編輯：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：毫末智行四位創(chuàng)始人圖片

毫末智行為什么最有可能成為中國第一個踏入自動駕駛3.0時代的公司？

1. 毫末的“勇氣”：“以終為始”選擇技術路線

在最近的一次毫末智行技術分享會上，一個朋友問道，“僅僅三年的發(fā)展，是什么因素促使毫末成為中國量產(chǎn)自動駕駛公司的第一名？”

技術分享人思考了片刻，答道，如果用一個詞總結，就是“勇氣”。這個詞可能說起來比較簡單，但對我們的挑戰(zhàn)很大，特別是幾位老板壓力很大。老板最大的壓力是量產(chǎn)交付，是商業(yè)，我們作為技術人員雖然也會受到挑戰(zhàn)，但相對而言，主要是在技術上和自己較勁。

自毫末成立之后，整個公司逐漸地將高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)作為首要任務，先把數(shù)據(jù)能力建立起來，然后再考慮盈利的問題。

如果你一開始就做小模型，或者使用高精地圖，在城市中面對一些特殊的場景，可能很快就能上車，但是這不符合終局思想。毫末選擇了一條“以終為始”的道路，從大模型出發(fā)，站在以終為始的角度，思考最終的技術架構到底是什么。

這個可能和毫末智行的管理團隊有關，管理團隊并不想把毫末做成一個短期利益公司，而是從終局的角度考慮公司的技術架構和商業(yè)模式，大家都是想做成一個真正的對這個社會有價值的公司。

于是毫末在2021年12月，基于國際最先進的AI技術理念發(fā)布了國內(nèi)首個自動駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA，目前階段，這個基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能體系已基本搭建完畢。

（毫末智行數(shù)據(jù)智能體系MANA）

截止到2022年9月，毫末MANA體系學習時長已經(jīng)超過31萬小時，虛擬駕齡相當于人類司機4萬年。在數(shù)據(jù)積累方面已經(jīng)完成數(shù)十萬全要素、多模態(tài)CLIPS 的標注。在場景庫積累方面，已經(jīng)建設完成300 萬小時中國道路駕駛認知場景庫。

這個也可以解釋，為什么毫末在短短3年時間，就得到了投資人的認可，躋身自動駕駛獨角獸公司，相信投資人更懂這個團隊。

在傳統(tǒng)計算機視覺領域的二維信息的處理上，CNN是絕對的主流選擇，但是CNN最大的問題是面對巨量數(shù)據(jù)時有很大局限性，而基于Attention機制的Transfomer大模型，在處理海量數(shù)據(jù)和復雜場景方面優(yōu)勢更明顯。

所以毫末整個技術團隊，從2021年7月開始就啟動了對Transformer的研究和落地嘗試，因為它非常適合于多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，特別是大數(shù)據(jù)的處理。

經(jīng)過一年多的時間，毫末完成了訓練平臺的改造升級，完成了數(shù)據(jù)規(guī)格和標注方法的切換準備，完成了針對感知、認知具體任務的模型細節(jié)探索，終于應用在毫末城市NOH功能中。

并在今年8月份的成都車展，毫末智行聯(lián)合魏牌摩卡、高通聯(lián)合推出了中國第一個量產(chǎn)的城市導航輔助駕駛，這套最新的智能駕駛系統(tǒng)HPilot3.0已經(jīng)搭載在魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達版上，將于今年9月底量產(chǎn)，年內(nèi)交付使用，相信大家應該能很快感受到這套系統(tǒng)的威力了。

毫不客氣地說，毫末是中國第一個大規(guī)模投入基于Attention機制的Transfomer大模型架構的公司，這個架構不僅為毫末在各條自動駕駛產(chǎn)品線上的視覺算法落地帶來成倍的效率提升，還可以大幅提升后續(xù)的規(guī)劃和控制等相關技術，最后可以使駕駛行為像老司機一樣，順滑舒適。

單純從模型結構來看，Attention機制最大的特點就是結構簡潔，可以無限堆疊基本單元得到巨大參數(shù)模型。而且多方數(shù)據(jù)顯示，隨著數(shù)據(jù)參數(shù)量的增加和訓練方法的提升，Attention大模型很多方面的人工智能水平都超過了人類。

（AI模型發(fā)展變化圖片）

對于一般的公司而言，我相信他們在面對量產(chǎn)交付和新的技術架構選擇方面，肯定會猶猶豫豫，或者說并沒有毫末這么有勇氣（因為毫末堅持“以終為始”選擇技術路線）。

當然，新架構雖然好，但是也會帶來一系列的問題，我們稱之為，牽一發(fā)而動全身。一般Transformer所需算力是CNN的100 倍，但是存在很大的算力浪費，平均6.9%的算力貢獻了94%的價值，很多弱關聯(lián)、低價值的運算產(chǎn)生了很多浪費。

而且，基于Attention的大模型對算力的需求遠遠超出了摩爾定律，這導致大模型的訓練成本非常高、落地很難、尤其是在終端設備上的落地尤其困難。

如何改進車端模型和芯片的設計，實現(xiàn)大模型的車端落地；如何通過低碳超算平臺，降低自動駕駛成本，這些都變成了新的課題。

在大模型時代，巨量的模型參數(shù)給模型訓練帶來很大的難度。在當前主流配置的服務器上，用數(shù)據(jù)并行方式訓練所花的時間是近百個小時。所以毫末正在通過建設低碳超算中心來降低自動駕駛成本，通過改進車端模型和芯片的設計來實現(xiàn)大模型的車端落地，通過數(shù)據(jù)的組織讓大模型發(fā)揮更大效力。對于低碳超算中心，毫末的目標是滿足千億參數(shù)大模型，訓練數(shù)據(jù)規(guī)模100萬clips，整體訓練成本降低200倍。

之所以毫末選擇不斷地折磨自己，主要是和公司的戰(zhàn)略有關，毫末在很早的時候，管理團隊就認為，在選擇技術路線時，一定要以第一性原理作為判斷基礎，能將數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢快速轉(zhuǎn)化為能力優(yōu)勢的技術路線就是好路線，否則我們就重新推倒，再構建一套數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

正是由于毫末智行團隊的堅持和持續(xù)攻堅，毫末在自動駕駛量產(chǎn)方面，穩(wěn)居中國第一。

而且隨著測試的深入，數(shù)據(jù)的累積，毫末發(fā)現(xiàn)當初自己的決定越來越正確。過去用的分場景小模型方法漸漸顯露弊端，有的時候運動起來太機械，舒適感不足；有時候太依賴一些傳感器，導致成本降不下來。

特別是高精地圖的使用，毫末認為它也是一個傳感器，一個很重要的傳感器，雖然在某些場景這個傳感器很管用，但是因為成本和更新的問題，高精地圖的置信度并不能得到保證，你永遠不知道什么時候什么地方它就會失效。

所以毫末成為中國第一個在大規(guī)模量產(chǎn)城市NOH時，提出“重感知、輕地圖、大算力”的技術路線，擺脫高精地圖這個不確定的傳感器。

不過話說回來，所有的這些選擇都和毫末公司的戰(zhàn)略有關。如果大家關注過毫末的成長歷程，就會發(fā)現(xiàn)，毫末在感知、認知、模式建設上，都是按照數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式建設的，這就是毫末穩(wěn)當中國量產(chǎn)自動駕駛公司第一的法寶。

2. 戰(zhàn)略思想指導，堅定走漸進式路線

對于毫末智行而言，先進的技術是底層框架，優(yōu)秀的工程化能力是執(zhí)行層，而公司戰(zhàn)略則是整個架構的大腦。

公司從成立之初，毫末就確定了走漸進性線路的戰(zhàn)略思想。一直以來，自動駕駛行業(yè)都有“漸進式”和“躍進式”的路線之爭。毫末認為，漸進式發(fā)展路線可以以更低的成本來獲得更大規(guī)模、更多場景覆蓋的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，會成為推動人類實現(xiàn)自動駕駛的最佳路徑。

在公司堅定走漸進性戰(zhàn)略的指導下，毫末智行通過研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的各個環(huán)節(jié)，于2021年9月，提出了毫末制勝法則：毫末制勝法則=（數(shù)據(jù)智能*全面安全*穩(wěn)定量產(chǎn)）^生態(tài)，它也成了公司最高的指導思想。

（毫末智行制勝公式）

在這個思想下，毫末始終將安全作為自動駕駛的底線，不斷地擴展自己的生態(tài)合作，在乘用車自動駕駛領域，毫末將繼續(xù)堅持“6P 開放合作原則”，與客戶伙伴進行各種類型開放式的合作探索，持續(xù)賦能行業(yè)伙伴；在末端物流自動配送領域，毫末正通過“5S 服務體系”，與客戶伙伴一起，共同推動末端物流自動配送車規(guī)模化商用的行業(yè)進程。

關于漸進性路線，董事長張凱把它分為三個階段：第一個階段是自動駕駛能力的實現(xiàn)，這個階段，大多數(shù)在自動駕駛這個賽道創(chuàng)業(yè)的公司都已經(jīng)實現(xiàn)了。

第二個階段是自動駕駛系統(tǒng)的規(guī)模化部署。只有將自動駕駛系統(tǒng)大規(guī)模的部署到車上，投入市場，才能弄清楚市場真正的需求，才能驗證產(chǎn)品的市場競爭力。

2022年，對于一個在自動駕駛賽道創(chuàng)業(yè)的公司而言，如果沒能夠解決自動駕駛規(guī)?；渴饐栴}，將是一件非常致命的事。而橫亙在Demo與規(guī)模化部署之間的一道障礙，就是技術的工程化能力。

目前很多公司大量的時間和精力要花費在解決技術工程化的問題。用毫末管理層的講話，我們接觸自動駕駛之后深刻感覺到，只有多工種協(xié)同才能夠做好這件事情。有的做域控制器，有的做車輛適配，有的搞軟件，對于毫末而言，因為自身團隊的多元化特性，天生就具備這種能力。毫末的研發(fā)團隊匯集了眾多十年以上經(jīng)驗汽車研發(fā)高級工程師，同時得到長城汽車開放的所有的車型平臺和零部件資源支持，技術工程化能力自毫末成立以來，就像血液一樣流淌在身體里。

通過團隊基因和MANA體系的加持，毫末智行內(nèi)部已經(jīng)形成一整套高效的智能駕駛產(chǎn)品開發(fā)流程。目前，云端工程化基本搭建完成，車端工程化也已經(jīng)在大規(guī)模落地，截至目前，毫末已推出三代乘用車輔助駕駛產(chǎn)品HPilot，兩年6 次OTA 升級，實現(xiàn)搭載超過十款乘用車型量產(chǎn)落地，同時并行30 個項目異步開發(fā)。

目前正在陸續(xù)交付中的車型有摩卡DHT-PHEV 激光雷達版、歐拉閃電貓、歐拉芭蕾貓、全新一代長城炮等。截止到2022年9月，毫末用戶輔助駕駛行駛里程突破1700萬公里，位列中國自動駕駛公司第一名。截止到2022年底，HPilot預計搭載車型近30款，未來搭載車型達到百萬量級。

（毫末智行產(chǎn)品落地圖片）

第三個階段是自動駕駛能力的逐步完善。這個階段，數(shù)據(jù)積累的成本和質(zhì)量直接決定這個過程的周期。

通過大規(guī)模的自然語言領域的應用實踐，毫末發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模不但要足夠大，數(shù)據(jù)的多樣性也要足夠充分，各種傳感器的數(shù)據(jù)，包括不同類型、不同像素、不同角度對于大模型訓練都有非常大的價值，包括毫末末端物流自動配送車的運行數(shù)據(jù)。

2022年4月，毫末推出了行業(yè)首款十萬元級末端物流自動配送車“毫末小魔駝2.0”，正在面向商超、物流行業(yè)客戶，提供穩(wěn)定、高效地無人化投遞服務。截至2022 年9 月，小魔駝訂單量已突破9萬單，切實推進了末端物流自動配送車規(guī)模化商用的行業(yè)進程。

毫末預計無人配送行業(yè)將在2023年，2024年之間迎來爆發(fā)。目前階段，“毫末小魔駝2.0”已經(jīng)具備L4級自動駕駛、遠程駕駛、低成本部署、車輛管理平臺、遠程監(jiān)控平臺、訂單管理平臺、微信小程序等七大核心功能，在業(yè)界處于領先水平。

結合海量數(shù)據(jù)和實踐，無論從數(shù)據(jù)成本還是數(shù)據(jù)量的處理上，數(shù)據(jù)智能體系MANA正在發(fā)揮決定性作用，特別是現(xiàn)在很多公司都走上了這條路，側(cè)面也說明毫末的道路是正確的，這也是為什么毫末能做到中國量產(chǎn)自動駕駛公司第一很重要的一個原因。

在毫末制勝法則的指引下，MANA數(shù)據(jù)智能體系和強悍的工程化能力雙管齊下，毫末在大規(guī)模、多車型自動駕駛量產(chǎn)戰(zhàn)役，末端物流自動配送車技術成本戰(zhàn)役，大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及大模型應用戰(zhàn)役都取得了突破性的進展。

3. 如何打贏自動駕駛3.0時代

何為自動駕駛3.0時代？用毫末智行CEO顧維灝的說法，自動駕駛分為3個階段：

自動駕駛1.0 時代主要是硬件驅(qū)動。硬件數(shù)量決定能力高低，自動駕駛車輛依靠激光雷達等硬件進行“全副武裝”，整車成本高、數(shù)量少、技術效果一般，自動駕駛里程僅在100 萬公里左右。

自動駕駛2.0時代主要是軟件驅(qū)動。AI 技術，大算力計算芯片亮相，車規(guī)級傳感器個數(shù)在快速增加，整車成本下降、效果提升，自動駕駛里程快速增加至上千萬公里。

但這個時代還是寫規(guī)則的階段，我們現(xiàn)在正處于第二和第三階段之間。

自動駕駛3.0時代是真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動。大模型+海量數(shù)據(jù)“雙劍合璧”，數(shù)據(jù)開啟自訓練模式，自動駕駛里程飆升至1 億公里以上。

這個階段以數(shù)據(jù)的自訓練為主，我們所做的一切，都是為了能夠做出數(shù)據(jù)通道和計算中心，以便可以更高效的獲取數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識。

（自動駕駛發(fā)展的3個階段）

自動駕駛3.0時代，我們擺脫了寫規(guī)則的年代，數(shù)據(jù)真正成為驅(qū)動自動駕駛能力的核心。為此毫末結合自身的發(fā)展，制定了毫末智能駕駛產(chǎn)品能力迭代鐵三角：“場景化用戶體驗設計、AI 人工智能技術、技術工程化能力”。

首先是場景化用戶體驗設計，這個是入口，是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的第一步。

張凱表示：“如果用戶一開始就不喜歡用，認為輔助駕駛不好用，那我們就連學習的機會都沒有，更不要說形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，持續(xù)迭代產(chǎn)品能力了。因此，持續(xù)優(yōu)化的用戶體驗是自動駕駛商業(yè)化落地的重中之重，也可以說漸進式發(fā)展路線的關鍵環(huán)節(jié)就是用戶體驗。”

在場景化用戶體驗設計方面，毫末有大量的用戶交互體驗和產(chǎn)品開發(fā)的一體化設計經(jīng)驗，并在2年時間里完成了6次產(chǎn)品OTA 升級。同時通過將感性的用戶體驗細化成為可衡量的指標，在各個細化的成本上不斷做功。

為了提高用戶體驗，毫末此次又點亮了城市NOH六大功能，包括智能識別交通燈、智能左右轉(zhuǎn)、智能躲避障礙物、智能變道和基于真實世界的智慧交通流處理。

為此，毫末聯(lián)合阿里云、浙江德清發(fā)布了“中國首個基于車路協(xié)同云服務的大規(guī)模自動駕駛場景庫”，這是中國第一個使用真實交通數(shù)據(jù)生成的自動駕駛場景庫，讓自動駕駛更像人類的駕駛方式。

其次，人工智能技術是靈魂，只有擁有支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力，自動駕駛才能真正進入自我循環(huán)，自我迭代階段。

毫末過去近2年打造的基于自動駕駛的數(shù)據(jù)智能體系MANA，就是在為此做準備，通過超算中心的建設，真正的讓數(shù)據(jù)在大模型中完成自我訓練和系統(tǒng)迭代升級。

過去我們都是用傳感器感知和算法預測周圍交通參與者的意圖，當我們進入城市環(huán)境，發(fā)現(xiàn)交通參與者的活動變得更復雜了，預測的難度也更大了。此時如果每個傳感器都獨自工作，用一些小模型來做預測，顯然是不能適應更復雜的城市交通的。

所以需要從大架構出發(fā)，在BEV 框架下的3D 空間重建一致性目標。和一般的Mask重建圖片或者視頻的訓練目標相比，這種基于3D空間一致性的自監(jiān)督訓練能夠更有效迫使模型理解道路場景的三維結構，從而更好的適應自動駕駛的各種感知任務需求。

最后，技術工程化能力是保障。

目前，毫末智行在過去的兩年時間里，實現(xiàn)10余款不同平臺車輛量產(chǎn)落地，成為國內(nèi)智能駕駛技術落地經(jīng)驗最豐富的公司，也是中國唯一一個具備異步并行開發(fā)超過30 個智能駕駛項目能力的公司。

（毫末智行智能駕駛產(chǎn)品能力迭代鐵三角）

有入口、有靈魂、有保障，智能駕駛的產(chǎn)品能力才能夠快速迭代。毫末判斷，全球自動駕駛正在進入以特斯拉為代表的，數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的自動駕駛3.0時代，隨著思想鋼印和MANA能力的進化，加上獨有的智能駕駛產(chǎn)品能力迭代鐵三角，讓毫末最有可能成為中國第一個進入自動駕駛3.0時代的自動駕駛公司。

面對即將到來的3.0時代，毫末已經(jīng)在幾個核心難點上，包括數(shù)據(jù)處理成本，數(shù)據(jù)效率，大模型架構，自動駕駛可解釋性和仿真等幾方面更新了MANA體系。

在數(shù)據(jù)處理過程中，樣本標注是一個時間成本和金錢成本都很高的環(huán)節(jié)。MANA通過使用大規(guī)模量產(chǎn)車無標注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學習方法打造模型效果，相比只用少量標注樣本訓練，訓練效果提升3 倍以上，可以讓數(shù)據(jù)優(yōu)勢快速高效轉(zhuǎn)化為模型效果。

同時為了應對巨大數(shù)據(jù)規(guī)模下的“數(shù)據(jù)效率”難題，MANA構建了增量式學習訓練平臺，抽取部分存量數(shù)據(jù)加上新數(shù)據(jù)組合成一個混合數(shù)據(jù)集。相比常規(guī)做法，整體算力節(jié)省80%，響應速度提升6 倍。

面對高精地圖覆蓋范圍小的問題，MANA建立強感知的時空理解能力，通過使用時序的Transformer模型在BEV 空間上做了虛擬實時建圖，讓感知車道線的輸出更加準確和穩(wěn)定，可以在不依賴業(yè)界常用的高精地圖的情況下，只依靠普通導航地圖就可以準確感知道路環(huán)境。

自動駕駛算法可解釋性也一直是個難點，毫末基于典型場景挖掘海量司機的實際駕駛行為，構建Task Prompt，訓練一個基于時空Attention的駕駛決策預訓練大模型，使得自動駕駛決策更像人類實際駕駛行為，以保證實現(xiàn)自動駕駛決策的可控、可解釋。

為了解決仿真不夠真的問題，MANA在仿真系統(tǒng)中引入了高價值的真實交通流場景，與阿里、德清政府合作，將路口這一城市最復雜場景引入仿真引擎，構建自動駕駛場景庫，通過自動駕駛的真實仿真驗證，快速提升自動駕駛系統(tǒng)的城市路口通過能力。

目前毫末的三大戰(zhàn)役已經(jīng)到了決戰(zhàn)時刻，而先前的準備工作都已經(jīng)做完，無論是大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及大模型應用戰(zhàn)役，還是大規(guī)模、多車型自動駕駛量產(chǎn)戰(zhàn)役，末端物流自動配送車技術成本戰(zhàn)役，毫末都已經(jīng)萬事具備，只等未來1-2年時間，毫末將他們?nèi)孟?，成為中國自動駕駛行業(yè)的領頭羊。