[汽车之家 资讯] 今天，毫末智行AI DAY在北京举办。作为每季度一次的科技分享和技术展示活动。毫末智行在本次活动上分享了第三季度的技术和科技成果。其中主要围绕城市NOH（城市内驾驶辅助系统）、小魔驼2.0（低速无人物流车）以及毫末数据智能体系MANA的升级。
○城市NOH再进化
NOH功能在去年便已发布，当时搭载在魏牌摩卡(参数|询价)车型上，以此来完成高速上的驾驶辅助。这套系统的特点是不依靠高精度地图，主要凭借自车的感知（摄像头视觉、毫米波雷达）来完成高速的驾驶辅助功能。
在上一期的AI DAY里，HPilot3.0城市NOH重磅发布。相比高速道路的驾驶辅助，城市场景更为复杂，同时存在更多的人车、车车“博弈”，因此城市NOH相比高速NOH在软硬件端有更多改变。
硬件方面引入了激光雷达，同时增加视觉感知的范围，具体参数如下：激光雷达2颗、摄像头12个、毫米波雷达5颗，计算平台采用一颗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。
在以上硬件的支持下，功能上可以实现实现自动变道超车、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，同时也可以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。
城市NOH的出现补全了整个NOH系统。对NOH的推广意义深远，同时因为城市NOH已经进行量产装车，也对毫末智行在城市道路的数据积累上有促进作用。
今天的活动上，毫末智行再次公布了城市NOH在过于几个月的进步。据悉，2022年，其可落地区域预计将会覆盖10座城市，2023年的计划是 HPilot3.0 落地城市超过100个。目前毫末智行已在北京、保定等区域开展最后阶段的量产冲刺。
○小魔驼2.0
小魔驼2.0实际上是毫末智行的低速无人物流车原型。低速无人物流车在近几年格外火热，无人接触的工作方式，很好的解决了某些特殊场景下的用户痛点。这台低速无人物流车，主要由一个无人线控底盘构成。
智能化方面，全车搭配Ibeo激光雷达，摄像头等硬件，传统车辆硬件方面，则趋向于定制化。比如电机可以选择1.5kW-6kW，动力电池可以选择3-12kwh，制动系则采用了iBooster等线控系统。因为整体产品为L4级别的低速自动驾驶，因此算力也比较强大，达到了65T。
整个无人车类似于非承载车型的组装方式，整体的“货仓”可以自由变换，你可以组成快递车，也可以变成外卖车。
小魔驼2.0生产也是本次毫末智行AI DAY上聊得重点。目前毫末智行在顺义建立了无人低速物流车的专属工厂。自动化生产线为3000平方米，年产能可达5000台，和汽车生产一样，每台车在完成生产后，还有230m的路测跑道在最后考验着新产品。
毫末小魔驼2.0正在陆续交付到客户手中，将很快进入到最后一公里的末端物流配送及客户的商业场景当中。
○智能数据体系MANA升级
在本次AI DAY的现场，除了上述产品端的升级，毫末智行CEO顾维灏博士也分享了毫末智行在训练模型，以及毫末数据智能体系MANA的升级。
首先在模型方面。顾维灏博士认为Attention大模型是当前AI发展的新趋势，但由于其对算力的需求远远超出摩尔定律，由此带来的高算力需求、高训练成本、高落地难度等挑战，正成为当前毫末重点解决的问题。“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本，通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地，通过数据的组织让大模型发挥更大效力。”
顾维灏表示，基于Attention大模型，自动驾驶需要大规模且多样性的训练数据，而基于大规模真实人驾数据的乘用车辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。“我们有理由认为，辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。因为只有辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。”
除此，顾维灏还分享了毫末数据智能体系MANA在自动驾驶城市场景中面临的挑战与重磅功能升级。
顾维灏表示，MANA通过使用大规模量产车无标注数据的自监督学习方法打造模型效果，相比只用少量标注样本训练，训练效果提升3倍以上，这让毫末数据优势得以高效转化为模型效果，以更好适应自动驾驶各种感知任务需求。
其次，MANA感知能力提升，让海量数据不再被区别对待。面对巨大数据规模下的“数据效率”难题，MANA构建了增量式学习训练平台，抽取部分存量数据加上新数据组合成一个混合数据集。训练时要求新模型和旧模型的输出保持尽量一致，对新数据的拟合尽量好。相比常规做法，整体算力节省80%，响应速度提升6倍。
第三，MANA感知能力更强。通过使用时序的transformer模型在BEV空间上做了虚拟实时建图，使得感知车道线的输出更加准确和稳定，让城市导航自动驾驶告别高精地图依赖。
第四，MANA感知能力更准，让中国没有不能识别的车辆信号灯。MANA通过升级车上感知系统，对刹车灯、转向灯状态进行专门识别，让驾驶员在处理前车急刹、紧急切入等场景中更安全和舒适。
第五，MANA认知能力也再次进化。面对路口这一城市最复杂场景，MANA在仿真系统中引入了高价值的真实交通流场景，与浙江德清、阿里云合作，将路口这一城市最复杂场景引入仿真引擎，构建自动驾驶场景库，通过自动驾驶的真实仿真验证，时效性更高、微观交通流更真实，有效破解了城市路口通过“老大难”问题。
编辑总结：
本次毫末智行的发布会，总体还是对上一季度产品的升级状况进行了介绍。其中再次明确了毫末智行以感知为核心、重车辆能力的自动驾驶路线（现阶段为辅助驾驶）。而城市NOH的升级以及MANA能力的升级也加速了毫末智行在智能驾驶能力上的进步，更为利好的消息来自量产车的搭载，长城旗下已有超过10款车型搭载了此系统，这也将加快毫末智行对真实道路数据的采集，这家刚成立1000天的科技公司，未来令人充满期待。（图/文 汽车之家 冷晓阳）
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