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2022 年2022年无人曲播软件，主动驾驶行业2022年无人曲播软件的合作将正式进入下半场。

4 月 19 日，在主动驾驶创企毫末智行举行的“2022 HAOMO AI DAY”上，毫末智行董事长张凯、CEO 顾维灏分享了毫末最新战略、手艺、产物停顿。

张凯在演讲中暗示，“2022 年，国度将出台更多细则标准主动驾驶数据归属及平安；城市 NOH 会将智能驾驶的体验推向新高度；末端物流主动配送处在发作前夕，头部客户起头停止场景规模化摆设。”

基于以上行业洞察和预判，2022 年主动驾驶行业的合作将正式进入下半场，次要集中在城市开放场景的领航智能驾驶。

“关于毫末来说，2022 年也长短常困难的一年”,张凯暗示，若何打赢“数据智能手艺之战”、“辅助驾驶城市场景之战”、“末端无人物流车规模之战”三场战役，若何完成超越 30 款差别硬件平台车型的项目交付，且包管交付的产物契合客户预期、具备市场合作力，是毫末核心办理层在 2022 岁首年月密集研讨的课题。

张凯给出了毫末在智能驾驶下半场的解题思绪，即四大致胜法例：有效积累高量量数据；与客户开放式共创，深度绑定开展；在智能驾驶开发和迭代历程中注入用户思维；降本增效，同一全员动作目的：更大程度提拔软件复用水平及各环节效率。通过四大致胜法例，毫末已经在业内率先实现了智能驾驶流程化开发和尺度化交付。

2021 年 12 月，毫末发布了中国首个数据智能系统 MANA。MANA 是毫末所有产物进化的基石和核心源动力。

时隔 3 个多月后，MANA 在降低成本、进步迭代速度方面迎来多项晋级。

顾维灏从“感知智能”、“认知智能”、“成本与速度”等方面详细介绍了 MANA 数据智能系统的最新进化功效：

在“感知智能”方面，MANA 感知才能前进飞快，“让中国没有不克不及识此外红绿灯和车道线”成为可能。

顾维灏暗示，比来一年主动驾驶的感知手艺发作了庞大变革，包罗芯片算力的几何式增长，Transformer 跨模态模子的呈现和 Camera 像素的快速提拔。

根底手艺的变革驱动着处理计划的改动，毫末起头从第一性原理动身思虑新的处理计划，首当其冲的就是处理最有挑战的“红绿灯识别”问题。毫末提出了“双流”感知模子，将红绿灯检测和绑路问题合成成两个通道，让毫末日常乘用车测试实现了重感知下的红绿灯识别。

此外，毫末还在 Transformer 模子方面表示优良，自研 BEV Transfomer 用于车道线识别，通过“目的粗定位”和“属性精细估量”两个阶段实现标注的主动化，在城市道路上实现了多传感器交融车道线识别。

“认知智能”方面，MANA 用机器进修模子替代了传统的手写规则和参数，处理了此前代码痴肥且面临复杂场景容易瓦解失效的问题，使场景决策更具泛化适用性，极大提拔了可解释性和泛化才能。

（MANA 的认知进化）

“成本与速度”方面，毫末和阿里巴巴在大模子数据处置手艺上合做。毫末智行平台团队和阿里云 PAI-EFLOPS 团队合做，基于 128 卡 A100 集群，实现了 Swin Transformer 模子散布式训练；与阿里团队一路结合立异了包罗混合精度优化、算子优化、编译优化等手艺，通过大模子训练优化，目前模子训练成本降低 60%，加速比超越 96%，吞吐量超越每秒 40000 个 sample。

此外，毫末已实现标注 AI 主动化率到达 80%，大幅进步了标注效率，降低了标注费用成本。

（MANA 的成本与速度进化）

本年起头国度层面临智能汽车的数据平安提出了明白要求。在用户数据的平安方面，目前毫末在已有的处置收集上都参加了隐私庇护和数据平安保障，以充实庇护数据平安。

目前，MANA 已完成近 20 万个小时的进修时长，虚拟驾龄相当于人类司机 2 万年。跟着时间积累，MANA 会让毫末主动驾驶系统的感知更准确，认知决策更像人类，让标注、仿实验证更高效，不竭进步算力操纵效率，打造更快、更稳、更平安的主动驾驶系统。

“MANA 已经成为毫末主动驾驶产物进化的核心动能。”顾维灏暗示，跟着主动驾驶及当前的辅助驾驶的成熟，不只可以提拔整个社会的交通平安，还可以逐渐释放驾驶者的驾驶时间，缓解驾驶委靡，获得出行效用的提拔。

陪伴乘用车高级别智能驾驶渗入率的不竭提拔，NOH 聪慧领航辅助驾驶系统逐步走进城市，城市场景智能驾驶正在成为新的兵家必争之地。

从 2021 年起，毫末已经发布两代乘用车辅助驾驶 HPilot 产物，正在按方案有序交付。在此次 HAOMO AI DAY 上，毫末发布了搭载 HPilot3.0 的“毫末城市 NOH”。

毫末方面暗示，那是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产物，第一个重感知的城市辅助驾驶计划，同时也是 2022 年中国第一个最适用高效的城市辅助驾驶产物。

（毫末城市 NOH 发布）

据介绍，“毫末城市 NOH”拥有全面的场景笼盖、顶尖的硬件设置装备摆设、领先的产物力等多项优势。

场景笼盖层面，该系统可按照导航供给的行驶道路，在城市情况中实现主动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无庇护摆布转等次要功用, 同时也可应对车辆近间隔切入、车辆阻塞占道、穿插路口、环岛、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。

硬件层面，该系统装备了一颗 AI 才能 360T、高速缓存 144M、CPU 计算才能到达 200K+ DMIPS 的超高算力芯片；同时还配套 2 个激光雷达、12 个 Camera、5 个毫米波雷达，更大程度实现了整套辅助驾驶感知系统的平安冗余。

产物力层面，搭载该系统的乘用车路口通过率超越 70%、变道胜利率超越 90%、交通流处置才能高达 4 级。据领会，在日常测试中，“毫末城市 NOH”的路口通过率等方面领先特斯拉在中国的表示。

据悉，目前“毫末城市 NOH“已经在北京、保定等城市停止深度场景打磨，搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地。将来，“毫末城市 NOH”功用落地的城市将会超越 100 个，同时搭载乘用车数量将超越 100 万台。

毫末还正式推出了面向乘用车驾驶范畴的“6P 开放合做形式”。据张凯在演讲中介绍，毫末选择与车企共创形式，而非供给形式。毫末将供给从全栈处理计划到源代码之间的 6 个产物层面的合做体例，希望从头定义行业的贸易形式，实现共赢。

为了鞭策末端物流主动配送车事业的快速规模化，毫末在活动现场正式发布了中国首款 10 万元级此外末端物流主动配送车产物 — 毫末小魔驼 2.0。

（毫末小魔驼 2.0）

全新的小魔驼 2.0 装备了车规级硬件，ICU 3.0 大算力计算平台，可定造 600L 超大载货空间的货箱；拥有 L4 主动驾驶才能，笼盖混行、拥堵等复杂交通场景，可撑持城市开放道路中低速全路况，全程实现无接触配送；此外还具备快速换电、60-100 公里续航里程、智能语音与触摸多形式交互等多项领先功用。

值得一提的是，毫末小魔驼 2.0 还初次将末端物流主动配送车的价格下探到了 12.88 万元。该产物估计在 2022 年 5 月陆续投放市场。

为了满足末端物流主动配送车合做伙伴们高速增长的订单需求，毫末智行位于保定的末端物流主动配送车工场目前已经全面晋级，占空中积扩至 1 万平米，可实现年产 10000 台末端物流主动配送车的产能目的。

4 月 13 日，毫末智行手艺总监潘兴在承受 InfoQ 等媒体采访时，详细介绍了毫末智行在主动驾驶手艺上的最新停顿。

红绿灯问题，是主动驾驶城市场景中的一个不小的挑战。

在城市里交通场景里，红绿灯遍及。不管是人开车仍是主动驾驶车辆，红绿灯都是车辆行驶过程中的重要交互。处置好红绿灯问题，对用户体验和平安至关重要。

在主动驾驶场景处理红绿灯问题，难度很大。因为红绿灯是典型的小目的监测，红绿灯很小，是一个很小的目的。此外，国度虽有必然的尺度，但各地红绿灯差别很大，有的是箭头外形，有的是圆灯。此外，红绿灯自己是变革的，有绿、红、黄灯，还有读秒的灯。有时亮灯，有时熄灭形态不规律。

红绿灯还有一个很重要的问题。在城市里，尤其是人车密集的巷子口，以及不规则的路口，在（主动驾驶车辆）摄像机的视野里，会同时看到两组、三组红绿灯，哪个红绿灯管车所在的车道？那就需要做出判断，也就是“绑路”。那是一个很难的问题。

Robataxi 公司，如百度、Waymo 等厂商以前的做法是，通过（高精）地图来处理那个问题。

在高精地图里会把红绿灯放进去。如许在地图里就晓得，在一个详细的计算机坐标下，哪个处所有红绿灯，那个红绿灯管哪条路等。红绿灯跟道路的关系，都放到了地图中“道路的拓扑”里面，监测时能够跟地图做对照，很容易就晓得前面的红绿灯间隔车多远，有没有灯，灯管哪条路等。

但在现实的城市场景里，目前其实没有一个高精地图，国度如今也还没有审批通过一版高精地图。在城市场景下，贫乏高精地图。Robataxi 公司有一些部分地域的高清地图，但大范畴的，例如针对全国上百个城市，上千个县的高精地图目前没有。

在贫乏高精地图的情况下，若何处理红绿灯的问题？那是在城市场景下的主动驾驶必需要面临的问题。

针对那个问题，毫末分了两步来处理，第一步是红绿灯的识别，第二步是红绿灯的“绑路”。

关于第一步，在贫乏高精地图的情况下，通过数据来让模子表示得更好。那种情况下，若何处置红绿灯的多样性形态的变革，那种数据是很长尾的。全国各个处所差别的红绿灯若是都搜集过来，成本很高。因而，毫末给出的计划是，连系仿实。通过仿实场景搭建了各类差别光照、气候、角度等仿实的现实场景。将那些场景的数据反应到模子上，让模子能进修得更好。

那个过程里，有一个典型的跨 Domain 的进修问题，获得的数据和监测的数据都是现实的数据，仿实数据和现实还有一些差距。那就需要接纳迁徙进修，毫末操纵混合迁徙进修来处置和弥合那种差距。那种模子，固然拿到的数据里有仿实数据，也有实在数据，但学完后，在实在数据上的效果完全能够把仿实数据操纵起来。

在迁徙进修之前，整个数据包罗，合成数据和实在数据散布在各自的维度上。若是间接如许学，模子固然弥补了良多合成的数据，但进修效果其实不抱负。通过混合迁徙进修后，能够看到合成数据和实在数据几乎就被拉齐了。那些虚拟的仿实数据补进去后，在实在世界里，它的表示能主动变好。通过那种体例，就能快速“收敛掉”形形色色的红绿灯。

在红绿灯的绑路问题上，若何晓得红绿灯管的是车所在的那条路？那就需要晓得红绿灯和道路的拓扑关系。毫末通过检测和模子进修那两个办法，来确定红绿灯所在的位置，以及红绿灯和道路构造的关系，然后做绑定，就能够找到某个红绿灯在道路上的拓扑信息。

通过那种办法，可在没有高精地图的情况下，纯凭感知就能处置、识别红绿灯，晓得红绿灯对道路的感化，做出左转、曲行、遇红灯期待、夜间、白日等场景下的决策。

那两年，Transformer 在主动驾驶的应用逐步增加。潘兴详细介绍了 Transformer 在车道线感知方面的次要应用停顿。

当前主动驾驶学术圈和业界都已经提出了一些模子应用，如检测模子、地图模子、BEV 视角下利用 Transformer 处理多相机之间的交融问题，以及目的的跟踪问题等。毫末在 Transformer 里引入部分 Attention 办法，或者利用多相机之间彼此的标定关系，通过 Transformer 很好地把视觉问题在 3D 上得到比力好的谜底。

在车道线感知方面，毫末通过 Transformer 来处理城市里复杂车道线的挑战。在城市道路上，尤其在高速以外的道路上，车道线十分复杂，存在各类问题，例如新旧车道线瓜代堆叠、潮汐车道变道频繁等。

面临如斯复杂的车道线问题，毫末发现大模子，尤其是 Transformer 那种留意力机造在处理那一问题上很有优势。

例如下图，那是在没有高精地图的情况下，（全车 6 个相机）纯凭感知看到的车道线。能够看到，路段上有车道线的诸多变革，包罗消亡、新增、环岛、匝道等，前方还可能会碰到汇入车道、某一段车道线断掉等情况。

在那种复杂的路况下，利用 Transformer 的留意力机造，能够有效地处理多个相机之间的拼接问题，全车 6 个相机都看到了车道线，有旁边的、前面的、后面的... 通过 Transformer 留意力机造，能够很容易地把多个相机的视角拼接起来。而若是欠亨过模子来进修，只完全通过数学后处置，会呈现传感器的标定误差，包罗视觉几何自己误差的形象，招致车道线拼起来之后，其实不连接。

此外在时间上，能够看到，在整车行驶过程中，整个车道线十分不变，不会呈现跳变。良多时候关于复杂的车道线，在没有地图做为先验信息时，呈现的一个问题是，车道线会因为感知的噪声跳变，可能上一帧车道线在（车）左侧 50 厘米，一秒钟之后的检测成果，那个车道线就跳到左侧 45 厘米。而用户实车会感触感染到车在蛇行。通过 Transformer 的留意力机造，在空间上会把多个相机做有效拼接。别的在时间上，也能够批改感知自己引发的噪声，也很容易在时序上做到不变的输出。

利用 Transformer 的机造，通过大模子能够看到整个车道线的输出视野上更远，以及看到车道自己的拓扑构造、准确度。以前小模子一个更大的问题是，经常会呈现脑补的情况，好比路口没有车道线，它会补上一个车道线，但有时候会补错。

通过更大的模子，能够在某地做良多更精细化的输出成果，使得整个车道线做到“所见即所得”，即有车道线的处所就有车道线，没有车道线的处所就没有，跟整个道路的拓扑构造愈加婚配，便于下流做更切确的规划决策。简单来说，通过 Transformer 如许的大模子，能够有效地做空间以及 3D 视野下时间上的目的检测、车道线的输出等，大大提拔整个感知才能。

在城市主动驾驶场景下，红绿灯和车道线是 2 个典范的感知问题。毫末针对那两个问题所提出的手艺处理计划，都是在没有高精地图的情况下实现的。

简单理解，高精地图就是，车看到了一些工具后去高精地图里婚配，如许就能够晓得车在地图的位置，就很容易拿到周边的情况，包罗红绿灯、车道线、路口等信息。

目前有一些主动驾驶厂商，接纳了高精地图的处理计划。而毫末选择接纳重感知的计划。

潘兴暗示，毫末之所以选择重感知的手艺计划次要考虑到几个原因，一是前面提到的，城市目前没有高精地图，虽然各家都提交了审图，但即使审图获得通过，高精地图的造做成本很高，且需要很长的周期。并且，做出全国性的高精地图是一个漫长的过程。

比拟之下，通过视觉，通过感知，则是一个性价比、时间等成本更优的计划。那一计划，并非把所有的道路构造信息来源完全依靠在高精地图上，是通过以感知为主的办法，再婚配地图的先验信息。

不外，那其实不意味着“轻地图”。潘兴介绍，重感知的计划的核心在于，会以感知看到的客不雅世界为蓝本，而不是把感知看到的工具拿到地图做婚配，以地图为蓝本。在那个过程中，也会做一些婚配，但用的地图精度不如高精地图。毫末更多是用到地图的拓扑信息，对看到的客不雅世界做一些批改，供给一些先验的拓扑信息。该计划里的精度信息，是由感知供给的。

“对毫末来说，我们的计划有几个关键的优势，一是各人都在研发阶段，重感知的计划能够在大规模的城市摆设。若是是一个重地图的计划，城市范畴会比力受限造。我们间接就能够做到全国 100 多个城市有效的摆设，所以在范畴上具有很大优势。其次我们目前会搭载在长城的良多主力车型上，以长城的体量，在数据的搜集方面具有优势。当前主动驾驶有一个持续 OTA 迭代的过程。毫末摆设的范畴大、车型多、数量多，基于更多的数据，持续迭代的速度也是我们很大的合作优势”，潘兴说道。

说完了感知层面，接下来是毫末在主动驾驶认知方面的计划。

城市交通还会碰到良多复杂的场景，例如，车辆掉头、和对向车辆的交互问题、汇入车流问题等。在城市道路上，每隔一公里、两公里摆布就会有一个路口，每一个路口城市涉及到那些复杂问题。

针对那些问题，若是主动驾驶去处理，不利用人工智能的算法，若是靠传统的枚举规则，那显然会是一个费事的过程，要处置绕障，要处置跟曲行来车的交互博弈，还要处置一个新的汇入车流，那个过程中会有大量的 If else，那种战略会“爆炸”。因为在城市里，那类场景，微不雅的察看差别的情况，好比对历来车的速度是几，绕障的车道是大卡车仍是公交，右拐的是工程车仍是自行车，那些问题会无限被差乘和放大下去。若是光靠规则，那个问题就很难收敛。其次规则写多了，有时候会自相矛盾，研发人员写了几千条规则，本身可能就紊乱了。

因而，毫末提出了 TarsGo，通过模子进修和立体化进修的手段，进修人类司机在那些场景下面的动做，通过模子的形式替代掉本来人工的规则。左拐的交互博弈，环岛，拥挤车流的汇入，压道的变速等问题都涉及到了复杂的决策和轨迹规划，通过模子的办法，能够极大的降低在那个过程中规则的利用。

Tars Go 供给了一个车端的模子，需要大量人类的数据去训练。一个模子想要超越规则的前提，就是它能拿到大量有意义的数据，它学出来的效果才气比规则要好。

那就要提到 MANA 系统的另一个模块，LUCAS Go，它可以供给高价值的人类的驾驶数据。

毫末还和阿里的 M6 大模子合做，摸索将预训练的多模态大模子在主动驾驶范畴停止应用。

“M6 在主动驾驶范畴的应用标记着 AI 模子才能的普惠化，不但可以本身收罗车、用户的车传回来的那些量产数据迭代主动驾驶的才能，同样也可以用人们每天都在源源不竭产生的生活中的数据，操纵其2022年无人曲播软件他行业的数据，来迭代主动驾驶的才能”，潘兴说道。

此外，毫末还和阿里达摩院一路基于阿里 PAI 的框架，配合利用 M6，对主动驾驶的数据停止了数据发掘，并对数据停止可解释的标注。

驾驶数据十分复杂，人类司机每小我都有差别的驾驶气概，在差别场景下会对车有差别的操做。大量的用户在大量场景下的数据若是不克不及停止可解释性的标注，那么那批数据就会对模子训练带来一些不成预测的影响。因而，想要实在地用好用户的数据，就要对那个用户其时的企图，以及用户的决策行为停止人类可解释的标注。

潘兴介绍，通过利用阿里 M6 大模子，能够对人类司机驾驶的数据停止可解释的标注。通过 M6 预训练多模态的模子，不单能预测人类司机是怎么开的，并且能对司机的动做给出文本集的解释，那个文本集是人类能够理解的。通过数据的后处置，就能够对那些可解释的问题停止归类、清洗和挑选，能够确保主动驾驶算法拿到的数据是“清洁”的，契合人类驾驶习惯的，是能够用来训练的数据。通过那种预训练的大模子得到了契合预期的数据，通过那些数据，就能够训练车端智能的算法，替代掉车端大量的规则，进而来迭代主动驾驶的算法。

感知和认知是表示在用户能够用到产物上的两个模块，那两个模块背后依托于毫末的 MANA 数据智能的系统来持续迭代和演进。

数据智能很重要的两个目标是成本和速度。

在成本方面，标注成本和训练成本是不克不及回避的问题。在 AI 范畴，标注和训练成本几乎占到了 AI 范畴的大头，此中标注更高，占总成本的三分之二以至是五分之四以上。也就是人们常说的，有几智能就有几人工。

“在大量利用数据的同时，必需要考虑若何降低标注成本。只要当标注成本下降了，整个数据智能的系统运转才会愈加安康”。据潘兴介绍，在标注方面，目前毫末已具备主动标注才能，通过主动化东西、半主动化东西，能够有效降低在整个图片、点云等数据标注上的成本，约降低 80%以上。以点云为例，毫末的主动标注算法目前已能够处置 4D 点云标注的问题，会在时间和空间上对那些数据停止有效标注，包罗障碍物的位置、属性、朝向角、速度等。

此外，在降低训练成本方面，毫末和阿里云停止合做，目前利用 128 张 A110 的卡，针对 1400 万的数据，Transformer2 亿摆布的参数，能够做到 4.7 万/秒吞吐的才能。在和阿里的合做中，对整个过程中混合精度的算子，包罗编译、通信、收集以及数据 I/O 都停止了优化，整个训练成本下降了 62%，加速比进步到了 96%。

此外，在数据存储方面，毫末也做了良多优化工做。一方面是搭建了整个数据发掘的系统——LUCAS，LUCAS 会从每天海量用户回传和收罗数据里找到感兴趣、有价值的数据，先做一次挑选。接下来，基于挑选的成果，会把那些数据送标、训练、利用、缓存等。基于那些操做，能够对数据停止分级办理，有一些数据会放到硬盘里，有一些数据可能会放到数据库里。通过有效主动化的挑选手段加分级存储战略，能够有效降低数据的存储成本。简单来说，毫末的办法是，先将数据识别出来，再把数据做价值分级，再利用差别的存储办法。

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