驾驶汽车|以匠心正道，以决心致远：毫末智行的自动驾驶之路( 二 )

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未来哪种模式能脱颖而出呢？顾维灏认为，谁能可持续的低成本且高效获取有价值数据，谁就有机会活到最后胜利的那一天。
为什么数据如此重要？它会是自动驾驶“宇宙”中的那块“二向箔”吗？
致远：改变世界的“二向箔”
提到《三体》中的名场面，一定少不了歌者文明甩出一张“二向箔”，直接将弱小文明清理掉的震撼场景。“二向箔”，也就此成为所向披靡的超级武器的代名词。而数据，凭什么成为自动驾驶商业模式的关键要素？
从本质来看，自动驾驶汽车其实就是一个高度自动化、智能化的机器人。它的进化规律是：机器获得知觉的能力，改变了“眼盲”属性，健全的感知系统让无人车可以充分利用身体部件——轮子、四肢和踏板，让它们具备更高水平的灵敏度。而想要控制好复杂的机械“四肢”，机器大脑也会随之扩张。而感知、执行、决策的每个阶段，都离不开高质量的数据养料。
就拿毫末智行来说，依托长城汽车庞大的用户群体，可以快速获得自动驾驶训练所需要的数据，比如大量的真实中国路况数据，再投喂到系统当中，就能获得行业领先水平的认知智能，从而让自动驾驶汽车更加安全。
在第三期品牌日上，毫末智行也公布了最新辅助驾驶行驶里程，已经突破100万公里，其中车主开启辅助驾驶功能单次行驶里程最长137公里，车主最喜爱的智慧躲闪功能已经累计开启上万次……这些现实数据对提升自动驾驶的认知智能起到了非常关键的作用。

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有了数据，还需要充足的计算能力来对其进行处理。为了支撑大量的感知推理计算，长城汽车、毫末智行共同联合高通推出了目前全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台ICU 3.0（即毫末智行“小魔盒3.0”），平台单板算力达360TOPS,可持续升级到1440TOPS。预计到2022年中，毫末智行有望成为国内算力最大的自动驾驶计算平台。
目前毫末智行已经完成了样件并开始上车测试，算力有效率超过50%，144M的高速缓存大大加速了AI计算速度，端到端的感知时延低于30ms，能够很好地满足自动驾驶从感知到认知的计算需求。

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充足的算力，让自动驾驶的“大脑”获得源源不断地迭代动力。
而“AI自动驾驶大脑”的表现，要靠人将高质量的数据打造成行业领先的算法。因此，人才优势也就成了毫末智行竞争力的另一维度。
观察毫末智行的核心团队我们发现，董事长张凯是长城汽车车辆安全工程研究院院长、资深汽车工程师，CEO顾维灏则是资深AI专家，曾任百度智能汽车事业部总经理。此外，毫末智行现有员工硕博比例约50%，研发团队大多拥有10年以上制造业和IT公司研发背景，可谓是人才济济，也造就了毫末智行高水平的数据处理能力。
在车端模型研发中，毫末智行使用了ResNet50提取图像特征，随后进行了多传感器在BEV空间的融合，采用Transformer相关的模型结构，最后经由多任务的方式，感知模型直接输出在三维空间中的所有结果。
此次发布会上，毫末智行全栈自研NOH（智慧领航辅助驾驶系统）也备受关注。毫末智行首席交付官CIO甄龙豹表示，毫末智行的NOH拥有拟人化的驾驶策略以及安全保护系统，可以监测道路、天气条件，驾驶员状态及系统软硬件安全运行情况等，全方位守护用户出行安全。