城市NOA，正在醞釀爆發(fā)，大規(guī)模的城市輔助駕駛都選擇在今年上車。

這次上海車展，明顯感覺到都在談城市NOA（自動輔助導(dǎo)航駕駛），而“ L4 級別的自動駕駛”遭受了冷遇。自去年開始，業(yè)界趨于理性，認(rèn)為自動駕駛變現(xiàn)難、依然有很長路要走，開始選擇更容易商業(yè)落地的高速及城市 NOA。

因此，高速NOA的規(guī)?；?、城市NOA的突圍，成為今年業(yè)內(nèi)追逐的焦點。尤其自高速NOA成為基本標(biāo)配后，城市NOA被不少主機廠、供應(yīng)商看作新的主攻方向。

毫末智行董事長 張凱

“重感知，輕地圖”路線則成為城市NOA落地的抓手，像毫末出行就是先行者。在2021年的第三屆技術(shù)品牌日上，毫末智行董事長張凱表示，2022年將是AI自動駕駛商業(yè)化分水嶺之年，智能駕駛將從高速簡單場景漸進到城市復(fù)雜場景。

這一路線不過度依賴高精地圖，讓車輛依靠自身融合感知，完成高階智能輔助駕駛，實現(xiàn)短時間大范圍城市的覆蓋。上個月，毫末出行在第八屆AI DAY上宣布，城市NOH（等同于“NOA”）即將量產(chǎn)上車，最先落地北京、上海、保定等城市，并于2024年開拓100個城市。

值得一提的是，毫末出行官宣取得長城在內(nèi)的3個主機廠定點合同，商業(yè)化躍升一步。無疑，這打消了外界關(guān)于毫末和長城汽車深度綁定的疑慮。

從一系列動作來看，毫末出行已經(jīng)按下了高階智駕布局的加速鍵。

算法路線占上風(fēng)，戒掉“高精地圖依賴癥”

自動駕駛的技術(shù)路線大方向上有兩個：一個是依托包括激光雷達在內(nèi)的雷達、傳感技術(shù)在內(nèi)的硬件技術(shù)路線；另一個則是以特斯拉為代表的算法技術(shù)路線。

特斯拉的算法路線逐漸占據(jù)上風(fēng)。在馬斯克看來，單憑攝像頭帶來的視覺方案（Pure Vision）就足以讓自動駕駛在汽車上發(fā)揮作用。

按照業(yè)內(nèi)流行一種說法，激光雷達和高精地圖是兩根拐杖——靠激光雷達來增強感知能力，靠高精地圖來提高規(guī)劃能力。通過這兩根拐杖，就可以幫助車企快速地實現(xiàn)高超前的智能駕駛功能。

近兩年，情況逐漸起了變化，眾多車企乃至芯片廠商開始不約而同地減輕對高精地圖的依賴。舍棄高精地圖，主要是為了繞開地圖成本和法規(guī)方面的制約，加快自身智駕方案的落地節(jié)奏。

不完全統(tǒng)計，最近一年，已有包括華為、理想、小鵬等近10家車企或供應(yīng)鏈企業(yè)表達了棄用高精地圖的想法，開始采用“重感知，輕地圖”的路線。

去年9月份，毫末智行第六屆AI DAY上，毫末智行聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO顧維灝在介紹其城市NOH量產(chǎn)方案的時候，就明確表示要擺脫自動駕駛對高精地圖的依賴；今年3月16日，地平線稱今年將推出不依賴于高精地圖的視覺高級輔助駕駛方案；

3月末，小鵬汽車也公布了第二代智能輔助駕駛系統(tǒng)——XNGP，按照規(guī)劃，XNGP有望在2024年達到終極形態(tài)，即不依賴高精地圖；4月17日，華為發(fā)布了AITO問界M5系列高階智能駕駛版（問界M5智駕版），搭載高階自動駕駛系統(tǒng)為ADS 2.0版本，基于視覺+融合感知的智能駕駛方案，它將不依賴于高精度地圖……

業(yè)內(nèi)不少人都認(rèn)為，高精地圖妨礙了自動駕駛進城，而丟掉高清地圖這根拐杖，高級別輔助駕駛才能跑起來。

不過，中國道路實際路況極其復(fù)雜，單純依靠感知還做不到。大部分都還在使用輕高精地圖，并不能完全去高精地圖，目前僅華為推出了無高精地圖方案。

上海車展期間，張凱接受車云/電動邦創(chuàng)始人程里視頻采訪時表示，目前都做不到完全不依賴高精地圖，即便特斯拉?！熬褪钦f在普通導(dǎo)航地圖的指引下，能夠做到自主換道、左右轉(zhuǎn)，這個對感知提出一個更高的要求。”

他對車云網(wǎng)判斷，現(xiàn)在都在走這個路線，毫末比友商早走了半個身位。

有業(yè)內(nèi)人士在車展期間對車云網(wǎng)透露，純視覺方案非常難，行業(yè)里也就特斯拉、Mobileye的純視覺做得最好?，F(xiàn)在很多企業(yè)的純視覺智能駕駛方案，依然重度依賴激光雷達。

對于激光雷達的應(yīng)用，埃隆·馬斯克也的確數(shù)次給出了自己的判斷，認(rèn)定在第一性原理之下，如果特斯拉能憑借強大的視覺解決方案完成對所有高階駕駛輔助系統(tǒng)近乎完美的支持，售價高昂且技術(shù)突破難度較大的激光雷達是沒有市場的。

不過，在這背后有一個共識，那就是多傳感器融合大勢所趨，現(xiàn)實是深愛純視覺的特斯拉，也開始加持4D毫米波雷達?？煽闯?，為了安全起見，視覺與激光雷達的結(jié)合是更為保險的路線。

大模型加持，背后是智算中心的較量

2017年，Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)后，奠定了當(dāng)前大模型領(lǐng)域主流的算法架構(gòu)基礎(chǔ)。ChatGPT實現(xiàn)的技術(shù)支撐，靠的是 Transformer大模型及人類反饋強化學(xué)習(xí)（RLHF）。

早在2019年，特斯拉就將Transformer大模型引入到自動駕駛，是AI大模型應(yīng)用于自動駕駛的開端。緊接著2021年，基于Transformer，特斯拉用一個BEV架構(gòu)模型搞定了自動駕駛的感知。

張凱告訴車云網(wǎng)，毫末在2021年下半年開始對大模型投入，當(dāng)時希望用“Transformer+BEV”做一個感知的大模型。

緊接著，去年年底毫末AI Day上，發(fā)布了五大模型，包括視覺自監(jiān)督大模型、3D 重建大模型、多模態(tài)互監(jiān)督大模型、動態(tài)環(huán)境大模型以及人駕自監(jiān)督認(rèn)知大模型。

值得一提的是，“人駕自監(jiān)督認(rèn)知大模型”在今年2月已經(jīng)被升級為DriveGPT，即上個月“第八屆HAOMO AI DAY ”推出的首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT，起名為“雪湖·海若”，主要解決自動駕駛的認(rèn)知問題，讓汽車掌握高水平司機的開車技法。

毫末智行CEO 顧維灝

這受到了ChatGPT的推動。據(jù)顧維灝介紹，毫末先引入了用戶真實的接管數(shù)據(jù)，同時用 RLHF（從人類反饋中強化學(xué)習(xí)）思路先訓(xùn)練一個reward model（獎勵模型），來挑選出更好的駕駛決策。

目前，毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一階段數(shù)據(jù)的跑通，參數(shù)規(guī)?？蓪?biāo)GPT-2的水平。接下來，DriveGPT將持續(xù)引入大規(guī)模真實接管數(shù)據(jù)，通過人駕數(shù)據(jù)反饋的強化學(xué)習(xí)，來不斷提升測評效果。

這些背后，都離不開智算中心的算力加持。智算中心是一個近兩年來逐漸興起的概念。

最早開始智算中心部署的是特斯拉，開始著手打造屬于自己的AI計算中心——Dojo，總計使用了1.4萬個英偉達的GPU來訓(xùn)練AI模型。為進一步提升效率，特斯拉在2021年發(fā)布了自研的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片D1。

智算中心是自動駕駛發(fā)展的助推器，為提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。AI大模型的運用大幅提升了算法的迭代速度，直接縮短了自動駕駛系統(tǒng)的迭代周期。

由此可推斷，智算中心會成為自動駕駛企業(yè)的入門配置，也是下一個競爭門檻，決定了城市輔助駕駛落地、體驗和發(fā)展速度。

換句話說，如果沒有智算中心，那么自動駕駛訓(xùn)練速度將明顯放緩，智能化下半場必定會出局。

這也不難理解，為何頭部車企都在建設(shè)成規(guī)模的大型智算中心。

去年8月，小鵬汽車在烏蘭察布建成智算中心“扶搖”；蔚來也在去年底宣布和騰訊云合作，打造智能汽車混合云基礎(chǔ)設(shè)施；今年1月初，長城汽車旗下毫末智行，聯(lián)合火山引擎，共同推出自動駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS（雪湖·綠洲）；今年2月末，吉利汽車集團在湖州長興縣部署的吉利星睿智算中心，目前已接入智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng)實驗數(shù)據(jù)。

毫末智行CEO顧維灝也在AI DAY上詳細闡釋了建設(shè)智算中心的底層邏輯，“自動駕駛對智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的 AI 工程師在這個練武場中能夠做出什么大模型，能訓(xùn)練多少大模型。”

為何選擇籌建智算中心，而不是直接購買數(shù)據(jù)中心服務(wù)？

“我們測算，智算中心帶來的成本優(yōu)化是驚人的，將達到億元級別?！边@是今年1月，張凱提出的預(yù)測。從目前及未來的規(guī)劃量產(chǎn)規(guī)模來看，毫末自建智算中心可節(jié)約巨額成本；同時，其帶來的效率提升也非常明顯。

從現(xiàn)有情形來看，除了需求，降低成本也是自建智算中心的出發(fā)點。

據(jù)顧維灝介紹，通過大模型訓(xùn)練優(yōu)化，目前模型訓(xùn)練成本降低 60%，加速比超過 96%，吞吐量超過每秒 40000 個 sample。此外，毫末已實現(xiàn)標(biāo)注 AI 自動化率達到 80%，大幅提高了標(biāo)注效率，降低了標(biāo)注費用成本。

不論是ChatGPT的突破，還是自動駕駛算法的進化，都離不開一個底層邏輯，那就是基于海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)。毫末當(dāng)前棘手的問題是，還需要更多的裝機量以積累原始數(shù)據(jù)。

毫末智能輔助駕駛HPilot已迭代三代產(chǎn)品。在 2022 年首場 HAOMO AI DAY 上，毫末智行正式發(fā)布搭載 HPilot3.0 的“毫末城市 NOH”。據(jù)毫末介紹，這也是中國第一個大規(guī)模量產(chǎn)的城市輔助駕駛產(chǎn)品。

HPilot在魏牌、坦克、哈弗、歐拉、長城炮等多個品牌近20款車型上實現(xiàn)了規(guī)?；慨a(chǎn)，從上個月發(fā)布的數(shù)據(jù)來看，毫末用戶輔助駕駛行駛里程5000萬公里。

作為對比，截至2023年第一季度,特斯拉FSD Beta(完全自動駕駛測試版)系統(tǒng)的總行駛里程，已達到行業(yè)前所未有的1.5億英里(約2.4億公里)，并將隨著測試用戶規(guī)模的擴大實現(xiàn)指數(shù)增長。

跳出體系，擴大朋友圈

今年以來，特斯拉掀起的降價潮，席卷了整個汽車產(chǎn)業(yè)。不止主機廠，產(chǎn)業(yè)中上游的供應(yīng)商也被迫卷入這場價格戰(zhàn)。

因為城市NOA規(guī)?；Φ氐?/span>趨勢不可逆，相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)商的市場份額爭奪戰(zhàn)開始加速。更多玩家入場，意味著將進入成本周期。在成本與性能的天平中，不少上游供應(yīng)商正在圍繞“性價比”進行布局。

不少從業(yè)人士都跟車云網(wǎng)反饋，整個汽車產(chǎn)業(yè)不再像過去一樣以高成本盲目堆砌功能和硬件，而是更加關(guān)注用戶體驗和使用場景。

這兩年，大廠為了成本控制也想了不少招數(shù)。

特斯拉一度為此放棄了毫米波雷達，去年又取消了超聲波雷達。2023年，特斯拉Model S、Model X不再使用雷達，改用100%純視覺自動駕駛。

張凱此前在接受車云網(wǎng)在內(nèi)的媒體采訪時，對此深有感觸，這三個月聽得最多的一個字就是“卷”。經(jīng)過一年的探討，毫末確定了2023年市場的策略，以更低的成本做相應(yīng)的功能，今年會有新一代的系統(tǒng)推向市場。

“我們內(nèi)部定的策略，目前系統(tǒng)1/3的成本，能夠做到同樣的功能和體驗?！彼f，“對于我們來說，用一個更低成本的控制器，能夠把我們目前的所有技術(shù)都放上去。另外，還不能降低體驗，這對于我們來說是很大的挑戰(zhàn)。

毫末一直堅定與車企共創(chuàng)模式，而非供應(yīng)模式。在張凱看來，科技公司與車企以共創(chuàng)合作的方式開發(fā)自動駕駛的軟硬件，會成為行業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

目前，有兩家非長城系的客戶選擇了毫末的產(chǎn)品，這是一個很大的突破?？梢哉f，打破單一企業(yè)綁定，擴大朋友圈，毫末確實邁出了里程碑式的一步。

不過，迫于“靈魂輪”，市面上能叫得上名字的主機廠覺醒了，都想把“智駕靈魂”掌控在自己手中。那么，如何大規(guī)模拓展第三方車企，可供毫末出行選擇的合作對象還有多少？

現(xiàn)在答案尚無定論，但對于毫末來說，肯定是未來工作部署的重中之重。

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