布局無人配送賽道。
近幾年，在疫情的影響下，無人配送賽道商業(yè)化曙光初現(xiàn)，資本市場紛紛加大押注，甚至有不少投行機構做出了“大膽”的預測：未來十年內(nèi)中國無人配送的市場規(guī)模將達到千億級以上。
在這個賽道，毫末智行發(fā)布小魔駝2.0，面向商用市場推出10萬元級別的末端物流自動配送車產(chǎn)品。
如今，小魔駝2.0已經(jīng)開始穩(wěn)定量產(chǎn)交付，將面向商超、物流領域提供無人化投遞服務。
截至2022年9月，毫末智行與物美多點合作的小魔駝運營項目訂單量已突破9萬單，切實推進了末端物流自動配送車規(guī)模化商用的行業(yè)進程。
MANA是毫末智行數(shù)據(jù)建設更為重要的一環(huán)。
2021年12月，在首屆“HAOMO AI DAY”，毫末智行推出的中國首個自動駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA，中文名“雪湖”。MANA以海量數(shù)據(jù)為基礎的一整套數(shù)據(jù)處理工具，能通過利用數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用更低的成本、更快的速度去迭代、優(yōu)化產(chǎn)品。
MANA成為毫末智行產(chǎn)品快速迭代的核心支撐力，經(jīng)過一年發(fā)展，MANA進入新的階段，在感知智能、認知智能等方面均迎來更新升級。
毫末智行CEO顧維灝表示，
”以數(shù)據(jù)驅動的自動駕駛3.0時代已經(jīng)到來，數(shù)據(jù)驅動時代，是完全不一樣的時代?！?/p>
在自動駕駛領域，特斯拉已率先進入3.0時代，而毫末智行很有可能成為下一個。
Attention大模型是當前AI發(fā)展的新趨勢，由此也帶來的高算力需求、高訓練成本、高落地難度等挑戰(zhàn)，基于對自動駕駛3.0時代的洞察，以及大模型訓練對算力的巨大消耗需求，毫末智行自建超算中心的計劃在快速推進，目標在于訓練100萬clips數(shù)據(jù)，大模型訓練成本降低200倍，不久之后將與市場見面。
當智能化浪潮席卷汽車行業(yè)，汽車賽道的玩家紛紛使出殺手锏爭奪市場，在不斷“內(nèi)卷”的競爭之下，汽車從簡單的代步工具晉升為代步與娛樂一體的智能終端，汽車智能化也從口號變成了人們切切實實的需求和購車的標準。
車企爭先恐后追逐更高階功能的同時，催生自動駕駛公司對于自動駕駛功能的大規(guī)模量產(chǎn)需求。
現(xiàn)今，城市NOH量產(chǎn)的戰(zhàn)火迅速從高速場景蔓延到城市場景，在這條競爭激烈的賽道，毫末智行始終跑在前面。
今年8月，搭載智能駕駛系統(tǒng)HPilot3.0的摩卡 DHT-PHEV正式亮相成都車展，毫末智行城市NOH功能實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)上車，至此，毫末智行城市NOH覆蓋了高速、城市等全場景。
所謂城市道路輔助駕駛，就是基于用戶設定的路線，幫助用戶實現(xiàn)從城市A點到城市B點的駕駛。
相對于高速場景，城市場景顯然更難攻破。
城市場景中復雜的交通信號燈變換行、人與兩輪交通工具參與的混行模式和車道線不清晰等給實現(xiàn)城市NOH帶來更多難題。
此前不管是在高速場景還是城市場景，大多玩家都依賴高精地圖來實現(xiàn)輔助駕駛。
采用高精地圖的方式，能極大賦能輔助駕駛技術，對于像毫末智行在市場上的后來者而言，似乎是縮短差距的最快速的方法。但高精地圖在國內(nèi)面臨著政策難關，另外，通過高精地圖這種做法會增加成本，而最后往往由消費者來承擔。
由于有數(shù)據(jù)平臺做支撐，毫末智行選擇采用「重感知，大算力、輕地圖」的技術路徑，所謂重感知，大算力，輕地圖，就是在數(shù)據(jù)和算力的支撐下，擺脫對于高精地圖的依賴，最大亮點在于能做到智能識別交通燈、智能左右轉、智能變道及智能躲避動態(tài)和靜態(tài)障礙物。
在城市場景中，要A點到B點的智能駕駛，需要解決兩個問題：一是保證駕駛的完整性和延續(xù)性，二是做到接近人類的駕駛水平，也就是車企追求的“老司機”。
城市NOH面臨著城市道路養(yǎng)護、大型車輛密集、變道空間狹窄和城市環(huán)境多變四大難題。
MANA不斷進行實地和仿真數(shù)據(jù)的積累，在駕駛過程中，能應對大部分場景，另外，通過與舊數(shù)據(jù)的耦合，能面對新場景或城市更多 Concer Case。
通過 Backbone 數(shù)據(jù)計算和 BEV Transformer 的多模態(tài)融合，解決多傳感器之間的匹配和跨傳感器的跟蹤問題，在城市道路上能做到障礙物檢測、車道線檢測、可行駛區(qū)域分割、交通標志檢測等等。
MANA的最大特點在于自主模仿學習人類駕駛行為，搭載毫末智行城市NOH功能的車輛，在駕駛體感上做到更像“老司機”。
另外，城市輔助駕駛功能邁入商業(yè)化，玩家的角逐已從單純的技術之爭轉變?yōu)槌杀局疇帲琈ANA通過自監(jiān)督大大減少訓練次數(shù)，從而降低人工標注的成本，在城市NOH占據(jù)成本優(yōu)勢。
毫末智行認為，通過高精地圖或數(shù)據(jù)實現(xiàn)城市NOH這兩條路徑?jīng)]有優(yōu)劣之分，如何以更低的成本把功能變成實際的需求才是最重要的。
毫末智行看似快，實則是厚積薄發(fā)。
自動駕駛領域上半場比技術，下半場拼產(chǎn)品，也就是說，誰能更早實現(xiàn)商業(yè)化量產(chǎn)，誰便能在這個賽道突出重圍。
毫末智行選擇走漸進式路線，在外界看來，他的選擇相對“保守”，但毫末智行自成立以來，戰(zhàn)略路徑一直非常堅定和清晰，而且非常注重速度，一直奔著目標不斷加速。
毫末智行認為，在自動駕駛領域，漸進式路線有著明顯的優(yōu)勢。
一方面，漸進式發(fā)展路線可以做到以市場帶來規(guī)?；瑥亩寗赢a(chǎn)品快速迭代。另一方面，量產(chǎn)落地能以更低的成本來獲得更大規(guī)模、更多場景覆蓋的數(shù)據(jù)。
智能駕駛產(chǎn)品的用戶體驗與數(shù)據(jù)獲取雙向循環(huán)，使得以數(shù)據(jù)驅動AI自動駕駛技術走向真正成熟。
也就是在漸進式路線的指引下，毫末智行走出了“低速到高速、從載物到載人、從商用到民用”的可量產(chǎn)之路。
當市場上的其它自動駕駛玩家仍苦于尋找量產(chǎn)廠商，毫末智行的輔助駕駛已早早上車，長城汽車作為毫末智行的股東，也是其一大客戶，幫助毫末智行量產(chǎn)落地，另外，在“風車戰(zhàn)略”和MANA下，毫末智行持續(xù)積累數(shù)據(jù)，打造穩(wěn)定的量產(chǎn)能力。
時代的洪流奔涌向前，自動駕駛領域也正經(jīng)歷一場驟變，在日趨激烈的競爭之下，不少玩家悄然退場。而毫末智行則在這場風雨中迅猛成長，如今，經(jīng)過三年發(fā)展，毫末智行邁入新的發(fā)展階段.
顧維灝將自動駕駛演進分成了三個階段：
以硬件驅動的1.0時代：隨著輔助駕駛滲透率的提升，自動駕駛的零部件會率先上車，在這個時期主要以硬件驅動，依靠激光雷達實現(xiàn)感知、通過人工規(guī)則來實現(xiàn)認知，規(guī)模大致在100萬公里。
以軟件驅動的2.0時代：隨著自動駕駛技術的成熟，一些全棧自研型的整車廠商和軟件供應商在市場上脫穎而出，這個時期的自動駕駛開始從硬件驅動轉為軟件驅動，跟1.0階段不同的是，依靠傳感器單獨輸出結果來實現(xiàn)感知，規(guī)模大致在100萬-1億公里。主要是小模型少數(shù)據(jù)的模式，在這個階段，自t動駕駛會在一些封閉園區(qū)和低速干線領域得到應用。
以數(shù)據(jù)驅動3.0時代：隨著自動駕駛生態(tài)的成熟，數(shù)據(jù)中心和計算平臺的建設日趨完善，這個時期主要以數(shù)據(jù)驅動發(fā)展，自動駕駛技術加速迭代，在感知層面，依靠多模態(tài)傳感器聯(lián)合輸出結果，在認知層面，能實現(xiàn)離線強化學習抽取駕駛常識，規(guī)模可達1億公里以上。
當市場上大多數(shù)玩家仍專注于2.0時代之時，毫末智行已做好準備，開始沖刺3.0時代。
在高手云集的自動駕駛發(fā)展的江湖，僅僅有勇氣遠遠不夠，毫末智行所做出的選擇都是建立在自身的實力的基礎上，“毫末模式“也或將成為中國自動駕駛發(fā)展的新范式。
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