![毫末智行顾维灏:辅助驾驶用户行程超600万公里,年中将推城市L2](http://oss.zhidx.com/uploads/2022/03/623b38017fe9d_623b38017d607_623b38017d5e2_111.png)
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。