豪模数据智能系统MANA发布 中国自动驾驶公司浮出水面

【报道】2020年12月23日，豪模智行品牌日升级后的首个“HAOMO AI DAY”正式上演。

此次HAOMO AI DAY在北京和保定设立了分会场。

好墨智行董事长张凯和CEO顾维灏带领好墨合伙人公布了好墨智行的最新成绩单和最新发布。

郝默的攻击之路 发布会刚开始，第一个给大家讲话的就是郝默智行董事长张凯。

他演讲的主题是《毫末的进击之路》。

他所在的保定哈弗展厅展示了长城汽车的最新车型。

威牌摩卡、坦克等车型均已配备辅助驾驶系统。

张凯介绍表示，本季度搭载海摩智行辅助驾驶系统的威牌拿铁、玛奇朵、哈弗猛兽也正在积极准备量产上市。

本月，博墨智行也将迎来旗下首款码头无人物流车的量产。

两年多来，博默智行砥砺奋进，锐意前行，以最快的速度成为中国自动驾驶量产能力的第一梯队，打造了中国自动驾驶的“豪默模式”。

面对即将到来的2019年，张凯首先做出判断：“2020年将是自动驾驶行业发展最关键的一年。

乘用车辅助驾驶领域的竞争将正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。

”具体来说，他带来了行业发展趋势的十大预测：在自动驾驶技术发展方面，张凯认为数据智能将成为自动驾驶量产的关键。

自动驾驶闭环商业化。

构建高效、低成本的数据智能系统是自动驾驶健康发展的基础，也是自动驾驶系统不断迭代前进的重要环节。

Transformer与CNN的深度融合将成为自动驾驶算法融合的粘合剂Transformer技术可以帮助自动驾驶感知系统更好地理解环境语义，与CNN技术的深度融合将解决大AI的量产和部署问题。

模型，将成为自动驾驶行业下半年竞争的关键技术。

趋势三：随着AI技术的发展，大算力计算平台将于2019年正式量产，Transformer技术和ONESTAGE CNN技术都需要大算力计算平台的支持。

目前，市场上的领先厂商都在部署大算力的计算平台。

事实上，它们不仅仅是材料的堆砌问题，更是满足新一代AI技术和算法发展的需要。

大算力的计算平台及其搭载的新一代AI技术将把自动驾驶技术推向新的阶段。

趋势四：量产方面，2020年将是城市智能领航辅助驾驶量产元年。

乘用车辅助驾驶系统竞赛将正式进入下半场，下半场的比赛场景将是开放的城市场景。

城市领航辅助驾驶系统的推出，将智能用车体验推向全新高度。

趋势五：码头无人物流商业化将呈现持续性。

今年，在终端无人物流配送领域，只有飞墨实现了车辆的量产和销售。

2019年，我们希望利用飞墨的优势，将该领域的市场容量扩大至三倍。

因此，我希望这个领域能够在2020年实现业务闭环，同时这个领域的领先者开始尝试场景复制的可行性。

趋势六：Robotruck将正式开始探索量产之路。

相比Robotaxi运行场景的复杂性，Robotruck长期在高速公路上运行，场景相对简单。

Robotruck将遵循从辅助驾驶到无人驾驶的渐进式发展路线。

从市场支付意愿来看，Robotruck能够有效缓解驾驶疲劳、降低运营成本，具备商业闭环运营的可行性。

但根据浩魔智行目前的经验，自动驾驶系统的量产将是一个障碍，因此张凯认为探索Robotruck的量产之路将是唯一的出路。

趋势七：从行业发展趋势来看，基于智能驾驶技术的智能汽车市场将向汽车行业顶端汇聚。

这种情况与前几年的智能手机市场类似。

智能手机市场初期销量呈现倒三角市场形态。

随着激烈的市场竞争时代的到来，如今智能手机市场的销量呈现出T型市场形态，头部效应非常明显。

张凯表示，2020年将是智能汽车全面竞争时代的开始，智能驾驶技术将加速智能汽车全面竞争时代的到来。

趋势八：随着自动驾驶系统的量产和规模化，由激光雷达和机器视觉组成的AI感知技术将与大算力计算平台深度融合。

激光雷达的应用将极大增强自动驾驶的感知能力。

准确性和确定性。

由激光雷达和机器视觉组成的AI感知技术与大算力计算平台的深度融合，将大幅提升自动驾驶感知认知模块的运行效率。

趋势九：安全仍将是自动驾驶系统的重中之重。

自动驾驶系统的早期设计就充分考虑了功能安全、信息安全和预期使用安全，现在又增加了数据安全和数据集成。

规定。

《汽车数据安全法》已于今年10月正式实施。

预计国家层面将出台数据安全法实施细则，这将进一步增加自动驾驶数据智能系统闭环的难度和成本。

趋势十：今年将是AI自动驾驶人才竞争最激烈的一年。

目前汽车行业70%的技术创新来自于自动驾驶技术领域，欧洲、美国、中国和日本都在该领域持续大力投入。

大规模投入的背后，是AI自动驾驶人才的争夺。

我国在汽车智能化领域已经走在世界前列。

中国消费者对自动驾驶和智能汽车的接受度和期望明显高于欧美发达国家。

可见，未来一年，中国将成为AI自动驾驶人才竞争最激烈的地区。

2018年，经过海默团队的不懈努力，公司成功量产了5款车型，成为国内自动驾驶企业中产能最高的。

今年11月，昊墨智行智能导航辅助驾驶系统NOH成功实现量产并上市。

该系统于今年11月获得批准。

历时四个月完成系统设计、匹配和调试，又用四个月完成系统工程开发。

经过八个月的路测验证和系统打磨，好魔智行成为国内最快开发并落地NOH智能领航辅助驾驶系统的AI自动驾驶公司。

海谋的AI之路 海谋智行董事长张凯演讲结束后，海谋智行CEO顾维灏再次发表了主题为《毫末的AI之路》的演讲。

他提到，熟悉BiMo的朋友都会知道BiMo的风车战略、数据智能中心以及乘用车、无人物流车、智能硬件三个业务方向。

乘用车方向，本季度新增玛奇朵、拿铁、哈弗野兽三款车型。

截至目前，海谋成立两年来，搭载海谋产品的客车车型已达5款，其中包括无人物流车。

无人跟随设备有5个型号、2种类型。

好墨智行在24个月内创造了12款产品，为客户创造了巨大价值。

豪摩智行首款乘用车产品十味摩卡于今年车展后开始量产。

在过去的六七个月里，用户非常喜欢我们提供的辅助驾驶功能。

截至目前，小魔盒辅助驾驶里程已突破1万公里。

豪摩智行在这1万公里的使用过程中发现了什么？豪模智行在量产前就发现了大量意想不到的情况。

发现现实世界远比我们想象的复杂。

不同的天气、道路、交通参与者、交通流密度以及常规驾驶习惯构成了丰富的现实世界。

在许多场景下驾驶对我们人类来说非常具有挑战性。

你需要小心走出盲区的行人，你需要与交通竞争，你需要应对不守规矩的交通参与者。

在我们当前系统的用户使用中，我们发现三个主要的用户接管场景是：大型车辆带来的压迫感、道路施工造成的车道线等不规则路段以及周围车辆的不规则切入。

场景值得我们认真应对和挑战。

在这个演化过程中，昊墨智行总结了自动驾驶能力发展曲线，它是一个与数据规模相关的函数，F=Z+M(X)。

其中，F代表产品的产品力，Z代表我们坐在办公室的YY第一代产品，M则是将数据转化为知识的函数。

包括：数据采集、数据表达、数据存储、数据传输、数据计算、数据验证，所有这些考虑，再加上对成本和速度的影响。

如果产品没有量产或者量产数量少于数万个，这些因素就很难实现。

从自动驾驶开始，人类现有的数据结构将发生巨大的结构性变化。

文本数据现在在人类存储内容的价值中占主导地位。

移动互联网时代，增加了很多照片，未来图像数据的比重会越来越大。

这会影响到很多行业的发展，其中一些我稍后会讲到。

所以这个M面临的数据主要是图像数据，它面临的问题是很多新的问题，也会有很多新的挑战。

采集，包括数据记录、数据选择和数据压缩表达，包括数据定义、数据关联存储，相对容易理解，但是当数据量快速增加时，在当前的存储机制下，会采用不同成本的存储方案——效力。

传输包括芯片内部的片内数据传输、同一硬件内异构芯片之间的数据传输、端到云端的数据传输。

计算，这里会是我们算法的概念，所有AI算法都会进行计算来完成特定的任务。

验证包括计算结果的对比验证和模拟验证。

M 是复杂的。

非墨智行将大量的经验投入到实践、思考和积累中。

今天我们给大家分享一下飞墨的核心数据智能系统M。

好墨的数据智能系统叫MANA，中文名字叫雪湖。

“雪湖”这个名字来源于《三体》《黑暗森林》的第二部分。

主人公罗辑在星空、雪山、森林、草原、湖畔间徘徊、思考，直到有一天，他在湖中找到了“三体”的解决办法。

危机”，拯救地球的方法。

这个名字代表了用AI引领自动驾驶梦想的想法。

那么MANA到底是什么？在感知能力方面，对于目前核心感知设备车载摄像头和激光雷达来说，核心问题是如何让1达到大于等于4的效果。

相比之前的标准结果融合方法，海默采用了更高效的方法过程融合方法并添加时间特征进行时空融合，从而快速提高感知能力。

在认知能力方面，顾维灏认为需要具备三大要素：安全、舒适、高效。

在安全方面，飞墨拥有全栈自研的安全认知模型CSS。

核心在于，自动驾驶系统不仅仅局限于从纯机械的角度确保自己不犯错误，还充分考虑从数据中了解到的其他交通参与者的影响。

跨越时空的行为理解和历史经验；在安全底线之上，从数据中学习舒适、更高效的量化标准，让自动驾驶算法能够更好地处理复杂的驾驶场景，制定更符合用户偏好的驾驶策略。

并通过自动化场景挖掘、强化学习、仿真引擎，构建认知智能闭环系统，不断从海量人类驾驶数据中提取知识，快速迭代车辆的认知算法能力。

海默正在开展端到端的模拟学习，以过去的例子为指导，从数字场景中获取特定的车辆动作。

在这个过程中，所有的动作都被人们在驾驶时自己标记了。

海默选择更符合驾驶员要求的驾驶行为，并在不同场景下进行持续训练。

同时，海默实践了多种深度强化学习方法，构建闭环自动标注系统，采用无监督自动标注算法，大幅提升数据标注效率，满足大规模量产的需求。

在仿真能力方面，费墨将仿真系统比作“自动驾驶元宇宙”。

通过验证这个“元宇宙”中感知和认知的效果，效率大大提高。

最后，在计算能力方面，顾维灏判断，未来在智能汽车的推动下，人类记录的数据正在从文本转变为图像，图像的存储和计算规模将占据主导地位，这将带来新的革命到存储和计算。

。

顾维灏在现场宣布，MANA超级计算中心正在筹建中，主要用于自动驾驶的数据处理、训练、推理和验证需求。

中国自动驾驶已进入超算中心时代。

还有一点：NOH MANA市是所有 NOH 功能发展背后的核心驱动力。

借助MANA打造的超能力，海默的自动驾驶产品正变得更加强大和领先。

顾维灏表示，今年年中，HPilot辅助驾驶系统将推出“城市NOH”新功能，采用全球算力最大的辅助驾驶域控制器小魔盒3.0，针对多样化的场景执行特殊任务。

城市路况复杂。

优化，具有更快、更及时的感知和响应能力。

HAOMO AI DAY还展示了目前该市NOH车辆的路试视频，视频中展示了红绿灯识别、路口堵车避让、转弯车辆避让、自动通过等候区、导航变道、避让横穿行人等功能。

，并进入车辆。

退出环岛、路口无保护左转等多项便捷功能，应对市区复杂的交通环境。

顾维灏公布豪摩乘用车智能驾驶路线图：今年下半年，豪摩计划推出全场景NOH，2020年推出HSD（豪摩自动驾驶）车队。

MANA科技力量正在显现。

总结：最后，让我们共同期待，未来将会有很多全场景搭载海谋智行的NOH客车，搭载海谋智行HSD的车队，更多的“海谋智行”物流自动驾驶车将上街，让未来社会的出行方式更加美好。