2022年12月16日-17日，由安徽省發(fā)展和改革委員會(huì)作為指導(dǎo)單位，合肥市人民政府、中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)聯(lián)合主辦的“2022全球智能汽車產(chǎn)業(yè)峰會(huì)”在安徽合肥召開(kāi)。本屆論壇圍繞“全球新變局與智能汽車發(fā)展新戰(zhàn)略”主題，共設(shè)置5個(gè)主題論壇和2場(chǎng)閉門會(huì)議，與行業(yè)機(jī)構(gòu)、高校院所和領(lǐng)先企業(yè)代表共同探索我國(guó)智能汽車發(fā)展新路徑。

其中，在12月17日舉辦的“生態(tài)論壇”上，毫末智行數(shù)據(jù)智能科學(xué)家 賀翔發(fā)表精彩致辭。以下內(nèi)容為現(xiàn)場(chǎng)演講實(shí)錄：

大家好，我是毫末智行數(shù)據(jù)智能科學(xué)家賀翔，感謝電動(dòng)汽車百人會(huì)的邀請(qǐng)，今天跟大家分享《毫末智行和智能駕駛的3.0時(shí)代》。

2022年全球智能汽車市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，有兩個(gè)關(guān)鍵詞，“規(guī)?！焙汀八俣取薄囊?guī)模上來(lái)看，中國(guó)在全球智能汽車市場(chǎng)的份額占比已經(jīng)達(dá)到57%。從速度上來(lái)看，中國(guó)智能汽車市場(chǎng)滲透率達(dá)到26%，毫末智行預(yù)計(jì)到2025年中國(guó)高級(jí)別輔助駕駛搭載率將超過(guò)70%。不管是規(guī)模還是速度，汽車的智能化，特別是智能駕駛，已經(jīng)成為這一輪市場(chǎng)爆發(fā)的關(guān)鍵點(diǎn)，中國(guó)市場(chǎng)已經(jīng)成為全球智能汽車銷售的主戰(zhàn)場(chǎng)。

從成立之初，毫末智行就提出了自動(dòng)駕駛發(fā)展遵循的三定律：從低速到高速、從載物到載人、從商用到民用。毫末智行始終堅(jiān)定地走可行、可靠、可商用的漸進(jìn)式落地路線，以“風(fēng)車戰(zhàn)略”為核心，步步為營(yíng)。一直以來(lái)，自動(dòng)駕駛有著決漸進(jìn)式和躍進(jìn)式的路線之爭(zhēng)?；谡鎸?shí)用戶使用數(shù)據(jù)的漸進(jìn)式路線，是自動(dòng)駕駛的最佳路線。因?yàn)閺臅r(shí)間上，漸進(jìn)式路線量產(chǎn)的時(shí)間更早；從規(guī)模上，漸進(jìn)式路線更容易實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)；從數(shù)據(jù)上，漸進(jìn)式路線是真實(shí)的人駕數(shù)據(jù)，成本低、質(zhì)量高。

毫末智行一直以來(lái)堅(jiān)定走漸進(jìn)式發(fā)展路線，我們認(rèn)為輔助駕駛是通向自由駕駛的必由之路，必須通過(guò)規(guī)模化的量產(chǎn)車，以更低成本獲取更大規(guī)模、更多場(chǎng)景的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，再以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式促進(jìn)智能駕駛的提升雙向循環(huán)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)使得自動(dòng)駕駛真正走向成熟。2021年，毫末智行獲得“中國(guó)量產(chǎn)車自動(dòng)駕駛第一名”的稱號(hào)，到目前為止，搭載車型接近20款。在末端物流自動(dòng)配送車領(lǐng)域，毫末發(fā)布的小摩托2.0是業(yè)界首款面向商用市場(chǎng)10萬(wàn)元級(jí)別的配送車，切實(shí)推推動(dòng)行業(yè)規(guī)模化商用的進(jìn)程。經(jīng)過(guò)三年的發(fā)展，基于量產(chǎn)車的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，目前毫末用戶的輔助自動(dòng)駕駛里程接近2400萬(wàn)公里，末端物流自動(dòng)配送也完成了超過(guò)12萬(wàn)單。

毫末智行的數(shù)據(jù)規(guī)模、多樣性都在快速增長(zhǎng)，我們有中國(guó)首個(gè)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA，目前已經(jīng)完成數(shù)據(jù)閉環(huán)的搭建。MANA的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)超過(guò)40萬(wàn)小時(shí)，在虛擬世界相當(dāng)于人類4.8萬(wàn)年的駕齡。

在過(guò)去的十年，自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)生很多變化，例如大算力芯片，從2T增加到1000T，算力增加了500倍；大模型的出現(xiàn)，Transformer大模型的參數(shù)量提高了1000倍達(dá)到千億甚至萬(wàn)億級(jí)別；攝像頭像素的提升，100萬(wàn)像素提升到1500萬(wàn)像素，攝像頭的數(shù)量增加了8個(gè)，數(shù)據(jù)的規(guī)模相當(dāng)于提升了120倍。

毫末智行認(rèn)為，在感知技術(shù)已經(jīng)進(jìn)展到如此能力的前提下，自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)方式也要發(fā)生改變。我們將最近十年的自動(dòng)駕駛技術(shù)分為三個(gè)階段。最早的硬件驅(qū)動(dòng)方式稱之為自動(dòng)駕駛的1.0時(shí)代，最近幾年的軟件驅(qū)動(dòng)方式稱之為自動(dòng)駕駛的2.0時(shí)代，即將發(fā)生的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式稱之為自動(dòng)駕駛的3.0時(shí)代。在1.0時(shí)代主要依靠激光雷達(dá)，成本很高，里程很少，在100萬(wàn)公里左右。2.0時(shí)代，AI在車上的廣泛應(yīng)用，那時(shí)還是以小模型和小數(shù)據(jù)為主，自動(dòng)駕駛的里程達(dá)到上千萬(wàn)公里。進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的3.0時(shí)代，我們所做的一切都是為了更高效地獲取數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)。從小模型、小數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成大模型、大數(shù)據(jù)，輔助駕駛的里程需要一億公里以上。

如果大家關(guān)注過(guò)毫末智行的成長(zhǎng)歷程，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，毫末智行一直在為智能駕駛3.0時(shí)代做準(zhǔn)備，在感知、認(rèn)知、模式的認(rèn)識(shí)上，都按照數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，沖刺進(jìn)入自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代。

可以通過(guò)幾個(gè)例子看看毫末數(shù)據(jù)智能體系MANA在感知方向上的進(jìn)化。在城市場(chǎng)景，紅綠燈是最普遍的場(chǎng)景，但是紅綠燈的識(shí)別是非常有挑戰(zhàn)的內(nèi)容，主要的難點(diǎn)包括：第一，個(gè)頭很小，是典型的小目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題；第二，狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化，比如閃爍；第三，不規(guī)范，有橫著的，有豎著的，有單個(gè)的，三個(gè)、五個(gè)的，還有帶倒計(jì)時(shí)的各種各樣；第四，每個(gè)燈具體管哪條路哪個(gè)車道，過(guò)去依靠高精地圖小范圍解決部分問(wèn)題，如果沒(méi)有高精地圖怎么辦？有沒(méi)有更普適的解決方法？把這個(gè)問(wèn)題分成兩步，第一步數(shù)據(jù)的獲取，需要依賴大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，除了大規(guī)模的真實(shí)數(shù)據(jù)，還引入了數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到了大量不同光照、不同背景下的合成數(shù)據(jù)，來(lái)彌補(bǔ)樣本不足。我們使用了混合遷移訓(xùn)練的方式，減少核心數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)在特征空間上的概率分布差異，使得二者的分布更為接近。第二，紅率燈的識(shí)別與綁路，設(shè)計(jì)了針對(duì)紅綠燈的檢測(cè)與綁路的雙路感知模型，首先紅綠燈檢測(cè)出來(lái)，輸出紅綠燈的顏色、形狀和朝向等信息，再通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得紅綠燈位置的概率圖，再利用利用空間注意力機(jī)制將二者結(jié)合出來(lái)，輸入綁路的紅綠燈通信狀態(tài)?；谶@種方法，我們進(jìn)行了大量的測(cè)試，在不同的城市、不同的距離、不同的轉(zhuǎn)向、不同的光線條件下，都能夠準(zhǔn)確識(shí)別出來(lái)。

除了紅綠燈，城市道路感知另一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題是車道線的識(shí)別，毫末智行在2021年全面引入Transformer方法，引領(lǐng)了技術(shù)的潮流。我們根據(jù)自己的業(yè)務(wù)特點(diǎn)設(shè)計(jì)了BEV Transformer，用于識(shí)別車道線。首先對(duì)圖像提取特征，再進(jìn)行BEV Mapping，通過(guò)多個(gè)Cross Attention組成完整的BEV空間，再加上時(shí)序特征來(lái)提升效果。

實(shí)現(xiàn)效果究竟怎樣？車道線感知展示了非常強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，在3D投射減少了車道線的抖動(dòng)，面對(duì)城市復(fù)雜路面，縱向誤差上表現(xiàn)更好，對(duì)于路面起伏的魯棒性更強(qiáng)。多相機(jī)輔助擴(kuò)充了檢測(cè)視野，響應(yīng)更快。

最后，我們暢想一下，在漫長(zhǎng)的歷史場(chǎng)合中，人類一直希望能夠智能移動(dòng)，從指南車到木牛馬，到達(dá)芬奇所繪的無(wú)人自動(dòng)駕駛小車，都是這一愿望的體現(xiàn)，汽車工業(yè)正在為這一目標(biāo)努力。基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛技術(shù)在汽車產(chǎn)業(yè)界掀起一場(chǎng)智能革命，在這場(chǎng)革命中，中國(guó)的研究者和從業(yè)者不僅沒(méi)有遲到，而且始終站在了全球的最前沿，這是一場(chǎng)決定未來(lái)數(shù)十年產(chǎn)業(yè)升級(jí)的革命。而毫末智行有幸在這個(gè)時(shí)代中，演繹毫末的故事。

非常感謝大家！ 

（注：本文根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理，未經(jīng)演講嘉賓審閱）

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