黑幕、機器人、流動行駛的車輛….今天下午，毫末智行在流動着科技與未來氣息的幕布背景下，于線上正式舉辦“HAOMO AI DAY”，一股濃濃的技術風。
活動現場，毫末智行董事長張凱、CEO顧維灏共同細數了他們近一年來的亮眼成績單：
1、截至12月使用者行駛裡程近400萬公裡；今年第四季度正式上線的智慧領航輔助駕駛系統NOH。
2、截至目前，毫末智行輔助駕駛系統已經搭載至5款量産車輛，并與美團、阿裡達摩院就末端無人物流車達成合作等；
3、本月22日，毫末智行完成A輪近10億元融資，晉升為新的獨角獸公司；
4、曝光城市NOH測試視訊及2022年上市時間；
5、籌建自動駕駛超算中心。
而最為重磅的，莫過于自動駕駛資料智能體系的MANA（雪湖）的釋出。
毫末智行稱，該産品為中國首個，并希望借此挑戰特斯拉，實作資料智能領先行業。
顧維灏曾在數月前表示：“智能網聯的未來就是産品為王、規模制勝。”
那麼被寄予厚望的MANA究竟有何本事，能支撐毫末智行對抗特斯拉，保持技術領先行業的野心？
資料智能體系：MANA
道路資料對于自動駕駛公司而言，或是技術發展的根源，然而各方索取這一資源的過程，注定漫長且艱難。
蘭德智庫關于自動駕駛汽車的一份評估報告顯示，自動駕駛系統若達到量産應用條件，至少需要經過110億英裡的道路驗證。對于車隊規模較小，資金并不充裕的自動駕駛公司而言，需要數年、甚至數十年才能完成這一目标。
在此情況下，各自動駕駛玩家已經摸索不同的道路資料擷取方法，以不斷疊代優化自動駕駛技術，譬如通過道路實測，或通過虛拟仿真，抑或收集乘用車行駛資料。
然而，每輛自動駕駛汽車的道路測試平均每日将産生TB級資料，如何在海量資料中高效、低成本提取高品質、對技術疊代切實有效的資料，是不少玩家難以解決的行業性問題。
毫末智行釋出的自動駕駛資料智能體系MANA，則針對這一難題，将感覺、認知、标注、仿真、計算等多個環節高度融合于一體。
具體而言，MANA整體可劃分為VENUS、LUCAS、TARS以及BASE四個子產品，分别對應資料可視化系統、算法應用場景實踐、核心算法原型實踐以及資料通用能力。
通過将以上功能緊密聯系，MANA可有效利用資料，最終提升自動駕駛技術。
為了完成對ZB級資料的擷取與計算，雪湖利用毫末智行域控制器小魔盒3.0高達360T的算力，擷取大量精準圖像資料。資料經過處理之後，搭載于車端的域控制器将立即發揮資料效果，保障資料處理的時效性。
此外，小魔盒3.0可支援10餘個攝像頭及3個雷射雷達，提供多傳感器資料。但在資料擷取過程中，毫末智行團隊經常遭遇多傳感器目标被截斷，不能有效使用的問題。
為此，他們首先把攝像頭和雷射雷達的感覺中間結果，經過Transformer的多模态融合映射到Tensor Space中。接着加入時序的特征，使用RNN和光流SLAM進行時空融合，在此基礎上進行多Head計算，最終其結果可提高目辨別别的準确率和精度。
高效識别場景隻是其中一部分，如何在不同場景下實作符合人類駕駛習慣的決策規劃是衆多自動駕駛公司追求的目标。
在自動駕駛汽車行駛過程中，其場景可能包括雨雪天氣、黑夜白晝、道路邊界是否清晰以及多種交通參與者等多種複雜元素。在同一個道路環境中，即使其中一個元素發生變化，對于自動駕駛系統而言也是新的挑戰，這要求着自動駕駛系統保持較高的穩定性及安全性。
另外因習慣差異，不同駕駛員面對同一個場景中會采取不同的處理方式，如果自動駕駛系統的決策無法因人而異，那麼将會為不同駕駛習慣的使用者帶來不良體驗。
為了保證産品安全以及道路交通整體安全，毫末智行設計了雙推理系統。其中一套推理系統通過場景庫内的大量資料學習人類駕駛的規律及方法，進而指導算法疊代。
另一方面，在城市的複雜場景下，人類駕駛規則無法窮舉，駕駛風格沒有清晰的标準。為了盡可能貼近不同駕駛者的需求，毫末智行将不同駕駛風格資料細分，通過深度學習盡可能實作自動駕駛系統的“千人千面”，提供更舒适的駕駛體驗。
通過以上創新，MANA可同時具備對超大資料規模處理、更廣泛場景适應性，以及更高的感覺認知能力。
資料智能閉環已成
道路資料對于自動駕駛公司的重要性不言而喻，但極少公司如毫末智行般投入大量資源建構資料體系。
那麼，毫末智行為何如此大費周折？
在毫末智行第三期品牌開放日，顧維灏曾表示，AI 自動駕駛技術的成功依賴于兩大關鍵環節：模型和資料，足夠多和足夠好的資料是做出好模型的前提。正因如此，毫末智行在過去數月投入大量資源建構自身的資料智能閉環。
所謂資料智能，毫末智行将其解釋為資料收集、價值挖掘、價值應用。目前毫末智行已經圍繞這三點完成全方位的資料布局。
資料積累方面，毫末智行通過“風車戰略”打法，通過大規模的産品落地，從乘用車及末端無人配送車擷取大量資料。相較于其它自動駕駛初創公司，毫末智行擷取道路資料的成本更為低廉。
具體而言，通過長城汽車旗下大量已售出的量産車型，毫末智行可廣泛地收集不同類型的道路資料，且來源穩定可持續，這是毫末智行輔助駕駛系統在極短時間内行程突破400萬公裡的重要原因。
此外，毫末智行正積極研發末端物流無人車，并将其視為當下自動駕駛技術最易商業化落地的産品之一。從今年4月起先後與美團、阿裡達摩院合作至今，毫末智行已量産下線超1000台末端物流無人車。不斷提升的末端物流無人車規模，将為毫末智行積累更為豐富的道路資料。
價值挖掘方面，MANA為其中重要一環。
目前，MANA已經将資料感覺、認知、标注、仿真、計算等多個環節融為一體，在資料高效利用的同時節省大量成本。
首先，MANA通過明确的系統失效信号，以及更強大的模型進行資料診斷，以便從數億公裡的資料中選取對目前能力有提升的資料。
其次，MANA采用無監督學習将圖像向量化為特征向量，通過“譜聚類”将相似的圖像聚類。得到聚類結果後，MANA以“是否與問題場景類别相同”作為評判标準，将結果分為正負兩種樣本，并挑選“類中心”和“類邊界”附近的資料提升标注效率。通過此種方式，可以有效提升最終模型的效果。
第三步，MANA将通過雙推理系統，對不同空間及時間對資料進行高效挖掘。
最後，MANA采用資料和模型同時并行的混合方案，并優化模型前向計算，可在減少整體顯存占用量的同時大幅度提升算法訓練的效率。
通過以上四個步驟，MANA可實作高效的價值挖掘。
而價值應用方面，背靠長城汽車這棵大樹，毫末智行的解決方案及産品有着毫不缺乏用武之地。
毫末智行預計，2022 年其将承擔 34 款長城車型，約占整體待上市車型 80%。未來三年，搭載毫末智行輔助駕駛産品的長城乘用車數量将突破 100 萬台。
MANA圍繞感覺智能、認知智能、标注、仿真、計算等五大能力打造資料智能體系。
扭轉局勢的起點：雪湖
正如毫末智行之名源自《老子·道德經·第六十四章》“合抱之木，生于毫末”，MANA的中文名“雪湖”亦有深意。
在劉慈欣的科幻小說《三體》中，外星高等文明三體人因母星瀕臨崩潰而試圖侵占地球，被聯合國“面壁計劃”選中的面壁者羅輯隐居于山林尋求對抗三體人的方法。在經曆多重制實打擊後，他不慎墜入寒冷的湖水，卻頓悟“黑暗森林”法則，并利用其壓制三體人數個世紀。
資料智能體系“雪湖”即取意于此，承載着毫末智行渴望突破資料瓶頸，通往自動駕駛的夢想。
從某種程度上，目前的自動駕駛玩家與《三體》中的地球正處于同一種境況。
書中，人類生活在可能随時遭受三體人打擊的恐懼中，而如今各自動駕駛公司，也因未開放的商業變現懷揣着生存憂慮。
此時登場的資料智能體系“雪湖”，或是毫末智行通往商業化的關鍵武器。
目前，毫末智行已經擁有多種可持續道路資料來源。除了魏牌摩卡、坦克 300等車型之外，其輔助駕駛系統還将應用于魏牌瑪奇朵、魏牌拿鐵、哈弗神獸三款量産車型。
相對于其它自動駕駛創業公司而言，這一先天優勢将幫助毫末智行加速擷取道路資料，而“雪湖”推出後，則可将天然的資源優勢轉化為技術優勢。
除此之外，“雪湖”亦是毫末智行試圖實作技術領先的跳闆。
毫末在現場展示出了與特斯拉AI技術較量的野心。
目前，特斯拉通過已售出的百萬輛量産車型的影子模式，在全球不同道路環境中廣泛收集資料，通過多種手段提升自動駕駛技術。
相比之下，盡管毫末智行當下搭載的量産車型數量較少，但其合作品牌數量正在不斷增加，未來道路資料或将因車型數量增多而成倍增長。此外，來自末端無人物流車的資料也将為毫末智行所用。
毫末智行董事長張凱曾指出，2022年将是AI自動駕駛商業化的分水嶺之年，對于自動駕駛行業的初創公司而言，形成相對穩定的商業模式是2022年的立足之本，而可持續低成本的高品質資料，将推動技術發展，進而為商業化提供機會。
針對日後可能呈指數級增長的資料，顧維灏表示毫末智行正在籌建超算中心，以便支援海量視訊或圖像資料處理，提升自動駕駛技術。
假若毫末智行成功推出超算中心，配合“雪湖”，毫末智行的資料智能體系将更為完整，其資料優勢也将是以愈發顯著。
2022年的三場戰役
在“HAOMO AI DAY”活動中，顧維灏對于2022年的自動駕駛發展作出預判。他認為，毫末智行必須在2022年打赢資料智能技術、輔助駕駛城市場景以及末端物流無人車規模三場戰役。
為赢得戰役的勝利，他預計2022年毫末智行年的乘用車輔助駕駛項目将擴大7倍，末端物流無人車項目将擴大3倍。
如今，距離張凱所說的“AI自動駕駛商業化的分水嶺之年”不足十天，毫末智行在戰役臨近之際釋出MANA，補足資料智能體系的重要一環，似乎展現着毫末智行的研發節奏完全按照其市場預期進行。
更值得注意的是，毫末智行在短短幾個月内已先後推出包含輔助駕駛系統NOH、可量産自動駕駛計算平台ICU 3.0等産品，創業公司的産品研發速度極少能如此迅速。
目前，被毫末智行視為制勝關鍵的資料智能體系已搭建完整。通過長城汽車旗下多款量産車型，毫末智行将獲得源源不斷高品質的資料。
而近日毫末智行完成A輪近10億元融資，更将助力其資料智能體系、自動駕駛超算中心加速建設，進一步保持現有技術優勢。
随着其高品質資料優勢如滾雪球般的迅速擴大，毫末智行或将是以獲得2022年三場戰役的勝利，成為自動駕駛賽場的最終玩家。
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