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背靠长城,但不只靠长城,毫末智行开放“朋友圈”

肖漫

肖漫

· 4月20日

毫末一定要打赢「数据智能技术之战」、「智能驾驶城市场景之战」、「末端物流自动配送车的规模之战」三大战役。

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背靠长城,但不只靠长城,毫末智行开放“朋友圈”

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毫末智行从不掩饰其在自动驾驶上的野心。

毫末一定要打赢「数据智能技术之战」、「智能驾驶城市场景之战」、「末端物流自动配送车的规模之战」三大战役。

在 4 月 19 日举办 2022 HAOMO AI DAY 上,毫末智行董事长张凯再次提及决胜三大战役的 flag。

对毫末智行而言,2022 年是极为关键的一年——这不仅是毫末智行决胜“三大战役”的关键期,而且处在自动驾驶行业的加速阶段。

站在这一时间节点上,毫末智行再一次蓄势发力。

“双响炮”:首发毫末城市NOH、小魔驼 2.0

伴随乘用车高级别智能驾驶渗透率的不断提升,城市场景智能驾驶正在成为新的兵家必争之地。

在 2022 年首场 HAOMO AI DAY 上,毫末智行正式发布搭载 HPilot3.0 的“毫末城市 NOH”。据毫末智行介绍,这也是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品。 

毫末智行的城市 NOH 能够根据导航提供的行驶路线,在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能,同时也可以应对车辆近距离切入、车辆阻塞占道、交叉路口、环岛、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。

张凯表示,“毫末城市 NOH“已经在北京、保定等城市进行深度场景打磨,搭载该系统的车辆将会在近期正式量产落地。

按照毫末智行的“双百规划”,未来“毫末城市 NOH”功能将致力于在 100+ 个城市落地,搭载超 100 万台乘用车。

在末端物流自动配送方面,毫末智行则是带来了全新的小魔驼 2.0。

据毫末智行官方介绍,小魔驼 2.0 配备了车规级硬件,ICU 3.0 大算力计算平台,可定制 600L 载货空间的货箱,具备快速换电、60-100 公里续航里程、智能语音与触摸多模式交互等多项功能。

智能驾驶方面,小魔驼 2.0 拥有 L4 自动驾驶能力,覆盖混行、拥堵等复杂交通场景,可支持城市开放道路中低速全路况,实现无接触配送。

价格方面,小魔驼 2.0 定价为 12888 元,预计在 2022 年 5 月陆续投放市场。

“末端物流自动配送场景目前处在市场爆发的前夜,各家都在努力打磨自身技术以及商业模式的闭环”,张凯在演讲中说道。他还透露,从毫末智行目前接到的无人物流车订单数量来看,已经有头部客户开始进行场景规模化部署的行动。 

基于这一判断,毫末智行在今年升级了末端物流自动配送车的生产基地,生产车间占地扩大至 1 万平米,支持“柔性化+定制化”制造,能够实现年产 1 万台的无人配送车的产能目标。

值得一提的是,在 HAOMO AI DAY 上,毫末智行也公开了乘用领域和末端无人物流领域的“成绩单”:

  • 在乘用车领域,搭载并使用毫末智行辅助驾驶系统的乘用车用户行驶总里程达到 700 万公里,使用总时长达 13 万小时。
  • 末端无人物流领域,毫末智行的末端物流无人车小魔驼运营订单突破 4 万单。

不难看出,在自动驾驶规模化商用上,毫末智行已经走在了前列。不过,从毫末智行的风车战略来看,规模化商用的领先仅是战略布局的初始阶段,通过乘用车、低速无人车生态平台和智能硬件这“三叶”不断收集数据,促进数据能力迭代才是毫末智行更进一步的核心"燃料"。

MANA 为核心动能

2021 年 12 月,毫末智行发布了自动驾驶数据智能体系 MANA(中文名为雪湖);这是毫末基于感知智能、认知智能、标注、仿真、计算等五大能力打造的数据智能体系,也是国内首个自动驾驶数据智能体系。

从系统结构来看,MANA 由 BASE、TARS、LUCAS、VENUS 四个子系统组成,承载了不同的能力体现,分别来看:

  • BASE 包括了数据的获取,传输,存储,计算,以及新的数据分析和数据服务;
  • TARS 是一些关于计算的核心算法原型,用于感知、认知、车端建图、和验证的实践;
  • LUCAS 是对算法在应用场景上的实践,包括高性能计算、诊断、验证、转化等核心能力;
  • VENUS是数据可视化化系统,包括软件和算法的执行情况,对场景的还原,以及数据洞察等能力。

可以说,MANA 数据智能体系是毫末智行所有产品进化的基石和核心源动力。时隔三个多月,MANA 在“感知智能”、“认知智能”、“成本与速度”等方面迎来了首次升级。

“感知智能”方面,毫末智能设计了针对红绿灯检测及绑路的“双流”感知模型,将红绿灯检测和绑路问题分解成类似人脑的视觉感知通道。

其中,ventral stream 主要携带物体检测及识别信息,负责“what“(是什么)通路,dorsal stream 主要携带视野中位置及空间关系的信息,负责”where”(在哪里)通路。 

从车道线识别来看,毫末智行在 2021 年 7 月曾演示过 Transformer 模型,其自研 BEV Transfomer 能够通过“目标粗定位”和“属性精细估计”两个阶段实现标注的自动化,在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别。

在“认知智能”方面,MANA 用机器学习模型替换了传统的手写规则和参数,解决了此前代码臃肿且面对复杂场景容易崩溃失效的问题,使场景决策更具泛化适用性,提升了可解释性和泛化能力。

另外,在“成本与速度”方面,毫末智行则是通过和阿里巴巴在大模型数据处理技术上进行深度合作,基于 128 卡A100集群,实现了Swin Transformer 模型分布式训练。

 通过大模型训练优化,目前模型训练成本降低 60%,加速比超过 96%,吞吐量超过每秒 40000 个 sample。此外,毫末已实现标注 AI 自动化率达到 80%,大幅提高了标注效率,降低了标注费用成本。

目前,MANA 已完成近 20 万个小时的学习时长,虚拟驾龄相当于人类司机 2 万年。

开放“朋友圈”

在 HAOMO AI DAY 上,毫末智行除了发布产品以及更新技术动态,还推出了面向乘用车驾驶领域的“6P 开放合作模式”,涵盖代码、模块、软件、硬件、云端、全栈 6 个产品层面。

“毫末坚定与车企共创模式,而非供应模式”,张凯在演讲中说道。在他看来,科技公司与车企以共创合作的方式共同开发自动驾驶的软硬件会成为行业发展的必然趋势。

事实上,这并不是毫末智行首次开放自己的“朋友圈”。此前,面向末端自动驾驶方向,毫末智行推出“末端驾驶解决方案 5S 服务体系”,涵盖了工厂制造服务、供应链和硬件服务、系统工具服务、整车服务、运力服务等五大方面。

通过“5S+6P”两大合作模式不难看出,尽管背靠长城这座大山,但毫末智行并无圈定于此,而是以秉持“开放合作”的姿态拥抱产业,这其实也是毫末智行生态建设必须迈出的重要一步。 

显然,作为一家致力于自动驾驶的人工智能技术公司,毫末智行对自身的定位是足够清晰的,从行业定位来看,毫末智行只有扮演好助力者的角色,才能拓展出长城以外的圈子。

从毫末智行最新成绩单来看,作为一家成立不到三年的企业,毫末智行走得足够快,这其实也是毫末智行“风车战略”指引下的结果。 

站在更宏观的角度,毫末智行正处在自动驾驶商业化能力大考的阶段,如何保证在走得快的同时走得远,是毫末智行需要持续思考,持续突破的问题。

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