毫末智行发布千元级智驾产品,携性价比冲入城市NOA赛道
从创业之时起,毫末智行就是行业里“卷速度”的典型,不仅产品和技术创新迭代快,就连科技发布会的频次,也是业内最高的那个梯队。
大模型技术井喷式爆发的今年,毫末更是把骨子里的“快”基因激活到极致。就在昨日,这家科技公司带着千元级别的无图NOA产品、DriveGPT雪湖·海若的进化成果以及大模型时代的最新思考和部署,高调举办了第九届毫末AI DAY。
从这场长达三小时的技术发布会来看,毫末现阶段拼刺刀的已不只是快速创新,还有产品端的性价比优势。要想在智能化下半场竞赛里不下牌桌活下去,“卷速度”只是的创业公司一个优势,新的阶段,提高性价比、拿下更多的市场份额才能比对手活得更好。
打出价格牌,是大势所趋。
一是,智能化产品上车,已成为车企竞争的关键。根据工信部公布的数据,2023年上半年,具备高阶辅助驾驶功能的乘用车新车销量占比达到了42.4%,预计2025年乘用车高阶辅助驾驶的渗透率将会达到70%。
二是,智驾产品渗透率不断加速提升,从2023年开始,乘用车城市NOA迎来量产新高潮。毫末估计,城市NOA已经占到高阶辅助驾驶市场份额的17%,2024年占比会达到40%,2025年或高达70%,高阶智驾产品市场在未来两年将迎来全面爆发。
当下的毫末,拼速度,拼性价比,借着AI DAY发布会的热度,推出了更具性价比的行泊一体高阶智能驾驶方案。毫末也用这场AI盛宴告诉外界,他们是如何思考城市NOA落地的新解法,以及面世200天之后的DriveGPT,究竟又有什么新的进化。
01
性价比,还是性价比!
发布会现场,毫末智行正式发布了全新第二代HPilot智能驾驶产品,三款新品分别是HP170、HP370和HP570,陆续会在今年和明年先后量产上车,主打性价比优势,可满足高、中、低价位车型的量产需求。
- HP170
毫末HP170是行业首个能够实现高速、城市快速路上的无图NOH,被定位为3000元级的行泊一体智驾解决方案,是毫末的入门级平民化辅助驾驶产品。
在传感器方面,毫末HP170标配了1个前视相机、4个鱼眼相机、2个后角毫米波雷达、12个超声波雷达,可自由选装1个前视毫米波雷达和2个前角毫米波雷达。
- HP370
更高级别的毫末HP370,被定位为5000元级的城市记忆行车和记忆泊车一体化的智驾产品。目前,毫末HP370已经完成了全部功能的开发,将于明年量产上车。
在毫末看来,记忆行车可看作是毫末城市NOH的最小集,是毫末城市NOH的强有力补充,仅需一次学习,就可完成用户日常路线的记忆,且不依赖于车机的导航路线。
在传感器方面,HP370标配了1个前视+2个侧视+1后视+4鱼眼共8个相机,以及1个前毫米波雷达、2个后角毫米波雷达、12个超声波雷达,可选装一个小角度前视相机和2个前角毫米波雷达。此外,HP370采用多源感知的BEV技术,可实现360度的无死角感知。
作为毫末的中算力平台的智驾解决方案,HP370可实现城市记忆行车和记忆泊车的一体化。
毫末张凯在发布会上表示,记忆行车、记忆泊车本就同源,可以做到相互借鉴,相互促进。
在记忆泊车方面,毫末首创了业内首个免教学记忆泊车功能,可以做到静默学习记忆路线,实现可见即可用。未来,公司还计划从功能上打通记忆行车、记忆泊车的记忆路线,从用户使用的视角,实现记忆行车、记忆泊车功能上的协同。
- HP570
作为毫末的旗舰产品,HP570被定位为8000元级的城市全场景无图NOH智驾解决方案。在毫末管理层的规划里,HP570平台的历史使命,是打造行业内最具性价比的高阶城市智驾产品。
在此前毫末HP550平台的基础上,HP570成本可下降三分之二,在性能不打折的前提下可实现全场景无图城市NOH,仅通过导航地图来实现城市全场景覆盖。同时支持全场景泊车、激光雷达的选配,也能让传感器成本更优化。
在传感器方面,HP570标配了2个前视+4个侧视+1后视+4鱼眼共11个相机,以及1个前毫米波雷达、12个超声波雷达,还支持可选配1-2颗激光雷达。
据悉,HP570采用毫末深度优化的多源感知BEV和占用网络技术,可实现 360度规则世界和非规则世界的无死角感知。目前,HP570已完成整体架构设计开发,各技术模块还处于功能验证阶段。
“性价比”和“省钱”——
这是张凯主题发言时提及最多的两个词,在他看来,毫末智行非常清楚智驾产品在高速场景下,高精地图使用的时机和技巧。在此基础上,依据使用场景,毫末也对系统进行了深度优化和技术升级,对硬件的能力进行极致的挖掘和压榨,摆脱对高精地图的依赖,从而为客户节省了一大笔成本。
同时,毫末的HP170也是目前业内唯一一个有能力将高速无图NOH系统压缩到一颗MCU上的智驾系统。
“这次,要把极致性价比打出来!”
三款智驾产品,价格分别打到3000元级、5000元级、8000元级的低位,一边是把价格打下来,另一边是把性能打了上去。未来一年,毫末将围绕这条主线,和竞争对手分食智驾赛道的诱人蛋糕。
02
200天
DriveGPT再进化
过去一年,公司CEO顾维灏频繁提及数据驱动的自动驾驶3.0时代,大模型将重塑汽车智能化的技术路线。最大的几个特征,是中大模型与海量数据相结合,数据开启自训练模式,自动驾驶里程由硬件驱动、软件驱动时代的百万乃至千万公里,飙升到1亿公里。
上海车展前夕,毫末推出全球首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若,让业界看到大模型落地应用在车端的另一种可能,AI领域炙手可热的GPT,终于可以用在自动驾驶领域了。
半年已过。
这家公司依旧凭借着超凡速度,让DriveGPT持续进化,在昨日的AI DAY现场,顾维灏也对外公布了围绕这一技术领域的最新进展。
- 截止到2023月10月,毫末数据智能体系MANA的学习时长超过103万小时。乘用车用户辅助驾驶行驶里程已经接近9000万公里,正在向1亿公里迈进,搭载毫末高阶智驾的车型已经落地欧盟。
- 随着毫末产品落地规模的不断增长,毫末智驾数据迎来爆发式增长,将预计在2023年正式迈入自动驾驶3.0时代所标定的1亿公里的智驾里程规模。这也意味着,毫末的数据闭环能力与产品迭代能力形成正向加速闭环。
顾维灏再次提及自动驾驶3.0。
在他看来,大模型、大数据、大算力,成为自动驾驶公司迈入3.0时代的关键标志。从一开始,毫末团队就在为自动驾驶3.0时代作准备,在感知、认知、智算中心的建设上,毫末都是按照数据驱动的方式建设的,目前在数据积累上,即将实现一亿公里智能驾驶行驶里程的目标,同时MANA OASIS已经具备处理更大规模数据的能力——
目前已然准备就绪。
DriveGPT,究竟如何发力?
两个方向,感知大模型和认知大模型。
在感知大模型方向,毫末通过对实现真实物理世界的学习,将真实世界建模到三维空间再加上时序的4D向量空间中。在构建对真实物理世界的4D感知基础上,毫末也进一步引入图文多模态大模型,来完成4D向量空间到语义空间的对齐,实现跟人类一样的万物识别能力,公司称之为自动驾驶语义感知大模型。
而在认知阶段,基于语义感知大模型的万物识别能力,通过构建驾驶语言来描述驾驶环境和驾驶意图,再结合导航引导信息、以及自车历史动作,借助大语言模型的海量知识来辅助给出驾驶决策。
最终,毫末把感知大模型与认知大模型对接,进行端到端训练,构建了毫末自动驾驶大模型DriveGPT。
顾维灏介绍了DriveGPT下的七大实践:
即驾驶场景理解、驾驶场景标注、驾驶场景生成、驾驶场景迁移、驾驶行为解释、驾驶环境预测与车端模型开发,正是这些实践,让毫末对自动驾驶的开发,彻底进入了一个和之前完全不同的模式里。
例如,如何更高效的筛选数据。
解决一个自动驾驶的Corner Case,必须准备一批跟这个Corner Case相关数据。传统的方式,是采用标签加人工的方式,从高达百亿的数据中筛选出几万个有效数据,成本非常高、效率非常低。
再如,怎样更高效的标注数据。
筛选出一批数据之后,传统的开发模式,是将这批数据送给标注公司,进行人工标注,效率低、成本高、周期长。
毫末的做法,是将闭集自动标注升级为开集场景中进行Zero-Shot的自动标注,这是一个标注能力上的飞跃,因为通过这样的方式,任意物体都可以被标注了。
借助大语言模型的能力,毫末实现了在开集场景中Zero-Shot的快速精准的自动标注。
整个过程,可分为多模态模型蒸馏、大语言模型辅助、视觉语言特征交互三个部分。多模态模型蒸馏用于增强自动标注模型对语义、时空、颜色等的基础感知能力,大语言模型辅助用于提供开放词句的表征能力,视觉语言特征交互进行跨模态特征增强和感知,最终完成Zero-Shot的自动标注。
03
“四大战役”
即将收官
快——
这是业界对毫末智行的普遍评价。要知道,即使是特斯拉这样的头部公司,往往也是一年才“卷”一次科技日或品牌日,毫末团队不一样,他们把科技发布会的频次提升到每季度一次,且似乎每次都能讲出用高密度信息,吊足业界胃口。
顾维灏也特意回顾了毫末过去历次AI DAY上的技术观点和重大发布,既展现了毫末一以贯之的技术思考,也通过这样的方式,在传播上再次亮剑,凸显团队自我迭代的速度之快。
就拿今年来说——
1月的第七届AI DAY,毫末建成了自动驾驶智算中心MANA OASIS雪湖·绿洲,并同时发布了五大自动驾驶感知和认知领域的大模型,首次将GPT技术思路引入到自动驾驶认知决策领域。
4月的第八届AI DAY,正式推出行业首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若,首先实现对自动驾驶认知决策模型的持续优化,同时也在将多个感知大模型的训练纳入到DriveGPT统一的架构中,目标是实现端到端自动驾驶。
昨日的第九届AI DAY,刚好是DriveGPT发布的第200天,我们看到,这家科技公司更加坚定自己的技术路线了,即通过统一的DriveGPT大模型架构来整合通用感知和通用认知能力,让自动驾驶实现一次技术范式的跃迁。
“命运的齿轮开始转动。”
用顾维灏的话说,公司里的这群人,依旧固执地相信技术,他们想亲手创造自动驾驶的未来。
有意思的是,这一届AI DAy恰逢2023年进入第四季度的收官阶段,年初立下的四大战役,作为公司CEO的顾维灏也忍不住在现场“晒出”最新的成绩单。
第一场,智能驾驶装机量的王者之战。
据悉,毫末智能驾驶用户行驶的总里程已经突破8700万公里,搭载毫末HPilot智驾产品的车型也已经达到20款以上,其中,山海炮HEV、新摩卡是最新搭载了毫末HPilot产品的车型。
第二场,MANA大模型的巅峰之战。
今年4月,毫末率先发布了行业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若。在过去200天左右的时间里,DriveGPT依托8700万公里辅助驾驶量产数据,累积480万段Clips高质量标注数据,仅是在自动化标注方面,DriveGPT能帮助生态伙伴提效90%以上。
第三场,城市NOH的百城大战。
目前,搭载城市NOH导航辅助驾驶功能的毫末HP550平台,首款量产车型将落地在魏牌蓝山上,将会在明年一季度正式量产上市
第四场,末端物流自动配送的商业化之战。
在末端物流自动配送的商业场景方面,毫末的小魔驼产品已经在商超履约、快递接驳、校园配送、智慧社区等9大场景开启了常态运营。
其中,在商超履约和快递接驳上,毫末联手物美多点、达达快送等合作伙伴,已经实现可持续的正向盈利模式,这也是目前全球首个L4自动驾驶产品单店经营实现盈利的商业化案例,从而打通了末端物流自动配送的最终商业闭环。
2023年慢慢走向尾声,毫末的四场战役也看到胜利的曙光。不过,按照毫末自己的估算,城市NOA将在2024年占比会达到40%,2025年或将高达70%,高阶智驾产品市场在未来两年将迎来全面爆发,新的更艰难的战役,恐怕还在后面。
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