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甲子光年 · 2023年01月12日 · 吉林

毫末智行联手火山引擎,建成中国最大自动驾驶智算中心,训练成本降低100倍

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。

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