无论是交付速度还是交付质量，对于毫末智行，2021年都是其以最快速度跻身中国自动驾驶公司量产能力第一的一年。

这一年，毫末不仅推出「中国首个数据智能体系」——MANA（雪湖），还在业内率先提出自动驾驶落地的「毫末制胜公式」：

（稳定的量产能力*领先的数据智能*安全）^生态，将技术转化成工程化的同时，探索形成独有的自动驾驶商业化落地范式。

进入 2022 年，毫末继续引领量产步伐，助力中国自动驾驶不断发展跃迁：

数据智能方面，毫末的数据智能体系 MANA 学习时长接近20 万小时，虚拟驾龄已相当于人类司机2 万年的驾驶时长；

乘用车方面，毫末已上市两代HPilot 产品，3 月搭载 HPilot 2.0 辅助驾驶系统的坦克 500 正式上市。截止 2022 年 4 月，毫末辅助驾驶用户行驶里程突破 700 万公里，使用总时长达 13 万小时。

无人配送方面，毫末保定末端物流自动配送车间扩建至 1 万平米，可实现年产 1 万台的末端物流自动配送车的产能目标，下线车辆超过 1000 台，毫末小魔驼在北京顺义为物美多点超市履约配送超过4 万单。

4 月 19 日，2022 HAOMO AI DAY 如期而至，毫末公布最新战略、技术、产品的高速进展，MANA 进化升级再次备受关注。

毫末以独有的模式、速度掀起中国自动驾驶开年热度，展现出毫末的雄心壮志与前瞻规划。

毫末引领行业的背后是对自动驾驶第一性原理的充分理解，以 MANA 数据智能驱动自动驾驶的进化，引领毫末进入自动驾驶充分竞争的时代元年，与特斯拉的自动驾驶量产对决也将正式拉开帷幕。

01、「敢当、敢立、敢行」，2022年毫末的三大预判和三场战役

去年 12 月，在首届 HAOMO AI DAY 上，毫末智行董事长张凯作出 2022 自动驾驶行业十大预测：

提到 2022 年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年，乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。

在本次 HAOMO AI DAY上，张凯延续之前的预测，再次作出 2022 三大趋势判断：

• 2022 年预计在国家层面将会出台更多细则，进一步规范自动驾驶数据归属及安全；

• 城市 NOH 进一步拓宽智能驾驶系统应用场景，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。

毫末也从开年起即高调打响 2022 三场关键且意义重大的战役：数据智能技术之战、辅助驾驶城市场景之战、末端物流自动配送车规模之战。

2022 的三大预判和三场战役既是智能驾驶赛道的大势所趋，也是毫末持续深耕的行业洞见。

那么目标与进展究竟如何？

首先是数据智能技术之战。

随智能驾驶从系统原型搭建加速走向规模化量产，行业基础技术正在发生关键变化——Transformer大模型征战图像视觉，先后获得特斯拉与毫末站台。

Camera 快速进化带来数据规模暴涨，数据将直接决定量产能力。电子电气架构技术由分布式不断向集中式演进，大算力车规级芯片开启上车元年。

数据智能也成为毫末智行自成立之初的思想钢印。

MANA 正是诞生于此，并迅速成长为中国首个自动驾驶数据智能体系，已成为毫末持续进化的核心动力，将大规模量产产品和海量数据积累持续转化为生产力，进一步提升感知、认知、标注、仿真、计算等五个方面的能力，从而降低开发成本、提高迭代速度，为其他两场战役保驾护航。

其次是辅助驾驶城市场景之战。

辅助驾驶技术在不断更新、场景不断扩大，更高频、更重要也更复杂的城市环境正是智能驾驶在突破高速场景后必须正视的下一关键场景。

随着头部企业的城市智能领航辅助驾驶系统陆续发布，今年注定将在城市场景下开启竞争下半场。

在美国，特斯拉 FSD 在有限成本上展现数据量、算法、架构层面全能表现，而多方同时认为，这条技术路线未来在中国可能面临国家安全、本土化和可靠性等掣肘。

毫末城市 NOH 即将紧随其后正式上市，在城市环境中 NOH 将根据导航路线，实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等典型城市功能, 并应对车辆近距离切入、车辆阻塞占道、交叉路口、环岛、隧道、立交桥等复杂城市交通场景，以70% 路口通过率、90% 变道成功率实现不输给特斯拉的中国本土化表现。

最后是末端物流自动配送车规模之战。

末端物流配送场景在疫情下迎来爆发性机遇，随着未来人口红利消失后的人工成本问题，赛道成长性也在未来中长期被看好。

毫末智行现已全面升级其末端物流自动配送车生产基地，新生产线依据「柔性化+定制化」的理念进行设计，并配备 MES 生产管理体系，实现生产透明化、管理移动化、决策数据化。

第二代末端物流自动配送车小魔驼2.0此次也正式发布——售价12.8888 万元，成为中国第一款 10 万元级末端物流自动配送车产品。

小魔驼 2.0 搭载车规级感知套件、ICU3.0 大算力计算平台、600L 超大载货空间货箱：

• 基于 MANA 赋能实现混行、拥堵等复杂交通场景全覆盖，支持城市开放道路中低速全路况；

• 支持快速换电，实现 60 公里真实续航；

• 提供智能语音、触摸等多模式交互。

毫无疑问，小魔驼2.0 将进一步加速末端物流自动配送车规模化、商业化进程。

02、MANA：「感知智能」、「认知智能」、「成本与速度」全面升级

毫末的「风车战略」以「数据智能」为核心，乘用车辅助驾驶产品、低速无人配送车生态平台、智能硬件三大业务作为三个叶片不断转动，不断收集场景数据，基于数据智能实现正向发展。

在本次 HAOMO AI DAY 上，最重磅的发布也正是 MANA 在「感知智能」、「认知智能」、「成本与速度」方面的继续进化，从而在未来从容应对即将落地的城市场景。

毫末智行 CEO 顾维灏在 AI Day 上表示，MANA的感知智能进化主要在红绿灯、车道线识别等城市场景典型应用中有集中体现。

例如十字路口红绿灯识别是城市最复杂的问题之一——在 AI 应用中就是典型的小目标检测，不仅状态会动态变化，而且形态各地差异很大，最重要的还是绑路困难。车辆感知系统必须在很短的时间内远距离识别红绿灯，正确感知并作出相应反应。

为此毫末通过图像合成和迁移学习加快技术迭代，并最大限度使用合成数据（即减小海量合成数据和真实数据之间的概率分布差异），进而使得目标函数 f 在真实场景中拥有最小的预测误差，进一步提升红绿灯识别的准召率。

毫末还独创「双流」感知模型，将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道，并利用一个空间注意力机制将二者结合起来，从而输出绑路后的目标车道红绿灯通行状态，让毫末日常乘用车测试实现了轻地图下的红绿灯识别。

车道线识别则是城市智能驾驶的又一大难题，相比标识清晰的高速公路车道线，城市道路车流量更加密集，行车、泊车对车道线识别影响很大，城市部分车道线还存在磨损严重、标识复杂、边缘形状不规则等难题。

以 Transformer 为代表的大模型则在此派上用场。

去年，特斯拉、毫末智行几乎于同期为 Transformer 大模型站台，逐步将基于 Transformer 的感知算法应用到车道线检测问题。

此次毫末通过自研的 BEV Transfomer，在城市道路进行多传感器融合车道线识别，展示除相比传统模型在自车姿态容忍度、复杂路面纵向误差、路面起伏鲁棒性、检测视野等多方面的优势，并有望为各条智能驾驶产品线上的视觉算法落地带来成倍的效率提升。

无独有偶，特斯拉也在此前最新的 FSD 更新中使用 Transformer。

这次更新的显著变化也是在于车道几何建模从密集光栅(一组点) 升级为自回归 decoder，从而允许系统使用 Transformer 神经网络逐点直接预测和连接「向量空间」车道。

MANA 的认知智能进化则体现在微模型升级和阿里 M6 大模型两方面应用。

顾维灏表示，以常见的左转场景等待和观察为例，通过机器学习模型替换了传统的手写规则和参数，不仅避免规则越来越多时引发逻辑爆炸和扰动因素引起失效，更能处理更多复杂的小场景，使决策更具泛化适用性。

MANA 还通过应用阿里 M6 大模型，极大提升可解释性和泛化能力。M6 大模型参数规模达到 10 万亿，此前主要应用于自然语言理解、文本自动生成等领域。

此次毫末与阿里的合作，是自动驾驶领域与 M6 的初次相遇。

MANA 的成本和速度也实现翻倍进化。

如何标注海量数据集是数据规模之外的又一巨大挑战且壁垒更高。通过数据标记公司或平台手动标注的方式不仅需要大量的人力和资金投入，而且进程十分缓慢。

要做到低成本、高效率，数据的自动筛选和标注至关重要。

毫末则紧随特斯拉构建闭环自动标注系统，运用无监督自动标注算法大幅提升数据标注效率。

基于 MANA 体系的自动化数据处理能力，毫末标注 AI 自动化率达到 80%，在实现方法上，通过「目标粗定位」和「属性精细估计」两个阶段来进行，大幅提高标注效率，降低标注费用成本。

与此同时，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 Swin Transformer 模型分布式训练，通过大模型训练优化，模型训练成本降低 62%，加速比超过 96%，吞吐量超过每秒 40000 个 sample。

此外值得一提的是，MANA 还在已有的处理网络上加入隐私保护和数据安全保障，全面保障数据安全。

MANA 的持续进化升级与毫末城市 NOH 的加速上市已形成正向循环。

基于小魔盒 360T 算力、144M 高速缓存，200K+DMIPS CPU 计算能力和全车两个激光雷达、12 个摄像头，5 个毫米波雷达形成的全车感知冗余，搭载HPilot 3.0的毫末城市 NOH 呼之欲出。

顾维灏也在 AI Day 上晒了 NOH 的成绩单：路口通过率超过 70%，变道成功率超过 90%，交通流处理能力达到 4 级。

毫末高调展示了三项第一：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 NOH，第一个最实用高效的城市辅助驾驶产品。

区别于特斯拉纯视觉路线，毫末将以视觉和激光雷达进行融合感知，为决策提供依据，在 SD 地图下实现更广泛城市的落地——毫末的双百计划也将借此技术方案得以规模化启动，未来两年落地城市将会超过 100个，搭载乘用车数量超100 万台。

03、智能驾驶竞争即将步入下半场，毫末如何加速构建行业壁垒？

随多家头部企业陆续宣布城市智能驾驶落地时间表并发布测试视频，智能驾驶竞争已正式宣告进入下半场，在整体技术路线选择趋同的大背景下，马太效应正在加速凸显。

毫末则在 AI DAY 上揭秘智能驾驶下半场竞争的制胜核心法则：

在 MANA 体系下，首先是有效获取高质量的数据，与客户开放式共创。

如果智能驾驶竞争下半场如期进入城市场景，数据将更加成为竞争焦点。

毫末不断强调，谁能高效低成本的挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者。

区别于全栈自研的特斯拉等车企，对于「车企+自动驾驶技术公司」组合模式的毫末则与各家都不相同，数据来源于与合作方开放式共创，深度绑定共同发展的「毫末模式」。

毫末智行继续以风车战略为指引，结合 MANA 数据智能体系与 6P 开放式合作，与客户进行业务协同而非供应模式，赢得客户的信任实现共赢。

为此，在乘用车领域，毫末特别设计了 6P 开放原则，提供从全栈解决方案到源代码之间的 6 个不同层面的合作方式，以此打造更加开放的毫末生态：

合作方可以选择采用毫末的全栈解决方案；可以选择在数据智能云端服务层面合作；也可以选择软件、硬件或者模块级别的合作；甚至可以选择原型代码级别的定制。

其次，在智能驾驶开发和迭代进程中注入用户思维。

特别是对于复杂的城市场景，更高的使用频率必须匹配更稳定的用户认知。否则，极有可能出现比高速场景更多的潜在安全风险。

毫末的思路则是将问题和解决方案嵌入更早的开发过程，提出智能驾驶既要让用户能够更快接受并信任，也能够更快适应用户习惯。

在让用户能够更快接受并信任智能驾驶层面，毫末打造了最易懂的开启引导系统、最具信赖感的 HMI 显示系统以及智能语音双向智驾交互系统，让用户对车辆的智能驾驶功能获得全面、客观的认知。

在系统适应用户习惯层面，毫末在车端打造了用户习惯分析系统，在云端开发了用户接管分析工具，通过实时数据分析不断改进数据结构，从而不断提升用户体验。

最后是降本增效，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。

去年年底毫末在公司内部信中提到，2022 年毫末辅助驾驶系统将落地长城汽车 34 款车型。

这意味着超过 70 个项目超高交付强度，毫末要想引领下半场竞争，自身同时也必须思考如何解题。

毫末此次给出的答案是：智能驾驶系统的流程化开发和标准化交付能力。

软件复用方面，统一智驾软件架构和算法接口，一套软件算法支持不同厂家、不同接口类型传感器；一套应用层算法代码支持不同的芯片和不同的操作系统；一套应用软件组合通过配置字的不同区分不同车型配置。

效率提升方面，通过快速原型机将应用层软件和基础软件开发过程解耦，双向并行研发；设计与智驾系统开发流程高度融合的仿真测试验证流程，提高智驾软件一次性集成成功的能力；

在系统标定环节，利用已积累数十款量产车型标定数据，采用强化学习进行标定参数自动推荐，同时采用虚拟标定技术节省大量重复性实车标定工作，有效节省实车 50% 的标定时间并为客户节省标定车辆。

自动驾驶竞争格局正在巨变，毫末智行 CEO 顾维灏在对全球自动驾驶发展演进回顾的时空维度上为 MANA 的进化之路收尾。

「在这场智能革命中，中国的研究者和企业不仅没有迟到，还始终和美国一起站在自动驾驶的前沿。」

从 Transformer 大模型到重感知方案，从数据智能体系到城市场景智能驾驶，这不仅是一场自动驾驶量产的对决，同时也是行业巨头们在竞争中发展共识和行动方案的趋同。

伴随更开放的产业生态、更广泛的合作伙伴和更清晰的量产计划，2022 年毫末智行继续值得期待。

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