毫末AI DAY交城市NOH首份答卷：将覆盖100个城市100万台车
“2022年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年。乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。”
12月23日，脱胎于长城汽车的智能驾驶企业毫末智行举办了年终品牌日。在这场发布会上，毫末智行宣布，明年年中将正式推出“城市NOH（智慧领航辅助驾驶系统）”功能。如果不出意外，这一功能也必然将在长城旗下的车型上首搭。
而从各个企业发布的信息来看，目前已经推出类似功能的量产车型，仅有小鹏P5、极狐阿尔法S华为HI版等极少数。
就在不久前，得益于毫末智行的加持，长城旗下的魏牌摩卡NOH智慧领航版车型正式上市，这也是同级别中首款实现智慧领航辅助驾驶能力的智能燃油汽车。
而明年，随着搭载激光雷达的车型不断量产上市，整个汽车行业的智能驾驶水平也必然将大幅提升。毫末智行董事长张凯就预测称，在乘用车领域，2022年将会是城市智慧领航辅助驾驶量产的元年。
同时，在他看来，2022年也将是智能汽车充分竞争时代的开始，而智能驾驶技术的发展也将会车企之间的竞争。至于其他领域的自动驾驶，张凯表示，2022年，末端无人物流领域的商业化也将会呈现延续性；Robotruck也将会正式开启量产之路的探索。
除宣布明年将推出“城市NOH”功能之外，本次毫末AI DAY上最重磅的消息还在于毫末智行发布了中国首个自动驾驶数据智能体系——MANA（中文名“雪湖”）。
据毫末智行CEO顾维灏介绍，“雪湖”这一名称出自于科幻巨作《三体》第二部《黑暗森林》，主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考，最终寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。MANA（雪湖）承载了毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。
毫末智行发布中国首个自动驾驶数据智能体系MANA
据介绍，毫末通过对400万公里用户行驶里程数的沉淀与思考，总结出了自动驾驶能力发展曲线：F=Z+M（X）。F代表产品力，Z代表毫末第一代产品，M是一个把数据转化为知识的函数，包括数据获取、表达、存储、传输、计算、验证，以及对成本和速度的影响。MANA就是这个最核心的M。MANA由TARS（数据原型系统）、LUCAS（数据泛化系统）、VENUS（数据可视化平台）、BASE（底层系统）四个子系统组成。
顾维灏进一步从感知、认知、标注、仿真、计算五大能力方面，对MANA进行了介绍。
在感知能力方面，针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达，核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果。相较于过往标准的结果融合方法，毫末采用了更高效的过程融合方法，并加入时序的特征进行时空融合，进而快速拉升感知能力。
认知能力层面，顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素。安全上，毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS，其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错，而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验；在安全底线之上，从数据中学习舒适和更高效的量化标准，让自动驾驶算法可以更好的处理纷繁复杂的驾驶场景，制定更符合用户喜好的驾驶策略。并且通过自动化场景挖掘、强化学习、仿真引擎构建认知智能闭环系统，持续不断从海量人驾数据中提取知识，快速迭代车端认知算法能力。
毫末正在研究一种端到端的模拟学习，就是以过往的事例为指导，从数字化的场景中得到具体的本车动作。这一过程中，所有的动作都已经在人们自己开车的过程中自己被标注。而毫末则挑选更符合要求司机的驾驶行为，在不同场景下持续的训练。同时，毫末实践了很多深度强化学习的方法，并构建了闭环自动标注系统，运用了无监督自动标注算法，大大提升了数据标注的效率，以适应大规模量产的需求。
仿真能力层面，毫末把仿真系统比作“自动驾驶元宇宙”，通过在这个“元宇宙”中进行感知和认知的效果验证，效率被大大提高。
最后，在计算能力层面，顾维灏判断未来在智能汽车的推动下，人类记录的数据正在从文本向图像转变，图像的存储和计算规模将占据主导，由此对存储和计算将带来新的革命。顾维灏在现场宣布，毫末MANA超算中心正在筹备中，主要用于自动驾驶的数据处理、训练、推理和验证等需求，中国自动驾驶进入超算中心时代。
除以上成果之外，在此次HAOMO AI DAY上，毫末表示，2021年，其辅助驾驶系统已经搭载至5款总计数万台量产车辆中，是中国辅助驾驶量产能力最高产的公司；乘用车用户行驶里程突破400万公里、未来三年搭载100万台乘用车；末端物流无人车方面，也迎来第1000辆车量产下线……
就在HAOMO AI DAY前一日，毫末智行刚刚宣布完成A轮近10亿元融资，晋级中国自动驾驶新独角兽和头部玩家之列。
而据顾维灏介绍，2022年下半年，他们将计划交付全场景NOH，并在2023年推出拥有HSD（HAOMO Self-Driving）的车队。
明年，随着新技术的开展以及新投入的到来，毫末智行还将给智能驾驶行业带来哪些惊喜，继续期待。
12月23日，毫末智行品牌日升级后的首场“HAOMO AI DAY”正式上演。因为此前特斯拉AI DAY的知名度，这场属于中国从业者的AI自动驾驶技术盛筵引发关注。
此次HAOMO AI DAY上毫末CEO顾维灏重磅发布中国首个自动驾驶数据智能体系MANA（雪湖）。“雪湖”这一名称，出自于科幻巨作《三体》第二部《黑暗森林》，主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考，最终寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。MANA（雪湖）承载了毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。
在自动驾驶领域，数据智能是AI自动驾驶技术的“明珠”，是最终成为胜利者的成功要素。完善的数据智能体系是AI自动驾驶科技公司成功的基石。在业内，谁能高效低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者。
针对此，毫末拿出了基于毫末AI实践的MANA。顾维灏讲述了背后思考过程：“数据是人工智能最大的驱动力，也是人工智能进步过程中最大的成本。自动驾驶产品的完善是个漫长的进化过程，就像是人在漫长的历史过程中，找到用最低能量消耗维持生命的方法，开发智力和积累经验进化人类文明。所以毫末数据智能的核心，就是降低成本、提高迭代速度。“顾维灏将其比喻为毫末数据智能的“思想钢印”，毫末将用更低的成本和更快的迭代速度，提供更安全、更好用的产品提供给用户。
毫末通过对400万公里用户行驶里程数的沉淀与思考，总结出了自动驾驶能力发展曲线：F=Z+M（X）。F代表产品力，Z代表毫末第一代产品，M是一个把数据转化为知识的函数，包括数据获取、表达、存储、传输、计算、验证，以及对成本和速度的影响。MANA就是这个最核心的M。MANA由TARS（数据原型系统）、LUCAS（数据泛化系统）、VENUS（数据可视化平台）、BASE（底层系统）四个子系统组成。
顾维灏进一步从感知、认知、标注、仿真、计算五大能力方面，对MANA进行了介绍。
在感知能力方面，针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达，核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果。相较于过往标准的结果融合方法，毫末采用了更高效的过程融合方法，并加入时序的特征进行时空融合，进而快速拉升感知能力。
认知能力层面，顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素。安全上，毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS，其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错，而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验；在安全底线之上，从数据中学习舒适和更高效的量化标准，让自动驾驶算法可以更好的处理纷繁复杂的驾驶场景，制定更符合用户喜好的驾驶策略。并且通过自动化场景挖掘、强化学习、仿真引擎构建认知智能闭环系统，持续不断从海量人驾数据中提取知识，快速迭代车端认知算法能力。
毫末正在研究一种端到端的模拟学习，就是以过往的事例为指导，从数字化的场景中得到具体的本车动作。这一过程中，所有的动作都已经在人们自己开车的过程中自己被标注。而毫末则挑选更符合要求司机的驾驶行为，在不同场景下持续的训练。同时，毫末实践了很多深度强化学习的方法，并构建了闭环自动标注系统，运用了无监督自动标注算法，大大提升了数据标注的效率，以适应大规模量产的需求。
仿真能力层面，毫末把仿真系统比作“自动驾驶元宇宙”，通过在这个“元宇宙”中进行感知和认知的效果验证，效率被大大提高。
最后，在计算能力层面，顾维灏判断未来在智能汽车的推动下，人类记录的数据正在从文本向图像转变，图像的存储和计算规模将占据主导，由此对存储和计算将带来新的革命。顾维灏在现场宣布，毫末MANA超算中心正在筹备中，主要用于自动驾驶的数据处理、训练、推理和验证等需求，中国自动驾驶进入超算中心时代。
提到超算中心可能有人会联想到特斯拉之前发布的Dojo，此次毫末推出MANA也是同样的目的，要知道目前在自动驾驶领域只有毫末和特斯拉在使用一个叫Transformer的深度学习大模型，这个模型的特点是训练速度快、训练样本兼容性高、训练规模巨大，非常适用于自动驾驶领域。所以毫末自建超算中心也是十分必要的，目的是形成更强大的数据处理能力，以此来推动算法的快速迭代。此次毫末还把特斯拉的数据智能体系和自家的做了比较，我们欣喜的看到我们自研的数据智能“大厦”终于可以和国外的领先车企掰掰手腕了。
One more thing：毫末城市NOH 2022年上市
MANA是所有毫末能力进化的核心动力。通过MANA打造的超级能力，毫末的自动驾驶产品正在变得更加强大和领先。顾维灏表示，2022年年中，毫末辅助驾驶系统HPilot即将推出“城市NOH”这一全新功能，使用届时全球最大算力的辅助驾驶域控制器小魔盒3.0，并针对城市多样、复杂的路况进行专项优化，具备更快、更及时的感知能力和响应能力。
HAOMO AI DAY现场还展示了目前毫末城市NOH车辆路测视频，其中展示了如红绿灯识别、避让路口加塞车辆、避让调头车辆、自动通过待转区、导航变道、避让横穿行人、驶入驶出环岛、路口无保护左转等诸多面对市区复杂交通环境的便捷功能。
顾维灏宣布了毫末乘用车智能驾驶路线图：2022年下半年，毫末将计划交付全场景NOH，并在2023年推出拥有HSD（HAOMO Self-Driving）的车队。MANA的技术力量正在显现。
未来，搭载毫末智行全场景 NOH 乘用车、拥有毫末智行HSD的车队，以及更多“毫末制造”的物流无人车驶上街头，社会的出行及物流方式会迎来崭新的篇章。这家公司有着传统车企的底蕴，也包含科技公司的锐利，一群三体迷们在做着有关未来美好愿景的梦，并且一点点的在为之努力着，借用三体中的一句名言，给时光以生命，给岁月以文明。时间会见证这场科技文明的诞生，让我们拭目以待。
4月19日，中国唯一聚焦AI自动驾驶AI技术的盛宴——2022 HAOMO AI DAY在北京正式举行。活动以“加速向未来”为主题，并公布了多项成绩及最新成果：
乘用车方面，辅助驾驶用户行驶里程突破700万公里，中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品“毫末城市NOH”将于近日正式上市；
末端物流自动配送车领域，毫末小魔驼2.0正式发布，单车售价12.88万元，成为中国首款十万元级末端物流自动配送车；
技术方面，中国首个数据智能体系MANA迎来多项升级，通过独创的“双流”感知模型及自研BEV Transfomer，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为现实；模型训练成本降低60%，加速比超过96%，此外标注AI自动化率已达到80%，大幅降低了标注费用成本。
“毫末城市NOH”首发，中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品面世
在此次HAOMO
AI
DAY上，毫末重磅发布搭载HPilot3.0的“毫末城市NOH”。这也是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品，第一个重感知的城市辅助驾驶方案，同时也是2022年中国第一个最实用高效的城市辅助驾驶产品。
从介绍来看，“毫末城市NOH”拥有全面的场景覆盖、顶尖的硬件配置、领先的产品力等多项优势。
场景覆盖层面，该系统可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。
硬件层面，该系统配备了一颗AI能力360T、高速缓存144M、CPU计算能力达到200K+ DMIPS的超高算力芯片；同时还配套2个激光雷达、12个Camera、5个毫米波雷达，最大程度实现了整套辅助驾驶感知系统的安全冗余。
产品力层面，搭载该系统的乘用车路口通过率超过70%、变道成功率超过90%、交通流处理能力高达4级。据了解，在日常测试中，“毫末城市NOH”的路口通过率等方面领先特斯拉在中国的表现。
据悉，目前“毫末城市NOH“已经在北京、保定等城市进行深度场景打磨，搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地。未来，“毫末城市NOH”功能落地的城市将会超过100个，同时搭载乘用车数量将超过100万台。
同时，伴随“毫末城市NOH“的重磅发布，毫末还正式推出了面向乘用车驾驶领域的“6P开放合作模式”。据毫末智行董事长张凯介绍，毫末与车企的合作模式是共创模式，而非供应模式。毫末将提供从全栈解决方案到源代码之间的6个产品层面的合作方式，致力于与合作伙伴共同营造良好的产业环境，重新定义行业的商业模式，实现共赢。
“毫末小魔驼2.0”首发，中国首款10万元级别末端物流自动配送车诞生
为了推动末端物流自动配送车事业的快速规模化，毫末在此次活动上海正式发布了中国首款10万元级别的末端物流自动配送车产品——毫末小魔驼2.0。
据介绍，全新的小魔驼2.0配备了车规级硬件，ICU
3.0 大算力计算平台，可定制600L
超大载货空间的货箱；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，全程实现无接触配送；此外还具备快速换电、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。
此外值得一提的是，毫末小魔驼2.0还首次将末端物流自动配送车的价格下探到了12.88万元。该产品预计在2022年5月陆续投放市场。
为了满足末端物流自动配送车合作伙伴们高速增长的订单需求，毫末智行位于保定的末端物流自动配送车工厂目前已经全面升级，占地面积扩至1万平米，可实现年产10000台末端物流自动配送车的产能目标，成为全球最大规模的末端物流自动配送车柔性制造基地。
MANA进化升级，再次引爆业内AI自动驾驶学习浪潮
在2021年12月，毫末曾发布了中国首个数据智能体系MANA，据说这是毫末所有产品进化的基石和核心源动力。时隔3个多月后，MANA在降低成本、提高迭代速度方面也迎来了多项重磅升级。
顾维灏在《毫末MANA的进化之路》演讲中，从“感知智能”“认知智能”“成本与速度”等方面详细介绍了MANA数据智能体系的最新进化成果。
首先，是“感知智能”方面能力突飞猛进，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为可能。
据毫末智行CEO顾维灏表示，最近一年自动驾驶的感知技术发生了巨大变化，包括芯片算力的几何式增长，Transformer跨模态模型的出现和Camera像素的快速提升。基础技术的变化驱动着解决方案的改变，毫末开始从第一性原理出发思考新的解决方案，首当其冲的就是解决最有挑战的“红绿灯识别”问题。
毫末独创了“双流”感知模型，将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道，让毫末日常乘用车测试实现了重感知下的红绿灯识别。此外，毫末大举投入的Transformer模型效果惊人，自研BEV Transfomer用于车道线识别，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。
其次，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，极大提升了可解释性和泛化能力。
至于“成本与速度”方面，据介绍，目前毫末和阿里巴巴已经在大模型数据处理技术上进行了深度合作，实现了自动驾驶领域与M6模型的初次相遇。毫末智行平台团队和阿里云PAI-EFLOPS团队合作，基于128卡A100集群，实现了Swin Transformer模型分布式训练；与阿里团队一起联合创新了包括混合精度优化、算子优化、编译优化等技术，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。
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