成立僅兩年半的毫末智行，正在展現驚人的“毫末速度”。
繼去年11月推出高速領航輔助駕駛NOH之後，毫末智行在4月19日舉行的2022 HAOMO AI DAY上宣布，毫末的城市領航輔助駕駛NOH也将于近期量産落地。
半年左右的時間，輔助駕駛系統從高速域延伸到城市域，毫末可以說是落地速度最快的一個，也有可能成為國内首個大規模量産的企業。
在技術發展和量産落地方面，毫末智行成長何以如此之快？
“中國量産自動駕駛第一名”
依托大客戶長城，毫末智行在2021年獲得了“中國量産自動駕駛第一名”的稱号。
自2021年5月搭載毫末智行HWA高速智能駕駛系統的首款車型魏牌摩卡上市後，毫末又陸續量産了坦克300、拿鐵、瑪奇朵、哈弗神獸等5款車型，并于2021年11月順利推出高速領航智能駕駛系統NOH，搭載于魏牌摩卡上。
截至今年4月，搭載毫末智行智駕系統車型的使用者行駛總裡程已經突破了700萬公裡。同時在這個月，搭載毫末第二代智能駕駛系統的坦克500也順利實作了量産傳遞，坦克500成為搭載毫末智行智能駕駛系統的第六款車型。
毫末智行董事長張凱認為，毫末智行“上車”面臨的難度比新勢力品牌要大得多，因為新勢力基本都是單一的一款車型，而毫末智行則需要面對不同的跨平台車型，既包括燃油車和純電車型，也包括小型車、中小型車和大型車等多種不同類型。
在末端物流自動配送車領域，毫末智行也迎來了新的動向，第二代末端物流自動配送車小魔駝2.0正式釋出，單車售價12.88萬元，成為中國首款十萬元級末端物流自動配送車，預計在2022年5月陸續投放市場。
小魔駝2.0在配置方面進行了全面更新，搭載車規級感覺套件，ICU3.0大算力計算平台；支援快速換電功能，單次換電可實作100km的真實續航裡程；在智能駕駛方面，覆寫城市開放道路中低速全路況，并針對混行、擁堵等複雜交通場景進行性能調優。
此外，毫末智行還全面更新了末端物流自動配送車的生産基地，更新後的生産工廠中的房間占地1萬平米，可實作年産1萬台的無人配送車的産能目标。新生産線符合客戶要求的定制化需求，可以實作小批量試制以及規模化的量産。
城市NOH首發，毫末還要開放合作
“2022年将是自動駕駛行業發展最為關鍵的一年，自動駕駛行業的競争将正式進入下半場。下半場的競争主要集中在城市開放場景的領航智能駕駛領域。”
張凱在演講中如此判斷，伴随乘用車進階别智能駕駛滲透率的不斷提升，NOH智慧領航輔助駕駛系統逐漸走進城市，城市場景智能駕駛正在成為新的兵家必争之地。
毫末在此次AI DAY上正式釋出了搭載 HPilot3.0 的“毫末城市 NOH”，搭載毫末城市NOH系統的車輛也将會在近期正式量産落地，屆時毫末智行有可能成為第一個真正落地城市輔助駕駛産品的企業。
目前，毫末城市NOH系統已經在北京、保定等城市進行深度場景打磨，在日前車雲菌的實際體驗中，毫末城市NOH實作了全程22個紅綠燈零接管。毫末方面表示，未來該功能落地的城市将會超過100個，全面覆寫國内所有的一二線城市。
在硬體配置上，這套系統配備了一顆 AI 能力360T、高速緩存144M、CPU 計算能力達到 200K+ DIMPS 的超高算力晶片；同時還配套2個雷射雷達、12個 Camera、5個毫米波雷達。
而在功能實作上，毫末城市NOH能夠根據導航提供的行駛路線，在城市環境中實作自動變道超車、紅綠燈識别與控車、複雜路口通行、無保護左右轉等主要功能，同時也可以應對車輛近距離切入、車輛阻塞占道、交叉路口、環島、隧道、立交橋等複雜的城市交通場景。
值得注意的是，毫末智行也看到了乘用車自動駕駛領域的參與者，更多為“共創合作”而非“供應”模式。張凱認為，采取更開放靈活的商業模式，科技公司與車企以共創合作的方式共同開發自動駕駛的軟硬體會成為行業發展的必然趨勢。
為此，在乘用車自動駕駛領域，毫末智行設計了“6P開放合作模式”，合作方可以選擇采用毫末的全棧技術解決方案，可以選擇在資料智能雲端服務層面合作，也可以選擇軟體或硬體層面，或者功能子產品層面的合作；甚至可以選擇和毫末進行源代碼級别的定制。
簡言之，毫末“6P開放合作模式”就是在全棧解決方案到源代碼之間這6個産品層面都可以開放式探索合作的可能。
毫末智行COO侯軍在采訪中表示，國内和國際的一些主機廠對于這個開放合作模式，回報很是驚訝，“怎麼可以如此開放？”。他透露，毫末正在和長城以外的主機廠談合作，同時他也表态：“毫末不會服務所有天下的主機廠，因為服務不過來。”
核心源動力，MANA進化更新
衆所周知，資料是人工智能最大的驅動力。而毫末所有産品進化的基石和核心源動力，就是其在2021年12月釋出的自動駕駛資料智能體系MANA。
MANA是毫末以海量資料為基礎的一整套資料處理工具，包含了算法模型、測試驗證系統、仿真模拟工具以及計算硬體。時隔3個多月，MANA 在降低成本、提高疊代速度方面迎來多項更新。
“最近一年自動駕駛的感覺技術發生了巨大變化，包括晶片算力的幾何式增長，Transformer 跨模态模型的出現和 Camera 像素的快速提升。”毫末智行CEO顧維灏表示，基礎技術的變化驅動着解決方案的改變，毫末開始從第一性原理出發思考新的解決方案，首當其沖的就是解決最有挑戰的“紅綠燈識别”問題。
是以在感覺智能方面，毫末獨創了“雙流”感覺模型，将紅綠燈檢測和綁路問題分解成兩個通道，讓毫末日常乘用車測試實作了輕地圖下的紅綠燈識别。此外，自研 BEV Transfomer 用于車道線識别，通過“目标粗定位”和“屬性精細估計”兩個階段實作标注的自動化，在城市道路上實作了多傳感器融合車道線識别，讓中國沒有不能識别的車道線。
而在“認知智能”方面，MANA 用機器學習模型替換了傳統的手寫規則和參數，解決了此前代碼臃腫且面對複雜場景容易崩潰失效的問題，使場景決策更具泛化适用性，極大提升了可解釋性和泛化能力。
“成本與速度”方面，毫末和阿裡巴巴在大模型資料處理技術上進行了深度合作，實作了自動駕駛領域與 M6 模型的初次相遇。
毫末方面表示，目前MANA 已完成近20萬個小時的學習時長，虛拟駕齡相當于人類司機2萬年。在AI自動駕駛行業流傳這樣一句話：“誰能高效、低成本的挖掘資料價值，誰就能成為競争的王者。”而MANA就是毫末有效擷取高品質的資料，在自動駕駛下半場競争中緻勝的核心。
車雲小結：
在前不久，毫末智行剛剛宣布完成了A+ 輪數億元融資，使其在研發投入以及人才體系建設上有了充足的“彈藥”。接下來，毫末的目标就是要打赢‘資料智能技術之戰’、‘智能駕駛城市場景之戰’、‘末端物流自動配送車的規模之戰’三大戰役。
毫末智行正在用親身實踐為自動駕駛行業提供了一個新的發展路徑和範本。