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毫末智行穿越生死线

21世纪经济报道记者 左茂轩 北京报道

合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土。

成立1000天后,毫末智行已经不再只是当初的“小树苗”。

9月13日,在第六届HAOMO AI DAY,毫末智行董事长张凯说,毫末用1000天成功穿越了创业公司生死线。

在AI DAY上,毫末智行介绍了基于大数据、大模型的自动驾驶3.0技术路线,解释推动城市场景自动驾驶能力量产落地的技术可能和路径。

“毫末算是中国最早进入产品迭代阶段的自动驾驶公司,随着数据量越来越大,我们应该会越来越难被追赶。”张凯表示。

经历一千多天的发展,毫末智行后者居上。

和市面上的主要自动驾驶行业参与者相比,毫末智行有着自己的特殊性。

和纯粹的初创企业相比,毫末身上有长城汽车一定的经验积淀;和其他传统车企的自动驾驶业务相比,毫末又是独立运营并且带有浓厚互联网基因的一家企业。

张凯表示,2022年下半年,毫末智行面临三大战役:数据智能技术之战、辅助驾驶城市场景之战、末端物流智能配送车规模之战。

此外,自动驾驶走入2022年下半年,行业也要面对三大挑战:大规模自动驾驶数据上云挑战、大算力AI芯片性能突围挑战、城市场景辅助驾驶产品量产突围的挑战。

自动驾驶3.0时代

毫末智行董事长张凯表示,毫末在智能驾驶产品能力快速迭代上的打磨,造就了一个不一样的毫末。

这一能力是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的高度有效协同完成的。其中场景化用户体验设计是入口,AI人工智能技术是灵魂,技术工程化能力是保障。毫末智行也因此成为中国最早进入产品快速迭代阶段的自动驾驶公司。

“近十年的自动驾驶技术发展分成了三个阶段:由硬件驱动的1.0时代,软件驱动的2.0时代,和即将很快发生并将持续发展的数据驱动的3.0时代。” 毫末智行CEO顾潍颢表示。

“毫末一直在为自动驾驶3.0时代做准备,在感知、认知、模式建设上,都是按照数据驱动的方式建设的。目前特斯拉已领跑全球率先进入自动驾驶3.0时代。而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。”顾维灏说。

他强调,3.0时代的核心是大模型大数据。

在大模型的趋势下,顾潍颢认为需要重点解决3个问题:如何通过低碳超算,降低自动驾驶成本;如何改进车端模型,提高计算效率;如何改进车端芯片,提高计算效能。

事实上,早在两年前,毫末智行就开展了基于Attention机制的transfomer大模型在自动驾驶行业的落地研发。

单纯从模型结构来看,Attention机制最大的特点就是结构简洁,可以无限堆叠基本单元得到巨大参数量模型,已经达到了千亿、万亿量级。随着参数量的增加和训练方法的提升,大模型的效果也稳步提升,在很多NLP任务上已经超越了人类的平均水平。

当然,大模型并不是绝对完美的。

基于Attention的大模型对算力的需求远远超出了摩尔定律,这导致大模型的训练成本非常高、落地很难。

顾维灏认为,在规模上,自动驾驶里程要至少达到1亿公里;在多样性上,各种传感器的数据,包括不同类型、不同像素、不同角度对大模型训练都有很大的价值;同时,对于不同的场景,包括不同的道路形态、不同的交通流密度、不同的自然环境都同样有价值。

“所以,我们有理由认为,辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。因为只有大规模前装辅助驾驶系统,才有能力收集到足够规模和足够多样的数据。”顾维灏说。

值得一提的是,基于大模型训练对算力的巨大消耗需求,毫末的超算中心应此而生。

“如何提升训练效率降低训练成本,实现低碳计算,是自动驾驶走进千家万户的一个关键门槛。毫末超算中心的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。”顾维灏表示。

NOH率先进城

事实上,今年内有不少企业宣布将推出城市领航辅助驾驶功能,基于“重感知、轻地图”路线发展的毫末智行走在最前面。

去年底,毫末的高速NOH才推送给用户,如今城市NOH仅隔10个月就已上车。

“用10个月的时间推出一套城市NOH的系统,我自己都不信。”毫末智行CIO(首席交付官)甄龙豹表示。

他表示,其实在开始做高速NOH的同时,城市NOH的研发工作就已同步进行。这两套系统,其实从硬件、架构和感知上都是两套完全并行的系统,可复用的就是数据智能场景的积累,以及车端工程化的能力。

但是,面对复杂的中国城市道路,毫末的这套系统能够应对自如吗?

“毫末城市NOH是更懂中国城市路况的导航辅助驾驶。”顾维灏自信地说。

为应对复杂的路况,毫末智行主要依靠其思想钢印和数据智能体系MANA能力的进化。

“思想钢印”是毫末智行在去年12月的AI DAY上就已经提出来的,即用更低的成本、更快的迭代速度开发出更好的产品。

数据智能体系MANA,则在此次HAOMO AI DAY上迎来了6项重大升级。

城市道路主要存在“城市道路养护频繁”“大型车辆密集”“变道空间狭窄”“城市环境多样”四大难题。技术层面则面临六大挑战:如何在自动驾驶领域应用大模型,如何让数据发挥更大的价值,如何使用重感知技术解决现实空间理解问题,如何使用人类世界的交互接口,如何让仿真更真,如何让自动驾驶系统运动起来更像人。

MANA在感知智能、认知智能等方面均迎来更新升级,包括自监督学习、增量式学习训练平台、时序Transformer实时建图能力、升级车端感知系统、交通流实景仿真、学习常识和动作拟人化习人类驾驶特点。

在此次AI DAY上,末端物流自动配送车领域,毫末还宣布“小魔驼2.0”已陆续开启下线交付。毫末在此前AI DAY发布的中国首款10万元级别的末端物流自动配送车产品——“毫末小魔驼2.0”,打响了2022末端物流自动配送车规模之战的第一枪。时隔5个月后正式交付,进一步推动末端物流自动配送规模化落地再提速。

据张凯介绍,“毫末小魔驼2.0”具备L4级自动驾驶、远程驾驶、低成本部署、车辆管理平台、远程监控平台、订单管理平台、微信小程序七大核心功能,在业界处于领先水平,确保了小魔驼2.0的低成本部署以及订单配送的高效执行。在商用化方面,单车售价12.88万元,预计年产量一万台,可覆盖园区及城市开放道路。