毫末智行发布自动驾驶大模型 DriveGPT，如何看待此事？

HAOMO AI DAY定档4月11日 展示DriveGPT自动驾驶模型

易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，毫末智行第八届 HAOMO AI DAY 正式定档4月11日，主题为“ HAOMO SPEED，AI SPEED ”。在主视觉中，DriveGPT、HPilot 3.0、MANA OASIS 等字样隐现，尤其是 DriveGPT 生成式大模型自2023年2月宣布后其进展一直备受关注。

第八届 HAOMO AI DAY 举办地设在中德交往与开放创新的重要窗口“北京中德产业园”。北京顺义区一直是毫末研发中心所在地之一，毫末的辅助驾驶产品 HPilot、末端物流自动配送车小魔驼，也一直在顺义开展道路测试。

此外，大会主视觉上齿轮与集成电路构成的 Logo 元素未来感炸裂，结合此前已经官宣透露的全球首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 、中国自动驾驶行业最大智算中心“雪湖·绿洲”( MANA OASIS )、 中国首个重感知技术方案的毫末城市 NOH 已在北京、上海、保定等地路测、2023毫末四大战役等信息。

2023年开局，全球人工智能风起云涌，大模型驱动产业加速发展。ChatGPT 火爆出圈，让人工智能走向每一个终端用户。在智能时代的浪潮下，HAOMO AI DAY 已连续成功举办七届。每届 AI DAY 上，毫末都会分享全球最前沿自动驾驶 AI 技术趋势及领先产品进展。

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毫末 AI DAY干货满满 以数据驱动的自动驾驶3.0时代已经到来

易车原创 以往提到辅助驾驶你可能首先会联想到特斯拉、华为或者小鹏，但如今你可能需要记住一个后来居上的新玩家了，它就是毫末智行。这家公司是由长城汽车的智能驾驶前部孵化而来，在成立的1020天之后，毫末给我们奉上了一份令人惊叹的成绩单。

就在9月13日举行的第六届HAOMO AI DAY上，毫末再一次向我们展示了他们的最新成果和傲人成绩：毫末1000天，跑出了中国自动驾驶最快的1000天，稳居“中国量产自动驾驶第一名”，两年半时间稳定交付三代乘用车辅助驾驶产品，目前已搭载超过十款明星车型，中国首款搭载大规模量产城市NOH车型摩卡DHT-PHEV激光雷达版计划9月量产，年内发售。搭载毫末HPilot的魏牌摩卡PHEV和欧拉好猫，获得欧盟E-NCAP“五星安全评级”，使得毫末成为中国首个出海量产落地的自动驾驶公司。末端物流自动配送方面，占据该领域领先的市场份额，小魔驼2.0量产下线交付客户。毫末开创的中国首个数据智能体系MANA完成数十万全要素、多模态CLIPS的标注，积累300万小时中国道路驾驶认知场景库，相当于人类司机4万年，基本完成数据闭环……

以上这一系列成绩很难让人相信这是一家仅仅成立了两年半的公司。那么接下来我们就结合这次AI DAY 活动的干货分享带各位了解一下毫末是如何做到进步如此迅猛并且成绩斐然的。

01 “大模型+大数据”毫末全力冲刺自动驾驶3.0时代

在此次活动上，毫末智行CEO顾维灏博士发表了主题为《毫末和自动驾驶的3.0时代》的演讲，在业内首次提出“自动驾驶已经进入数据驱动的3.0时代”的行业判断。

那么自动驾驶的演进过程到底是怎样的呢？1.0、2.0和3.0之间又有怎样的跨越和不同呢？

首先1.0时代还是以硬件驱动为主：感知能力主要靠激光雷达，认知方式依赖人工规则，整车成本较高，自动驾驶的里程规模也就在100万公里左右；

其次到了2.0时代则是以软件驱动为主：感知方式由激光雷达变成了多传感器的单独输出结果，融合方式还不健全。并且训练模式还是小模型和少数据的情况，认知方式仍旧是人工规则为主，自动驾驶的里程规模上升到100万到1亿公里之间；

最后以数据驱动的自动驾驶3.0时代则是毫末冲刺的方向：感知方式上实现多传感器融合输出结果，认知上进化为可解释的场景化驾驶常识，训练模式达到大模型和大数据的体量，自动驾驶里程也提升到1亿公里以上，毫末一直在为自动驾驶3.0时代做准备，在感知、认知、模式建设上，都是按照数据驱动的方式建设的。毫末所做的一切的，都是为了能够做出数据通道和计算中心，以便可以更高效地获取数据，并把数据转化为知识。目前特斯拉已领跑全球率先进入自动驾驶3.0时代，而毫末最有可能成为中国公司中第一个进入自动驾驶3.0时代的公司。

顾维灏表示，Attention大模型作为当前AI发展的新趋势，其所带来的机遇和挑战，成为自动驾驶3.0时代的重要驱动因素之一。Attention最大的特点是结构简洁，可以无限堆叠基本单元得到巨大参数量模型，随着参数量的增加和训练方法的提升，大模型的效果在很多NLP任务上已经超越了人类平均水平。不过Attention的大模型也面临一大挑战，即由于其对算力的需求远远超出了摩尔定律，这导致大模型的训练成本非常高，在终端设备上的落地非常困难。

Attention大模型带来的机遇和挑战，正驱动自动驾驶行业的技术变革。“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本，通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地，通过数据的组织让大模型发挥更大效力。”顾维灏表示，在数据层面，基于Attention大模型，自动驾驶需要大规模且多样性的训练数据，而基于大规模真实人驾数据的乘用车辅助驾驶才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。毫末认为，辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。因为只有辅助驾驶，才有能力收集到足够规模和足够多样的数据。据悉，毫末经过接近三年的发展，目前已是中国量产自动驾驶公司的第一名，目前用户辅助驾驶里程已接近1700万公里，数据规模正在持续快速增加。

低碳超算层面，毫末在此次AI DAY上正式官宣了中国自动驾驶科技公司首个超算中心。顾维灏表示：“如何提升训练效率降低训练成本，实现低碳计算，是自动驾驶走进千家万户的一个关键门槛。”毫末超算中心的目标是满足千亿参数大模型，训练数据规模100万clips，整体训练成本降低200倍。

在算法模型层面，顾维灏介绍，毫末早在2021年6月便启动了针对transformer大模型的研究和落地尝试。正是基于过去一年多在训练平台改造升级、数据规格和标注方法的切换准备、针对感知、认知具体任务的模型细节探索等方面的成功实践，为现在毫末在城市导航辅助驾驶场景中的快速发展打下了坚实基础。

02 MANA全方位升级，助力辅助驾驶走进城市

城市导航辅助驾驶场景是当前自动驾驶功能的核心突破点，也是兵家必争之地。然而从道路与交通状况单一的高速场景进入交通参与者众多、道路与交通状况极其复杂的城市场景，自动驾驶系统面临的技术难度可以说是倍数级增长。巨大的挑战也拖住了众多自动驾驶厂商“进城”的步伐，只能持续鏖战技术突破点。毫末早在2021年底就立下了打赢“辅助驾驶城市场景之战”的Flag，率先在城市辅助驾驶领域开启了技术探索之旅，如今毫末数据智能体系MANA正迎来多项里程碑式的升级迭代。

顾维灏表示，城市道路主要存在“4类场景难题、6大技术挑战”。其中场景难题主要包括“城市道路养护”“大型车辆密集”“变道空间狭窄”“城市环境多样”。解决上述场景难题，技术层面面临六大挑战：1、如何能更高效地将数据规模转化为模型效果 2、如何让数据发挥更大的价值 3、如何使用重感知技术解决现实空间理解问题 4、如何使用人类世界的交互接口 5、如何让仿真更真 6、如何让自动驾驶系统运动起来更像人。

为了应对上述挑战，MANA感知智能、认知智能等方面均迎来更新升级。

首先，MANA通过使用大规模量产车无标注数据的自监督学习方法打造模型效果，相比只用少量标注样本训练，训练效果提升3倍以上，这让毫末数据优势得以高效转化为模型效果，以更好适应自动驾驶各种感知任务需求。

其次，MANA感知能力提升，让海量数据不再被区别对待。面对巨大数据规模下的“数据效率”难题，MANA构建了增量式学习训练平台，抽取部分存量数据加上新数据组合成一个混合数据集。训练时要求新模型和旧模型的输出保持尽量一致，对新数据的拟合尽量好。相比常规做法，整体算力节省80%，响应速度提升6倍。

第三，MANA感知能力更强。通过使用时序的transformer模型在BEV空间上做了虚拟实时建图，使得感知车道线的输出更加准确和稳定，让城市导航自动驾驶告别高精地图依赖。

第四，MANA感知能力更准，让中国没有不能识别的车辆信号灯。MANA通过升级车上感知系统，对刹车灯、转向灯状态进行专门识别，让驾驶员在处理前车急刹、紧急切入等场景中更安全和舒适。

第五，MANA认知能力也再次进化。面对路口这一城市最复杂场景，MANA在仿真系统中引入了高价值的真实交通流场景，与浙江德清、阿里云合作，将路口这一城市最复杂场景引入仿真引擎，构建自动驾驶场景库，通过自动驾驶的真实仿真验证，时效性更高、微观交通流更真实，有效破解了城市路口通过“老大难”问题。

最后，MANA认知智能迎来新阶段。通过对覆盖全国的海量人类驾驶进行深度理解，学习常识和动作拟人化，使得毫末辅助驾驶决策更像人类实际驾驶行为，可结合实际情况选择最优路线保证安全，体感更像老司机。

MANA的再次进化，为毫末城市NOH扫平了“进城”路上的最大障碍。“毫末城市NOH是更懂中国城市路况的导航辅助驾驶。”顾维灏表示，毫末城市NOH采用“重感知、轻地图、大算力”技术路线，在MANA的赋能助力下，具备智能识别交通灯、智能左右转、智能变道、智能躲避障碍物-静态、智能躲避障碍物-动态五大亮点功能，此外“智慧交通流处理”功能也将正式发布。

可以想象在今后辅助驾驶不仅能在高速场景中应用，在我们每天上下班通勤的场景也可以使用，这会极大缓解我们的出行疲劳并提升我们的驾驶舒适感。我个人真是十分期待的。

03 “重感知，轻地图”将会成为未来的行业趋势

现如今许多车企也在做城市辅助驾驶，像特斯拉、华为、小鹏等，毫末选择的路线似乎更贴近特斯拉，就是更看重第一性原理，依靠车辆本身的智能化来实现各类辅助驾驶功能。接下来咱们看看这几家公司的具体技术路线和完成效果到底如何。

先来说说特斯拉，在全球范围内，特斯拉可以说是在辅助驾驶技术上研发技术最快、并且量产速度也最快的，早在去年时，特斯拉FSD就已经支持城市域高级辅助驾驶功能，并在不断迭代后，在一位美国用户的使用下实现了从东海岸到西海岸横跨600多公里的全程零接管辅助驾驶。

不过在国内，因为涉及到数据安全等问题，特斯拉FSD的更新进度并不能和美国同步，这导致国内的特斯拉消费者在已经付费的情况下很难享受到和海外版本同样的使用体验。另一方面，FSD对国内的驾驶环境和消费者驾驶习惯的适应程度还稍显欠缺，有点水土不服的意思，因此也限制了消费者对特斯拉辅助驾驶系统的期待。

对比特斯拉在国内的近乎停滞，华为的进步速度则堪称闪电级。华为在5月初就率先推出了搭载有华为智能驾驶解决方案的极狐阿尔法S华为HI版，搭载由3颗固态激光雷达、6颗毫米波雷达、11颗高清摄像头组成的辅助驾驶硬件，主控芯片来自华为的MDC 810计算平台，算力可达400TOPS。另外最近很火的阿维塔11也同样是在华为的全栈智能汽车解决方案的支持下有着不俗表现的。极狐阿尔法S 华为HI版能够实现城市内的主动跟车、主动变道、大曲率匝道车道保持、行人避让等功能。整体表现确实还不错，但也有弊病咱稍后再说。

作为国内最早、最知名的造车新势力之一，小鹏在辅助驾驶技术方面的发力也是相当迅猛的。据悉，城市NGP版小鹏P5搭载由2颗激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、13个摄像头组成的辅助驾驶硬件，具备30TOPS算力，在实测中实现了城市中180度调头、红绿灯识别、变道绕行、极端天气/特殊情况应对、无保护左转、大型车辆应对检测、低速跟随判断等众多功能。

华为和小鹏虽然

毫末智行COO侯军：自动驾驶未来已来 技术创新激活产业新动能

易车讯近日，由低速无人驾驶（LSAD）产业联盟、深圳市新战略传媒有限公司主办，新战略低速无人驾驶产业研究所、《低速无人车》杂志社承办的“2022低速无人驾驶（LSAD）产业发展年会”在杭州举办。会上，凭借着末端物流自动配送车小魔驼的常态化运营，毫末智行成功入选《2022低速无人驾驶场景落地案例TOP50》。毫末智行COO、低速无人车产业联盟副理事长侯军同时受邀参会，并通过线上连线的方式，以《可行、可靠、可商用，助力全球低速无人车生态繁荣与发展》为主题，进行了分享。

本届大会以“明势取道，韧性跃迁”为主题，旨在加强产业融合，探讨和交流关于中国低速无人驾驶行业不同细分应用场景及产业链主流技术及方向。在演讲中，侯军首先将自动驾驶的行业发展总结成了3个阶段，即“可行，可靠，可商用”。可行，指自动驾驶需要在特定的园区和特定的测试场景具备运行条件。可靠，指自动驾驶需要具备足够的安全性、车规级、全天候、全地形能力。“自动驾驶的最终是为了可商用，在可商用阶段，我们要对相应的场景进行适配，也需要控制规模成本，更需要政策法规的支持和助力。”

“我们深刻地认识到，自动驾驶不是一夜之间就能完成的”，侯军指出，自动驾驶将遵循从低速到高速、从载物到载人、从商用到民用的渐进式路线。在乘用车领域，中国在全球自动驾驶渗透率高居第一位。“我们判断，在2025年，中国辅助驾驶的渗透率将超过70%，未来已来。”

对于国内末端物流配送市场，侯军也分享了自己的看法，他首先指出，现在中国每天的物流快递已经达到了3亿件的规模，机构预测，3—5年这个数字将激增至10亿件。而人力供给显然无法匹配这样的高速增长，并且未来中国劳动力成本将不可逆上升。“面对人民对幸福生活的美好追求与供给之间的冲突，末端物流自动配送车等新一轮科技创新和技术应用是物流行业走出当前困境的关键。”侯军介绍，当前末端物流自动配送车已经在全国40多座城市实现了落地运营，且呈现出“星星之火，可以燎原”之势。

“现实环境比我们想象的更复杂。”侯军认为，自动驾驶技术发展经历了三个阶段，即由硬件驱动的自动驾驶1.0时代、由软件驱动的自动驾驶2.0时代以及即将到来、并将持续发展的由数据驱动的自动驾驶3.0时代。在侯军看来，自动驾驶的终局之战，实际上是数据之战。“我们将自己的发展模式总结为‘毫末模式’”，侯军表示，领先的数据智能体系乘以稳定量产能力，乘以安全，再叠加生态的幂次方，是毫末实现自动驾驶的制胜公式。“风车战略的核心就是数据智能。我们希望在乘用车、智能硬件、末端物流自动配送车三片扇叶的高速旋转下，围绕数据智能，实现毫末智行的自动驾驶模式。”

据了解，作为中国自动驾驶量产领导者，毫末智行以数据智能体系MANA为自动驾驶进化的核心动力，不断提升数据处理能力，截至2022年12月，MANA的学习时长超过40万小时，虚拟驾龄相当于人类司机4.8万年，辅助驾驶用户行驶里程已经突破2300万公里。末端物流自动配送车领域，自2021年2月落地运营至今，小魔驼已累计为北京顺义周边60多座社区配送超12万单。

“我们把自己的能力全部打开，以5S服务模式成为全球末端物流自动配送车的生态助力者。”侯军解释，所谓5S服务，自下而上分别是FAAS工厂服务、IAAS供应链和硬件服务、PAAS系统工具服务、VAAS车辆服务，以及MAAS运力服务。其中，不同的服务对应着不同的商业模式。

除了5S服务模式，为进一步推动自动驾驶技术迭代及产品落地，毫末智行还推出了6P合作原则，通过6P模式，毫末将提供全栈解决方案、云端服务、硬件、软件、模块、原型代码6个产品层面的合作方式。“希望大家能够在毫末智行的助力下，真正实现自己的战略互补。你的灵魂你保留，我的灵魂你带走。”

经过三年发展，毫末智行已经快速成长成为中国量产自动驾驶第一名。乘用车领域，HPilot已迭代三代产品，在魏牌、坦克、哈弗、欧拉、长城炮等多个品牌近20款车型上实现了规模化量产，并在助力长城汽车出海的过程中，凭借国内首个自研AEB算法通过欧盟五星算法验证成功进入欧盟市场，而魏牌摩卡PHEV(Coffee 01)、欧拉好猫也由此成为E-NCAP主动安全得分最高的中国自主车型；此外毫末智行还推出了中国首款大规模量产的城市NOH导航辅助驾驶，在国内首次采用重感知技术路线，预计未来落地达到100 个城市。

在末端物流自动配送领域，毫末智行已推出第二代末端物流自动配送车小魔驼2.0，不仅拥有L4自动驾驶能力、车规级硬件等多项领先能力，还面向履约场景进行了多项重要升级，可为商超、物流行业的客户提供可商用的末端配送解决方案，12.88万元的价格也让它成为全球首款10万元级末端物流自动配送车。“我们希望未来随着规模化量产，让整车的价格和成本进一步下降，助力整个生态发展”侯军表示。

毫末在末端物流领域的付出也得到了业内认可，在现场举办的“2022低速无人驾驶场景落地案例TOP50”颁奖仪式上，毫末智行凭借着在北京市顺义区的常态化运营，成功入选。“2022低速无人驾驶场景落地案例TOP50”囊括和收录了园区（物流/配送、无人零售、安防、无人接驳等）、矿区、港口、机场、市政环卫、农业等细分场景的典型应用案例。低速无人驾驶（LSAD）产业联盟表示，“2022低速无人驾驶场景落地案例TOP50”的制定，旨在为了更好地宣导和展示低速无人驾驶各细分场景典型应用案例宣导和展示低速无人驾驶各细分场景典型应用案例，树立应用标杆，打造经典案例样板形象，提振行业信心，锤炼行业影响力品牌。

整体来看，低速无人驾驶行业市场格局未定。在此阶段中，企业要明晰市场形势和国家政策，明确自身战略和方向，打造可持续性的商业化模式，用技术创新激活产业新动能，实现从量变向质变的转换。2023年，企业“去泡沫化”已是趋势，就如侯军所说“末端物流自动配送车正在经历鸿沟的跨越，无论从技术、成本、市场成熟度和政策都已经到来”，毫末智行立志成为全球低速车生态平台的助力者，希望以科技赋能中国智慧城市物流发展，串点成线，聚线成面，助力末端物流自动配送这把星星之火，真正形成燎原之势。

2022世界人工智能大会 毫末张凯分享毫末AI自动驾驶探索之路

易车讯 9月3日，2022世界人工智能大会滴水湖AI开发者创新论坛-智能出行分论坛在上海临港正式召开，毫末智行董事长张凯受邀出席，向众人分享了毫末智行在自动驾驶领域的探索与成果。

在论坛上，张凯发表了名为《毫末智行的自动驾驶AI探索之路》的主题演讲，并首先向众人分享了毫末智行当前在自动驾驶领域获得的瞩目成绩：“毫末智行已经拿到多项业内第一名，其中包括了中国量产自动驾驶的第一名、中国首个自动驾驶数据智能体系MANA、中国第一个大规模量产＆重感知的城市NOH导航辅助驾驶，以及中国首个十万元级末端物流自动配送车小魔驼2.0等等。”

在乘用车领域，毫末智行HPilot智能辅助驾驶系统已实现了两代产品的量产，并已搭载至长城汽车旗下近10款量产乘用车型中，“到2022年底，毫末智行辅助驾驶系统预计将落地超过30款车型，到2024年，搭载毫末智行辅助驾驶系统的乘用车总量预计达到百万量级，将进一步夯实毫末智行中国量产自动驾驶第一名的行业地位”，张凯介绍到。

而作为毫末智行第三代智能辅助驾驶系统，HPilot 3.0也将在年内量产，这标志着城市NOH导航辅助驾驶将正式进行交付。“在城市场景智能驾驶方面，毫末智行已完成了城市NOH全部的功能开发，并在北京、保定等城市进行深度场景打磨”，张凯介绍到，“我们的终极目标，是以城市NOH帮助用户完成在城市区域内A点到B点轻松、安全地智慧通行。预计未来，城市NOH功能落地的城市将会超过100个，全面覆盖国内所有的一二线城市”。

在末端物流自动配送领域，张凯表示，毫末智行已处在市场领跑者位置：“目前，毫末智行已经与阿里达摩院、物美多点、美团等行业头部客户达成深度合作关系，来助力末端物流自动配送行业发展；此外，凭借今年4月推出的第二代末端物流自动配送车小魔驼2.0，毫末智行将进一步加速末端物流自动配送的行业进程。”

据张凯介绍，小魔驼2.0是业内首款面向商用市场的10万元级末端物流自动配送车，而为了更进一步推动末端物流自动配送事业的快速规模化，毫末智行还在本年度全面升级了末端物流自动配送车生产基地，升级后的生产车间占地1万平米，可实现年产1万台的自动配送车的产能目标。对此，张凯表示，“我们希望小魔驼2.0的推出，能够进一步加速末端物流自动配送车规模化商用的行业进程。”

在成立至今仅两年多的时间内，毫末智行就获得了远超其它自动驾驶企业的成就，对此，张凯将原因总结为了毫末智行对自动驾驶发展的深刻认知，“我们总结了自动驾驶能力发展曲线，形成一个与数据规模相关的函数，即F=Z+M（X）。其中F代表自动驾驶的产品力，Z代表毫末的第一代产品的能力，M则是一个把数据转化为知识的函数，随着数据规模的增加，函数M单调递增。”

在张凯看来，M函数是一个非常复杂的系统，而以M函数为核心，毫末智行提出了中国首个数据智能体系MANA。“数据智能体系MANA是毫末所有产品进化的核心动力，其设计核心就是降低成本、提高迭代速度”，张凯表示，“截至今天，数据智能体系MANA已完成超过28万小时的学习时长，其相当于人类司机4万年驾龄。而随着时间的积累，数据智能体系MANA会让毫末智能驾驶系统跑的更快、更稳、更安全。”

“我们认为，毫末在智能驾驶下半场竞争中致胜的核心，就是如何有效获取高质量的数据。谁能高效、低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者”。在张凯看来，驱动自动驾驶快速迭代的核心来源于数据，但数据来源于客户，于是在与长城汽车进行长期稳定合作的同时，毫末智行提出了面向其它客户的全新合作模式，即6P开放式合作模式。张凯表示，通过与客户进行开放式共创能够为二者带来双赢，而这一深度绑定、共同发展的模式也被业内所广泛认可，并被大家称之为“毫末模式”。

6P开放式合作模式为加速毫末智行乘用车辅助驾驶技术提供了一条崭新的快速路，而在末端物流自动配送领域，毫末智行也结合自身优势与行业内外不同需求，提出了业内唯一的“5S服务体系”，其包含FAAS工厂制造服务、IAAS供应链和硬件服务、PAAS系统工具服务、VAAS整车服务与MAAS运力服务，能够满足不同企业对末端物流自动配送的差异化需求。

此外，为更进一步提升自动驾驶技术成熟度，赢得2022年自动驾驶下半场竞争，张凯还将目光锁定到了用户层面。张凯指出，“打造一款成功的智能驾驶产品，是让‘用户能够更快的接受并信任智能驾驶’和‘智能驾驶系统能够更快适应用户习惯’两者的高度统一。通过一年多的不断的修正和迭代，目前我们的智驾系统在用户体验方面取得了长足的进步，并赢得了客户的充分信任和行业的认同。”

而当谈及如何在项目人员不足的情况下高效实现多项目并行的难题时，张凯回答到，毫末智行采取的手段是最大程度提升系统开发过程中的软件复用程度，以及在系统开发各个环节提升效率：“通过降本增效、统一全员行动目标等一系列手段，毫末智行以全力确保完成了本年的30多车型、78个项目的既定目标，并率先实现了智能驾驶系统的流程化开发和标准化的交付。”

作为行业内少数实现规模化落地，并在高质量数据方面具备规模和协同优势的企业，此次毫末智行首次参加2022世界人工智能大会滴水湖AI开发者创新论坛，还带来了数据智能体系MANA、HPilot 3.0辅助驾驶解决方案、城市NOH导航辅助驾驶、小魔驼2.0等技术与产品，吸引来了众多观众与业内专家学者的参观及咨询。

随着自动驾驶行业的发展，毫末智行将继续助力中国自动驾驶不断发展跃迁，以零事故、零拥堵、自由出行和高效物流为目标，助力客户重塑和全面升级整个社会的出行及物流方式。

毫末智行：自动驾驶战场迎来转折点，下半年规模量产或将爆发

易车原创“2022年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年，乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。”在2021 HAOMO AI DAY上，毫末智行董事长张凯曾对2022年这样预测到。

特斯拉CEO艾隆·马斯克在TED 2022透露，有信心在今年实现完全自动驾驶。自2021年7月正式推送FSD 9.0起，特斯拉正式将乘用车辅助驾驶场景由高速域进阶至城市域，并通过FSD版本的快速迭代，不断实现场景功能体验的提升。

毫末智行是除特斯拉外，当前自动驾驶技术迭代速度最快的自动驾驶企业。在高速NOH落地还不满半年后，毫末智行以2022 HAOMO AI DAY上城市NOH的发布，率先实现了城市域辅助驾驶产品的规模化落地。此外，毫末智行在这半年期间的突破还包括且不限于：实现了HPilot三代产品的快速迭代与对应6款乘用车型的规模化量产；辅助驾驶系统用户行驶总里程突破1000万公里、1-5月份HPilot的月度搭载超过200%；以及推出售价仅12.88万元的高性价比第二代末端物流自动配送车“小魔驼2.0”。

特斯拉与毫末智行在全球自动驾驶第一梯队分庭抗礼，而国内其它自动驾驶企业也在奋起反追。小鹏汽车曾表示，乘用车辅助驾驶城市场景的落地，将标志着智能辅助驾驶下半场的开局，而具备城市域高级辅助驾驶功能的XPilot 3.5，也将首先搭载于旗下紧凑型轿车小鹏P5，于今年正式落地。今年5月，华为智能汽车解决方案BU CEO余承东对外高调宣称，搭载华为自动驾驶系统的极狐阿尔法S华为HI版为全球量产车中的硬件最强者，没有之一。

在自动驾驶技术的发展节点中，城市域辅助驾驶不仅是最重要的中场节点，也是诸多节点中最难啃的“硬骨头”，这导致其成为了业界衡量自动驾驶企业成功与否的关键：谁能在2022年率先落地城市域辅助驾驶产品，谁就能在自动驾驶的终局之战中获得极大优势。

而作为一家独立运营至今还不满3年的自动驾驶企业，毫末智行在这半年中取得的惊人成就也着实令业界震撼，这不禁让我们好奇：毫末究竟如何在半年时间内实现逆势赶超、并带来诸多“黑科技”的？而这些“黑科技”又究竟有哪些突破之处？

城市NOH：以“重感知”与规模化量产夺得“国内第一”

对于自动驾驶行业而言，城市NOH的意义并非由高速域到城市域那么简单。城市NOH不仅是国内首个大规模落地的城市域辅助驾驶产品，也是国内首个基于“重感知”技术路线而来的城市域辅助驾驶产品。

2021年12月9日，魏牌摩卡NOH智慧领航版上市，这是NOH的第一款落地车型。而在仅仅4个月之后，城市NOH便正式发布，并在发布期间进行了密集的媒体试乘试驾体验。如此研发速度在海内外自动驾驶企业中，绝对算是头一位。

快速并不代表简单。与高速域辅助驾驶产品不同，城市域辅助驾驶产品不仅要面对更加复杂的城市场景，还要面对缺乏高精地图辅助的窘境——在快速实现高速域辅助驾驶产品的落地后，很多自动驾驶企业都在成就中迷失了方向，围绕“自动驾驶需要多少颗激光雷达”、“城市域高精地图究竟何时落地”等问题，开始了无穷无尽的军备竞赛。

毫末智行并未像其它自动驾驶企业一样，将实现城市域辅助驾驶技术的希望寄予高精地图，而是以自动驾驶第一性原理为依托，总结出了两点至关重要的经验：

• 就如知识来源于书籍，而书籍由文字组成一样，数据才是驱动自动驾驶不断发展迭代的核心。由此，毫末智行推出了数据智能体系MANA，其具备感知智能、认知智能、标注、验证、计算五大能力，以更高效＆低成本获取数据为核心，推动毫末智行自动驾驶技术不断发展。


• 自动驾驶本质上是对人工驾驶的学习、模仿与超越，而在人工驾驶中，驾驶者主要依靠双眼感知世界，所以对于自动驾驶而言，也应当更重视视觉感知能力，而非高精地图、激光雷达等辅助工具。

得益于对自动驾驶第一性原理的深度思考，毫末智行已经总结出了一条真正契合自动驾驶发展逻辑的通路，并在2022年自动驾驶算力、算法、感知硬件均获得性能升级的情况下，实现了数据智能体系MANA感知智能、认知智能、成本＆速度的三重进化，正式确立了“重感知”的技术发展路线。

在感知智能方面，为了应对业内公认的红绿灯识别、红绿灯＆路口绑路与车道线识别三大问题，毫末智行利用Transformer全局注意力机制的特点，建立了独家的“双流”感知模型，其能够借助由混合迁移学习带来的训练数据快速识别红绿灯，并通过绘制具有解释道路特征的Meature Map，将红绿灯与其对应的路口进行绑定；此外，Transformer也能对摄像头获得的车道线信息进行更精准的融合与纠正，并基于此实现车道线更具有时序性的输出，建立更准确的道路拓扑与时序性关系。

在认知智能方面，为了让自动驾驶在复杂场景下的决策能像人一样做到安全、舒适与高效，毫末智行首先以海量数据对Transformer大模型进行预训练，得到更细分场景下更符合人类思维逻辑的算法模型，再由这些模型去取代传统的手写规则，由此让自动驾驶从“只会执行简单命令的机械”变成“懂得深度思考的人工智能”；此外，为了从海量数据中筛选符合驾驶者与乘客喜好的、并且保证安全的驾驶数据，MANA还引入了阿里M6大模型，以其在电商领域积累的经验，为自动驾驶进行优质数据的甄别与可解释性的批注。

在成本＆速度方面，毫末智行CEO顾维灏提到，标注与验证是自动驾驶最高的两大成本来源，而通过自动标注技术的应用，MANA的标注成本将比采用人工标注为主的方式降低80%；此外同样借助与阿里的合作，MANA也成功将验证成本下降了62%。

基于数据智能体系MANA的三大进化，城市NOH在缺乏城市域高精地图的前提下，也能开启城市域辅助驾驶功能，并借助标精地图提供的车道级导航信息，依靠视觉感知能力对路况与驾驶环境进行快速感知与决策。

毫末智行在第一性原理的指引下实现了自动驾驶技术的快速迭代，这对其它仍然挣扎于泥潭的自动驾驶企业而言，具有相当高的学习与参考意义。

HPilot：快速实现三代迭代，强势引领规模化量产

如果说对自动驾驶第一性原理的深层理解是毫末智行实现城市域辅助驾驶技术的前提，那么背靠长城汽车带来的庞大规模化量产能力，以海量数据助力HPilot在半年内快速实现三代产品迭代，则是其快速进阶为头部自动驾驶企业的关键。

在如今海内外众多自动驾驶企业中，能够具备规模化量产能力、并实现商业化落地的并不多。以特斯拉为代表，其在全球共拥有4座超级工厂，能够提供百万级的汽车年产能。不论其用户是否购买自动驾驶产品，特斯拉都能通过终端获取其驾驶数据。

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