车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜  Juice
编辑 ｜  晓寒

车东西3月23日消息，今日，机器之心举办了首席智行官大会，多位自动驾驶和芯片领域的大佬参与了本次会议，毫末智行联合创始人兼CEO顾维灏也参与了大会。

顾维灏发表了主题为《数据智能，自动驾驶的AI进化道路》的演讲，他认为在自动驾驶行业，谁能高效低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者。

在大会上，顾维灏在向外界展示毫末智行一系列突出成绩的同时，还详细介绍了毫末能力进化的核心驱动力——数据智能体系MANA（雪湖）。

▲毫末智行联合创始人兼CEO顾维灏

一、辅助驾驶系统已搭载六款车 用户行程超600万公里 

毫末智行创立之初就制定了一个风车战略，在乘用车、末端物流无人车、智能硬件这三方面发力，目前均已取得了不错的成绩。

在乘用车领域，毫末辅助驾驶系统目前已搭载在了6款长城汽车车型上，覆盖了数万辆车。毫末辅助驾驶用户行驶里程已经突破600万公里。未来两年内，毫末辅助驾驶将会覆盖100万辆车，让更多人享受智能驾驶的优势。

▲毫末智行产品列表

在末端物流无人车领域，毫末智行已经和物美多点、美团、阿里达摩院达成了合作，累积量产了1000辆车。

而在智能硬件方面，毫末智行在跟随机器人上也做了一些尝试。

二、推出数据智能体系MANA 建立四大核心优势

顾维灏在演讲中表示，600万公里使用数据的背后，有很多量产前没有考虑到的情况，现实世界的路况比想象中更加复杂。

基于AI自动驾驶技术研发及落地实践，毫末总结出了一条自动驾驶能力发展曲线：F=Z+M（X）。其中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。

▲毫末智行绘制的自动驾驶能力发展曲线

在这里也引出了毫末智行最核心的驱动力——数据智能体系MANA。

顾维灏认为系统模块的基础感知、决策、控制等能力已经较为成熟，但大规模的普及和泛化，以及适应不同地区、环境、场景，仍面临着挑战。

数据将会是人工智能最大的驱动力，也是智能进化过程中最大的成本。数据智能的核心是降低成本、提高迭代速度。

毫末智行数据智能体系MANA就是该公司以海量数据为基础的一整套数据处理工具、算法模型、测试验证系统、仿真模拟工具以及计算硬件等，包括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。

▲毫末智行自动驾驶数据智能体系MANA

在今天的演讲中，顾维灏也从感知、认知、仿真、计算4个维度，对数据智能体系MANA进行了详细的介绍。

在感知方面，相较于过往标准的结果融合方法，毫末智行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，更好地发挥了传感器的性能，进而快速拉升感知能力。

▲采用后融合的MANA感知智能

在认知方面，顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素。毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS，在保证系统自己不犯错的情况下，还可以学习对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验，保证足够的安全性。

▲MANA认知智能

在安全的基础上，从数据中学习舒适和更高效的量化标准，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。

而仿真也是非常重要的一环，通过仿真测试进行感知和认知的效果验证，可以大大提升效率。

至于计算能力，顾维灏认为未来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。而为了用于足够的算力来支撑MANA运作就需要建立超算中心，目前毫末的MANA 超算中心已在筹备中。

▲毫末智行计划建立MANA超算中心

基于数据智能体系MANA，毫末智行在智能驾驶方面的进展也非常迅速。顾维灏表示，今年年中推出的城市NOH辅助驾驶系统，将针对城市多样、复杂的路况进行专项优化，并由MANA进行全力支撑，未来也将通过MANA的广泛赋能助力毫末的产品不断进化、不断成长。