2022年9月13日，在第6届HAOMO AI DAY上，毫末智行董事长张凯曾表示，2022年下半年，毫末智行面临三大战役：数据智能技术之战、辅助驾驶城市场景之战、末端物流智能配送车规模之战。短短3个多月后，2023年1月5日，第7届HAOMO AI DAY如约而至，上一年的三大战役也迎来了阶段性捷报：

1.数据智能技术之战：毫末的 MANA数据智能体系已基本完成数据闭环，MANA的学习时长42万小时，虚拟世界驾龄相当于人类驾驶5.5万年；毫末的智算中心正式成立，数据规模、模型迭代速度与成本降低均达到预期目标。

2.辅助驾驶城市场景之战：毫末城市NOH软件封版，达到交付状态，目前已开启多城泛化路测。搭载城市NOH的车型将在2023年上市。

3.末端物流自动配送车规模之战：毫末末端物流自动配送车初步完成商业闭环，交付超过1000台。2022年底，小魔驼订单环比激增近80%。

而进入2023年，毫末将再接再厉，所面临的挑战也将更迭：智能驾驶装机量王者之战、MANA大模型的巅峰之战、城市NOH百城大战和末端物流自动配送商业之战。

「目前已经是中国量产自动驾驶公司的第一名」，「稳稳占据中国量产自动驾驶第一名」，上一次，毫末的话虽然说得满，但张凯的底气却并没那么足。在他看来，彼时成立1000天的毫末，才刚刚成功穿越了创业公司的生死线。而这一次，又一个100多天过去之后，毫末想要登顶的信心，明显又多了一分。

△毫末智行董事长张凯

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2022，“第一”

成立三年多的毫末，奔跑速度确实不慢。

中国首个自动驾驶数据智能体系MANA、中国量产自动驾驶第一名、业内首个行泊一体集成性价比平台、中国自动驾驶公司首个“智算中心”、中国第一个大规模量产、重感知的城市辅助驾驶系统、全球面积最大、产能第一的末端物流自动配送柔性生产基地……在不同前缀的装饰下，毫末零零总总有着11个“第一名”的头衔。

其中不少成绩有可证的数据支撑。比如，截至2022年底，毫末智能驾驶用户行驶里程已经突破2500万公里。目前搭载毫末HPilot系统的车型将近二十款，月搭载增速超过200%，最近的车型是在广州车展发布的魏牌-蓝山、山海炮，以及本季度将新增搭载的摩卡、拿铁、好猫的欧盟版车型。借由长城体系的市场载量，毫末也当之无愧地成为了量产自动驾驶里程的第一名。

再比如，在末端物流自动配送领域，三年以来，毫末先后与美团、阿里、大型商超、达达快递等达成合作，截至2022年12月，小魔驼配送订单量已突破13万单。

当然，还有些看不见的努力。2021年底毫末发布中国首个自动驾驶智能体系MANA，经过一年多的训练，这套系统已经基本形成用户需求、研发效能、数据积累、数据价值，以及产品自完善、业务工程化等六大闭环系统，基于2500万公里的真实用户行驶里程，提取出28万小时的高价值智驾数据，挖掘出用户的真实驾驶痛点，从而实现产品的正向迭代。

毫末介绍，通过各个闭环系统的配合，毫末智行全新车型的复用开发只需4个月的时间就能达到量产落地水平，全新车型匹配标定2个月的时间即能量产交付，标定效率全行业第一。

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2023，“3.0”

如果从这份成绩单来看，2022年的毫末，算是打了漂亮的一仗。而进入2023年，毫末预测，智能驾驶3.0时代也将随之开启。

“2023年，智能驾驶下半场的竞争将进入加速期，高阶智能驾驶产品商业应用将迎来大规模落地。”对于今年行业的发展，张凯做出了更为详细的十大预测：

行业层面，2023年自动驾驶将全面进入3.0时代；高级别智能驾驶将成为中端车型标配；全新一代芯片、传感器进入市场，自动驾驶生态呈现更丰富多样性。

技术层面，大模型在数据合成、知识提取等方面的能力将助力自动驾驶迭代速度实现量级提升；自动驾驶系统比拼将由功能竞争转变为通勤效率竞争；超算中心会成为自动驾驶企业的入门配置。

产品层面，城市导航辅助驾驶进入重感知阶段，大规模量产交付大幕拉开；智能驾驶的用户体验将从尝鲜转变为用户依赖；末端物流自动配送车整体成本降至10万元以内，将进一步改善生产关系。

人才领域，张凯判断AI自动驾驶领域激烈的人才竞争将会延续到2023年。

而在3.0时代，面对全新的四大战役，毫末则把宝压在了智算中心“雪湖·绿洲”（MANA OASIS）之上，向着大模型、大算力、大数据的方向发展。

MANA OASIS由毫末智行与火山引擎联合打造，每秒浮点运算达67亿亿次，存储带宽每秒2T，通信带宽每秒800G。

这几个数据发布之后，我朋友圈里有位业内人士总结了一句话：智能汽车行业太卷了！确实卷，去年8月，小鹏汽车宣布建成中国最大的自动驾驶智算中心“扶摇”，而“扶摇”的算力为600PFLOPS，也就是每秒浮点运算60亿亿次。仅仅4个月之后，“最大”的算力值便被刷新。

超大算力支撑了更大规模数据的训练和应用，而要让这些数据能够更快的进行计算，发挥价值，则需要更高的数据管理能力。毫末介绍，为充分发挥智算中心价值，让GPU持续饱和运行，毫末建立了全套面向大规模训练的Data Engine，实现了百P数据筛选速度提升10倍、百亿小文件随机读写延迟小于500微秒。

在算力优化方面，毫末与火山引擎合作，部署了Lego高性能算子库、ByteCCL通信优化能力、以及大模型训练框架。

在训练效率方面，基于Sparse MoE，通过跨机共享，轻松完成千亿参数大模型训练，且百万个Clips（毫末视频最小标注单位）训练成本只需百卡周级别，训练成本降低100倍。

基于MANA OASIS，毫末又推出了MANA五大模型。毫末智行CEO顾维灏介绍，大模型也称为“基础模型”或“基石模型”，简单来说就是通过亿级的语料或者图像进行知识抽取、学习，进而生产了亿级参数，相当于通过自监督学习，利用大量无标签、低成本的数据去做预训练。

△毫末智行CEO顾维灏

大规模的预训练可以有效地从大量标记或未标记的数据中捕获知识，通过将知识存储到大量的参数中并对特定任务进行微调，极大地扩展了模型的泛化能力。这样当在应用到不同场景时，就不再从零开始进行训练，只需要少量的样本进行微调，就可以得到很好的效果。

毫末MANA的五大模型分为视觉自监督大模型、3D重建大模型、多模态互监督大模型、动态环境大模型和人驾自监督认知大模型。

“在五大模型助力下，MANA最新的车端感知架构，从过去分散的多个下游任务集成到了一起，形成一个更加端到端的架构，包括通用障碍物识别、局部路网、行为预测等任务，毫末车端感知架构实现了跨代升级。”

在可感知的产品层面，毫末也给出了发展时间点。按照计划，HPilot 3.0即将正式量产交付，且目前软件封板已达到交付状态，具备高速、城市场景的高级别辅助驾驶能力，而首款搭载城市NOH的车型将在2023年上市；2024年上半年，毫末城市NOH落地将达到100城；而2025年，毫末HPilot将全面进入全无人驾驶时代。

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写在最后

长城汽车擅长制造话题，从长城体系走出来的毫末智行也同样如此。无论是最初的智能前瞻部，还是后来的独立的公司，毫末智行似乎一直试图用超高的曝光率和流量，将自己打造成技术界的明星公司，皇冠般的存在。

事实上，上面十几个“第一”的成绩，也确实达成了目的。不论真实的市场情况如何，也不论技术是否真的存在“代际差”，但“首个”的头衔必须要抢下。

其实这没什么问题，尤其在同质企业扎堆的自动驾驶供应商领域，如何能在上百家企业中脱颖而出？“流量”和“首发”就更是抢夺客户的重要手段。

但对于这些“不明觉厉”的达成，在恭喜庆祝的同时，我也不免打出了几个问号。比如毫末表示，MANA是基于2500万公里的真实用户行驶里程，提取出的高价值智驾数据，从而进行的产品升级。2500万公里的数据全部来自毫末HPilot，而目前搭载HPilot的量产车型绝大多数都还处在L2级辅助驾驶阶段，使用场景基本上集中在高速和环路场景，单一的数据场景来源会对后期的城市版本有多少借鉴作用，还有待产品推出后再做判断。

其次还有毫末的计划表。毫末计划，2024年上半年毫末城市NOH落地将达到100城，而2025年，毫末HPilot将全面进入全无人驾驶时代。我们暂且相信，毫末的技术水平能够在2025年实现安全、可靠的全无人驾驶能力，但法律法规能够允许吗？配套的基础设施可以建成吗？届时真的会有无方向盘、脚踏板的车辆量产落地吗？如果不能，那这无疑是给外界打了一针毫无意义的鸡血，让体会不到技术进步的消费者再度失望。

当然，还有让人看不懂的小魔驼。这13万单数量的真假，我无从考证，但是小魔驼真实的运转情况，我们实地跟踪过，无论是运行速度、送货范围还是对各种交通环境的应对，小魔驼的表现真的远没有想象中优秀。

目前依托长城年销百万新车的体量，相比其他第三方自动驾驶公司，毫末确实能够活得很好。但作为一家独立的自动驾驶供应商，成立三年，无论是能够一票定生死的最大股东，还是上车的车型，仍旧在长城体系内打转，长期看，对企业发展并不是一件好事。去年4月，毫末还推出了面向乘用车驾驶领域的“6P开放合作模式”，向全行业抛出橄榄枝，希望能与更多主机厂合作，但到目前为止，却并没有第二家主机厂的信息被披露。

作为业内的一员，我们当然希望自动驾驶行业能够从各个维度实现飞升，但作为普通消费者，我们相信的却只有实打实的体验提升，从产品体验端切实展现出质的飞跃，带来实际的帮助，“第一”之争，才有真正的意义。

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