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毫末1000天:穿越生死線,迎戰自動駕駛3.0

   日期:2022-09-15     瀏覽:565    評論:0    
核心提示:自動駕駛系統的高度復雜性,注定了其商用之路將是一個漫長的過程。在毫末智行看來,近十年自動駕駛技術的發展可以分為三個階段,

自動駕駛系統的高度復雜性,注定了其商用之路將是一個漫長的過程。


在毫末智行看來,近十年自動駕駛技術的發展可以分為三個階段,每個階段由于驅動力不同,呈現不同的技術特征:最早的1.0時代是硬件驅動;最近幾年進入2.0時代,主要是軟件驅動;接下來即將很快發生并持續發展的是3.0時代,依靠的是數據驅動,通過數據自己訓練自己,實現自動駕駛的持續迭代。


簡言之,數據將是驅動自動駕駛成熟的核心要義。


而考慮到只有通過漸進式迭代、大規模前裝輔助駕駛系統,才有能力收集到足夠規模和足夠多樣的數據,并且相對躍進式定向采集數據方式而言,漸進式成本也更低,但質量更高,這意味著漸進式路線將在智能駕駛競賽中贏得終局,而輔助駕駛則是通向自動駕駛的必由之路。


正是認知到這一點,自成立以來毫末智行一直堅定地走漸進式發展路線,時刻為即將到來的自動駕駛3.0時代做準備。日前,在第六屆HAOMO AI DAY上,毫末智行向眾多行業伙伴及媒體介紹了過去一段時間在自動駕駛領域取得的最新研發和量產進展,以及毫末智行快速實現技術迭代的底層邏輯。


創業1000天,穿越生死線


自動駕駛賽道的持續火熱,在過去幾年吸引了大批創業公司的關注和加入。


對于這些企業而言,如何快速實現產品的規?;慨a,是決定他們生死存亡的關鍵。


背靠長城汽車以及堅持數據驅動的制勝模式,毫末智行在創業1000天后,順利跨過了生死線。


“在剛剛過去的1000天,從0到1,毫末突破了重重技術和商業難關。我們突破了大規模、多車型的自動駕駛量產難關;突破了末端物流自動配送車用車成本高居不下的難關;我們更是在自動駕駛核心AI技術領域突破了大規模數據處理以及大模型算法應用的難關?!?日前,毫末智行董事長張凱在第六屆HAOMO AI DAY自豪地宣布。


具體來看,在大規模量產方面,至今年7月底魏牌拿鐵 DHT-PHEV上市,搭載毫末智行智能駕駛系統HPilot的車型共計達到了7款。其中今年1~8月,HPilot月度搭載增速超過200%,由此推動毫末輔助駕駛用戶行駛里程也在快速增長,迄今已突破1700萬公里。


目前,歐拉閃電貓、歐拉芭蕾貓、歐拉好貓、全新一代長城炮等更多車型也在陸續交付中。到今年年底,搭載毫末輔助駕駛系統的車型預計將達數十款,繼續穩居中國量產自動駕駛第一名。


伴隨著量產規模的不斷擴大,毫末HPilot也在持續升級,剛剛于8月26日在成都車展上發布的魏牌摩卡激光雷達版,就率先搭載了毫末第三代智能駕駛系統HPilot3.0,即城市NOH輔助駕駛系統。HPilot3.0具有重感知、輕地圖、大算力的特點,在場景應用方面具備打通高速、城市場景的高級別輔助駕駛的能力,將會在下半年正式交付。


據張凱透露,毫末已在北京、保定等區域為城市NOH的大規模量產開展最后階段的沖刺?;谶@些努力,2022年HPilot3.0可落地區域預計將會覆蓋10座城市,2023年毫末的計劃是落地超過100個城市。


在末端物流自動配送車領域,截至2022年9月,毫末智行與物美多點合作的小魔駝運營項目訂單量已突破9萬單,切實推進了末端物流自動配送車規?;逃玫男袠I進程。


今年4月,毫末智行正式發布了第二代末端物流自動配送車——小魔駝2.0,首次將面向商用市場的末端物流自動配送車價格拉低到了10 萬元級別。


目前,這款產品也已經開始穩定量產交付,面向商超、物流行業客戶,提供穩定、高效地無人化投遞服務,進入到最后一公里的末端物流配送及客戶的商業場景當中。


那么,毫末智行是如何在如此短的時間內實現智能駕駛產品能力的快速迭代呢?


張凱指出,關鍵在于場景化戶用體驗設計、AI人工智能技術、技術工程化能力三者的高度有效協同。


在場景化用戶體驗設計方面,毫末智行基于多款車型量產經驗,總結出一整套用戶交互體驗和產品開發的一體化設計方法,通過不斷更新迭代用戶埋點數據做到充分理解用戶使用習慣,實現基于用戶真實數據驅動產品迭代。


在人工智能技術方面,毫末基于國際最先進的 AI 技術理念,于 2021 年 12 月推出國內首個智能駕駛數據智能體系 MANA,后者成為毫末所有產品迭代的核心動力。


技術工程化方面,毫末智行全新車型復用開發 4個月時間達到量產落地狀態,可以做到全新車型匹配標定2個月內完成標定,這也是為什么毫末可以實現2年時間開發三代智能駕駛系統,并落地10余款不同平臺車型。而目前,毫末智行甚至可以做到超過30個智能駕駛項目的異步并行開發。


其中,場景化戶用體驗設計是入口,AI人工智能技術是靈魂,技術工程化能力是保障。在毫末看來,有入口、有靈魂、有保障,智能駕駛產品能力才能夠快速迭代。


值得關注的是,這一“鐵三角”也是毫末智行有別于其他自動駕駛技術公司的優勢所在。正是基于這樣的正向循環,讓毫末得以在創業1000 天就成功跨越生死線。


立足數據驅動,邁向自動駕駛3.0


不僅僅毫末智行,得益于人工智能技術,特別是深度學習算法的快速突破,以及國家在相關政策方面的大力支持,和國內消費者對于智能駕駛接受度的持續提升,過去幾年自動駕駛在國內取得驚人的突破,正在走向大規模商業落地。


據相關分析數據顯示,目前智能汽車在國內的滲透率已經達到了26%,就全球市場來看,中國智能汽車份額占比達57%,無論是滲透率還是銷售占比都大幅領先歐美市場。


從國內市場各品牌高級別輔助駕駛系統的搭載量來看,自2020年到今年6月,中國市場高級別輔助駕駛系統搭載率一直都在快速爬升,特別是今年1-6月,高級別輔助駕駛系統的前裝搭載率已經達到了26.64%。


盡管如此,毫末智行認為,2022年下半年自動駕駛行業還必須要面對三大挑戰:大規模自動駕駛數據上云的挑戰,大算力AI芯片的性能突圍的挑戰,城市場景自動駕駛產品的量產突圍的挑戰。


對此,毫末也提出了五大關鍵法則:


第一,   智能駕駛產品開發要始終將安全放在首位??嚲o安全一根弦,是所有智能駕駛產品開發的基本出發點,尤其隨著自動駕駛系統需要應對的場景越來越復雜,將更加凸顯安全的重要性。


第二,   產品體驗“真香”才是王道。要用To c的思維去做To b的事,才能真正開發出C端市場接受的產品。


第三,要挖掘出用戶真實場景數據來進行數據驅動,真正做到提升用戶的交互感知。


第四,要實現感知智能與認知智能的高度一體化,這一定是智能駕駛的發展方向。


第五,要以開放的心態賦能客戶。智能駕駛技術解決是跨學科的綜合性問題,其產品化過程也是高度復雜,只有以更加開放的心態賦能客戶,才是實現目標的唯一途徑。


可以預見,這也將是毫末未來繼續保持競爭力的關鍵。


尤其作為推動自動駕駛演進的核心,數據智能始終是毫末關注的重點, 包括圍繞自動駕駛技術的演進,不斷推進MANA的升級迭代。


過去一段時間,MANA就圍繞即將量產上車的城市NOH展開進行了多項升級,畢竟城市場景現在是自動駕駛功能的核心突破點,各大車企和技術提供商的必爭之地。


但這同時也是一個艱巨的任務,因為城市場景充滿了各種不確定性,比如道路經常不定時的養護;有的路段大型車輛密集,遮擋和截斷嚴重;周圍車輛的行為導致自車變道空間狹窄,變道困難;還經常遇到打開的車門等等,都是應用于城市場景的自動駕駛系統無法回避的問題。


為了應對上述挑戰,MANA感知智能、認知智能等方面均迎來更新升級。包括:


讓MANA開啟自監督學習,以讓毫末數據優勢得以高效轉化為模型效果,可以更好適應自動駕駛各種感知任務需求;


構造增量式學習訓練平臺,通過抽取部分存量數據加上新數據組合成一個混合數據集,提高數據使用效率;


升級車上感知系統,加入對車輛信號燈狀態的專門識別,包括剎車燈和轉向燈,以便在前車減速、周圍車輛切入等場景中開的更安全和更舒適;


針對路口這一復雜場景,在仿真系統中引入高價值的真實交通流場景,構建自動駕駛場景庫,破解城市路口通過“老大難”問題


對覆蓋海量人類駕駛進行深度理解, 基于典型場景挖掘海量司機的實際駕駛行為,構建taskpromt,訓練一個基于時空Attention的駕駛決策預訓練大模型,使自動駕駛決策更像人類實際駕駛行為。


在城市NOH功能的開發上,毫末選擇了重感知輕地圖的路線,以避免對高精地圖的高度依賴。為此,毫末通過使用時序的transformer模型在BEV空間上做了虛擬實時建圖,使得感知車道線的輸出更加準確和穩定。據悉,目前毫末已經可以解決部分道路模糊、復雜路口、環島等問題,整個過程只需要普通導航地圖里面相對可靠的拓撲信息即可。


除了MANA的能力升級,基于對自動駕駛3.0時代的洞察,以及大模型訓練對算力的巨大消耗需求,毫末在此次活動現場還正式官宣了毫末超算中心。顧維灝表示,毫末超算中心的目標是滿足千億參數大模型,訓練數據規模 100 萬 clips,整體訓練成本降低 200 倍,以更好地支撐自動駕駛演進,向著數據驅動的3.0時代邁進。


在此次活動上,毫末也展示了部分城市NOH功能,包括:


智能識別紅綠燈:可以根據交通燈的指示,實現紅燈停、綠燈行、黃燈減速通過;


智能左右轉:根據人類左右的經驗路線,來設定車輛左右轉的線路。在轉向過程中,如果遇到行人和非機動車,主動避讓;如果遇到機動車,則根據路線和時機與對方博弈通過。


智能變道:車輛會根據導航路線的設定,在路口或者路口交換區自動變道,并在變道中判斷后方交通參與者的運動情況,如果變道空間不夠,也可以通過加減速,完成變道。


智能躲避障礙物:比如可以判斷錐桶和路墩等障礙物,進行減速或者繞行。如果繞行空間滿足要求就繞行,如果不滿足就減速等待時機。


據顧維灝透露,接下來毫末即將發布智慧交通流處理,利用當前現實世界的人機接口,來保障更舒適的通行,比如可以根據轉向燈和剎車燈,提前預知前車意圖。


整體來看,在過去的1000天,毫末智行已經實現了從0到1的突破,無論是量產速度還是落地規模,都已經位居中國自動駕駛量產的第一梯隊,充分驗證了上述法則的正確性。


接下來,隨著毫末智行正式進入從1到N的快速發展階段,在自動駕駛的3.0時代,毫末智行有望繼續跑在賽道前列。


 
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