2022，在多重因素的推動下，智能駕駛系統(tǒng)真正迎來「上車」大爆發(fā)。

工信部數(shù)據(jù)顯示，今年上半年 L2 級輔助駕駛乘用車新車市場滲透率達到 30%，同比增加 12.7 個百分點。

具體到車企，這一比例更為突出：

以長城汽 8 月份的數(shù)據(jù)為例，共銷售新車 88226 輛，其中智能化車型占比提升至 85.59%，創(chuàng)歷史新高。

以往，智能駕駛被視作特斯拉、蔚小理等新勢力車企的代名詞，而如今，正逐漸成為汽車標配。

這一轉變背后的原因不難理解。

當汽車智能化成為共識，越來越多的傳統(tǒng)車企通過自研或與自動駕駛公司例如百度、毫末智行、華為等展開合作，開發(fā)具備 L2/L2+功能的產品，以適應新時期下的競爭。

法規(guī)層面的突破也為智能汽車發(fā)展帶來助力。

今年 7 月，深圳首次立法，開放智能網聯(lián)汽車準入和登記，為后者規(guī)?；慨a落地掃清障礙。

自動駕駛公司毫末智行預計，到 2025 年，高級別輔助駕駛搭載率將超 70%，行業(yè)由此正在進入一個以數(shù)據(jù)驅動為核心的新時代。

此時，智能駕駛功能「上車」不再是稀罕事。

如何低成本、高效率地獲取車輛大規(guī)模上路行駛過程中的高質量、高價值數(shù)據(jù)，用以迭代技術，開始成為各玩家之間實力比拼的焦點。

毫末智行 CEO 顧維灝認為，數(shù)據(jù)規(guī)模要足夠大，自動駕駛里程要至少達到 1 億公里。此外，數(shù)據(jù)的多樣性也要足夠充分。

特斯拉無疑是跑在最前面的，其首提的「數(shù)據(jù)閉環(huán)」陀螺正轉得越來越快。

據(jù)特斯拉 2022 年 Q2 財報，F(xiàn)SD Beta 版測試用戶已經累計行駛約 4,200 萬英里，而這還只是建立在 10 萬名測試用戶的基礎上。

按照馬斯克規(guī)劃，如若今年年底測試人數(shù)擴大到 100 萬，F(xiàn)SD Beta 的累計行駛里程將很快突破 1 億英里。

在國內，量產輔助駕駛規(guī)?；鲩L速度以及自動駕駛技術演進速度，能與特斯拉相媲美的，目前恐怕只有毫末智行一家。

9 月 13 日，毫末智行第六屆 HAOMO AI DAY 上，毫末知行董事長張凱透露，毫末用戶輔助駕駛行駛里程已突破 1700 萬公里，位列中國自動駕駛公司第一名。

值得一提的是，此時距離毫末成立，剛好過去 1000 天。

01、風雨 1000 天，毫末闖過技術、量產、商業(yè)三大難關

作為一家創(chuàng)企，毫末智行憑何以在強手如林的自動駕駛江湖中率先殺出，拿下「國內運營里程第一」的成績？

張凱給出的答案是毫末獨有的「智能駕駛產品能力迭代鐵三角」方法論。

「我們認為智能駕駛依靠的是場景化用戶體驗設計、AI 人工智能技術、技術工程化能力三者的高度有效協(xié)同?！顾硎?。

在場景化用戶體驗設計方面，毫末基于多款車型的量產經驗，總結出一整套用戶交互體驗和產品開發(fā)的一體化設計方法：通過不斷更新迭代用戶埋點數(shù)據(jù)，能夠做到充分理解用戶使用習慣。

這也讓毫末成為國內首個基于用戶真實數(shù)據(jù)來驅動產品迭代的公司。

在人工智能技術方面，毫末基于國際最先進的 AI 技術理念，于 2021 年 12 月推出國內首個智能駕駛數(shù)據(jù)智能體系 MANA，后者成為毫末所有產品迭代的核心動力。

在技術工程化方面，毫末用 2 年時間開發(fā)了三代智能駕駛系統(tǒng)，并實現(xiàn) 10 余款不同平臺車輛量產落地，全新車型復用開發(fā)，4 個月時間達到量產落地狀態(tài)。

總結來說，場景化用戶體驗設計是入口，人工智能技術是靈魂，技術工程化能力是保障。

三大能力正向循環(huán)，互為支撐，讓毫末的智能駕駛產品能力得以快速迭代。

依靠「鐵三角」，毫末在過去 1000 天，從 0 到 1 突破了行業(yè)三大難關——大規(guī)模、多車型自動駕駛量產難關，末端物流自動配送車技術成本難關以及大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及大模型應用難關。

以量產難關為例，自 2021 年 5 月 HPilot1.0 版量產，高速輔助駕駛系統(tǒng) HWA 首搭魏牌摩卡開始，2022 年 4 月，HPilot2.0 版量產，搭載毫末輔助駕駛系統(tǒng)第六款車型坦克 500，毫末用兩年半時間穩(wěn)定交付三代乘用車輔助駕駛產品，涵蓋十余款車型。

如今，HPilot 迎來 3.0 版本，并將在 2022 年內正式落地，成為中國第一家真正量產城市 NOH 的高級別輔助駕駛產品。

末端物流自動配送方面，毫末占據(jù)該市場絕對領先份額，小魔駝 2.0 量產下線交付客戶。

此外，毫末開創(chuàng)的中國首個數(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，然后經過海量的訓練學習，虛擬駕齡相當于人類司機 4 萬年，基本完成數(shù)據(jù)閉環(huán)。

「毫末有哪些不一樣？」

張凱認為，「鐵三角」正是毫末成立至今與其他自動駕駛公司「不一樣」的優(yōu)勢所在。

那么對于智能駕駛路線的判斷則是該公司的「世界觀」。

只有在正確的世界觀下，才能成功運用好方法論。

一直以來，自動駕駛行業(yè)都有「漸進式」和「躍進式」的路線之爭。

張凱表示，毫末的世界觀在于從一開始就認定了要走漸進式發(fā)展路線。

而這一次的 AIDAY 上，張凱則更是旗幟鮮明地提出：「輔助駕駛是通向自動駕駛的必由之路」。

想必這一論斷可能又會掀起一番行業(yè)的激烈討論。

在張凱看來，漸進式路線的量產時間更早，能夠快速形成規(guī)?；?，從用戶真實使用場景中積累足夠多的數(shù)據(jù)。

此外，相較于躍進式路線定向采集數(shù)據(jù)方式，漸進式的成本更低，質量更高。

「結合我們總結的自動駕駛產品能力曲線來看，數(shù)據(jù)規(guī)模數(shù)據(jù)獲取成本、數(shù)據(jù)質量直接和自動駕駛產品能力提升速度正相關?！?/span>

事實上，張凱的論斷正切中行業(yè)當下的發(fā)展趨勢。

2022 年，越來越多的企業(yè)選擇從 L2 做起，甚至包括曾經堅定不移要「一步到位」的 L4 公司，看到技術落地遙遙無期，也陸續(xù)轉向與車企合作，尋求前裝量產。

可以很明顯地看到，智能駕駛已經悄然進入下半場。與此同時，一些新的挑戰(zhàn)隨之出現(xiàn)。

對于毫末來說，大規(guī)模自動駕駛數(shù)據(jù)上云、大算力 AI 芯片性能突圍以及城市場景輔助駕駛產品量產突圍，構成最新的三大挑戰(zhàn)。

為此，張凱提出「打贏智能駕駛下半場五大制勝法則」：

• 智能駕駛產品開發(fā)始終將安全放在首位；

• 產品體驗「真香」才是王道；

• 基于用戶真實場景數(shù)據(jù)驅動，實現(xiàn)產品快速迭代；

• 實現(xiàn)感知智能與認知智能高度一體化;

• 以開放的心態(tài)賦能客戶，促進行業(yè)共同進步。

張凱尤其提到安全第一原則，隨著智能駕駛應對的場景越來越復雜，這時越發(fā)凸顯安全的重要性，事實上，這也是所有智能駕駛產品開發(fā)的基本出發(fā)點。

而在產品體驗方面，毫末認為只有用 To C 思維做 To B 的事情，才能真正開發(fā)出能讓 C 端市場接受的產品。

數(shù)據(jù)驅動是毫末的核心法則，張凱表示，通過挖掘用戶真實使用場景數(shù)據(jù)實現(xiàn)產品快速迭代，以此提升用戶的交互感知。

此外，打通感知智能與認知智能，以開發(fā)心態(tài)賦能客戶促進行業(yè)共同發(fā)展也是毫末接下來的著力點。

張凱最后總結道：「我們正在克服疫情、供應鏈、技術本身帶來的重重挑戰(zhàn)，將在接下來的四個月時間里全力沖刺年初定下的量產交付目標。」

02、自動駕駛 3.0 時代，數(shù)據(jù)智能成勝負手

在本屆 HAOMO AI DAY 上，被提及最多的一個詞是「數(shù)據(jù)」。

正如前文所說，毫末認為行業(yè)正在進入一個以數(shù)據(jù)驅動為核心的新時代。

而這個新時代被毫末智行 CEO 顧維灝稱為自動駕駛 3.0 時代。

在自動駕駛 1.0 時代，硬件數(shù)量決定能力高低。

不少企業(yè)通過堆料激光雷達等硬件，來實現(xiàn)自動駕駛，然而這種方式帶來的效果不僅一般，而且增添了整車成本，導致難以批量化生產落地，其自動駕駛測試里程的范圍也僅僅在 100 萬公里左右。

隨著 AI 技術登場，大算力中央計算芯片亮相，自動駕駛也開始進入 2.0 時代。

這也正是當前大多數(shù)企業(yè)所處的階段。除了行駛效果明顯提升，整車成本也開始下降，自動駕駛里程快速增加至上千萬公里。然而，仍難以匹配技術發(fā)展速度的需求。

自動駕駛 3.0 時代趨于技術成熟形態(tài)，數(shù)據(jù)開啟自訓練，能夠將自動駕駛里程飆升至 1 億公里以上，目前也僅有特斯拉等少數(shù)車企能夠接近這一成績。

而在國內，毫末則可以說是離自動駕駛 3.0 時代最近的那一個。

這其中的難點不僅在于如何像特斯拉一樣能夠量產并賣出上百萬臺汽車，在道路上收集數(shù)據(jù)，還在于如何處理和挖掘 3.0 時代帶來的海量數(shù)據(jù)。

針對這一難題，毫末在去年 12 月的 AI DAY 上，發(fā)布中國首個數(shù)據(jù)智能體系 MANA。

從架構上來說，MANA 由四大板塊組成，分別是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。

其中，BASE 是整個系統(tǒng)架構的底層，包括數(shù)據(jù)底座、數(shù)據(jù)融合、PoseidonOS 等。

其他三大板塊置于上層：

• TARS 代表毫末智行的開發(fā)的原型算法，包括感知、規(guī)劃決策、地圖定位、仿真引擎；

• LUCAS 代表車輛在現(xiàn)實中的感知、計算、驗證等過程，即自動駕駛的大規(guī)模泛化；

• VENUS 則是數(shù)據(jù)看板，以參考標準評價算法的好壞。

前面提到的數(shù)據(jù)挖掘就是由 LUCAS 自動化地完成，這和特斯拉不謀而合，后者之所以能夠實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理，本質就是搭建起了類似 MANA 的一套數(shù)據(jù)智能模型。

隨著毫末智能駕駛步入城市場景，「城市道路養(yǎng)護頻繁」、「大型車輛密集」、「變道空間狹窄」、「城市環(huán)境多樣」等難題接踵而至。

顧維灝總結，這在技術層面上帶來六大挑戰(zhàn)：

• 如何在自動駕駛領域應用大模型；

• 如何讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值；

• 如何使用重感知技術解決現(xiàn)實空間理解問題；

• 如何使用人類世界的交互接口；

• 如何讓仿真更真；

• 如何讓自動駕駛系統(tǒng)運動起來更像人。

為此，在本屆 HAOMO AI DAY 上，MANA 在感知智能、認知智能等方面均迎來更新升級。

首先，MANA 通過使用大規(guī)模量產車無標注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學習方法，大大提升了模型訓練效果；

其次，MANA 感知能力提升，并構建了增量式學習訓練平臺，節(jié)省大量算力；

此外，通過使用時序的 transformer 模型在 BEV 空間上做虛擬實時建圖，使得感知車道線的輸出更加準確和穩(wěn)定；

接著，MANA 在仿真系統(tǒng)中引入了高價值的真實交通流場景，時效性更高、微觀交通流更真實，有效破解了城市路口通過「老大難」問題。

值得注意的是，除了感知方面，MANA 認知智能也迎來新階段。通過對覆蓋全國的海量人類駕駛進行深度理解，學習常識和動作擬人化，使得毫末輔助駕駛決策更像人類實際駕駛行為，可結合實際情況選擇最優(yōu)路線保證安全，體感更像老司機。

與此同時，毫末 MANA 新增的幾項強大能力，以及 Transformer 深度學習大模型，也給算力帶來巨大消耗。

顧維灝提到，Attention 大模型是 AI 發(fā)展的新趨勢。

這源于其結構簡潔，可以無限堆疊基本單元，得到巨大參數(shù)量模型，目前已經達到千億、萬億量級。

隨著參數(shù)量的增加和訓練方法的提升，大模型的效果也穩(wěn)步提升，在很多 NLP 任務上已經超越了人類的平均水平。

不過與此同時，毫末也發(fā)現(xiàn)，隨著 Attention 大模型引入自動駕駛領域，對算力的需求遠遠超出了摩爾定律，這導致大模型訓練成本非常高，在終端設備上落地尤其困難。

「一般 Transformer 所需算力是 CNN 所需算力的 100 倍，但在這種算力下平均 6.9% 的算力貢獻了 94% 的價值，還有大量的弱關聯(lián)、低價值的運算在乘加操作和功耗上，產生了很多浪費?！?/span>

為此，毫末正在通過低碳超算來降低自動駕駛成本，通過改進車端模型和芯片的設計來實現(xiàn)大模型的車端落地，通過數(shù)據(jù)的組織讓大模型發(fā)揮更大效力。

作為同樣仰賴數(shù)據(jù)智能的超級玩家，特斯拉遇到算力問題給出的解決方案是超級計算機 Dojo，其于 2021 年正式亮相，把自動駕駛拉到一個新高度。

幾乎是同一時間，毫末在去年 12 月也宣布籌建自己的超算中心。

而今天，該超算中心正式揭開面紗。

顧維灝表示，毫末超算中心的目標是滿足千億參數(shù)大模型，訓練數(shù)據(jù)規(guī)模 100 萬 clips，整體訓練成本降低 200 倍。

「除此之外，我們基于毫末場景庫對訓練數(shù)據(jù)進行有效組織提升了數(shù)據(jù)分布的合理性和多樣性，并基于源源不斷的量產實車人駕數(shù)據(jù)構建增量學習引擎，結合稀疏激活、算子深度優(yōu)化等技術，持續(xù)優(yōu)化訓練成本?！诡櫨S灝介紹道。

從大模型到數(shù)據(jù)智能體系，再到超算中心，如果說特斯拉在國外引領著行業(yè)的發(fā)展，那么毫末則是在國內扛起了自動駕駛的大旗，大洋兩岸的頭部玩家不約而同地在關鍵技術點選擇了同一路線，不免讓人期待接下來二者各自又會放出什么大招。

03、拿下中國首款大規(guī)模量產城市，NOH毫末快步奔向下一程

今年自動駕駛領域，最熱鬧的莫過于在城市道路場景下的競爭。

繼小鵬打響城市 NGP 第一槍后，毫末不久也公布上線 NOH，成為國內第二家扎入城市場景的企業(yè)。

隨后，理想、蔚來、極狐、集度、阿維塔、上汽智己等紛紛跟進，在其最新車型上搭載城市輔助駕駛功能。

從技術上來看，在以上所有玩家中，主要分為兩派：一個是「感知融合 + 高精地圖」派，另一個是「重感知、輕地圖」派。而毫末屬于后者，推出第一個重感知的城市輔助駕駛方案。

在毫末看來，盡管高精地圖能夠提供豐富的先驗信息，但由于鮮度無法保障、監(jiān)管審查問題，跟不上智能駕駛在國內城市大規(guī)模、大范圍快速落地，積累數(shù)據(jù)反哺技術的需求。

這體現(xiàn)出毫末做技術戰(zhàn)略決策的第一性原理，即能將數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢快速轉化為能力優(yōu)勢的技術路線才是好路線。

對于缺乏高精地圖的感知部分，毫末利用基于 Transformer 的神經網絡模型，來進行空間、時間、傳感器三個維度的前融合，提升算法的準確率。

需要特別補充的是，Transformer 神經網絡幾乎在同一時間，由特斯拉和毫末智行引入到自動駕駛領域進行應用，從這里也可看出兩地行業(yè)領頭羊之間的默契。

在之前的 HAOMO AI DAY 上，毫末展示了采用獨創(chuàng)的「雙流」感知模型，實現(xiàn)輕地圖下的紅綠燈識別，以及通過自研的 BEV Transfomer，在城市道路上實現(xiàn)了多傳感器融合車道線識別。

這一次，毫末又帶來 NOH 六大亮點功能：

1、智能識別交通燈，涵蓋中國各種形狀信號燈

毫末城市 NOH 經過多場景仿真驗證，可根據(jù)交通燈指示，實現(xiàn)「紅燈停、綠燈行、黃燈減速通過」。

為了讓用戶熟悉，在綠燈狀態(tài)下，需要用戶輕點油門通過。

2、智能左右轉

根據(jù)人類左右的經驗路線，來設定車輛左右轉的線路。系統(tǒng)設計在轉向過程中會避讓主動行人和非機動車。

3、智能變道

會根據(jù)導航和更高的通過效率自動進行變道，也會判斷后方交通參與者的運 動情況和變道空間，安全完成自動變道。

4、智能躲避靜態(tài)障礙物

可以準確的判斷錐桶和路墩等障礙物，進行減速或者繞行。

如果繞行空間滿足要求，就繞行；如果不滿足，就減速等待時機。

5、智能躲避動態(tài)障礙物

會提供類似高速版本智慧躲閃的能力，對于行駛中的車輛等動態(tài)障礙物，毫末城市 NOH 首先會選擇適當減速，然后根據(jù)繞行空間的可行性，選擇減速跟行或者是繞行，以此來保障通過的安全性和效率。

6、智慧交通流處理

更像人類的駕駛方式，可根據(jù)轉向燈和剎車燈，提前預知前車意圖，做出更類似人類駕駛的操作，提高用戶乘坐的舒適型。

毫末城市 NOH 將率先搭載在哪款車型上？

事實上，在 8 月的成都車展，答案提前揭曉：首發(fā)在全新摩卡 DHT-PHEV 激光雷達版車型。

按照長城汽車的規(guī)劃，該車計劃 9 月量產，年內發(fā)售，并且會實現(xiàn)上市即交付。而這也將標志著中國首款大規(guī)模量產的毫末城市 NOH 輔助駕駛系統(tǒng)正式「上車」。

雖未拿到「首宣」的毫末，以其更為領先一步的重感知技術路線，卻首先讓「量產城市 NOH」在中國率先落地。

這可能就是「毫末模式」的最好注釋。

另一邊，毫末末端物流自動配送車也突破了末端物流自動配送車的成本難關。

毫末智行的末端物流自動配送車「小魔駝 2.0」單車售價 12.88 萬，是中國首款達到了十萬元級，并已開始下線交付的量產無人配送小車，可覆蓋園區(qū)及城市開放道路。

據(jù)張凱介紹，「毫末小魔駝 2.0」具備 L4 級自動駕駛、遠程駕駛、低成本部署、車輛管理平臺、遠程監(jiān)控平臺、訂單管理平臺、微信小程序七大核心功能，能高效執(zhí)行訂單配送，在業(yè)界處于領先水平，預計年產量達一萬臺。

走過 1000 天，毫末來到一個新的歷史起點，張凱將其比喻為「從步履蹣跚到躊躇滿志」。

毫末過去的 1000 天，正是自動駕駛產業(yè)發(fā)展速度的縮影。在過去十年間，自動駕駛技術也呈現(xiàn)加速進化的特征。

現(xiàn)在，自動駕駛的 3.0 時代正呼嘯而來，自動駕駛的新舊參與者們都在試圖從這場變革性技術中抓住確定性。

顯然，在當下，經歷了智能駕駛規(guī)?；慨a交付的大考，完成數(shù)據(jù)驅動的AI自動駕駛技術的不斷進化，在特斯拉之后，能夠率先贏得 3.0 時代門票，毫末智行是可預見的玩家。

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