量产自动驾驶进入下半场。
作者｜赵健
“超算中心会成为自动驾驶公司的入门配置。”
这是毫末智行董事长张凯在第7届AI Day上给出的2023年趋势判断之一，而本次AI Day最大的看点，就是毫末智行与火山引擎合作正式发布的智算中心MANA OASIS，中文名雪湖·绿洲。
当自动驾驶公司发展到一定规模，便会考虑建立智算中心来解决海量的数据处理、模型训练等问题。最早的智算中心始于特斯拉。2021年，特斯拉在其首届AI Day上展示了用来提升网络训练速度的超算中心Dojo，能将通常需要几个月的工作减少到1周。随后，2022年小鹏汽车与阿里云合作，在内蒙古乌兰察布落地自动驾驶智算中心“扶摇”。
毫末智行是第三家建立智算中心的自动驾驶公司，绿洲也是目前国内最大的自动驾驶智算中心。
相比特斯拉与小鹏汽车，毫末智行是自动驾驶领域的新手。但在成立三年多之后，张凯表示毫末已经“稳居量产自动驾驶第一名”。毫末智行2022年取得的成绩单包括：
- 三代HPilot产品搭载至魏牌、坦克、欧拉、长城炮等近20款车型，辅助驾驶用户行驶里程突破2500万公里；
- 毫末城市NOH（Navigation On HPilot）是中国第一个可大规模量产的城市导航辅助驾驶产品，目前软件封版达到交付状态；
- 末端物流自动配送车已初步完成商业闭环，交付超1000台，小魔驼配送订单量突破13万单；
- 数据智能体系MANA学习时长超42万小时，虚拟驾龄相当于人类司机5.5万年。
2022年的自动驾驶可谓冰火两重天。一方面跨越式路线遭遇瓶颈，国外一些L4级自动驾驶公司或裁员、或倒闭，寒气逼人；另一方面渐进式路线大获全胜，毫末智行这样的L2+自动驾驶公司获得了高速增长。
自动驾驶正式进入下半场，得量产者得天下。
1.与火山引擎建立中国最大自动驾驶智算中心
毫末智行的智算中心筹备了一年左右，在本届AI Day上终于尘埃落定。
在此之前，毫末智行一直与阿里云合作，将其数据标注、大模型的训练、仿真验证等工作运行在阿里云公有云上。但公有云服务通常没有对自动驾驶场景需求做专门的定制化开发，随着数据量不断积累，公有云的效率会存在限制，成本也会变得很贵。
毫末智行CEO顾维灏表示，就像士兵上战场都需要武器，AI工程师的武器就在云端，一个是数据，一个是云端资源。公有云也能提供武器，但智算中心的针对性会更强、性价比会更高。如果云端资源不到位，就像士兵上战场没有好的武器一样，战斗力会非常不足。
让人稍感意外的是毫末智行没有与“老搭档”阿里云继续合作，而是牵手“新伙伴”火山引擎。火山引擎总裁谭待也亲临毫末AI Day现场，与顾维灏一起发布毫末智算中心——雪湖·绿洲。
绿洲能够实现每秒浮点运算67亿亿次，存储带宽每秒2T，通信带宽每秒800G，其算力比小鹏汽车智算中心扶摇还要高（扶摇算力每秒浮点运算60亿亿次），因此也是中国自动驾驶行业最大的智算中心。
据介绍，第一期智算中心交付了超过2000张GPU卡，后续还会根据业务发展速度增加，毫末目前已经把90%的大型训练任务迁移过去了。
绿洲正在助力毫末智行冲刺自动驾驶3.0时代。顾维灏表示，自动驾驶1.0时代主要靠硬件驱动，激光雷达等传感器的数量决定了自动驾驶的能力，但还远未及商用；自动驾驶2.0是目前大多数公司所处的阶段，主要靠人工规则的软件驱动，仍然是小模型小数据的模式，自动驾驶的能力上限取决于工程师的能力；特斯拉已经进入自动驾驶3.0时代，主要靠大模型的数据驱动。
顾维灏详细介绍了毫末智行在智算中心做的模型优化。在数据管理能力方面，毫末历经两年研发，建立了全套面向大规模训练的Data Engine，实现了百P数据筛选速度提升10倍、百亿小文件随机读写延迟小于500微秒；在算力优化方面，毫末与火山引擎合作，部署了Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力、以及大模型训练框架；在训练效率方面，基于Sparse MoE，通过跨机共享，轻松完成千亿参数大模型训练，且百万个Clips（毫末视频最小标注单位）训练成本只需百卡周级别，训练成本降低100倍。
2.2024年城市NOH落地百城
在智算中心助力下，毫末数据智能体系MANA五大模型迎来全面升级，量产自动驾驶产品迭代加速，预计2024年上半年，毫末城市NOH落地将达到100城，2025年实现全无人驾驶。
NOH是毫末智行在2022年中推出的城市导航辅助驾驶系统，也是中国第一个可大规模量产的城市导航辅助驾驶产品，已经搭载长城汽车的魏牌摩卡等车型。
城市导航辅助驾驶系统是目前自动驾驶领域的制高地。今年9月，搭载华为ADS（智能驾驶辅助系统）的极狐阿尔法S 全新HI版向深圳用户推送了城区NCA（智驾导航辅助）功能，小鹏的城市智能导航辅助驾驶系统（CNGP）也开始在广州试点，并且陆续推送给P5用户。
相比另外两家，毫末智行NOH的最大特色就是“重感知、轻地图”，即在不依赖高精地图的状态下进行导航辅助驾驶。
高精地图相当于给智能驾驶系统“开天眼”，可以预测未来几公里的路形变化，对于决策规划和路径规划有着极大帮助。但高精地图由于成本以及政策的原因，在大规模推广时候存在一定的限制。因此，毫末智行选择主要依靠摄像头以及激光雷达的感知路线。为此，毫末智行需要通过建立智算中心来提升其数据智能体系MANA的技术能力。
MANA五大模型全面提升了毫末感知和认知层面系统化的底层技术能力。“在五大模型助力下，MANA最新的车端感知架构，从过去分散的多个下游任务集成到了一起，形成一个更加端到端的架构，包括通用障碍物识别、局部路网、行为预测等任务，毫末车端感知架构实现了跨代升级。”顾维灏表示。这也意味着毫末的感知能力更强，产品力更强，向全无人驾驶加速迈进。
毫末智行首席交付官甄龙豹表示，整个团队从4月份之后基本上没有休息过，全力冲刺城市NOH的交付，已经达到了预期交付目标。
3.出海计划
2022年，出海也是新能源汽车行业的一个重要话题，长城汽车、蔚来汽车、比亚迪等车企都在进行尝试。
其中，毫末自研的AEB算法助力魏牌、欧拉、坦克的四款车型获得E-NCAP（欧洲新车安全评鉴协会）、ANCAP（澳大利亚新车安全评鉴协会）五星安全认证，搭载毫末HPilot的300台摩卡DHT-PHEV车型也已奔赴欧洲。
毫末不但是中国首个自研AEB算法落地海内外的公司，也是中国首个出海欧洲、澳洲的自动驾驶公司。
从软件开发的角度，毫末智行董事长张凯也分享了毫末的出海策略。
以HPilot为例，毫末分为四个版本并行开发。第一个版本是中国版，先在中国做落地，开发成熟之后再开发欧盟版（兼容美国市场）。中国版与欧盟版都是左驾驶习惯，其中欧盟版在中国版本的基础上做了160多项改进；第三个版本针对印度、澳大利亚、英国和日本，软件也会做相应的调整；最后一个版本是中东版，兼容东南亚和南非市场。
张凯表示，出海说出来很容易，毫末HPilot1.0、2.0、3.0三代软件在前期架构设计的时候已经开始策划相应的版本做开发了，这也是毫末基于全球市场的驾驶经验积累做的部署和安排。
智能驾驶正在一步一步走出国门，站上更大的舞台。
