毫末AI DAY交城市NOH首份答卷:将覆盖100个城市100万台车
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发布时间：2022-04-23 18:12
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时间：2023-11-02 17:01
4月19日，中国唯一聚焦AI自动驾驶AI技术的盛宴——2022 HAOMO AI DAY在北京正式举行。活动以“加速向未来”为主题，并公布了多项成绩及最新成果：
乘用车方面，辅助驾驶用户行驶里程突破700万公里，中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品“毫末城市NOH”将于近日正式上市；
末端物流自动配送车领域，毫末小魔驼2.0正式发布，单车售价12.88万元，成为中国首款十万元级末端物流自动配送车；
技术方面，中国首个数据智能体系MANA迎来多项升级，通过独创的“双流”感知模型及自研BEV Transfomer，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为现实；模型训练成本降低60%，加速比超过96%，此外标注AI自动化率已达到80%，大幅降低了标注费用成本。
“毫末城市NOH”首发，中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品面世
在此次HAOMO
AI
DAY上，毫末重磅发布搭载HPilot3.0的“毫末城市NOH”。这也是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品，第一个重感知的城市辅助驾驶方案，同时也是2022年中国第一个最实用高效的城市辅助驾驶产品。
从介绍来看，“毫末城市NOH”拥有全面的场景覆盖、顶尖的硬件配置、领先的产品力等多项优势。
场景覆盖层面，该系统可根据导航提供的行驶路线，在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能, 同时也可应对车辆近距离切入、车辆阻塞占道、交叉路口、环岛、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。
硬件层面，该系统配备了一颗AI能力360T、高速缓存144M、CPU计算能力达到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，最大程度实现了整套辅助驾驶感知系统的安全冗余。
产品力层面，搭载该系统的乘用车路口通过率超过70%、变道成功率超过90%、交通流处理能力高达4级。据了解，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现。
据悉，目前“毫末城市NOH“已经在北京、保定等城市进行深度场景打磨，搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地。未来，“毫末城市NOH”功能落地的城市将会超过100个，同时搭载乘用车数量将超过100万台。
同时，伴随“毫末城市NOH“的重磅发布，毫末还正式推出了面向乘用车驾驶领域的“6P开放合作模式”。据毫末智行董事长张凯介绍，毫末与车企的合作模式是共创模式，而非供应模式。毫末将提供从全栈解决方案到源代码之间的6个产品层面的合作方式，致力于与合作伙伴共同营造良好的产业环境，重新定义行业的商业模式，实现共赢。
“毫末小魔驼2.0”首发，中国首款10万元级别末端物流自动配送车诞生
为了推动末端物流自动配送车事业的快速规模化，毫末在此次活动上海正式发布了中国首款10万元级别的末端物流自动配送车产品——毫末小魔驼2.0。
据介绍，全新的小魔驼2.0配备了车规级硬件，ICU
3.0 大算力计算平台，可定制600L
超大载货空间的货箱；拥有L4自动驾驶能力，覆盖混行、拥堵等复杂交通场景，可支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、智能语音与触摸多模式交互等多项功能。
此外值得一提的是，毫末小魔驼2.0还首次将末端物流自动配送车的价格下探到了12.88万元。该产品预计在2022年5月陆续投放市场。
为了满足末端物流自动配送车合作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自动配送车工厂目前已经全面升级，占地面积扩至1万平米，可实现年产10000台末端物流自动配送车的产能目标，成为全球最大规模的末端物流自动配送车柔性制造基地。
MANA进化升级，再次引爆业内AI自动驾驶学习浪潮
在2021年12月，毫末曾发布了中国首个数据智能体系MANA，据说这是毫末所有产品进化的基石和核心源动力。时隔3个多月后，MANA在降低成本、提高迭代速度方面也迎来了多项重磅升级。
顾维灏在《毫末MANA的进化之路》演讲中，从“感知智能”“认知智能”“成本与速度”等方面详细介绍了MANA数据智能体系的最新进化成果。
首先，是“感知智能”方面能力突飞猛进，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为可能。
据毫末智行CEO顾维灏表示，最近一年自动驾驶的感知技术发生了巨大变化，包括芯片算力的几何式增长，Transformer跨模态模型的出现和Camera像素的快速提升。基础技术的变化驱动着解决方案的改变，毫末开始从第一性原理出发思考新的解决方案，首当其冲的就是解决最有挑战的“红绿灯识别”问题。
毫末独创了“双流”感知模型，将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道，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，毫末大举投入的Transformer模型效果惊人，自研BEV Transfomer用于车道线识别，通过“目标粗定位”和“属性精细估计”两个阶段实现标注的自动化，在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别。
其次，在“认知智能”方面，MANA用机器学习模型替换了传统的手写规则和参数，解决了此前代码臃肿且面对复杂场景容易崩溃失效的问题，使场景决策更具泛化适用性，极大提升了可解释性和泛化能力。
至于“成本与速度”方面，据介绍，目前毫末和阿里巴巴已经在大模型数据处理技术上进行了深度合作，实现了自动驾驶领域与M6模型的初次相遇。毫末智行平台团队和阿里云PAI-EFLOPS团队合作，基于128卡A100集群，实现了Swin Transformer模型分布式训练；与阿里团队一起联合创新了包括混合精度优化、算子优化、编译优化等技术，通过大模型训练优化，目前模型训练成本降低60%，加速比超过96%，吞吐量超过每秒40000个sample。此外，毫末已实现标注AI自动化率达到80%，大幅提高了标注效率，降低了标注费用成本。
