汽车|毫末CEO顾维灏发布MANA数据智能体系，城市NOH 2022年上市( 二 )
针对此 ， 毫末拿出了基于毫末AI实践的MANA 。顾维灏讲述了背后思考的过程 ， 数据是人工智能最大的驱动力 ， 也是人工智能进步过程中最大的成本 。自动驾驶产品的完善是个漫长的进化过程 ， 就像是人在漫长的历史过程中 ， 找到用最低能量消耗维持生命的方法 ， 开发智力和积累经验进化人类文明 。
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所以毫末数据智能的核心 ， 就是降低成本、提高迭代速度 。顾维灏将其比喻为毫末数据智能的“思想钢印” ， 毫末将用更低的成本和更快的迭代速度 ， 提供更安全、更好用的产品提供给用户 。
同时 ， 顾维灏进一步从感知、认知、标注、仿真、计算五大能力方面 ， 对MANA进行了介绍 。
在感知能力方面 ， 针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达 ， 核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果 。相较于过往标准的结果融合方法 ， 毫末采用了更高效的过程融合方法 ， 并加入时序的特征进行时空融合 ， 进而快速拉升感知能力 。
认知能力层面 ， 顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素 。安全上 ， 毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS ， 其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错 ， 而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验；在安全底线之上 ， 从数据中学习舒适和更高效的量化标准 ， 让自动驾驶算法可以更好的处理纷繁复杂的驾驶场景 ， 制定更符合用户喜好的驾驶策略 。并且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 ， 持续不断从海量人驾数据中提取知识 ， 快速迭代车端认知算法能力 。
毫末正在研究一种端到端的模拟学习 ， 就是以过往的事例为指导 ， 从数字化的场景中得到具体的本车动作 。这一过程中 ， 所有的动作都已经在人们自己开车的过程中自己被标注 。而毫末则挑选更符合要求司机的驾驶行为 ， 在不同场景下持续的训练 。同时 ， 毫末也实践了很多深度强化学习的方法 ， 并构建了闭环自动标注系统 ， 运用了无监督自动标注算法 ， 大大提升了数据标注的效率 ， 以适应大规模量产的需求 。
仿真能力层面 ， 毫末把仿真系统比作“自动驾驶元宇宙” ， 通过在这个“元宇宙”中进行感知和认知的效果验证 ， 效率被大大提高 。
最后 ， 在计算能力层面 ， 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向图像转变 ， 图像的存储和计算规模将占据主导 ， 由此对存储和计算将带来新的革命 。目前 ， 毫末MANA超算中心正在筹备中 ， 主要用于自动驾驶的数据处理、训练、推理和验证等需求 。
通过MANA打造的超级能力 ， 毫末的自动驾驶产品正在加速驶来 。据顾维灏透露 ， 2022年年中 ， 毫末辅助驾驶系统HPilot即将推出“城市NOH”这一全新功能 ， 使用届时全球最大算力的辅助驾驶域控制器小魔盒3.0 ， 并针对城市多样、复杂的路况进行专项优化 ， 具备更快、更及时的感知能力和响应能力 。
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