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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代,自動(dòng)駕駛行業(yè)面臨哪些挑戰(zhàn)

Carol Li ? 來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2022-09-14 18:13 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)中國(guó)已經(jīng)成為全球智能汽車的主戰(zhàn)場(chǎng),根據(jù)Canalyst數(shù)據(jù),中國(guó)市場(chǎng)占全球智能汽車總市場(chǎng)的57%,中國(guó)智能汽車市場(chǎng)滲透率已經(jīng)達(dá)到總量的26%,無(wú)論是從銷售占比,還是滲透率來(lái)看,中國(guó)智能汽車市場(chǎng)都大幅領(lǐng)先歐美。

在日前的第六屆HAOMO AI DAY上,毫末智行董事長(zhǎng)張凱表示,從2020年到今年6月,中國(guó)市場(chǎng)高級(jí)別輔助駕駛搭載率持續(xù)快速提升,特別是今年上半年,高級(jí)別輔助駕駛的前裝搭載率達(dá)到26.64%,預(yù)計(jì)到2025年,中國(guó)高級(jí)別輔助駕駛搭載率超過(guò)70%,前景可期。

自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代

結(jié)合技術(shù)發(fā)展的規(guī)律,毫末智行CEO顧維灝認(rèn)為可以將近十年自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展分成三個(gè)階段:自動(dòng)駕駛1.0時(shí)代,主要是硬件驅(qū)動(dòng);自動(dòng)駕駛2.0時(shí)代,主要是軟件驅(qū)動(dòng);自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代,重點(diǎn)則是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。這幾個(gè)階段有何區(qū)別呢?


在硬件驅(qū)動(dòng)時(shí)代,在感知上,主要靠激光雷達(dá),線束多,個(gè)數(shù)多,能力就強(qiáng);在認(rèn)知上,基本使用人工規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于車輛成本比較高,所以車輛數(shù)量有限,同時(shí)技術(shù)效果一般,導(dǎo)致自動(dòng)駕駛里程規(guī)模比較少,在100萬(wàn)公里左右。

在軟件驅(qū)動(dòng)時(shí)代,有更大算力的中央計(jì)算芯片,車輛搭載的車規(guī)傳感器個(gè)數(shù)在快速增加,AI在智能駕駛車上的應(yīng)用更廣泛。在感知上,各傳感器各自為戰(zhàn),用一些小模型和少量數(shù)據(jù)做訓(xùn)練,得到單個(gè)傳感器的識(shí)別結(jié)果,然后進(jìn)行感知結(jié)果融合;在認(rèn)知上,依然是人工規(guī)則為主。由于整體成本的下降和效果的提升,自動(dòng)駕駛里程快速增加,達(dá)到上千萬(wàn)公里。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代,則主要是數(shù)據(jù)自己訓(xùn)練自己。在感知上,用多個(gè)傳感器、不同模態(tài)傳感器的原始數(shù)據(jù)聯(lián)合輸出感知結(jié)果;在認(rèn)知上,通過(guò)大量人駕數(shù)據(jù)抽取可解釋的場(chǎng)景化駕駛常識(shí),在配以AI的實(shí)時(shí)計(jì)算,可以更加擬人化的融入社會(huì)交通流中。這個(gè)階段訓(xùn)練的方式發(fā)生了改變,主要從小模型、少數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)成大模型和真正的大數(shù)據(jù)。

顧維灝談到,毫末智行正在沖刺自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代,現(xiàn)階段所有的一切都是為了能夠做出數(shù)據(jù)通道和計(jì)算中心,以便更高效的獲取數(shù)據(jù),并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。


經(jīng)過(guò)過(guò)去近三年的發(fā)展,毫末已經(jīng)在中國(guó)量產(chǎn)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位,數(shù)據(jù)規(guī)模正在快速增加,目前用戶使用毫末輔助駕駛產(chǎn)品所產(chǎn)生的輔助駕駛里程,已接近1700萬(wàn)公里。其數(shù)據(jù)智能體系MANA的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)已經(jīng)超過(guò)31萬(wàn)小時(shí),虛擬駕齡達(dá)到4萬(wàn)年。末端物流自動(dòng)配送車也為附近用戶運(yùn)送了超過(guò)9萬(wàn)單的物資。數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性都在快速的增長(zhǎng)。

1000天,穿越創(chuàng)業(yè)公司生死線

剛剛過(guò)去的1000天,毫末智行穿越了一家創(chuàng)業(yè)公司的生死線,從0到1,突破了重重技術(shù)和商業(yè)難關(guān),包括大規(guī)模、多車型的自動(dòng)駕駛量產(chǎn)難關(guān);末端物流自動(dòng)配送車用車成本高居不下的難關(guān);在自動(dòng)駕駛核心AI技術(shù)領(lǐng)域突破了大規(guī)模數(shù)據(jù)處理以及大模型算法應(yīng)用難關(guān)。


2021年,毫末智行獲得了中國(guó)量產(chǎn)自動(dòng)駕駛第一名的稱號(hào)。在乘用車領(lǐng)域,今年7月底魏牌拿鐵 DHT-PHEV的上市,成為搭載毫末智行智能駕駛系統(tǒng)的第七款車型,與此同時(shí),歐拉閃電貓、歐拉芭蕾貓、歐拉好貓、全新一代長(zhǎng)城炮等車型也在陸續(xù)交付中。

今年8月26日成都車展發(fā)布的魏牌摩卡激光雷達(dá)版,是搭載毫末第三代智能駕駛系統(tǒng)HPilot3.0的首款車型。毫末的HPilot3.0具備打通高速、城市場(chǎng)景的高級(jí)別輔助駕駛的能力,將會(huì)在今年下半年正式交付。到今年年底,搭載毫末輔助駕駛系統(tǒng)的車型將達(dá)數(shù)十款。

在末端物流自動(dòng)配送車領(lǐng)域,毫末在4月份發(fā)布了第二代末端物流自動(dòng)配送車——小魔駝2.0。小魔駝2.0是業(yè)內(nèi)首款面向商用市場(chǎng)的10萬(wàn)元級(jí)末端物流自動(dòng)配送車,目前小魔駝2.0已經(jīng)開(kāi)始穩(wěn)定量產(chǎn)交付,面向商超、物流行業(yè)客戶。截至2022年9月,毫末智行與物美多點(diǎn)合作的小魔駝運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目訂單量已突破9萬(wàn)單。

自動(dòng)駕駛行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

2022年自動(dòng)駕駛行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)已步入下半程,毫末在數(shù)據(jù)智能、城市場(chǎng)景輔助駕駛、末端物流自動(dòng)配送方面,都取得了新進(jìn)展。

在數(shù)據(jù)智能方面,中國(guó)首個(gè)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA基本完成數(shù)據(jù)閉環(huán),截止目前,MANA的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)超過(guò)31萬(wàn)小時(shí),虛擬世界駕齡相當(dāng)于人類司機(jī)的4萬(wàn)年的駕齡。

在乘用車輔助駕駛方面,中國(guó)首款大規(guī)模量產(chǎn)的城市NOH輔助駕駛系統(tǒng),即“毫末HPilot3.0”即將交付,毫末的HPilot3.0具有重感知、輕地圖、大算力的特點(diǎn)。2022年,其可落地區(qū)域預(yù)計(jì)將會(huì)覆蓋10座城市,2023年計(jì)劃HPilot3.0落地城市超過(guò)100個(gè)。目前已在北京、保定等區(qū)域開(kāi)展最后階段的量產(chǎn)沖刺。

在末端物流自動(dòng)配送方面,毫末小魔駝2.0也正在陸續(xù)交付中,將很快進(jìn)入最后一公里的末端物流配送及客戶的商業(yè)場(chǎng)景當(dāng)中。

同時(shí),2022年下半年自動(dòng)駕駛行業(yè)也面臨幾大挑戰(zhàn):首先是大規(guī)模自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)上云;其次是大算力AI芯片的性能突圍;第三是城市場(chǎng)景自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的量產(chǎn)突圍。

面對(duì)重重挑戰(zhàn),張凱談到,毫末總結(jié)了五大應(yīng)對(duì)法則:一、智能駕駛產(chǎn)品開(kāi)發(fā)要始終將安全放在首位;二、要用ToC的思維去做ToB的事,才能真正開(kāi)發(fā)出C端市場(chǎng)接受的產(chǎn)品;三,挖掘出用戶真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng);四,實(shí)現(xiàn)感知智能與認(rèn)知智能的高度一體化;五,以開(kāi)放的心態(tài)賦能客戶。

另外值得關(guān)注的是,毫末超算中心逐漸揭開(kāi)面紗。訓(xùn)練大模型需要消耗巨大的算力,以訓(xùn)練一個(gè)千億參數(shù)、百萬(wàn)個(gè)clips的大模型為例,需要上千GPU卡訓(xùn)練幾個(gè)月時(shí)間,如何提升訓(xùn)練效率,降低訓(xùn)練成本,實(shí)現(xiàn)低碳計(jì)算是自動(dòng)駕駛走進(jìn)千家萬(wàn)戶的一個(gè)關(guān)鍵門檻。

毫末籌備MANA超算中心的目標(biāo)是,滿足千億參數(shù)大模型,訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模100萬(wàn)clips,整體訓(xùn)練成本可以降低200倍。另外基于毫末場(chǎng)景庫(kù)的精準(zhǔn)數(shù)據(jù),基于海量實(shí)車數(shù)據(jù)的增量學(xué)習(xí),結(jié)合稀疏激活、算子深度優(yōu)化等技術(shù),持續(xù)優(yōu)化訓(xùn)練成本。

小結(jié)

如今智能駕駛汽車滲透率正在快速提升,自動(dòng)駕駛技術(shù)也在不斷升級(jí),從早期的硬件驅(qū)動(dòng)、軟件驅(qū)動(dòng),到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),而大模型、大數(shù)據(jù)的使用,也讓自動(dòng)駕駛面臨計(jì)算效率、成本等諸多問(wèn)題,而這些也是接下來(lái)自動(dòng)駕駛企業(yè)需要思考優(yōu)化的問(wèn)題。

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