時隔4個月又一場AI DAY，毫末又帶來了哪些新進展？

2022年9月13日，在第6屆HAOMO AI DAY上，毫末智行董事長張凱曾表示，2022年下半年，毫末智行面臨三大戰役：數據智能技術之戰、輔助駕駛城市場景之戰、末端物流智能配送車規模之戰。短短3個多月后，2023年1月5日，第7屆HAOMO AI DAY如約而至，上一年的三大戰役也迎來了階段性捷報：

1.數據智能技術之戰：毫末的 MANA數據智能體系已基本完成數據閉環，MANA的學習時長42萬小時，虛擬世界駕齡相當于人類駕駛5.5萬年；毫末的智算中心正式成立，數據規模、模型迭代速度與成本降低均達到預期目標。

2.輔助駕駛城市場景之戰：毫末城市NOH軟件封版，達到交付狀態，目前已開啟多城泛化路測。搭載城市NOH的車型將在2023年上市。

3.末端物流自動配送車規模之戰：毫末末端物流自動配送車初步完成商業閉環，交付超過1000臺。2022年底，小魔駝訂單環比激增近80%。

而進入2023年，毫末將再接再厲，所面臨的挑戰也將更迭：智能駕駛裝機量王者之戰、MANA大模型的巔峰之戰、城市NOH百城大戰和末端物流自動配送商業之戰。

「目前已經是中國量產自動駕駛公司的第一名」，「穩穩占據中國量產自動駕駛第一名」，上一次，毫末的話雖然說得滿，但張凱的底氣卻并沒那么足。在他看來，彼時成立1000天的毫末，才剛剛成功穿越了創業公司的生死線。而這一次，又一個100多天過去之后，毫末想要登頂的信心，明顯又多了一分。

△毫末智行董事長張凱

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2022，“第一”

成立三年多的毫末，奔跑速度確實不慢。

中國首個自動駕駛數據智能體系MANA、中國量產自動駕駛第一名、業內首個行泊一體集成性價比平臺、中國自動駕駛公司首個“智算中心”、中國第一個大規模量產、重感知的城市輔助駕駛系統、全球面積最大、產能第一的末端物流自動配送柔性生產基地……在不同前綴的裝飾下，毫末零零總總有著11個“第一名”的頭銜。

其中不少成績有可證的數據支撐。比如，截至2022年底，毫末智能駕駛用戶行駛里程已經突破2500萬公里。目前搭載毫末HPilot系統的車型將近二十款，月搭載增速超過200%，最近的車型是在廣州車展發布的魏牌-藍山、山海炮，以及本季度將新增搭載的摩卡、拿鐵、好貓的歐盟版車型。借由長城體系的市場載量，毫末也當之無愧地成為了量產自動駕駛里程的第一名。

再比如，在末端物流自動配送領域，三年以來，毫末先后與美團、阿里、大型商超、達達快遞等達成合作，截至2022年12月，小魔駝配送訂單量已突破13萬單。

當然，還有些看不見的努力。2021年底毫末發布中國首個自動駕駛智能體系MANA，經過一年多的訓練，這套系統已經基本形成用戶需求、研發效能、數據積累、數據價值，以及產品自完善、業務工程化等六大閉環系統，基于2500萬公里的真實用戶行駛里程，提取出28萬小時的高價值智駕數據，挖掘出用戶的真實駕駛痛點，從而實現產品的正向迭代。

毫末介紹，通過各個閉環系統的配合，毫末智行全新車型的復用開發只需4個月的時間就能達到量產落地水平，全新車型匹配標定2個月的時間即能量產交付，標定效率全行業第一。

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2023，“3.0”

如果從這份成績單來看，2022年的毫末，算是打了漂亮的一仗。而進入2023年，毫末預測，智能駕駛3.0時代也將隨之開啟。

“2023年，智能駕駛下半場的競爭將進入加速期，高階智能駕駛產品商業應用將迎來大規模落地?！?/strong>對于今年行業的發展，張凱做出了更為詳細的十大預測：

行業層面，2023年自動駕駛將全面進入3.0時代；高級別智能駕駛將成為中端車型標配；全新一代芯片、傳感器進入市場，自動駕駛生態呈現更豐富多樣性。

技術層面，大模型在數據合成、知識提取等方面的能力將助力自動駕駛迭代速度實現量級提升；自動駕駛系統比拼將由功能競爭轉變為通勤效率競爭；超算中心會成為自動駕駛企業的入門配置。

產品層面，城市導航輔助駕駛進入重感知階段，大規模量產交付大幕拉開；智能駕駛的用戶體驗將從嘗鮮轉變為用戶依賴；末端物流自動配送車整體成本降至10萬元以內，將進一步改善生產關系。

人才領域，張凱判斷AI自動駕駛領域激烈的人才競爭將會延續到2023年。

而在3.0時代，面對全新的四大戰役，毫末則把寶壓在了智算中心“雪湖·綠洲”（MANA OASIS）之上，向著大模型、大算力、大數據的方向發展。

MANA OASIS由毫末智行與火山引擎聯合打造，每秒浮點運算達67億億次，存儲帶寬每秒2T，通信帶寬每秒800G。

這幾個數據發布之后，我朋友圈里有位業內人士總結了一句話：智能汽車行業太卷了！確實卷，去年8月，小鵬汽車宣布建成中國最大的自動駕駛智算中心“扶搖”，而“扶搖”的算力為600PFLOPS，也就是每秒浮點運算60億億次。僅僅4個月之后，“最大”的算力值便被刷新。

超大算力支撐了更大規模數據的訓練和應用，而要讓這些數據能夠更快的進行計算，發揮價值，則需要更高的數據管理能力。毫末介紹，為充分發揮智算中心價值，讓GPU持續飽和運行，毫末建立了全套面向大規模訓練的Data Engine，實現了百P數據篩選速度提升10倍、百億小文件隨機讀寫延遲小于500微秒。

在算力優化方面，毫末與火山引擎合作，部署了Lego高性能算子庫、ByteCCL通信優化能力、以及大模型訓練框架。

在訓練效率方面，基于Sparse MoE，通過跨機共享，輕松完成千億參數大模型訓練，且百萬個Clips（毫末視頻最小標注單位）訓練成本只需百卡周級別，訓練成本降低100倍。

基于MANA OASIS，毫末又推出了MANA五大模型。毫末智行CEO顧維灝介紹，大模型也稱為“基礎模型”或“基石模型”，簡單來說就是通過億級的語料或者圖像進行知識抽取、學習，進而生產了億級參數，相當于通過自監督學習，利用大量無標簽、低成本的數據去做預訓練。

△毫末智行CEO顧維灝

大規模的預訓練可以有效地從大量標記或未標記的數據中捕獲知識，通過將知識存儲到大量的參數中并對特定任務進行微調，極大地擴展了模型的泛化能力。這樣當在應用到不同場景時，就不再從零開始進行訓練，只需要少量的樣本進行微調，就可以得到很好的效果。

毫末MANA的五大模型分為視覺自監督大模型、3D重建大模型、多模態互監督大模型、動態環境大模型和人駕自監督認知大模型。

“在五大模型助力下，MANA最新的車端感知架構，從過去分散的多個下游任務集成到了一起，形成一個更加端到端的架構，包括通用障礙物識別、局部路網、行為預測等任務，毫末車端感知架構實現了跨代升級?！?/p>

在可感知的產品層面，毫末也給出了發展時間點。按照計劃，HPilot 3.0即將正式量產交付，且目前軟件封板已達到交付狀態，具備高速、城市場景的高級別輔助駕駛能力，而首款搭載城市NOH的車型將在2023年上市；2024年上半年，毫末城市NOH落地將達到100城；而2025年，毫末HPilot將全面進入全無人駕駛時代。

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長城汽車擅長制造話題，從長城體系走出來的毫末智行也同樣如此。無論是最初的智能前瞻部，還是后來的獨立的公司，毫末智行似乎一直試圖用超高的曝光率和流量，將自己打造成技術界的明星公司，皇冠般的存在。

事實上，上面十幾個“第一”的成績，也確實達成了目的。不論真實的市場情況如何，也不論技術是否真的存在“代際差”，但“首個”的頭銜必須要搶下。

其實這沒什么問題，尤其在同質企業扎堆的自動駕駛供應商領域，如何能在上百家企業中脫穎而出？“流量”和“首發”就更是搶奪客戶的重要手段。

但對于這些“不明覺厲”的達成，在恭喜慶祝的同時，我也不免打出了幾個問號。比如毫末表示，MANA是基于2500萬公里的真實用戶行駛里程，提取出的高價值智駕數據，從而進行的產品升級。2500萬公里的數據全部來自毫末HPilot，而目前搭載HPilot的量產車型絕大多數都還處在L2級輔助駕駛階段，使用場景基本上集中在高速和環路場景，單一的數據場景來源會對后期的城市版本有多少借鑒作用，還有待產品推出后再做判斷。

其次還有毫末的計劃表。毫末計劃，2024年上半年毫末城市NOH落地將達到100城，而2025年，毫末HPilot將全面進入全無人駕駛時代。我們暫且相信，毫末的技術水平能夠在2025年實現安全、可靠的全無人駕駛能力，但法律法規能夠允許嗎？配套的基礎設施可以建成嗎？屆時真的會有無方向盤、腳踏板的車輛量產落地嗎？如果不能，那這無疑是給外界打了一針毫無意義的雞血，讓體會不到技術進步的消費者再度失望。

當然，還有讓人看不懂的小魔駝。這13萬單數量的真假，我無從考證，但是小魔駝真實的運轉情況，我們實地跟蹤過，無論是運行速度、送貨范圍還是對各種交通環境的應對，小魔駝的表現真的遠沒有想象中優秀。

目前依托長城年銷百萬新車的體量，相比其他第三方自動駕駛公司，毫末確實能夠活得很好。但作為一家獨立的自動駕駛供應商，成立三年，無論是能夠一票定生死的最大股東，還是上車的車型，仍舊在長城體系內打轉，長期看，對企業發展并不是一件好事。去年4月，毫末還推出了面向乘用車駕駛領域的“6P開放合作模式”，向全行業拋出橄欖枝，希望能與更多主機廠合作，但到目前為止，卻并沒有第二家主機廠的信息被披露。

作為業內的一員，我們當然希望自動駕駛行業能夠從各個維度實現飛升，但作為普通消費者，我們相信的卻只有實打實的體驗提升，從產品體驗端切實展現出質的飛躍，帶來實際的幫助，“第一”之爭，才有真正的意義。