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毫末末端物流配送车「小魔驼2.0」重磅发布:车规级传感器售价12.88万

来源:TechWeb   发布时间:2022-04-20 09:10  阅读量:8343   

,2022 HAOMO AI DAY在北京正式举行,毫末智行董事长张凯,CEO顾维灏分享了毫末最新战略,技术,产品进展,并公布了多项成绩及重磅发布。

毫末末端物流配送车「小魔驼2.0」重磅发布:车规级传感器售价12.88万

2022毫末稳居中国量产自动驾驶第一名乘用车方面,辅助驾驶用户行驶里程突破700万公里,中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品毫末城市NOH将于最近几天正式上市,末端物流自动配送车领域,毫末小魔驼2.0正式发布,单车售价12.88万元,成为中国首款十万元级末端物流自动配送车,该产品预计在2022年5月陆续投放市场

技术方面,中国首个数据智能体系MANA迎来多项重磅升级,感知能力突飞猛进,通过独创的双流感知模型及自研BEV Transfomer,让中国没有不能识别的红绿灯和车道线成为现实,认知能力,成本与进化速度也实现翻倍增长,模型训练成本降低60%,加速比超过96%,此外标注AI自动化率已达到80%,大幅降低了标注费用成本。

毫末智行董事长张凯

毫末智行董事长张凯表示,2022年智能驾驶竞争将进入下半场,毫末已在业内第一家实现了智能驾驶流程化开发和标准化交付毫末一定要打赢lsquo,数据智能技术之战rsquo,lsquo,智能驾驶城市场景之战rsquo,lsquo,末端物流自动配送车的规模之战rsquo,三大战役我们将用成熟的技术和领先的产品服务客户,用创新奋斗者的精神,保持初心,笃行不殆,加速向未来

四大致胜法则

在2022 HAOMO AI DAY开场演讲中,张凯以《敢当敢立敢行,加速向未来》为题,分享了毫末对2022年智能驾驶行业发展趋势的预测,毫末2022年三场关键战役,以及智能驾驶下半场毫末的四大致胜法则。

张凯表示,2022年国家将出台更多细则规范自动驾驶数据归属及安全,城市NOH会将智能驾驶的体验推向新高度,末端物流自动配送处在爆发前夜,头部客户开始进行场景规模化部署基于以上行业洞察和预判,2022年自动驾驶行业的竞争将正式进入下半场,主要集中在城市开放场景的领航智能驾驶

毫末站稳2022量产自动驾驶第一名

对于毫末来说,2022年也是非常困难的一年,张凯表示,如何打赢数据智能技术之战辅助驾驶城市场景之战末端无人物流车规模之战三场战役,如何完成超过30款不同硬件平台车型的项目交付,并且保证交付的产品符合客户预期,具备市场竞争力,是毫末核心管理层在2022年初密集研讨的课题。

在演讲现场,张凯给出了毫末在智能驾驶下半场的解题思路,即四大致胜法则:有效积累高质量数据,与客户开放式共创,深度绑定发展,在智能驾驶开发和迭代进程中注入用户思维,降本增效,统一全员行动目标:最大程度提升软件复用程度及各环节效率通过四大致胜法则,毫末已经在业内第一家实现了智能驾驶流程化开发和标准化交付

除此之外,2022年4月,毫末完成了A+轮融资数亿元,本轮融资由中银集团投资有限公司领投,首钢基金旗下首程资本跟投在研发投入以及人才体系建设上有了充足的资金保障,进一步建立了坚实的行业竞争壁垒

从行业趋势洞察,到清晰的战略目标制定,再到明确的解题思路以及充足的资金保障,在正在到来的智能驾驶下半场,毫末敢当敢立敢行,运筹帷幄,展现出了独有的雄心壮志与行业担当,为自动驾驶行业提供了一个新的发展路径和范本。

MANA进化升级

在2021年12月,毫末重磅发布了中国首个数据智能体系MANA,这是毫末所有产品进化的基石和核心源动力时隔3个多月后,MANA在降低成本,提高迭代速度方面迎来多项重磅升级,持续为毫末智能驾驶系统跑得更快,更稳,更安全赋能助力

顾维灏在《毫末MANA的进化之路》演讲中,从感知智能认知智能成本与速度等方面详细介绍了MANA数据智能体系的最新进化成果。

毫末CEO顾维灏

感知智能方面,MANA感知能力突飞猛进,让中国没有不能识别的红绿灯和车道线成为可能。

顾维灏表示,最近一年自动驾驶的感知技术发生了巨大变化,包括芯片算力的几何式增长,Transformer跨模态模型的出现和Camera像素的快速提升基础技术的变化驱动着解决方案的改变,毫末开始从第一性原理出发思考新的解决方案,首当其冲的就是解决最有挑战的红绿灯识别问题

毫末独创了双流感知模型,将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道,让毫末日常乘用车测试实现了重感知下的红绿灯识别此外,毫末大举投入的Transformer模型效果惊人,自研BEV Transfomer用于车道线识别,通过目标粗定位和属性精细估计两个阶段实现标注的自动化,在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别,让中国没有不能识别的车道线

认知智能方面,MANA用机器学习模型替换了传统的手写规则和参数,解决了此前代码臃肿且面对复杂场景容易崩溃失效的问题,使场景决策更具泛化适用性,极大提升了可解释性和泛化能力。

MANA的认知进化

成本与速度方面,毫末和阿里巴巴在大模型数据处理技术上进行了深度合作,实现了自动驾驶领域与M6模型的初次相遇毫末智行平台团队和阿里云PAI—EFLOPS团队合作,基于128卡A100集群,实现了Swin Transformer模型分布式训练,与阿里团队一起联合创新了包括混合精度优化,算子优化,编译优化等技术,通过大模型训练优化,目前模型训练成本降低60%,加速比超过96%,吞吐量超过每秒40000个sample此外,毫末已实现标注AI自动化率达到80%,大幅提高了标注效率,降低了标注费用成本

各项数据能力全方位提升的同时,毫末同样重视用户数据的安全今年开始国家层面对智能汽车的数据安全提出了明确要求目前毫末在已有的处理网络上都加入了隐私保护和数据安全保障,以充分保护数据安全

根据消息显示,目前,MANA已完成近20万个小时的学习时长,虚拟驾龄相当于人类司机2万年伴随着时间积累,MANA会让毫末自动驾驶系统的感知更准确,认知决策更像人类,让标注,仿真验证更高效,不断提高算力利用效率,打造更快,更稳,更安全的自动驾驶系统

MANA已经成为毫末自动驾驶产品进化的核心动能顾维灏表示,伴随着自动驾驶及当前的辅助驾驶的成熟,不仅能够提升整个社会的交通安全,还能够逐步释放驾驶者的驾驶时间,缓解驾驶疲劳,获得出行效用的提升

毫末城市NOH首发

伴随乘用车高级别智能驾驶渗透率的不断提升,NOH智慧领航辅助驾驶系统逐渐走进城市,城市场景智能驾驶正在成为新的兵家必争之地从2021年起,毫末已经发布两代乘用车辅助驾驶HPilot产品,正在按计划有序交付在此次HAOMO AI DAY上,毫末重磅发布搭载HPilot3.0的毫末城市NOH这是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品,第一个重感知的城市辅助驾驶方案,同时也是2022年中国第一个最实用高效的城市辅助驾驶产品

毫末城市NOH发布

毫末城市NOH能够一举独揽三个第一,源自其拥有全面的场景覆盖,顶尖的硬件配置,领先的产品力等多项优势。

场景覆盖层面,该系统可根据导航提供的行驶路线,在城市环境中实现自动变道超车,红绿灯识别与控车,复杂路口通行,无保护左右转等主要功能, 同时也可应对车辆近距离切入,车辆阻塞占道,交叉路口,环岛,隧道,立交桥等复杂的城市交通场景。

硬件层面,该系统配备了一颗AI能力360T,高速缓存144M,CPU计算能力达到200K+ DMIPS的超高算力芯片,同时还配套2个激光雷达,12个Camera,5个毫米波雷达,最大程度实现了整套辅助驾驶感知系统的安全冗余。

产品力层面,搭载该系统的乘用车路口通过率超过70%,变道成功率超过90%,交通流处理能力高达4级根据消息显示,在日常测试中,毫末城市NOH的路口通过率等方面领先特斯拉在中国的表现

目前毫末城市NOH已经在北京,保定等城市进行深度场景打磨,搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地未来,毫末城市NOH功能落地的城市将会超过100个,同时搭载乘用车数量将超过100万台

伴随毫末城市NOH的重磅发布,毫末还正式推出了面向乘用车驾驶领域的6P开放合作模式据张凯在演讲中介绍,毫末坚定与车企共创模式,而非供应模式毫末将提供从全栈解决方案到源代码之间的6个产品层面的合作方式,致力于与合作伙伴共同营造良好的产业环境,重新定义行业的商业模式,实现共赢

毫末发布乘用车6P开放合作模式

毫末小魔驼2.0首发

为了推动末端物流自动配送车事业的快速规模化,毫末在活动现场正式发布了中国首款10万元级别的末端物流自动配送车产品mdash,mdash,毫末小魔驼2.0,打响了2022末端物流自动配送车规模之战的第一枪。

毫末小魔驼2.0发布

全新的小魔驼2.0配备了车规级硬件,ICU 3.0 大算力计算平台,可定制600L 超大载货空间的货箱,拥有L4自动驾驶能力,覆盖混行,拥堵等复杂交通场景,可支持城市开放道路中低速全路况,全程实现无接触配送,此外还具备快速换电,60—100公里续航里程,智能语音与触摸多模式交互等多项领先功能。

值得一提的是,毫末小魔驼2.0还首次将末端物流自动配送车的价格下探到了12.88万元该产品预计在2022年5月陆续投放市场

为了满足末端物流自动配送车合作伙伴们高速增长的订单需求,毫末智行位于保定的末端物流自动配送车工厂目前已经全面升级,占地面积扩至1万平米,可实现年产10000台末端物流自动配送车的产能目标,成为全球最大规模的末端物流自动配送车柔性制造基地。

此外,在此次HAOMO AI DAY上,毫末与清华智能产业研究院宣布达成深度战略合作双方将携手在深度学习,智能交通系统以及复杂网络方向进行深入探索,共同推动全方位,多层次的产学研深度融合,加速人工智能技术在自动驾驶领域的落地应用

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