背靠長城，但不只靠長城，毫末智行開放“朋友圈”

毫末智行從不掩飾其在自動駕駛上的野心。

毫末一定要打贏「資料智慧技術之戰」、「智慧駕駛城市場景之戰」、「末端物流自動配送車的規模之戰」三大戰役。

在 4 月 19 日舉辦 2022 HAOMO AI DAY 上，毫末智行董事長張凱再次提及決勝三大戰役的 flag。

對毫末智行而言，2022 年是極為關鍵的一年——這不僅是毫末智行決勝“三大戰役”的關鍵期，而且處在自動駕駛行業的加速階段。

站在這一時間節點上，毫末智行再一次蓄勢發力。

“雙響炮”：首發毫末城市NOH、小魔駝 2.0

伴隨乘用車高級別智慧駕駛滲透率的不斷提升，城市場景智慧駕駛正在成為新的兵家必爭之地。

在 2022 年首場 HAOMO AI DAY 上，毫末智行正式釋出搭載 HPilot3。0 的“毫末城市 NOH”。據毫末智行介紹，這也是中國第一個大規模量產的城市輔助駕駛產品。

毫末智行的城市 NOH 能夠根據導航提供的行駛路線，在城市環境中實現自動變道超車、紅綠燈識別與控車、複雜路口通行、無保護左右轉等主要功能，同時也可以應對車輛近距離切入、車輛阻塞佔道、交叉路口、環島、隧道、立交橋等複雜的城市交通場景。

張凱表示，“毫末城市 NOH“已經在北京、保定等城市進行深度場景打磨，搭載該系統的車輛將會在近期正式量產落地。

按照毫末智行的“雙百規劃”，未來“毫末城市 NOH”功能將致力於在 100+ 個城市落地，搭載超 100 萬臺乘用車。

在末端物流自動配送方面，毫末智行則是帶來了全新的小魔駝 2。0。

據毫末智行官方介紹，小魔駝 2。0 配備了車規級硬體，ICU 3。0 大算力計算平臺，可定製 600L 載貨空間的貨箱，具備快速換電、60-100 公里續航里程、智慧語音與觸控多模式互動等多項功能。

智慧駕駛方面，小魔駝 2。0 擁有 L4 自動駕駛能力，覆蓋混行、擁堵等複雜交通場景，可支援城市開放道路中低速全路況，實現無接觸配送。

價格方面，小魔駝 2。0 定價為 12888 元，預計在 2022 年 5 月陸續投放市場。

“末端物流自動配送場景目前處在市場爆發的前夜，各家都在努力打磨自身技術以及商業模式的閉環”，張凱在演講中說道。他還透露，從毫末智行目前接到的無人物流車訂單數量來看，已經有頭部客戶開始進行場景規模化部署的行動。

基於這一判斷，毫末智行在今年升級了末端物流自動配送車的生產基地，生產車間佔地擴大至 1 萬平米，支援“柔性化+定製化”製造，能夠實現年產 1 萬臺的無人配送車的產能目標。

值得一提的是，在 HAOMO AI DAY 上，毫末智行也公開了乘用領域和末端無人物流領域的“成績單”：

在乘用車領域，搭載並使用毫末智行輔助駕駛系統的乘用車使用者行駛總里程達到 700 萬公里，使用總時長達 13 萬小時。

末端無人物流領域，毫末智行的末端物流無人車小魔駝運營訂單突破 4 萬單。

不難看出，在自動駕駛規模化商用上，毫末智行已經走在了前列。不過，從毫末智行的風車戰略來看，規模化商用的領先僅是戰略佈局的初始階段，透過乘用車、低速無人車生態平臺和智慧硬體這“三葉”不斷收集資料，促進資料能力迭代才是毫末智行更進一步的核心“燃料”。

“雙響炮”：首發毫末城市NOH、

2021 年 12 月，毫末智行釋出了自動駕駛資料智慧體系 MANA（中文名為雪湖）；這是毫末基於感知智慧、認知智慧、標註、模擬、計算等五大能力打造的資料智慧體系，也是國內首個自動駕駛資料智慧體系。

從系統結構來看，MANA 由 BASE、TARS、LUCAS、VENUS 四個子系統組成，承載了不同的能力體現，分別來看：

BASE 包括了資料的獲取，傳輸，儲存，計算，以及新的資料分析和資料服務；

TARS 是一些關於計算的核心演算法原型，用於感知、認知、車端建圖、和驗證的實踐；

LUCAS 是對演算法在應用場景上的實踐，包括高效能計算、診斷、驗證、轉化等核心能力；

VENUS是資料視覺化化系統，包括軟體和演算法的執行情況，對場景的還原，以及資料洞察等能力。

可以說，MANA 資料智慧體系是毫末智行所有產品進化的基石和核心源動力。時隔三個多月，MANA 在“感知智慧”、“認知智慧”、“成本與速度”等方面迎來了首次升級。

“感知智慧”方面，毫末智慧設計了針對紅綠燈檢測及綁路的“雙流”感知模型，將紅綠燈檢測和綁路問題分解成類似人腦的視覺感知通道。

其中，ventral stream 主要攜帶物體檢測及識別資訊，負責“what“（是什麼）通路，dorsal stream 主要攜帶視野中位置及空間關係的資訊，負責”where”（在哪裡）通路。

從車道線識別來看，毫末智行在 2021 年 7 月曾演示過 Transformer 模型，其自研 BEV Transfomer 能夠透過“目標粗定位”和“屬性精細估計”兩個階段實現標註的自動化，在城市道路上實現了多感測器融合車道線識別。

在“認知智慧”方面，MANA 用機器學習模型替換了傳統的手寫規則和引數，解決了此前程式碼臃腫且面對複雜場景容易崩潰失效的問題，使場景決策更具泛化適用性，提升了可解釋性和泛化能力。

另外，在“成本與速度”方面，毫末智行則是透過和阿里巴巴在大模型資料處理技術上進行深度合作，基於 128 卡A100叢集，實現了Swin Transformer 模型分散式訓練。

透過大模型訓練最佳化，目前模型訓練成本降低 60%，加速比超過 96%，吞吐量超過每秒 40000 個 sample。此外，毫末已實現標註 AI 自動化率達到 80%，大幅提高了標註效率，降低了標註費用成本。

目前，MANA 已完成近 20 萬個小時的學習時長，虛擬駕齡相當於人類司機 2 萬年。

MANA 為核心動能

在 HAOMO AI DAY 上，毫末智行除了釋出產品以及更新技術動態，還推出了面向乘用車駕駛領域的“6P 開放合作模式”，涵蓋程式碼、模組、軟體、硬體、雲端、全棧 6 個產品層面。

“毫末堅定與車企共創模式，而非供應模式”，張凱在演講中說道。在他看來，科技公司與車企以共創合作的方式共同開發自動駕駛的軟硬體會成為行業發展的必然趨勢。

事實上，這並不是毫末智行首次開放自己的“朋友圈”。此前，面向末端自動駕駛方向，毫末智行推出“末端駕駛解決方案 5S 服務體系”，涵蓋了工廠製造服務、供應鏈和硬體服務、系統工具服務、整車服務、運力服務等五大方面。

透過“5S+6P”兩大合作模式不難看出，儘管背靠長城這座大山，但毫末智行並無圈定於此，而是以秉持“開放合作”的姿態擁抱產業，這其實也是毫末智行生態建設必須邁出的重要一步。

顯然，作為一家致力於自動駕駛的人工智慧技術公司，毫末智行對自身的定位是足夠清晰的，從行業定位來看，毫末智行只有扮演好助力者的角色，才能拓展出長城以外的圈子。

從毫末智行最新成績單來看，作為一家成立不到三年的企業，毫末智行走得足夠快，這其實也是毫末智行“風車戰略”指引下的結果。

站在更宏觀的角度，毫末智行正處在自動駕駛商業化能力大考的階段，如何保證在走得快的同時走得遠，是毫末智行需要持續思考，持續突破的問題。