毫末智行：用技术工程化的能力量产 用渐进式路线提速

毫末智行说，他们是“中国量产自动驾驶第一名”。这家从长城汽车智能驾驶系统开发部独立而来的自动驾驶科技公司，为什么敢放出这样的豪言壮语？就因为他们是师夷长技以制夷，想用特斯拉的方式击败特斯拉吗？

如果毫末智行早成立五年，也许做自动驾驶的技术路线会与现在完全不同。至少，不会做出摆脱高精地图的决策，也不会像特斯拉一样，使用Transformer人工智能大模型框架。

但也许这就是毫末智行的后发优势，也是目前毫末智行的核心研发团队出自百度，对于高精地图非常了解的结果。

谷歌2017年提出基于Attention注意力机制的全新人工智能模型框架Transformer，然后特斯拉拿去做了自动驾驶，为整个行业踩了坑、趟了路之后，毫末智行从2021年6月开始跟进这条技术路线，而且是中国自动驾驶公司中，第一个踏上这条赛道的。

如果总结一下毫末智行即将发布的城市导航智能驾驶（城市NOH），就是三个关键词：中国自动驾驶公司中第一个应用人工智能大模型，中国第一个摆脱高精地图交付的城市导航智能驾驶，中国第一个自动驾驶数据智能体系。

事实上，如果看其它使用高精地图做城市导航智能驾驶的造车新势力，目前普遍会遇到法规审批周期长、成本高、覆盖范围不全、更新慢的问题。尤其是第一条，已经影响到了这些新势力车型的OTA进程。

如果能摆脱高精地图，只是基于普通导航地图，即便也需要经过法规审批，但是流程要比高精地图简单很多。

但是，摆脱高精地图，就好像一个走路还不稳的孩子，丢掉了可以依靠的学步车。此时，整个感知与决策系统的压力会瞬间增大，对于核心芯片的算力要求也会非常高。所以，毫末智行一方面应用Transformer架构提供实时空间的认知能力，进行不依靠高精地图的三维空间构建，另一方面则在全球首次使用高算力的高通晓龙Ride平台，单板算力达到360TOPS，最多支持四板共1440TOPS算力的拼接。

同时，毫末智行还搭建了中国第一个自动驾驶数据智能体系MANA，背后的超算中心也揭开面纱。在这套数据体系里，目前搭载毫末智行辅助驾驶系统的多款长城车型，已经构成了300万小时的中国道路驾驶认知场景库，机器学习的时长也超过了31万小时。MANA超算中心的目标，是要做到千亿参数大模型，训练100万Clips（路段）数据，训练成本降低200倍。

不难发现，毫末智行的技术路线，与特斯拉FSD Beta高度相似。毫末智行在AI Day上讲的东西，与去年特斯拉AI Day上的思路，也有一致的方向。

但是不是就意味着毫末智行做的东西毫无新意呢？恰恰相反，特斯拉在自动驾驶的战略、能力、人才上，相比中国的新势力与自动驾驶公司，有跨代的领先优势。而且，特斯拉重视觉感知、轻地图的观念，同样也是中国造车新势力前进的方向。所以，哪怕是能参考特斯拉已经建立的体系，做出自己的东西，还能用技术工程化的能力量产，这恰恰证明了毫末智行的实力。

首搭毫末智行城市NOH的摩卡DHT-PHEV激光雷达版，预计10月就会上市，并且上市即交付，城市NOH功能也将同步开通。届时，智能识别交通灯、智能左右转、智能变道、智能躲避静态与动态障碍物，这些高阶智能驾驶功能都将搭载。

毫末智行现在的豪言壮语，到底能不能实现，我们很快就能见分晓。