【EV视界报道】2021年12月23日，毫末智行品牌日升级后的首场“HAOMO AI DAY”正式上演。此次HAOMO AI DAY在北京、保定设立会场，毫末智行董事长张凯、CEO顾维灏领衔毫末合作伙伴，宣布毫末智行最新成绩单及最新发布。

毫末的进击之路

在发布会刚刚开始后，首先为大家带来演讲的，是毫末智行董事长张凯。他演讲的主题为《毫末的进击之路》。他所身处的保定哈弗展厅内，展示了长城汽车最新款的各类车型，魏牌摩卡、坦克300等其他车型，都已陆续搭载毫末的辅助驾驶系统。

张凯介绍，这个季度搭载毫末智行辅助驾驶系统的魏牌拿铁、玛奇朵、哈弗神兽也在积极量产上市准备中。这个月，毫末智行还将迎来第1000辆末端无人物流车的量产下线。

两年来，毫末智行励精图治、笃定前行，以最快的速度跻身中国自动驾驶量产能力的第一梯队，并开创了中国自动驾驶的“毫末模式”。

面向即将到来的2022年，张凯首先做出了判断：“2022年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年，乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。”具体而言，他带来了对于行业发展趋势的十大预测。

趋势一：

在自动驾驶技术发展方面，张凯认为，数据智能将会成为自动驾驶量产决胜的正负手。数据智能体系是自动驾驶商业化闭环的关键所在，搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节。

趋势二：

Transformer与CNN 深度融合，将会成为自动驾驶算法整合的粘合剂。Transformer技术可以帮助自动驾驶感知系统更深刻的理解环境语义，与CNN技术的深度融合将会解决AI大模型量产部署的难题，会成为自动驾驶行业下半场竞争的关键技术。

趋势三：

随着AI技术的发展，大算力计算平台将会在2022年正式量产落地，Transformer技术与ONESTAGE CNN技术都需要大算力计算平台做支撑。当前，市场头部玩家均在布局大算力计算平台，其实都不是简单的物料堆砌，都是新一代AI技术和算法发展的需要。大算力计算平台及其承载的新一代AI技术，会将自动驾驶技术推向一个全新的阶段。

趋势四：

在量产落地方面，2022年将会是城市智慧领航辅助驾驶量产的元年。乘用车辅助驾驶系统的竞争将正式进入下半场，而下半场竞争的场景将会是城市开放场景。城市领航辅助驾驶系统的推出，将会把智能汽车的体验推向一个全新的高度。

趋势五：

末端无人物流领域的商业化将会呈现延续性。今年，在末端无人物流配送领域，仅毫末一家就实现了1000辆的量产销售。2022年，希望利用毫末的优势将这领域的市场容量扩大3倍。所以，毫末希望这个领域在2022年能够实现商业的闭环，同时，这个领域的头部玩家都将开始尝试场景复制的可行性行动。

趋势六：

Robotruck将会正式开启量产之路的探索。相对于Robotaxi运行场景的复杂性，Robotruck长时间运行在高速公路，场景相对简单。Robotruck将会走一条从辅助驾驶到无人驾驶的渐进式发展路线，就市场的买单意愿而言，Robotruck可有效缓解驾驶疲劳，降低运营成本，具备商业化闭环的可行性。但就毫末智行目前的经验而言，自动驾驶系统的量产都将会是一个坎，所以张凯认为，Robotruck量产之路的探索会是必由之路。

趋势七：

就行业发展趋势而言，以智能驾驶技术为基础的智能汽车市场将会向汽车产业头部聚集，这样的情况与前几年智能手机市场比较类似。最初的智能手机市场销量呈现倒三角型的市场形态，随着市场激烈竞争时代的到来，今天智能手机市场销量呈现T字形市场形态，头部效应非常明显。张凯表示，2022年将是智能汽车充分竞争时代的开始，而智能驾驶技术将会加速智能汽车充分竞争时代的到来。

趋势八：

随着自动驾驶系统的量产和规模化，激光雷达与机器视觉组成的AI感知技术，将会与大算力计算平台实现深度融合激光雷达的应用，大大增强了自动驾驶感知能力的精度和确定性。激光雷达与机器视觉组成的AI感知技术与大算力计算平台的深度融合，将会大大提升自动驾驶感知、认知模块的运行效率。

趋势九：

安全仍将会成为自动驾驶系统的重中之重，功能安全、信息安全、预期使用安全是毫末前期自动驾驶系统设计时已经充分考虑了的，而现在又多了数据安全与数据合规。汽车数据安全法已经在今年10月正式实施，2022年预计国家层面将会出台细则强制执行数据安全上位法，这将进一步增加自动驾驶数据智能体系的闭环难度和成本。

趋势十：

2022年将是AI自动驾驶人才争抢最为激烈的一年。现在汽车行业70%的科技创新都来自于自动驾驶技术领域，欧美中日在这一领域都在持续大规模投资。大规模投资的背后就是AI自动驾驶人才的争抢，我国在汽车智能化领域已经走在全球前列，中国消费者对自动驾驶、对智能汽车的接受程度与期待程度明显高于欧美发达国家，可见2022年中国会成为AI自动驾驶人才争抢最为激烈的区域。

2021年，经过毫末团队的不懈努力，实现了5款车型的顺利量产，成为国内自动驾驶公司中最高产的公司。今年11月，毫末智行顺利实现了智慧领航辅助驾驶系统NOH的量产上市，这个系统在2020年11月立项，四个月完成系统设计匹配调试，又用四个月的时间完成系统的工程化开发，并行八个月的路试验证和系统打磨，使毫末智行成为国内NOH智慧领航辅助驾驶系统研发落地速度最快的AI自动驾驶公司。

毫末的AI之路

在毫末智行董事长张凯结束演讲后，毫末智行CEO顾维灏又发表了主题为《毫末的AI之路》的演讲。他提到对毫末认识早的朋友会了解，毫末的风车战略，一个数据智能中心，三个业务方向，包括乘用车、无人物流车、智能硬件。在乘用车方向，这个季度增加了三款车型，玛奇朵、拿铁、哈弗神兽，至此，毫末成立2年的时间里，搭载毫末产品的乘用车车型达到5款，无人物流车车型5款，无人跟随设备2款。毫末智行在24个月内打造了12款产品，为客户创造了巨大价值。

毫末智行在乘用车上的第一款产品，时魏牌摩卡，在今年车展后开始逐步量产，在这6、7个月里，用户非常喜爱我们提供的辅助驾驶功能，到目前为止，小魔盒辅助驾驶里程已经突破400万公里。

在这400万公里的使用中，毫末智行发现了什么？

毫末智行发现了大量的，量产前想不到的情况。发现现实世界远远比我们想的复杂。不一样的天气、道路、交通参与者、交通流密度、约定俗成的行驶习惯，构成丰富的现实世界。

很多场景，我们人类开车都会很有挑战。需要小心从盲区走出的行人，需要和交通参与互相的博弈，还需要面对不守规矩的交通参与者。在我们目前系统的用户使用中，我们发现，三大主要用户接管的场景：大车通行带来的压迫感、道路施工带来的车道线等不规则路段、周边车辆的非规则切入，每一个场景都值得我们仔细应对，面对挑战。

在这个进化过程中，毫末智行总结了自动驾驶能力发展曲线，他是个与数据规模相关的函数，F=Z+M（X）。其中F代表产品的产品力，Z代表我们坐在办公室里YY的第一代产品，M是一个把数据转化为知识的函数。 包括：数据获取、数据表达、数据存储、数据传输、数据计算，数据验证，所有的这些考虑点，又要加上对成本和速度的影响。

这些因素，如果产品没有量产，如果量产不到数万的规模，都是很难意识到的问题。从自动驾驶开始，人类已存的数据结构，将会有巨大的结构性变化。现在人类存储内容中，文本数据的价值占主导地位，移动互联网时代加入了很多照片，在未来影像数据所占的比例会越来越大。这将会影响到很多行业的发展，我后面还会讲到一些。

所以这个M，面对的数据是以影像为主的数据，面对的问题，是很多新问题，会有很多新挑战。获取，包括了数据的记录，数据的选取与数据的压缩表达，包括了数据的定义，数据的关联存储，比较好理解，但是当数据量快速增加的时候，在当前存储机制下，将会面对不同性价比的存储方案。

传输，包括了芯片内的片内数据传输，包括在同一个硬件内部异构芯片间的数据传输，也包括从端到云的数据传输。计算，这里会有我们算法的概念，会有所有AI算法为了完成特定的任务所进行的计算。验证，包括了对计算结果的比对验证和仿真验证。M是复杂的，毫末智行在实践和思考和沉淀了很多，今天就把毫末最核心的数据智能体系M，拿出来与大家分享。

毫末的数据智能体系称之为MANA，中文名为雪湖。“雪湖”这一名称，出自于《三体》第二部《黑暗森林》，主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考，直到有一天在湖中寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。这个名字代表了毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。

那MANA具体是什么呢？

在感知能力方面，针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达，核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果。相较于过往标准的结果融合方法，毫末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，进而快速拉升感知能力。

认知能力层面，顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素。安全上，毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS，其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错，而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验；在安全底线之上，从数据中学习舒适和更高效的量化标准，让自动驾驶算法可以更好的处理纷繁复杂的驾驶场景，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。

毫末正在研究一种端到端的模拟学习，就是以过往的事例为指导，从数字化的场景中得到具体的本车动作。这一过程中，所有的动作都已经在人们自己开车的过程中自己被标注。而毫末则挑选更符合要求司机的驾驶行为，在不同场景下持续的训练。同时，毫末实践了很多深度强化学习的方法，并构建了闭环自动标注系统，运用了无监督自动标注算法，大大提升了数据标注的效率，以适应大规模量产的需求。

仿真能力层面，毫末把仿真系统比作“自动驾驶元宇宙”，通过在这个“元宇宙”中进行感知和认知的效果验证，效率被大大提高。

最后，在计算能力层面，顾维灏判断未来在智能汽车的推动下，人类记录的数据正在从文本向图像转变，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。顾维灏在现场宣布，毫末MANA超算中心正在筹备中，主要用于自动驾驶的数据处理、训练、推理和验证等需求，中国自动驾驶进入超算中心时代。

One more thing：毫末城市NOH 2022年上市

MANA是所有毫末能力进化的核心动力。通过MANA打造的超级能力，毫末的自动驾驶产品正在变得更加强大和领先。顾维灏表示，2022年年中，毫末辅助驾驶系统HPilot即将推出“城市NOH”这一全新功能，使用届时全球最大算力的辅助驾驶域控制器小魔盒3.0，并针对城市多样、复杂的路况进行专项优化，具备更快、更及时的感知能力和响应能力。HAOMO AI DAY现场还展示了目前毫末城市NOH车辆路测视频，其中展示了如红绿灯识别、避让路口加塞车辆、避让调头车辆、自动通过待转区、导航变道、避让横穿行人、驶入驶出环岛、路口无保护左转等诸多面对市区复杂交通环境的便捷功能。

顾维灏宣布了毫末乘用车智能驾驶路线图：2022年下半年，毫末将计划交付全场景NOH，并在2023年推出拥有HSD（HAOMO Self-Driving）的车队。MANA的技术力量正在显现。

总结：最后，让我们共同期待，未来将会有众多搭载毫末智行全场景NOH乘用车、拥有毫末智行HSD的车队，以及更多“毫末制造”的物流无人车驶上街头，让未来的社会出行方式更加美好。