车东西（公众号：chedongxi）
作者 | 昊晗
编辑 | 晓寒
成立仅1020天，毫末智行是怎么拿下中国量产自动驾驶第一名的？
近期，毫末智行联手魏牌、高通共同发布了全新摩卡DHT-PHEV激光雷达版。
该车的重头戏就是搭载了毫末的城市NOH功能，并且该功能也是随车交付就能用，不搞期货，预计9月量产，年内即发售。
第六届HAOMO AI DAY活动
从城市L2的量产而言，毫末智行的速度已经领先国内外大多数竞争对手，同时也让整个行业感到惊讶和好奇。
今天，毫末智行正式举办了第六届HAOMO AI DAY活动，毫末智行董事长张凯、毫末智行CEO顾维灏、中国工程院院士张亚勤、阿里巴巴集团副总裁贾扬清、寒武纪CEO陈天石等业内大咖齐聚一堂。
活动中，毫末智行不仅展示了近期优异亮眼的成绩单，更是为众人揭开了毫末智行可以实现飞速量产的谜底——持续布局前沿技术、数据驱动技术发展。
毫末智行董事长张凯
其中，毫末智行董事长张凯以《毫末 1000 天：新周期，新征程》为题，回顾了毫末成立至今成功穿越创业公司生死线，跻身为中国自动驾驶技术创业公司新标杆的成长历程与经验，并分享了对智能驾驶宏观趋势的判断，以及毫末 2022 年三大战役的最新进展。
此外，毫末智行CEO顾维灏更是详细介绍了城市NOH功能的六大功能亮点，不仅在落地速度上赶超特斯拉，在功能上也旗鼓相当，甚至略有超越。
毫末智行CEO顾维灏
那么，毫末智行具体是靠什么第一拿到“手软”？又用了哪些新技术？城市NOH又有哪些功能亮点？
对此，车东西在参加活动及同毫末智行多位专家深入交流后找到了答案。
一、自动驾驶进入商业落地下半场 毫末拿下多个第一
如果仔细观察近两年自动驾驶行业发展，不难发现，各个自动驾驶公司基本都已经迈过技术开发、验证期，并开始进入量产落地、商业预演期，自动驾驶公司们比拼的也就是谁量产速度最快、谁量产规模最大、谁迭代速度更快。
对普通用户而言，自动驾驶依然是个新兴技术，如果要让他们打心眼里地相信这项技术，就得让更多的人真正用起来，出现问题及时修改，信任和好感度也就随之增加。
目前，市面上主流的量产自动驾驶产品主要集中在L4级和L2级两个级别，也有部分欧美车企小批量量产L3级自动驾驶。
自动驾驶正在快速普及
具体而言，L2级自动驾驶几乎已经成为当今智能汽车的标配，像是高速自动辅助导航驾驶等功能也开始陆续上车。但普通用户开高速毕竟还是少数，大部分还是在城区内行驶，所以在城区实现自动导航辅助驾驶的意义也就更大一些。
简单介绍下城市自动导航辅助驾驶（以下简称城市L2），也就是城市内点到点L2级自动驾驶，当驾驶员设定两点之间的导航线路后，车辆根据导航路线，在城市环境中实现导航变道、路口通行、红绿灯识别等操作。
而今年，可以说是城市L2的量产元年，像是毫末智行、小鹏、华为等车企都纷纷宣布于今年量产该项功能。
在这场城市L2量产竞赛中，长城汽车旗下的自动驾驶公司——毫末智行率先交卷，其城市NOH功能将于今年9月在摩卡DHT-PHEV激光雷达版上实现量产，并于年内发售交付。
毫末“H4”
除了在城市L2上拔得头筹外，在乘用车辅助驾驶领域，毫末也已推出三代乘用车辅助驾驶产品HPilot，两年内实现了6次OTA升级，实现搭载超过十款乘用车型量产落地，辅助驾驶行驶里程突破1700万公里，位列中国自动驾驶公司第一名。
在今天举办的毫末智行AI DAY上，其董事长张凯表示：“目前，毫末智行可以做到超过30个智能驾驶项目的异步并行开发这种开发能力，也是国内唯一。”
至此，毫末智行已经在中国自动驾驶量产竞赛中拿下三个第一，而今天距毫末智行成立仅过去了1020天。
毫末智行乘用车辅助驾驶的发展规划
相较于L2级自动驾驶，L4级自动驾驶目前由于政策、成本、法规等因素限制，像是Robotaxi、Robobus等L4车辆的落地和普及速度虽然远不及L2级自动驾驶。
但在L4级的另一战场——末端物流自动配送上面，毫末智行已经开始大面积量产落地，并开始领跑。
据毫末智行董事长张凯介绍，2022年第三季度，毫末末端物流自动配送车小魔驼2.0已陆续量产交付到客户手中。截止到2022年9月，毫末小魔驼已在北京顺义为物美多点配送订单超过9万单。而小魔驼2.0于今年4月才正式发布，其量产落地速度可见一斑。
小魔驼2.0
未来，随着C/B端对末端物流自动配送的需求越来越大，该市场也将越来越广。目前，国内末端物流自动配送行业的大多数玩家基本还在“闭门修炼”，而毫末智行已成为该领域两大头部客户的核心供应商。
相比之下，毫末已经做好充足准备，静待市场爆发的那一刻。
总结来看，无论是从量产速度还是落地规模，无论是迭代速度还是业务覆盖，毫末智行都已经进入中国自动驾驶量产的第一梯队，并在逐渐接近并反超远在大洋彼岸的对手。
二、布局前沿技术 冲刺进入数据驱动时代
在亮眼成绩单背后，毫末智行靠的是前沿技术和数据驱动。
上文提到，毫末智行在中国量产自动驾驶拿下了多个第一，而这也就不禁让业内好奇，这个初出茅庐的“小伙子”是怎么做到的？背后又有什么秘密武器呢？
在今天的毫末智行AI DAY上，其董事长张凯和CEO顾维灏给出了上述问题的答案。
首先，毫末智行之所以能够实现智能驾驶产品能力的快速迭代， 是因为毫末智行做到了将场景化用户体验设计、AI人工智能技术、技术工程化能力三者高度有效协同。 而在这三者之间，AI人工智能技术绝对是当之无愧的“灵魂”。
而在灵魂之中，毫末一直坚持布局前沿技术，以始终保持其技术领军性。
毫末智行CEO顾维灏
举例来说，Attention大模型目前是AI发展的新趋势，其最早于2014年在NLP（自然语言处理）领域出现，并迅速在各项NLP任务上超越了传统的word2vec、lstm等技术，也基本上统一了NLP。而从2020年起，Attention机制在CV领域取得了明显的突破，轻松刷爆各大排行榜。
这也就让圈内一下子注意到，基于Attention机制的transformer结构似乎能成为一种有效的通用AI模型范式，于是特斯拉率先开始应用， 而毫末早在两年前就开展了基于Attention机制的transfomer大模型在自动驾驶行业的落地研发，为国内最早。
Attention大模型是AI发展的新趋势
但是，在毫末智行的研发过程中，基于Attention机制的transfomer大模型，由于其对算力的需求远远超出摩尔定律，由此带来的高算力需求、高训练成本、高落地难度等挑战。
对此，毫末智行CEO顾维灏表示： “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。”
Attention大模型对数据规模提出新要求
其次，对于整个人工智能行业来说，各大公司对新技术的嗅觉和追求已经成为本能，但技术要想实现快速地落地应用，大规模且多样的数据更为重要，也是相互间拉开差距的关键。
而对自动驾驶行业而言更是如此，其基本已经迈过硬件驱动（堆硬件）、软件驱动（拼算法）的时代，数据的规模和多样性的意义逐渐凸显，自动驾驶行业逐渐迈进数据驱动时代。
在数据驱动阶段，以数据的自训练为主，通过数据通道和计算中心，更高效地积累数据，并把数据转化为知识——也就是AI司机的驾驶经验。
毫末智行冲刺进入数据驱动的自动驾驶3.0时代
所以，在数据驱动时代，AI司机要想懂得多、见得广、开得好，像是不同的道路形态、不同的交通流密度、不同的自然环境等真实且丰富的数据也就至关重要。
换句话说，数据的意义就像一位老司机对新司机说：“我过的桥比你走的路都多。”
而毫末智行正是看到了数据规模和丰富性的重要性，选择了一条渐进性的发展道路，从消费者使用频次最高的辅助驾驶入手，在快速打开市场的同时，也获得了大量真实的数据，进而形成了通过数据驱动技术发展的链条。
目前，特斯拉领跑全球进入自动驾驶3.0时代。而在本次毫末智行AI DAY上，顾维灏表示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，并正为此全力冲刺。
据统计，目前毫末智行的辅助驾驶里程已经超过1700万公里，其数据智能体系MANA的学习时长已经超过了31万小时，虚拟驾龄达到4万年。而末端物流自动配送车也为附近用户运送了近9万单的物资。
毫末智行智能驾驶大数据
在数据驱动时代，基于长城汽车的口碑及销量保证，以及毫末强大的数据智能体系MANA，毫末的对手只剩特斯拉。
并且，毫末智行此次也正式官宣了中国自动驾驶公司首个超算中心——毫末超算中心，其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。
三、城市NOH上路在即 系统能看懂转向灯
对于终端用户来说，产品的可靠性、功能性、安全性绝对是验证自动驾驶技术的最好方式。
目前，毫末智行已经形成了技术落地产品——产品产生数据——数据反哺技术的发展链条。而在这三个环节当中，要想实现链条的贯通，那么“产品产生数据”也就是更为重要的一环。
上文提到，数据的规模和多样性对于自动驾驶发展至关重要，从产品的角度来看，城市L2由于使用频次相较更高、场景更为多样，所以也是最能满足数据驱动需求的辅助驾驶产品之一。
而毫末智行更是深知这点，其城市NOH也就成为国内首个量产落地的城市L2功能。 截至目前，在城市L2取得显著成果的车企和方案商屈指可数，并且像特斯拉目前依然无法在国内实现城市场景下导航辅助驾驶，并且推出时间也是遥遥无期。
城市NOH面临的挑战
相较于高速L2来说，实现城市L2更为复杂，因为城市道路更多样，交通参与者种类更多，交通流也更为复杂。 如果把高速L2比作在火车轨道上行驶，那么城市NOH就像是在“菜市场”里骑自行车，“危机”四伏。
对此，毫末智行自动驾驶数据智能体系MANA也迎来里程碑式升级，升级点主要包括学习效率、感知能力、认知能力、决策能力等方面。
MANA的主要升级
举例来说，在城市路况下，人类驾驶员通过观察各种指示灯（红绿灯、刹车灯、转向灯），靠常识、经验、规则来理解并预测对方的意图。而AI司机则是靠传感器感知和算法预测周围车辆的意图。
所以，当AI司机进入城市环境，交通参与者种类更多，路况更复杂，也就对于预测的挑战更大。
那么，如果让AI司机也能看懂各种指示灯所代表的信息，那么AI司机也就与人类司机一样，会车、行车不再“靠猜”，看指示灯即可。
而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，实现智慧交通流处理。
毫末智行技术副总裁艾锐告诉车东西，未来该功能还将加入对喇叭的识别。
也就是说，未来车辆不仅能看懂红绿灯、刹车灯、转向灯等指示灯，甚至能听懂按喇叭的意思。
实现更精准地感知
此外，毫末智行的城市NOH功能还拥有智能识别交通灯、智能左右转、智能变道、智能躲避障碍物（静/动态）等能力。
总结来看，在城市L2方面，毫末智行不仅做到了在速度上领先一众国内对手，更在功能上实现领先。
城市NOH路试
今年上半年，车东西也受邀抢先体验了毫末的城市NOH功能，地点位于北京顺义市区，导航路线总长为11.2km，包含城区道路和国道，路经6次转弯（2右4左）、21个红绿灯、2个大小不一的环岛等。
在车东西的实际体验过程中，毫末的城市NOH整体表现不错，可以准确识别红绿灯信号，并提前作出减速、缓行入待转区等操作，没有出现抢灯、闯灯等情况。
结语：毫末智行驶入发展快车道
目前，中国已成为全球智能汽车主战场，L2及以上辅助驾驶搭载率快速提升。而对于毫末来说，今年的三大战役——数据智能技术之战，智能辅助驾驶城市场景之战，末端物流自动配送车的规模之战也已经进入了决胜阶段。
而毫末智行也总结出了在自动驾驶行业量产、落地下半场的五大制胜法则。分别是智能驾驶产品开发始终将安全放在首位；产品体验“真香”是王道；基于用户真实场景数据驱动，实现产品快速迭代；实现感知智能与认知智能高度一体化；以开放的心态赋能客户，促进行业共同进步。
未来，毫末智行凭借传统汽车的工业与AI自动驾驶的技术科技优势，通过乘用车辅助驾驶产品、末端无人物流配送车和智能硬件三大类产品，引领国内自动驾驶行业走向全球领先。
同时，也正因为有毫末智行这样的自动驾驶独角兽背后赋能，长城汽车已经拥有了对标特斯拉自动驾驶的勇气，在未来的自动驾驶竞争中实现技术、品质、安全等领域的全方位领先。
