1月5日，中國自動駕駛屆開年盛會第七屆HAOMO AI DAY精彩來襲，毫末分享了2022年三大戰役穩健收官成果，展望2023年全球自動駕駛發展趨勢，併發布毫末技術、産品最新成果。
毫末智行智算中心“雪湖·綠洲”（MANA OASIS）重磅發佈，這是中國自動駕駛行業最大智算中心，每秒浮點運算達到67億億次。有了MANA OASIS的加持，毫末MANA五大模型全新亮相升級，車端感知架構實現跨代升級，毫末的技術棧佈局繼續保持完整領先態勢，尤其在感知、認知等層面領跑行業，引領大模型、大算力、大數據發展方向，衝刺進入自動駕駛3.0時代。
産品層面，2024年上半年，毫末城市NOH落地將達到100城，這是中國第一個可大規模落地的城市導航輔助駕駛，以重感知、大模型的技術路線及技術應用、用戶閉環的數據建設等方向保持領先位置，2025年毫末HPilot全面進入全無人駕駛時代。
毫末智行董事長張凱表示，2023年，毫末將繼續把安全、可靠、實用的智慧駕駛産品快速、大規模推向市場，贏得廣大用戶的認可和肯定。
毫末2023年四大戰役正式打響
“過去三年是毫末穿越創業生死線的關鍵期，但三年只是創業漫長旅程的開端。”張凱表示，2022毫末三大戰役穩健收官，持續穩居中國量産自動駕駛第一名，三代HPilot産品搭載至魏牌、坦克、歐拉、長城炮等近20款車型，輔助駕駛用戶行駛里程突破2500萬公里；毫末城市NOH是中國第一個可大規模量産的城市導航輔助駕駛産品，目前軟體封版達到交付狀態；末端物流自動配送車已初步完成商業閉環，交付超1000台，小魔駝配送訂單量突破13萬單，商業化進程正全面提速；MANA學習時長超42萬小時，虛擬駕齡相當於人類司機5.5萬年。此外，毫末自研的AEB演算法助力魏牌、歐拉、坦克的四款車型獲得E-NCAP（歐洲新車安全評鑒協會)、ANCAP（澳大利亞新車安全評鑒協會）五星安全認證，搭載毫末HPilot的300台摩卡DHT-PHEV車型也已奔赴歐洲。毫末不但是中國首個自研AEB演算法落地海內外的公司，也是中國首個出海歐洲、澳洲的自動駕駛公司。
毫末在乘用車領域産品高速迭代的背後，是業內獨有的産品能力迭代鐵三角：即場景化用戶體驗設計、人工智能技術、技術工程化能力。基於此，MANA已形成了強大的數據智慧驅動體系，它包含六大閉環：用戶需求閉環、研發效能閉環、産品自完善閉環、數據積累閉環、數據價值閉環、業務工程化閉環。
用戶需求閉環中，毫末已建立5大維度、264類核心用戶需求，日常可以從大量核心場景數據中提取核心問題；研發效能閉環則通過倣真工具提升研發效能。目前毫末倣真在研發中覆蓋率超過70%，研發效能較兩年前提升8倍；産品自完善閉環，讓毫末的産品自完善閉環率超過70%，助力客戶成功實現7次OTA在線升級；數據積累閉環中，毫末通過自研自動化數據採集、自動化數據標注工具，在2022年底數據成本降低98%；數據價值閉環，讓毫末的全新車型復用開發只需4個月時間即達到量産落地狀態，全新車型匹配標定2個月內匹配完成，標定效率全行業第一；業務工程化閉環，讓毫末可以做到智駕産品100%一次性過線率，毫末成為國內唯一的智慧駕駛技術工程化經驗最豐富的公司。
張凱表示，毫末數據智慧驅動體系的六大閉環能力，助力客戶的智慧汽車快速規模化量産，真正為用戶釋放價值，使智慧汽車的智慧駕駛系統從用戶嘗鮮階段過渡到用戶依賴階段。毫末成為中國最早且唯一一個進入産品快速迭代階段的自動駕駛公司。
“2023年，智慧駕駛下半場的競爭將進入加速期，高階智慧駕駛産品商業應用將迎來大規模落地。”基於這一基礎判斷，張凱從行業、技術、産品、人才等方面對2023年自動駕駛行業發展做出十大預測。
行業層面，2023年自動駕駛將全面進入3.0時代；高級別智慧駕駛將成為中端車型標配；全新一代晶片、感測器進入市場，自動駕駛生態呈現更豐富多樣性。技術層面，大模型在數據合成、知識提取等方面的能力將助力自動駕駛迭代速度實現量級提升；自動駕駛系統比拼將由功能競爭轉變為通勤效率競爭；超算中心會成為自動駕駛企業的入門配置。産品層面，城市導航輔助駕駛進入重感知階段，大規模量産交付大幕拉開；智慧駕駛的用戶體驗將從嘗鮮轉變為用戶依賴；末端物流自動配送車整體成本降至10萬元以內，將進一步改善生産關係。人才領域，張凱判斷AI自動駕駛領域激烈的人才競爭將會延續到2023年。
面對未來所要迎接的趨勢和機遇，張凱正式宣佈毫末2023年發展規劃，毫末打響“2023年四大戰役”。最重頭的是“智慧駕駛裝機量王者之戰”，毫末將完成多平臺、數十款車型、數十個項目的異步並行開發，通過智慧駕駛流程化開發和標準化交付，進一步推進未來搭載毫末輔助駕駛産品的乘用車達百萬量級的目標；其次是“MANA大模型巔峰之戰”，毫末將在智算中心助推下，將大模型的應用落地進行到底；第三場戰役是“城市NOH百城大戰”，毫末城市NOH將有序落地到國內100個城市，引領城市導航輔助駕駛的大規模量産落地；最後是“末端物流自動配送商業之戰”，毫末將繼續堅持5S合作服務模式，助力合作夥伴快速實現産品和解決方案落地，加速無人配送行業應用進程。
“毫末始終認為，偉大的機遇要靠內在的實力去把握，在激烈市場競爭中取勝的關鍵，仍然是掌握核心技術。”演講中張凱強調了毫末在技術研發投入上的堅定決心。截止目前，毫末已獲得專利證書146件，全面覆蓋數據融合、智慧感知、智慧決策、控制執行、模型算力提升等領域。“未來，技術研發仍將是毫末投入的重中之重。”
中國自動駕駛最大智算中心MANA OASIS成立
毫末智行宣佈智算中心“雪湖·綠洲”（MANA OASIS）正式成立，這是中國自動駕駛行業最大智算中心，由毫末智行與火山引擎聯合打造，每秒浮點運算達67億億次，存儲頻寬每秒2T，通信頻寬每秒800G。
毫末智行CEO顧維灝表示，“MANA OASIS讓毫末擁有了超級計算能力，數據、算力充沛，毫末的技術産品能力將更加強大。在‘MANA OASIS’加持下，毫末將衝刺進入自動駕駛3.0時代。”
數據驅動是自動駕駛發展的方向與趨勢，海量的産品數據、超大規模的數據訓練、大模型的應用等，都對算力提出了更龐大的需求。基於火山引擎豐富的大數據積累和底層技術，MANA OASIS實現的計算、存儲、通訊能力，讓數據更快速轉化成知識，以實現將本增效的目的。
在數據管理能力方面，為充分發揮智算中心價值，讓GPU持續飽和運行，毫末歷經兩年研發，建立了全套面向大規模訓練的Data Engine，實現了百P數據篩選速度提升10倍、百億小文件隨機讀寫延遲小于500微秒。在算力優化方面，毫末與火山引擎合作，部署了Lego高性能算子庫、ByteCCL通信優化能力、以及大模型訓練框架。軟硬一體，把算力優化到極致。在訓練效率方面，基於Sparse MoE，通過跨機共享，輕鬆完成千億參數大模型訓練，且百萬個Clips（毫末視頻最小標注單位）訓練成本只需百卡周級別，訓練成本降低100倍。
在MANA OASIS的加持下，毫末MANA五大模型全新亮相升級，助力毫末自動駕駛高速發展：其中，視覺自監督大模型，讓毫末在中國首個實現4D Clip的自動標注；3D重建大模型，助力毫末做數據生成，用更低成本解決數據分佈問題，提升感知效果；多模態互監督大模型，則可以完成通用障礙物的識別；動態環境大模型則進一步使用重感知技術，降低對高精地圖依賴；人駕自監督認知大模型讓毫末的駕駛策略更加擬人化，安全及順暢。
首先，視頻自監督大模型，讓毫末4D Clip標注實現100%自動化，人工標注成本降低98%。為了更低成本、更高效獲取更多高價值數據，需要解決從離散幀自動化擴充到Clips形態的問題。毫末首先利用海量videoclip，通過視頻自監督方式，預訓練出一個大模型，用少量人工標注好的Clip數據進行Finetune（微調），訓練檢測跟蹤模型，使得模型具備自動標注的能力；然後，將已經標注好的千萬級單幀數據所對應的原始視頻提取出來組織成Clip，其中10%是標注幀，90%是未標注幀，再將這些Clip輸入到模型，完成對90%未標注幀的自動標注，進而實現所有單幀標注向Clip標注的100%的自動轉化，同時降低98%的Clip標注成本。毫末視頻自監督大模型的泛化性效果極佳，即使是在一些非常困難的場景，例如嚴重遮擋的騎行者，遠處的小目標，惡劣的天氣和光照，都能準確地完成自動標注。
其次，3D重建大模型，讓毫末實現了數據“無中生有”，獲得海量corner case（長尾場景）不再是難事。面對“完全從真實數據中積累的corner case困難且昂貴”的行業難題，毫末將爆火的三維重建NeRF技術應用在自動駕駛場景重建和數據生成中，它通過改變視角、光照、紋理材質的方法，生成高真實感數據，實現以低成本獲取normal case，生成各種高成本corner case。3D重建大模型生成的數據，不僅比傳統的人工顯式建模再渲染紋理的方法效果更好、成本更低，增加NeRF生成的數據後，還可將感知的錯誤率降低30%以上。
多模態互監督大模型，讓車輛長出“火眼金睛”，精準識別異形障礙物。在成功實現車道線和常見障礙物的精準檢測後，針對城市多種異形障礙物的穩定檢測問題，毫末正在思考和探索更加通用的解決方案。多模態互監督大模型引入了鐳射雷達作為視覺監督信號，直接使用視頻數據來推理場景的通用結構表達。通用結構的檢測，可以很好地補充已有的語義障礙物檢測，有效提升自動駕駛系統在城市複雜工況下的通過率。
動態環境大模型，可以精準預測道路的拓撲關係，讓車輛始終行駛在正確的車道中。在重感知技術路線下，毫末為了將對高精地圖的依賴度降到最低，面臨著“道路拓撲結構實時推斷”的挑戰。為此，毫末在BEV（鳥瞰圖）的feature map（特徵圖）基礎上，以標精地圖作為引導信息，使用自回歸編解碼網絡，將BEV特徵，解碼為結構化的拓撲點序列，實現車道拓撲預測，讓毫末的感知能力，能像人類一樣在標準地圖的導航提示下就可以實現對道路拓撲結構的實時推斷。毫末認為，解決了路口問題實際就解決了大部分城市NOH問題，目前在保定、北京，毫末對於85%的路口拓撲推斷準確率高達95%。即便是非常複雜、非常不規則的路口，毫末也能準確預測。
人駕自監督認知大模型，掌握高水準司機的開車技法，讓駕駛決策更聰明。在探索“使用大量人駕數據，直接訓練模型做出擬人化決策”方面，毫末為了讓模型能夠學習到高水準司機的優秀開車方法，全新引入了用戶真實的接管數據，同時用RLHF（從人類反饋中強化學習）思路先訓練一個reward model（獎勵模型）來挑選出更好的駕駛決策。通過這種方式，使毫末在掉頭、環島等公認的困難場景中，通過率提升30%以上。這與AGI領域爆火的ChatGPT的思路相同，通過人類行為反饋來選出最優答案。
MANA五大模型全面提升了毫末感知和認知層面系統化的底層技術能力。“在五大模型助力下，MANA最新的車端感知架構，從過去分散的多個下游任務集成到了一起，形成一個更加端到端的架構，包括通用障礙物識別、局部路網、行為預測等任務，毫末車端感知架構實現了跨代升級。”顧維灝表示。這也意味著毫末的感知能力更強，産品力更強，向全無人駕駛加速邁進。
2023毫末城市NOH大規模量産落地
顧維灝還公佈了毫末輔助駕駛産品HPilot的發展計劃：預計到2024年上半年，毫末將完成HPilot落地中國100個城市的計劃，實現點點互達。到2025年，更大規模全場景的NOH將更快落地，全面邁入全無人駕駛時代。
顧維灝表示，毫末城市NOH是中國首個可大規模量産的城市導航輔助駕駛。毫末城市NOH的領先性表現在：重感知技術路線領先，大模型的技術應用領先，用戶閉環數據建設領先。
值得一提的是，自動駕駛領域産學研重磅嘉賓豪華陣容齊聚HAOMO AI DAY。中國互聯網協會副理事長何桂立、中國科學院自動化研究所複雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍、北京交通大學教授趙耀、火山引擎總裁譚待、達達集團聯合創始人兼CTO楊駿、魏牌摩卡商品總監徐通、高通公司産品市場高級總監艾和志、歐拉閃電貓商品總監曾雷等夥伴、英特爾中國研究院智慧駕駛實驗室總監、首席研究員吳向斌均出席演講。
此外，北京、深圳等地相關政府主管部門、專業機構、協會，阿裏、美團、騰訊、百度、京東、字節跳動、四維圖新、高德、迪信通、寶馬、奔馳、現代、比亞迪、奇瑞、長城、高通、英特爾、瑞薩、寒武紀、速騰聚創、毫末投資人等夥伴以線上或線下方式參與了本次活動直播。（毫末智行 供圖）
