毫末智行ai day，毫末智行和长城汽车关系

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制作：电动式星体 News

创作者：毓肥

今日下午，长城汽车哈弗集团旗下自动驾驶企业毫末铁友，举行了她们第 6 届 AI Day——也是近年来毫末铁友数据量较大、定音最激进一次新品发布会。

多么激进派？毫末 CEO 顾维灏立即在发布会上说「目前已是中国的批量生产自动驾驶企业的第一名」；老总张瑞说「妥妥占有我国批量生产自动驾驶第一名」。

我们能对比一下，4 个月前第五届 AI Day，毫末的发言或是「压实我国批量生产自动辅助驾驶第一名」，4 个月后，毫末的口气至少往上面迈了一个大阶梯。

从 2019 年 11 月 29 日毫末铁友创立起算，今天也才 1020 天，不上三年。

做为长城系车型无人驾驶支撑，与此同时涉足商业物流运输自动驾驶企业，今天一众公司高管表态发言，是不是也在注重，毫末以不上三年的时间，早已协助万里长城变成自动驾驶的招牌游戏玩家？

带有好奇心和困惑，我们来看一下毫末第六次 AI Day，汇报了什么自动驾驶的专业技术进度，其自动驾驶的批量生产走到哪一步，又是如何了解自动驾驶未来。

一、MANA 数据闭环控制

顾维灏觉得，自动驾驶最近十年来的技术发展趋势，可分为三个阶段：

1.0 时期：100 万多公里经营规模，pci驱动；2.0 时期：上百万-亿千米经营规模，软件驱动；3.0 时期：1 亿千米之上经营规模，数据推动。

而毫末铁友目标，乃是「备战进到自动驾驶3.0时期」。而要想完全达到这一目标，顾维灏觉得所需要的数据量、算率、模型优化这些，也将比 2.0 时期高于好多个量级。

都是在如今的在发布会上，张瑞公布毫末铁友人工智能技术数据管理体系 MANA，基本已经实现了数据闭环控制。MANA，好像也成为毫末铁友喊出来「中国第一」的自信。

那样，MANA 究竟保证什么？和之前几回现身对比，它又有何演变？

1. 更多的实体模型

Transformer，是目前深度神经网络发展趋势最强硬的神经元网络。而根据 Attention 自注意力机制的 Transformer，又变成了深度神经网络，及其现如今自动驾驶的关键专有名词。

什么叫 Attention 体制？它本质上是模拟人类的专注力（attention），由于我们可以通过对焦一个物体主要特点，进而高效率辨别出这个是什么，我该怎么办。

也就是说，简约、聚焦点，便是 Attention 制度的关键。

Attention 体制能够无尽层叠基本单位，现如今最大的一个 Attention 模型参数已经达到万亿元级，运动效果十分令人震惊——并且对算率的需求也十分令人震惊，至少达到传统式 CNN 互联网的100 倍。

顾维灏还表示，Attention 体制 Transformer 的应用实践，代表着自动驾驶数据经营规模要够大，且需要更全面地多元性——「至少得 1 亿千米」。

毫末铁友和业内流行一样延续了 Attention 体制，并且 MANA 闭环控制独特的提升，主要则取决于数据规模扩大前提下，不断提升练习高效率。

2. 4 几万年与 1700 万多公里

4 几万年，是当前 MANA 数据体系仿真系统内，早已积累下来的「虚似车龄」，实体模型总计练习时间则超过 31 万钟头。此外毫末现阶段积累的真正路面数据，已经超过了 1700 万多公里。

持续稳赚的练习数据和实体模型，必须优化提升的练习高效率。其中一个方式，是由 backbone 统一，立即运用很多无标明数据。

看似很繁杂，实际上深度神经网络里边的 backbone 说白了，是指神经元网络的「脊椎」，别名主干网络，功效类似获取「最大公约数」，其实就是寻找不一样数据中间的最基本一同特点。

毫末铁友的处理方式，乃是把所有感知任务 backbone 统一，随后运用无标明数据先练习好某一 backbone 并锁住，实体模型剩余金额再换已标记样版来练习。

顾维灏表明，这样的操作可让练习效率提高 3 倍左右，与此同时精密度有大幅提升。

统一 backbone 应对的是更多的实体模型，另一个考验是更多数据。如何解释？例如累积第 10 亿千米时，前边 100 万多公里有可能被「忘记」，大约等同于被后边的数据「冲走」了一些特点。

顾维灏强调，有效的方法要用全部数据再「纯化」一次，不过这样「很贵很慢」。

毫末的办法是类似「面多放水，水好多加面」：提取现有的数据，和新数据在同一个实体模型下导出。最后称为在一样精密度下能节省 80% 以上算率，收敛性时间能够提升 6 倍左右。

3. 感知全球

4 月份，我们在北京享受了毫末铁友城市 NOH 的长城摩卡咖啡试验车。那时候毫末对这一套城市引航策略的理解是「重感知、轻地形图」，其实就是高精地图的「浓度值」相对性变低。

为何毫末将天平秤趋向感知？顾维灏的解释就是「高精地图的置信水平有什么问题」。

他指出，城市路面环境变化工作频率远远高于快速情景——例如铺路。「如果将地形图当作感应器得话，它置信水平是有点问题，不知何时、哪些地方，它也会无效。」

这种思维下，毫末确定用 Transformer 创建强感知的时光逻辑思维能力。如用综合性长期多帧信息内容来清除颤动、用时钟频率的 transformer 实体模型在 BEV 空间上做虚似即时建图这些。

大家立即看来功效吧，顾维灏表明，现阶段毫末早已能解决一部分路面模糊不清、繁杂街口、环岛路等诸多问题，并且在感知环节中只需普通地图信息内容，「就像我自己开车一样」。

相关「重感知」线路，一周前大家在采访毫末铁友技术副总裁艾锐时，获得了这样的回答：

「在纯研发技术的视角，高精地图是件好事，能够降低难度系数。但毫末做为竞争对手的视角，一定要有特点线路。此外中国存有各种各样限定，高精地图不容易对外开放得很快。」

此外，在重感知跑道上，艾锐表明没必要舍弃激光传感器。

最先，在他看来 2022 这个时间段，视觉效果并没「辗压」激光传感器。并且激光传感器生产商都不会掉以轻心，CMOS 化、降低成本这些也在做。「假如性价比超高，多配一个激光传感器有什么关系？」

自然，纯视觉效果感知走得最笃定的特斯拉汽车，艾锐表明仍然「比我所知的都先进一大截，归属于独一档的，所有人都差不太多」。

返回今日新品发布会，毫末提及的另一个有关感知的发展，取决于运用人类的世界开展互动。

讲得通俗一点便是鉴别真实的世界里的通用性交通出行个人行为，例如大灯。现阶段毫末正在升级感知系统软件，目的是为了鉴别倒车灯、方向灯等相关信息。

艾锐那时候则进行了大量：例如很多车后视镜都会有的淡黄色警示灯，还在考虑做进感知里边，「让系统软件了解对方驾驶员早已发觉你，能够拥有更多的博奕逻辑性」。

4. 超算中心

上年 12 月 23 日，毫末 MANA 数据管理体系宣布现身。那时候 MANA 号称是「中国第一个自动驾驶数据智能化管理体系」，毫末另外还公布了自主研发超算中心计划。

今日下午，毫末的超算中心公布了其他信息。

关键在于建设思路：达到千亿元参数大模型、数据经营规模上百万 clips（精彩片段），与此同时总体练习成本费能够降低 200 倍。

控制成本，指的是实际上不是简单的「花小钱」，更主要的是「少花时长」——现阶段同样一个千亿元参数实体模型，顾维灏表明必须「上大卡 GPU 练习好多个月时长。」

提及练习，近期中国美国练习处理芯片禁售事情就不得不说。艾锐的回复是「练习实际上不一定全要用英伟达显卡计划方案」。

5. 城市 NOH 的五大基本功能

最后，MANA 数据管理体系会到商品上，以高端无人驾驶的结构发生。今日的在发布会上，毫末发布了城市 NOH 的 5 个关键引航作用：

自动识别交通信号灯：能够鉴别包含交通信号灯、黄闪灯、左右转箭头灯等，但和我们感受的版本不一样，批量生产版红转信号灯的时候需要轻一点油门踏板，官方网表明这也是出自于「客户磨合期」考虑到。

智能化左右转：依据人们驾驶经验设置左右转向，转为过程中出现行人非机动车道的时候会积极躲避，碰到机动车辆才能开启博奕。

智能化变更车道：这也是城市引航最重要的作用之一。毫末NOH的变更车道逻辑性包含：确保穿行在正确行车道、为了能通行效率积极变更车道、变更车道时分辨后才交通参与者运动情况、也会主动用加减速造就变更车道室内空间。

智能化避开阻碍物（动/静态数据）：静态数据的案例是锥桶，避开的思路是「可绕就绕，不可以绕就降速」；动态变化案例乃是前面的车子压线行驶，这时优选是降速，然后确定是否能够绕道。

之上 5 个（动/静态数据划分成2个）作用都要在将要公布的最新版本城市 NOH 发布。而接着毫末将 OTA 的特色功能，是「智能交通流处理」，前提是加入鉴别转为/倒车灯，然后再去做相对应决策兼容。

最后，顾维灏表示目前毫末的北京、保定、上海、深圳研发中心都在持续招聘。

二、1000 天之后，挑战第一？

前面一段很技术向，可以概括为「毫末在做什么」。

除了技术细节，这届 AI Day 还是毫末「喊话」最大声的一次，态度鲜明、表述高调。用毫末智行董事长张凯的原话概括，这次发布会，毫末在讲「中国自动驾驶的新故事、新标杆」。

一家成军不到三年的公司，说话这么狠？

我们总结了张凯今天的几个关键表态，以及更多核心数据。这里面有很多个「国内第一」，有些甚至号称是「业内第一」。

1.「国内智能驾驶技术落地经验最丰富的公司」

张凯表示，毫末智行用 2 年时间开发了三代智能驾驶系统，落地了 10 余款不同平台的车型。目前可以做到全新车型复用开发 4 个月达到量产状态、全新车型匹配标定 2 个月内完成，号称标定效率「全行业第一」。

另外，毫末目前可以同时异步并行开发超过 30 个智能驾驶项目（约等于 30 台车），同样号称「国内唯一」的开发能力。

2.「国内最早且唯一的进入产品快速迭代阶段的自动驾驶公司」

除了我们体验过的，首发 HPilot 3.0 的摩卡激光雷达版，今年搭载毫末智行智能驾驶的上市车型，还包括欧拉闪电/芭蕾/好猫、长城炮等等。

量产乘用车以外，今年毫末还发布了第二代自动驾驶末端物流车「小摩驼 2.0」，这款十万级的物流小车已经开始交付。

3.「中国首个大规模量产的城市 NOH 辅助驾驶系统」

上面这句话定语很长，但早在 4 月份的时候，我们得到的准确表态，是「毫末智行城市领航的落地速度，会比更依赖高精地图的华为、小鹏等企业更快」。

今天发布会上，张凯表示今年 HPilot 3.0 可以落地 10 个城市，明年计划是落地超过 100 个城市。最先落地的城市，会是北京/保定。

三、毫末会是长城的「长城」吗？

我们一直在观察毫末智行。

原因其实有好几个：毫末展示出来的体系化思考、长城「全村的希望」、民企做技术的「豁出去」，等等。

到了 2022 年 9 月，我们看到毫末用3年不到的时间，追上了华为、小鹏等等城市领航的先发者，已经要同台竞技了。

速度可嘉，但最后依然要看疗效。最快下个月，我们就能看到来自长城体系的量产版城市领航了，毫末今天立的 flag、喊的口号，今年真的会兑现吗？

你们怎么看？评论区见。

（完）