2022年辅助驾驶聚焦数据战 “特小长”三国局面已现雏形( 二 ) 北京冬奥会如火如荼进行中

马斯克自己也承认其困难程度之高， “让汽车自动驾驶是一件极其困难的事情，但在项目推进的过程中，我发现这比我想象的还要困难。要让车辆自动驾驶的基础就是重现人类的驾驶方式——人类眼睛感知并用神经网络处理信息，最终完成驾驶行为。 ”

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特斯拉以外，众多车企依然要依靠于供应商的合作。比亚迪、上汽投资L4自动驾驶公司Momenta ，共建海量数据库，众包方案会是车企在自动驾驶数据获取上最降本增效的方法。
另外，不同于特斯拉的是，多传感器融合方案为更多企业的选择。 Waymo、“蔚小理”、宝马、长城等公司为代表，采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头多传感器融合方案，相关车型自2021年起相继量产落地。
为挖掘更有价值的数据，毫末智行甚至根据已有的400万公里行驶里程推出了自动驾驶数据智能体系——MANA ，围绕感知智能、认知智能、标注、仿真、计算等五大能力打造数据智能体系。

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它由BASE、TARS、LUCAS、VENUS四个子系统组成：BASE包括了数据的获取，传输，存储，计算，以及新的数据分析和数据服务；TARS是关于计算的核心算法原型，用于感知、认知、车端建图、和验证的实践；LUCAS是对算法在应用场景上的实践，包括高性能计算、诊断、验证、转化等核心能力；VENUS是数据可视化化系统，包括软件和算法的执行情况，对场景的还原，以及数据洞察等能力。
“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。所以毫末数据智能的核心，就是降低成本、提高迭代速度。 ”毫末智行CEO顾维灏将MANA比作数据智能的“思想钢印” 。

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特斯拉的数据采集依赖于行驶在道路上的每辆特斯拉汽车，它们都是“数据收集器” ，通过车载摄像头收集数据并上传云端，形成庞大且真实的自有数据池。数据输入自建的神经和大脑——自研芯片及自动驾驶算法，实现软硬件的同步优化。
事实上，数据规模与量产规模是相辅相成的，拥有更多的车可以跑出更多的数据，才能促进自动驾驶技术的迭代。
中金公司表示，目前特斯拉拥有200万辆级的量产车，毫末智行的辅助驾驶系统HWA预计未来3年内搭载100万辆长城汽车。百万级的搭载量意味着每年数百亿级里程，有望为自动驾驶算法带来颠覆性突破。
自动驾驶下半场的竞争焦点正是数据。甚至在AI自动驾驶行业流传这样一句话：谁能高效低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者。
毫末智行董事长张凯谈到过，自动驾驶已经走过系统原型的搭建阶段，数据智能将会成为自动驾驶量产决胜的正负手。数据智能体系是自动驾驶商业化闭环的关键所在，搭建高效、低成本的数据智能体系是自动驾驶健康发展的基础，也是自动驾驶系统能够不断迭代前行的重要环节。
【2022年辅助驾驶聚焦数据战 “特小长”三国局面已现雏形】快速量产背后商业模式见分晓
车企自动驾驶进程加速，搭载辅助驾驶功能的车型越来越多。
2021年末，理想通过OTA新增了导航辅助驾驶功能，类似于小鹏NGP、蔚来NOP、摩卡NOH 。 “蔚小理”的智能驾驶几乎随着企业的成长路线而发展，其中小鹏速度更快一些，于去年底发布城市NGP功能，计划今年落地。小鹏汽车坚持全栈自研智能驾驶软件，自主开发包含定位和高精地图融合、感知算法和传感器融合及行为规划、运动规划和控制的全栈式自动驾驶技术。