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毫末AI DAY交城市NOH首份答卷:将覆盖100个城市100万台车

据悉,目前“毫末城市NOH“已经在北京、保定等城市进行深度场景打磨,搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地。

4月19日,中国唯一聚焦AI自动驾驶AI技术的盛宴——2022 HAOMO AI DAY在北京正式举行。活动以“加速向未来”为主题,并公布了多项成绩及最新成果:

乘用车方面,辅助驾驶用户行驶里程突破700万公里,中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品“毫末城市NOH”将于近日正式上市;

末端物流自动配送车领域,毫末小魔驼2.0正式发布,单车售价12.88万元,成为中国首款十万元级末端物流自动配送车;

技术方面,中国首个数据智能体系MANA迎来多项升级,通过独创的“双流”感知模型及自研BEV Transfomer,“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为现实;模型训练成本降低60%,加速比超过96%,此外标注AI自动化率已达到80%,大幅降低了标注费用成本。

“毫末城市NOH首发,中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品

在此次HAOMO AI DAY上,毫末重磅发布搭载HPilot3.0的“毫末城市NOH”。这也是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品,第一个重感知的城市辅助驾驶方案,同时也是2022年中国第一个最实用高效的城市辅助驾驶产品。

从介绍来看,“毫末城市NOH”拥有全面的场景覆盖、顶尖的硬件配置、领先的产品力等多项优势。

场景覆盖层面,该系统可根据导航提供的行驶路线,在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能, 同时也可应对车辆近距离切入、车辆阻塞占道、交叉路口、环岛、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。

硬件层面,该系统配备了一颗AI能力360T、高速缓存144M、CPU计算能力达到200K+ DMIPS的超高算力芯片;同时还配套2个激光雷达、12个Camera、5个毫米波雷达,最大程度实现了整套辅助驾驶感知系统的安全冗余。

产品力层面,搭载该系统的乘用车路口通过率超过70%、变道成功率超过90%、交通流处理能力高达4级。据了解,在日常测试中,“毫末城市NOH”的路口通过率等方面领先特斯拉在中国的表现。

据悉,目前“毫末城市NOH“已经在北京、保定等城市进行深度场景打磨,搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地。未来,“毫末城市NOH”功能落地的城市将会超过100个,同时搭载乘用车数量将超过100万台。

同时,伴随“毫末城市NOH“的重磅发布,毫末还正式推出了面向乘用车驾驶领域的“6P开放合作模式”。据毫末智行董事长张凯介绍,毫末与车企的合作模式是共创模式,而非供应模式。毫末将提供从全栈解决方案到源代码之间的6个产品层面的合作方式,致力于与合作伙伴共同营造良好的产业环境,重新定义行业的商业模式,实现共赢。

“毫末小魔驼2.0”首发,中国首款10万元级别末端物流自动配送车诞生

为了推动末端物流自动配送车事业的快速规模化,毫末在此次活动上海正式发布了中国首款10万元级别的末端物流自动配送车产品——毫末小魔驼2.0。

据介绍,全新的小魔驼2.0配备了车规级硬件,ICU 3.0 大算力计算平台,可定制600L 超大载货空间的货箱;拥有L4自动驾驶能力,覆盖混行、拥堵等复杂交通场景,可支持城市开放道路中低速全路况,全程实现无接触配送;此外还具备快速换电、60-100公里续航里程、智能语音与触摸多模式交互等多项功能。

此外值得一提的是,毫末小魔驼2.0还首次将末端物流自动配送车的价格下探到了12.88万元。该产品预计在2022年5月陆续投放市场。

为了满足末端物流自动配送车合作伙伴们高速增长的订单需求,毫末智行位于保定的末端物流自动配送车工厂目前已经全面升级,占地面积扩至1万平米,可实现年产10000台末端物流自动配送车的产能目标,成为全球最大规模的末端物流自动配送车柔性制造基地。

MANA进化升级,再次引爆业内AI自动驾驶学习浪潮

在2021年12月,毫末曾发布了中国首个数据智能体系MANA,据说这是毫末所有产品进化的基石和核心源动力。时隔3个多月后,MANA在降低成本、提高迭代速度方面也迎来了多项重磅升级。

顾维灏在《毫末MANA的进化之路》演讲中,从“感知智能”“认知智能”“成本与速度”等方面详细介绍了MANA数据智能体系的最新进化成果。

首先,是“感知智能”方面能力突飞猛进,“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为可能。

据毫末智行CEO顾维灏表示,最近一年自动驾驶的感知技术发生了巨大变化,包括芯片算力的几何式增长,Transformer跨模态模型的出现和Camera像素的快速提升。基础技术的变化驱动着解决方案的改变,毫末开始从第一性原理出发思考新的解决方案,首当其冲的就是解决最有挑战的“红绿灯识别”问题。

毫末独创了“双流”感知模型,将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道,让毫末日常乘用车测试实现了重感知下的红绿灯识别。此外,毫末大举投入的Transformer模型效果惊人,自研BEV Transfomer用于车道线识别,通过“目标粗定位”和“属性精细估计”两个阶段实现标注的自动化,在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别。

其次,在“认知智能”方面,MANA用机器学习模型替换了传统的手写规则和参数,解决了此前代码臃肿且面对复杂场景容易崩溃失效的问题,使场景决策更具泛化适用性,极大提升了可解释性和泛化能力。

至于“成本与速度”方面,据介绍,目前毫末和阿里巴巴已经在大模型数据处理技术上进行了深度合作,实现了自动驾驶领域与M6模型的初次相遇。毫末智行平台团队和阿里云PAI-EFLOPS团队合作,基于128卡A100集群,实现了Swin Transformer模型分布式训练;与阿里团队一起联合创新了包括混合精度优化、算子优化、编译优化等技术,通过大模型训练优化,目前模型训练成本降低60%,加速比超过96%,吞吐量超过每秒40000个sample。此外,毫末已实现标注AI自动化率达到80%,大幅提高了标注效率,降低了标注费用成本。


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