长城智能化尖刀刺向特斯拉,毫末城市NOH计划9月交付|最前线

作者 | 李安琪

编纂 | 苏建勋

赶在特斯拉9月底的AI Day之前,国内的自动驾驶公司毫末智行于9月13日举办了一场聚焦自动驾驶技术的AI活动日,带来了最新先技术成果与产品。

活动上最受关注的,无疑是当下各大主机厂竞相追逐的城市NOH(城市导航辅助驾驶)功能。此前在2022年8月的成都车展上,长城旗下魏牌颁布颁发搭载毫末城市NOH的全新摩卡DHT-PHEV激光雷达版,计划9月量产,年内发售并实现上市即交付。

加上魏牌摩卡,毫末智行的三代乘用车辅助驾驶产品HPilot,已经搭载在十款乘用车型上。截止到2022年9月,毫末用户辅助驾驶行驶里程突破1700万公里。而在技术方面,毫末的数据智能系统MANA基本完成数据闭环:截止到2022年9月,MANA学习时长超过31万小时,虚拟驾龄相当于人类司机4万年。

会上,毫末智行董事长张凯认为,目前中国已成为全球智能汽车主战场,预计2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%。这一时代风口下,毫末智行坚定认为,辅助驾驶是通向自动驾驶的必由之路。

在这条路上,毫末智行将自动驾驶的发展历程分成了三个阶段。毫末智行CEO顾维灏认为自动驾驶近十年的发展可分为硬件驱动、软件驱动、数据驱动三个时代,当前以数据驱动的自动驾驶3.0时代已经到来。核心的特征则是自动驾驶系统的进化依赖大模型+海量数据,能自训练模式,依赖多模态传感器联合输出结果,自动驾驶里程飙升到1亿公里以上等。当前,特斯拉已率先进入自动驾驶3.0时代。

“以数据驱动的自动驾驶3.0时代已经到来,只有感知、认知、模式、数据4个技术条件并行成立才能称为真正进入自动驾驶新时代。我们所做的一切,都是为了能够做出数据通道和计算中心,以便可以更高效地获取数据,并把数据转化为知识。”顾维灏表示。

为了追上特斯拉的步伐,毫末智行从2021年6月启动了针对transformer大模型的研究和落地尝试。过去一年在训练平台改造升级、数据规格和标注方法的切换准备、针对感知、认知具体任务的模型细节探索等方面的实践,为毫末在城市导航辅助驾驶场景中的落地打下基础。

图源:毫末智行

但大模型对算力有着巨大消耗需求。因此,毫末也正式官宣将建设一个超算中心。毫末智行成为特斯拉、小鹏之后,又一个涉足自动驾驶超算中心的玩家。

“如何提升训练效率降低训练成本,实现低碳计算,是自动驾驶走进千家万户的一个关键门槛。”顾维灏表示,毫末超算中心的目标是满足千亿参数大模型,训练数据规模100万clips,整体训练成本降低200倍。

这些技术储备,正在转换成为毫末智行的产品成果。以城市导航辅助驾驶为例,业界关注的是,从较为封闭的城市高速路段转向城市开放道路场景,自动驾驶功能是否能应对城市复杂的交通路况?

顾维灏也表示,城市道路主要存在“4类场景难题、6大技术挑战”,其中场景难题主要包罗城市道路养护、大型车辆密集、变道空间狭窄、城市环境多样。

如果要解决上述场景难题,技术层面毫末的数据智能系统MANA会面临六大挑战:如安在自动驾驶领域应用大模型,如何让数据发挥更大的价值,如何使用重感知技术解决现实空间理解问题,如何使用人类世界的交互接口,如何让仿真更真,如何让自动驾驶系统运动起来更像人。

图源:毫末智行

为此,毫末的MANA在感知智能、认知智能等方面均迎来更新升级。基于此,毫末城市NOH采用了“重感知、轻地图、大算力”技术路线,具备智能识别交通灯、智能摆布转、智能变道、智能躲避障碍物-静态、智能躲避障碍物-动态五大亮点功能,此外“智慧交通流处理”功能也将正式发布。

目前,蔚小理、华为极狐等车企,包罗产品尚未上市的集度等,都瞄准了高级辅助驾驶功能的落地,以此作为新车的卖点,这个领域的竞争只会越发激烈。但产品的好用与否,用户的买单与否,指向了具体车型的销量。

毫末智行作为长城汽车智能化转型的尖刀,能否真正戳中特斯拉,最终要以销量说话。

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