4月19日，毫末智行舉行了HAOMO AI DAY活動(dòng)，發(fā)布會(huì)上毫末智行宣布其城市導(dǎo)航輔助功能即將上市，并且對(duì)其自動(dòng)駕駛算法進(jìn)行了詳細(xì)解讀，另外也發(fā)布了全新的末端物流自動(dòng)配送車。

在發(fā)布會(huì)上，毫末智行著重介紹了其MANA算法體系，通過虛擬標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行算法模型、測(cè)試驗(yàn)證系統(tǒng)、仿真模擬工具以及計(jì)算硬件等一系列過程的智能化迭代，也就是我們常規(guī)理解的AI算法，MANA的設(shè)計(jì)核心就是降低成本、提高迭代速度。

異軍突起的毫末智行

對(duì)于毫末智行大家對(duì)它知之甚少，它的前身是長(zhǎng)城汽車智能駕駛前瞻部。在2019年，毫末智行由長(zhǎng)城汽車孵化而出，成為了獨(dú)立的自動(dòng)駕駛?cè)斯ぶ悄芗夹g(shù)公司。

長(zhǎng)城汽車既是毫末智行的大股東，也是毫末智行的大客戶。

毫末智行預(yù)計(jì)2022年將承擔(dān)34款長(zhǎng)城車型，約占整體待上市車型80%。未來兩年，搭載毫末智行輔助駕駛產(chǎn)品的長(zhǎng)城乘用車數(shù)量將突破100萬臺(tái)。

融資方面，2021年2月26日，毫末智行已完成Pre-A輪融資數(shù)億元人民幣，投資方為中國(guó)銀行領(lǐng)投，美團(tuán)、高瓴創(chuàng)投等資本跟投。

2021年12月22日，毫末智行宣布獲得A輪融資近10億元，美團(tuán)、高瓴創(chuàng)投、高通創(chuàng)投、首程控股、九智資本等領(lǐng)投，資金將主要用于自動(dòng)駕駛研發(fā)投入和人才體系建設(shè)。

目前，毫末智行已擁有魏牌摩卡、魏牌拿鐵DHT、魏牌瑪奇朵DHT、坦克500、坦克300、哈弗神獸、阿里、物美多點(diǎn)、美團(tuán)、高通、百度、高德等上百家合作伙伴及首鋼基金、美團(tuán)戰(zhàn)投、高瓴創(chuàng)投等投資人伙伴。

城市導(dǎo)航輔助功能即將上市——城市NOH

相比過去兩年車企們爭(zhēng)相實(shí)現(xiàn)的高速導(dǎo)航輔助功能，城市導(dǎo)航輔助功能的難度是要更加的大。

在城市場(chǎng)景智能駕駛方面，毫末智行宣布已完成了城市NOH全部的功能開發(fā)。毫末的城市NOH能夠根據(jù)導(dǎo)航提供的行駛路線，在城市環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)變道超車、紅綠燈識(shí)別與控車、復(fù)雜路口通行、無保護(hù)左右轉(zhuǎn)等主要功能，同時(shí)也可以應(yīng)對(duì)車輛近距離切入、車輛阻塞占道、交叉路口、環(huán)島、隧道、立交橋等復(fù)雜的城市交通場(chǎng)景。

目前這個(gè)系統(tǒng)已經(jīng)在北京、保定等城市進(jìn)行深度場(chǎng)景打磨。搭載毫末城市NOH系統(tǒng)的車輛也將會(huì)在近期正式量產(chǎn)落地。未來，毫末城市NOH功能落地的城市將會(huì)超過100個(gè)，全面覆蓋國(guó)內(nèi)所有的一二線城市。

目前毫末輔助駕駛系統(tǒng)已陸續(xù)搭載至魏牌摩卡、魏牌拿鐵DHT、魏牌瑪奇朵DHT、坦克500、坦克300、哈弗神獸等多款熱門車型，預(yù)計(jì)到2022年底，毫末智行輔助駕駛系統(tǒng)將落地長(zhǎng)城汽車34款車型，約占其整體待上市車型80%，未來兩年，搭載的乘用車總量超過100萬臺(tái)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，毫末智行乘用車輔助駕駛用戶行駛里程，已累計(jì)突破600萬公里，這一數(shù)據(jù)來自長(zhǎng)城汽車旗下魏牌摩卡車型用戶。

2022年春節(jié)期間，毫末智行NOH領(lǐng)航輔助系統(tǒng)的開啟成功率有了新提升，其變道超車成功率達(dá)97.2%，出入高速匝道成功率達(dá)95.3%，隧道通過成功率達(dá)96.1%。

自動(dòng)駕駛整車解決方案——小魔盒

小魔盒是毫末智行設(shè)計(jì)研發(fā)的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，相當(dāng)于給車企提供一整套的輔助駕駛硬件、軟件的解決方案。

目前“小魔盒”已裝車5000臺(tái)，截止2022年底將覆蓋長(zhǎng)城汽車數(shù)十個(gè)乘用車型。預(yù)計(jì)2022年，小魔盒第三代產(chǎn)品正式投入量產(chǎn)，可滿足當(dāng)前L3以及后續(xù)L4/L5等全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛功能的實(shí)現(xiàn)。

1.小魔盒1.0產(chǎn)品

小魔盒 1.0是毫末智行設(shè)計(jì)研發(fā)的第一代乘用車自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，該產(chǎn)品通過搭載1個(gè)前視攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、4顆超聲波雷達(dá)、1個(gè)智能駕駛控制器、高精地圖、駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DMS）等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)L2+級(jí)輔助駕駛功能。

2.小魔盒1.5產(chǎn)品

小魔盒1.5是第二代乘用車自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，該產(chǎn)品通過搭載3個(gè)激光雷達(dá)、8個(gè)毫米波雷達(dá)、3個(gè)視覺傳感器、高精度地圖、導(dǎo)航及定位系統(tǒng)等傳感器設(shè)備，實(shí)現(xiàn)L3級(jí)輔助駕駛功能。

該產(chǎn)品能夠在高速公路、城市快速路上實(shí)現(xiàn)L3級(jí)輔助駕駛功能，支持用戶全程脫手。

3.小魔盒3.0產(chǎn)品

1) “小魔盒3.0”，又名第三代自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái) IDC 3.0，目前 IDC 3.0 平臺(tái)已完成控制器設(shè)計(jì)、打板、軟件 Bringup，底層 BSP 驅(qū)動(dòng)等諸多開發(fā)工作。

2)? “小魔盒3.0”將成為全球量產(chǎn)的能效比最高的自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)，其單板算力達(dá)到 360T，通過板間級(jí)聯(lián)方式可持續(xù)升級(jí)至 1440T；支持 6 路千兆以太網(wǎng)，數(shù)據(jù)傳輸能力達(dá)到 6Gbps；接入 12 路 8 百萬像素?cái)z像頭，5 路毫米波雷達(dá)，3 路激光雷達(dá)，為多視覺+多毫米波+多激光雷達(dá)的前融合感知算法。完全可滿足當(dāng)前L3以及后續(xù)L4/L5等全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛功能的實(shí)現(xiàn)。

3) IDC 3.0域控制器的主芯片為高通（8540+9000），它的算力可達(dá) 360TOPS，平均功耗只有 5.5TOPS/W。安全冗余芯片則為英飛凌（TC397），可以做 L1/L2 級(jí)別的降級(jí)控制。

作為長(zhǎng)城汽車孵化的自動(dòng)駕駛公司，毫末智行設(shè)計(jì)了“6P開放合作模式”。合作方可以選擇全棧技術(shù)解決方案，可以選擇在數(shù)據(jù)智能云端服務(wù)層面的合作，也可以選擇軟件或硬件層面，或者功能模塊層面的合作；甚至可以進(jìn)行源代碼級(jí)別的定制。

按照毫末的規(guī)劃，“6P開放合作模式”就是在全棧解決方案到源代碼之間這6個(gè)產(chǎn)品層面都可以開放式探索合作的可能。

虛擬標(biāo)定技術(shù)加持——MANA

在數(shù)據(jù)智能方面，毫末智行發(fā)布了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA。MANA是毫末以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的一整套數(shù)據(jù)處理工具，包含了算法模型、測(cè)試驗(yàn)證系統(tǒng)、仿真模擬工具以及計(jì)算硬件。

目前，毫末的數(shù)據(jù)智能體系MANA已完成超過19萬小時(shí)的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)，其虛擬駕齡已相當(dāng)于人類司機(jī)2萬年的駕齡。

舉個(gè)比較常見的例子，一般我們?cè)噲D左轉(zhuǎn)過路口時(shí)需要等待前方掉頭車，還需觀察對(duì)向直行車輛的動(dòng)態(tài)以及和其他右轉(zhuǎn)車交互。

處理這樣的場(chǎng)景，過去需要寫非常多的規(guī)則式場(chǎng)景判定和參數(shù)設(shè)定，代碼不僅很臃腫且難以調(diào)試。特別是當(dāng)規(guī)則越來越多的時(shí)候，就會(huì)引發(fā)邏輯爆炸，越來越難以維護(hù)和調(diào)和。即使寫好的規(guī)則，當(dāng)突然加入一個(gè)新的交通參與者或者擾動(dòng)因素時(shí)，也會(huì)帶來失效。

目前，通過對(duì)這個(gè)場(chǎng)景更多數(shù)據(jù)的研究，毫末用一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來替換這些手寫規(guī)則和參數(shù)，發(fā)現(xiàn)它會(huì)具有更廣泛的適用性。

而且，模型不僅僅能處理剛才的左轉(zhuǎn)場(chǎng)景，還能處理更多復(fù)雜的小場(chǎng)景，比如環(huán)島、匯入、壓速變道等等。

以此毫末可以少寫很多規(guī)則，同時(shí)可以具備更廣泛的適用性。

1.感知方向的進(jìn)化

例如紅綠燈的識(shí)別，目前各個(gè)地方紅綠燈款式多樣，橫著的、豎著的、三個(gè)的、五個(gè)的、有待轉(zhuǎn)的、有倒計(jì)時(shí)的，形色各異，但最難的是這個(gè)燈具體管哪條路、哪條車道。

在過去，如果有高精度地圖的輔助，在小范圍能大大降低問題的難度。首先是基于紅綠燈在高精地圖的位置，在感知上做預(yù)瞄，然后再進(jìn)行識(shí)別。

如果沒有高精度地圖的輔助該怎么辦？

要解決紅綠燈識(shí)別的問題，首先需要大量的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過圖像合成技術(shù)擴(kuò)大學(xué)習(xí)的樣本量。

毫末設(shè)計(jì)了一個(gè)針對(duì)紅綠燈檢測(cè)及綁路的雙流感知模型，將紅綠燈檢測(cè)和綁路問題分解成兩個(gè)通道。類似人腦的視覺感知通道，ventral stream主要攜帶物體檢測(cè)及識(shí)別信息，負(fù)責(zé)“what“（是什么）通路。而dorsal stream主要攜帶視野中位置及空間關(guān)系的信息，負(fù)責(zé)”where”(在哪里)通路。

在毫末的雙流模型中，what通路主要負(fù)責(zé)紅綠燈的識(shí)別信息，主要包含對(duì)紅綠燈燈箱的檢測(cè)和燈型分類，分別輸出紅綠燈的顏色、形狀和朝向信息。而where通路主要負(fù)責(zé)紅綠燈綁路，即輸出目標(biāo)車道的紅綠燈燈組。

這里毫末會(huì)通過訓(xùn)練生成feature map的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得真實(shí)圖像中經(jīng)常出現(xiàn)紅綠燈位置的概率圖，從而毫末的雙流模型將輸出綁路后目標(biāo)車道紅綠燈通行狀態(tài)。

2.Transformer架構(gòu)

Transformer是將二維相機(jī)畫面轉(zhuǎn)化為三維感知數(shù)據(jù)，它的技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯：

第一，可以更好利用大模型和大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。

第二，提供統(tǒng)一的融合框架，非常適合自動(dòng)駕駛中多種傳感器數(shù)據(jù)的融合，增加感知模型的能力。同時(shí)也可以提供抽象空間下時(shí)序融合的能力，通過前后幀的自動(dòng)匹配，讓目標(biāo)可以更加穩(wěn)定。

第三，使用Transformer可以直接輸出感興趣的3D結(jié)果，而不是先得到2D結(jié)果，再做3D還原。

在車道線是別的具體效果來看，新的多相機(jī)融合的車道線展示了多個(gè)方面的優(yōu)勢(shì)：

1. 3D投射上對(duì)自車姿態(tài)的容忍度更高，減少了車道線的抖動(dòng)。

2. 面對(duì)城市環(huán)境復(fù)雜路面，縱向誤差上能夠表現(xiàn)更好。

3. 對(duì)于路面起伏的魯棒性更高。

4. 多相機(jī)之間相互的輔助，擴(kuò)充了檢測(cè)視野，相比之前的融合跟蹤方法，響應(yīng)更快。

3.阿里M6大模型

認(rèn)知方向，要解決的另一個(gè)問題是駕駛策略的一致性和可解釋性。

在2021年發(fā)布的應(yīng)用在預(yù)訓(xùn)練上的阿里巴巴M6大模型中，它的參數(shù)規(guī)模達(dá)到10萬億，可以將數(shù)據(jù)加工、沉淀為知識(shí)表征，為各個(gè)行業(yè)提供場(chǎng)景理解的服務(wù)。

之前，M6主要應(yīng)用在自然語(yǔ)言理解、文本自動(dòng)生成和文本分類，以及圖像生成和分類領(lǐng)域。今年，毫末與阿里合作，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用了阿里M6大模型。

舉個(gè)例子，下圖是三個(gè)典型場(chǎng)景，直行、左轉(zhuǎn)、調(diào)頭。

毫末在基于Tranformer模型學(xué)習(xí)復(fù)雜路口場(chǎng)景，通過Attention注意力機(jī)制，使用熱力圖方式量化出與周圍交通參與者的安全風(fēng)險(xiǎn)，“近距離用紅色表示，輸出Attention High”，而“中距離用黃色表示，輸出Attention Middle”。

直行場(chǎng)景：“卡車、右側(cè)轎車、面包車、廂貨車、路口行人等”

左轉(zhuǎn)場(chǎng)景：“面包車、廂貨車、廂貨車、對(duì)面過來的三輪摩托等”

掉頭場(chǎng)景：“行人、對(duì)面的大卡車、小面包、轎車等等”。

通過M6大模型完成駕駛策略的一致性和可解釋性。

對(duì)于感知另一個(gè)非常重要的方向是對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)注，通過標(biāo)注過程的自動(dòng)化，提高標(biāo)注效率，降低為此花費(fèi)的成本，目前毫末的自動(dòng)化剛剛達(dá)到80%。

4.云計(jì)算

自動(dòng)駕駛是融合大量算法和迭代的事物，對(duì)于云計(jì)算的效率尤為關(guān)鍵。毫末智行平臺(tái)團(tuán)隊(duì)和阿里云PAI-EFLOPS團(tuán)隊(duì)合作，基于128卡A100集群，實(shí)現(xiàn)了Swin Transformer模型分布式訓(xùn)練。

毫末使用了阿里自研通信庫(kù)ACCL，高性能RDMA網(wǎng)絡(luò)和PAI團(tuán)隊(duì)的多個(gè)優(yōu)化能力。還一起聯(lián)合創(chuàng)新包括：混合精度優(yōu)化、算子優(yōu)化、編譯優(yōu)化等等，實(shí)現(xiàn)了模型訓(xùn)練成本超過62%的降低，加速比超過96%，吞吐量超過每秒40000個(gè)sample。

末端物流自動(dòng)配送車——小魔駝2.0

在末端物流自動(dòng)配送方面，毫末智行發(fā)布了第二代末端物流自動(dòng)配送車——小魔駝2.0。

它的推出應(yīng)用場(chǎng)景就是為商超、物流行業(yè)的客戶提供可商用的末端配送解決方案，特別是最近幾個(gè)月，國(guó)內(nèi)一些地區(qū)疫情復(fù)發(fā)，通過無接觸配送，最大程度減少人員暴露在外的風(fēng)險(xiǎn)，有效緩解當(dāng)下社區(qū)抗疫過程中“最后一公里”的配送難題。

小魔駝2.0在配置方面進(jìn)行了全面升級(jí)，搭載了車規(guī)級(jí)感知套件，ICU3.0大算力計(jì)算平臺(tái)，可定制600L超大載貨空間的貨箱；支持快速換電功能，單次換電可實(shí)現(xiàn)100km的真實(shí)續(xù)航里程；

在用戶體驗(yàn)方面，小魔駝2.0支持觸控屏，全彩頭部LED，智能語(yǔ)音、觸摸等多模式交互，提升貨、客兩端交互體驗(yàn)；

在智能駕駛方面，小魔駝2.0覆蓋城市開放道路中低速全路況，針對(duì)混行、擁堵等復(fù)雜交通場(chǎng)景進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)，使訂單妥投速度更快。

毫末小魔駝2.0首次將末端物流自動(dòng)配送車的價(jià)格下探到了12.88萬元，是業(yè)內(nèi)首款面向商用市場(chǎng)的10萬元級(jí)末端物流自動(dòng)配送車，預(yù)計(jì)在2022年5月陸續(xù)投放市場(chǎng)。