今天下午，长城旗下的智能驾驶公司毫末智行举办了 HAOMO AI Day 技术发布会。整场活动信息量很高，有很多智能驾驶领域的专业技术的内容，发布会的核心事件在于毫末发布了 NOH 城市按导航辅助驾驶，这套系统接下来不久便会在长城集团的多个品牌进行量产。
毫末 NOH 按导航辅助驾驶
毫末表示自己会成为国内首家大规模量产城市按导航辅助驾驶的厂商，支持的城市将超过 100 个，涵盖的场景包括高速、城市开放道路、城市快速路以及停车场，长城集团下的哈弗、魏牌摩卡、坦克等品牌都会有车型搭载这套系统。
硬件方面，毫末 NOH 所在 Hpilot3.0 上感配置如下：
- 2 个激光雷达
- 5 个毫米波雷达
- 环视 ADAS 视觉（8 摄像头）
- 12 个超声波雷达
系统的辅助驾驶芯片为毫末与高通联手打造的「小魔盒 3.0」，AI 算力为 360 TOPS，CPU 的整数运算能力超过 200 DIMPS，高速缓存 144 Mps。
发布会上，毫末官方表示城市 NOH 的产品力不会输给特斯拉在中国的表现：
- 路口通过率 70%
- 变道成功率 90%
- 交通处理能力为 4 级
毫末 AI 体系中的技术重点
毫末的辅助驾驶软件系统网络官方称为「Mana」，系统在感知上针对城市按导航辅助驾驶做了多方面的开发训练，比如红绿灯场景，模拟场景往往和真实场景存在偏差。毫末的做法是利用迁移学习中领域泛化的方法定向弥补真实场景中的缺失样本，降低两者的特征空间概率分布差异。
另一个是将二维相机画面转化为三维感知数据的 Transformer，官方展介绍了 Transformer 带来的三个技术优势：
- 可以更好利用大数据，工程架构上随着参数的增加任务表现稳定增加；
- 对不同特征进行感知优先级划分的 Attention 架构非常适合多传感器融合，可以提供抽象空间下的时序融合，有更高的特征匹配能力，物体更稳定；
- 可以通过 Transformer 输出 3D 结果，而不是先得到 2D 结果之后再做 3D 还原。
在车道线识别场景上体现的具体效果如下：
- 车道线识别抖动更小；
- 纵向远距离识别误差更低；
- 路面起伏时鲁棒性更高；
- 多相机组合下的视野更好响应更快。
其余项目这里我们不再一一展开，更全面的技术内容可以在我们官网或者 App 看发布会回放，我们会在后续产出相应的深度内容。
毫末的自动数据标记和超算中心
发布会上毫末还表示数据标记是目前的感知发展的一个重要方向，目前自动化标记是提高效率降低成本的趋势，毫末已经做到 80% 自动化。
毫末在训练软件和算法所用的超算中心是和阿里 PAI-EFLOPS 团队合作，采用的是 128 卡 A100 集群，每秒吞吐量超过 40,000 个 Sample。
看完发布会以后不得不说毫末这次的动作比较令人惊讶，智能驾驶的话题之前多数都是被新势力、华为、特斯拉占据，传统品牌在这方面给人的印象是动作慢并且不重视。
毫末这次发布会上把自己在智能驾驶行业已经做的、要做的和怎么做的部分都做了比较细致的说明，发布会风格上确实有那么点特斯拉的感觉。
现在疫情的影响还在继续，但是今年中国市场的智能驾驶竞争可预见的会非常激烈，毫末要赶在小鹏等企业之前，做国内首个大规模量产城市按导航辅助驾驶的企业出乎人意料。客观来说目前的信息给人的预期是不低，但实际的能力和体验还等正式交付以后大家自会有判断。
