細(xì)數(shù) 2021 年幾條大熱賽道，自動(dòng)駕駛絕對(duì)是當(dāng)之無愧的無冕之王。而即便剛剛步入 2022 年就繼續(xù)高開高走，行業(yè)龍頭特斯拉、毫末智行等企業(yè)再獲中金公司研究團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)關(guān)注。

1 月 27 日，中金發(fā)布研究報(bào)告《人工智能十年展望（三）：AI 視角下的自動(dòng)駕駛行業(yè)全解析》。報(bào)告看好中長期自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展，同時(shí)指出，算法是各廠商重點(diǎn)布局的核心能力，數(shù)據(jù)是決定量產(chǎn)能力的勝負(fù)手，算力則決定自動(dòng)駕駛技術(shù)上限。

「2012 年之后深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展帶動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)迅速進(jìn)步，近年來 Transformer 大模型等技術(shù)進(jìn)一步提升了自動(dòng)駕駛算法能力，2022 年開始落地的大算力芯片及車廠自建 AIDC 的趨勢(shì)也為大模型提供了底層支持」，而在數(shù)據(jù)端具備優(yōu)勢(shì)的廠商有望率先實(shí)現(xiàn)突破。

自動(dòng)駕駛喜提權(quán)威研究團(tuán)隊(duì) pick 絕非偶然，對(duì)算法、算力、數(shù)據(jù)能力的高度青睞也不難在近期行業(yè)熱點(diǎn)中得到佐證。

在 Omicron 變體傳播和 COVID-19病例增加的不利條件下 CES 2022 于年初成功舉辦，智能汽車成為展會(huì)絕對(duì)主角；歲末年初多家研究機(jī)構(gòu)發(fā)布自動(dòng)駕駛 2021年標(biāo)志性進(jìn)展并研判 2022 年度發(fā)展趨勢(shì)，高算力芯片、數(shù)據(jù)智能、深度學(xué)習(xí)算法等也成為高頻詞匯。

無獨(dú)有偶，毫末智行董事長張凱先前也圍繞自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)、算法、算力、量產(chǎn)、商業(yè)化、市場(chǎng)形態(tài)等作出 2022 自動(dòng)駕駛行業(yè)十大預(yù)測(cè)。

他同時(shí)指出，2022 年將是自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展最為關(guān)鍵的一年，乘用車輔助駕駛領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)正式進(jìn)入下半場(chǎng)，其他場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛也將正式進(jìn)入商業(yè)化元年。

而強(qiáng)算法+大數(shù)據(jù)+高算力帶來的自動(dòng)駕駛能力飛躍無疑將凸顯相關(guān)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在一致看漲聲中打響開年關(guān)鍵戰(zhàn)。

01、算法：Transformer 大模型征戰(zhàn)圖像視覺，特斯拉與毫末智行先后站臺(tái)

Google 于 2017 年在 arXiv 上發(fā)布文章 Attention is all you need，通過一維卷積+注意力機(jī)制的設(shè)計(jì)，拋棄傳統(tǒng) encoder-decoder 模型必須結(jié)合 CNN 或者 RNN 的固有模式，取得了非常不錯(cuò)的效果，也被評(píng)為 2017 年 NLP 領(lǐng)域的年度最佳論文。

其后 Transformer 在自然語言處理（NLP）方面取得巨大成功，GPT-2、GPT-3、BERT、XLNet 和 RoBERTa等許多預(yù)訓(xùn)練模型展示了 Transformer 執(zhí)行各種任務(wù)的能力。

進(jìn)入 2020 年，Transformer 模型已被應(yīng)用于圖像處理，其結(jié)果可與 CNN 相媲美。

中金公司在《人工智能十年展望（三）：AI 視角下的自動(dòng)駕駛行業(yè)全解析》提到，Transformer 具備強(qiáng)大的序列建模能力、全局信息感知能力，在大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練、魯棒性、泛化能力等方面表現(xiàn)突出，因而在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域較傳統(tǒng) CNN 優(yōu)勢(shì)明顯。

而特斯拉和毫末智行均已宣布將 Transformer 引入自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)感知智能和認(rèn)知智能的大幅優(yōu)化。

以 Transformer 為代表的大模型已成為自動(dòng)駕駛算法的重要發(fā)展方向。

在 CVPR 2021 自動(dòng)駕駛研討會(huì)上，特斯拉人工智能首席科學(xué)家 Andrej Karpathy 引入 Transformer 進(jìn)行大規(guī)模的無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

特斯拉的深度學(xué)習(xí)模型使用 CNN 從安裝在汽車周圍的八個(gè)攝像頭的視頻中提取特征，并使用 Transformer、CNN、3D 卷積中的一種或者多種組合完成跨時(shí)間的圖像融合，基于 2D 圖像形成具有景深的3D 信息輸出，而這對(duì)于軌跡預(yù)測(cè)任務(wù)和消除推理不一致非常重要。

毫末智行也幾乎于同期為 Transformer 大模型站臺(tái)，可謂不謀而合。

中金團(tuán)隊(duì)提到，毫末智行的 AI 團(tuán)隊(duì)正在逐步將基于 Transformer 的感知算法應(yīng)用到實(shí)際的道路感知問題，如車道線檢測(cè)、障礙物檢測(cè)、可行駛區(qū)域分割、紅綠燈檢測(cè)&識(shí)別、道路交通標(biāo)志檢測(cè)、點(diǎn)云檢測(cè)&分割等。

背靠長城汽車，毫末智行可以獲取到大量的真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)，或許這也正是毫末敢于率先引入 Transformer 大模型的底氣。

正如毫末智行 CEO 顧維灝所言：

「Vision Transformer 是最適合超大數(shù)據(jù)集的技術(shù)，也是非常適合毫末智行的技術(shù)。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，特斯拉有這么多數(shù)據(jù)，未來毫末智行也會(huì)有。這是毫末智行突破重圍的關(guān)鍵，也是未來堅(jiān)實(shí)的技術(shù)壁壘?！?/span>

Transformer 技術(shù)的應(yīng)用正在為毫末各條智能駕駛產(chǎn)品線上的視覺算法落地帶來成倍的效率提升，也將使其各項(xiàng)視覺性能指標(biāo)達(dá)到業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。

02、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)智能體系推動(dòng)自動(dòng)駕駛商業(yè)化閉環(huán)，量產(chǎn)步伐加速

走純視覺路線還是激光雷達(dá)路線？業(yè)界一直對(duì)此爭(zhēng)議不斷。

中金研究團(tuán)隊(duì)則認(rèn)為，視覺主導(dǎo)與激光雷達(dá)技術(shù)路徑之爭(zhēng)，本質(zhì)上是 AI 算法+硬件逼近人腦能力的速度，與激光雷達(dá)等可選硬件對(duì)數(shù)據(jù)量、算法彌補(bǔ)程度及其降價(jià)速度之間的競(jìng)爭(zhēng)。

事實(shí)上，大多數(shù)廠商尚不具備特斯拉那樣已行駛在道路上的百萬輛級(jí)量產(chǎn)車車隊(duì)和每年數(shù)百億級(jí)里程數(shù)據(jù)，因而并未完全押寶視覺算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

同時(shí)半固態(tài)激光雷達(dá)正在快速搶占前裝市場(chǎng)，降低部分性能要求的同時(shí)價(jià)格也已降至 1000 美元級(jí)別，特斯拉也需要面對(duì)其他廠商近來激光雷達(dá)軍備競(jìng)賽級(jí)的上車速度。

因此，不同技術(shù)路線的選擇從根本上更像是不同企業(yè)各自對(duì)數(shù)據(jù)、算法、成本綜合作用下的適應(yīng)性取舍。

然而不論是純視覺路線還是激光雷達(dá)路線，其深度學(xué)習(xí)過程首先都離不開海量數(shù)據(jù)的投喂。

一些分析師認(rèn)為，特斯拉在 2021 年擁有價(jià)值超過 55 億英里的真實(shí)世界駕駛數(shù)據(jù)，比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手擁有更多的真實(shí)世界數(shù)據(jù)從理論上講也意味著能轉(zhuǎn)化為更好的深度學(xué)習(xí)模型。

而在日前美國加州車管局（DMV）公布的年度自動(dòng)駕駛路測(cè)數(shù)據(jù)中，Waymo 報(bào)告了 232.58 萬英里（374.3 萬公里）的測(cè)試?yán)锍?，牢牢把持測(cè)試車隊(duì)首位。

因此，中金在《人工智能十年展望（三）：AI 視角下的自動(dòng)駕駛行業(yè)全解析》預(yù)判，在未來較長一段時(shí)間，數(shù)據(jù)的持續(xù)積累將是各大自動(dòng)駕駛廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。

毫末智行則脫胎于長城汽車，天生就離數(shù)據(jù)更近。

基于對(duì) 500 萬公里輔助駕駛用戶行駛里程，毫末智行率先提出自動(dòng)駕駛發(fā)展曲線「f(x)=Z0+M(x)」，其中 M(x) 是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成知識(shí)的函數(shù)，其產(chǎn)品力核心迭代動(dòng)力正是來自于數(shù)據(jù)規(guī)模。根據(jù)毫末智行 3 年后輔助駕駛系統(tǒng)裝車量突破百萬的計(jì)劃，屆時(shí)其要收集的數(shù)據(jù)量必將更加龐大。

而標(biāo)記如此規(guī)模的海量數(shù)據(jù)集則是又一巨大挑戰(zhàn)。

一種方法是通過數(shù)據(jù)標(biāo)記公司或 Amazon Turk 等平臺(tái)手動(dòng)標(biāo)注。但這需要大量的人力和資金投入且進(jìn)程十分緩慢。

中金團(tuán)隊(duì)也指出，數(shù)據(jù)體系的自動(dòng)化水平、效率是數(shù)據(jù)規(guī)模之上的又一關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)且壁壘更高，毫末智行的數(shù)據(jù)智能體系也在報(bào)告中得到加持。

2021 年 12 月，毫末智行推出號(hào)稱「中國首個(gè)數(shù)據(jù)智能體系」的產(chǎn)品——MANA（雪湖）。這一體系由 TARS（數(shù)據(jù)原型系統(tǒng)）、LUCAS（數(shù)據(jù)泛化系統(tǒng)）、VENUS（數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)）、BASE（底層系統(tǒng)）四個(gè)子系統(tǒng)組成，形成完整運(yùn)轉(zhuǎn)的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能體系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)感知、認(rèn)知、標(biāo)注、仿真、計(jì)算五大能力提升。

得益于 MANA 體系 LUCAS 的數(shù)據(jù)閉環(huán)，毫末智行數(shù)據(jù)收集、處理、標(biāo)注和 AI 訓(xùn)練方面展現(xiàn)成本優(yōu)勢(shì)和高迭代速度。

依靠「數(shù)據(jù)智能」的驅(qū)動(dòng)，2021 年毫末智行的輔助駕駛系統(tǒng)已經(jīng)搭載至 5 款總計(jì)數(shù)萬臺(tái)量產(chǎn)車輛中，是中國輔助駕駛量產(chǎn)能力最高產(chǎn)的公司。

據(jù)張凱透露，2021 年毫末智行營收已經(jīng)達(dá)到數(shù)億元，成為最快盈利、營收能力最強(qiáng)的自動(dòng)駕駛公司之一，同時(shí)也躋身量產(chǎn)產(chǎn)品第一陣營，2022 年乘用車輔助駕駛項(xiàng)目預(yù)計(jì)擴(kuò)大 7 倍，無人物流車項(xiàng)目也將擴(kuò)大 3 倍。

張凱表示，數(shù)據(jù)智能將會(huì)成為自動(dòng)駕駛量產(chǎn)決勝的正負(fù)手。數(shù)據(jù)智能體系是自動(dòng)駕駛商業(yè)化閉環(huán)的關(guān)鍵所在，搭建高效、低成本的數(shù)據(jù)智能體系是自動(dòng)駕駛健康發(fā)展的基礎(chǔ)，也是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠不斷迭代前行的重要環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)是智能汽車時(shí)代的新型石油，而數(shù)據(jù)智能則驅(qū)動(dòng)著自動(dòng)駕駛系統(tǒng)快速更迭，成為自動(dòng)駕駛公司的必修功課。

03、算力：高算力車規(guī)級(jí)芯片開啟上車元年

隨電子電氣架構(gòu)技術(shù)由分布式不斷向集中式演進(jìn)，中央域控制器+車云協(xié)同計(jì)算正在成為整車電子電氣架構(gòu)的長期發(fā)展方向。

而隨著功能與算力的不斷集中，高算力芯片成為新型電子電氣架構(gòu)的物理實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，被業(yè)界一致認(rèn)為是自動(dòng)駕駛皇冠上的明珠。

而且，無論是 Transformer 還是 CNN，都離不開大算力計(jì)算平臺(tái)做為支撐。

如果說自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)?2022 年有什么全票通過的共同期待，那必然是對(duì)大算力芯片上車的一致預(yù)期。

縱觀 2022 年各家車企的車型計(jì)劃和自動(dòng)駕駛解決方案，英偉達(dá) Orin、高通 Snapdragon Ride、地平線征程 5 等多款單芯片算力超過 100TOPS 產(chǎn)品赫然在列，高算力車規(guī)級(jí)芯片即將集中開啟量產(chǎn)前裝應(yīng)用。

芯片巨頭們還在積極規(guī)劃更高算力計(jì)算芯片，面向覆蓋智能座艙、不同等級(jí)自動(dòng)駕駛需求形成梯次產(chǎn)品序列。

如英偉達(dá)規(guī)劃中的 AI 計(jì)算平臺(tái) NVIDIA DRIVE Atlan，其單顆芯片算力達(dá)到 1000TOPS，將是 Orin 的 4 倍。

年初剛剛舉辦的 CES 展自然也是 2022 年全球芯片巨頭們爭(zhēng)奪 C 位的第一戰(zhàn)場(chǎng)。

毫末智行攜與高通聯(lián)手研發(fā)的輔助駕駛域控制器「小魔盒 3.0」也在 CES 高通展臺(tái)亮相，號(hào)稱目前全球算力最高的可量產(chǎn)自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)，其平臺(tái)單板算力已達(dá) 360TOPS，未來可持續(xù)升級(jí)到 1440TOPS，可以支撐大量的感知推理計(jì)算，以及車端感知數(shù)據(jù)的篩選、清洗、脫敏和回流。

而僅從算力來看，1000TOPS 以上能力已足以滿足 L4 級(jí)以上自動(dòng)駕駛需求。

毫末智行 CEO 顧維灝在 HAOMO AI Day 也提到，2022 年年中，毫末智行輔助駕駛系統(tǒng) HPilot 即將推出城市 NOH 功能，屆時(shí)正是配備這款「小魔盒 3.0」，而已釋出的全程 34 分鐘無接管的城市 NOH 測(cè)試視頻也讓外界對(duì)這一功能倍加期待。

04、強(qiáng)算法+大數(shù)據(jù)+高算力加速自動(dòng)駕駛落地

進(jìn)入 2022 年，自動(dòng)駕駛賽道關(guān)注度持續(xù)走高，先有春晚上高呼「賣房投資搞無人駕駛」，后有多家企業(yè)在冬奧會(huì)上大秀肌肉。與此同時(shí)，賽道上選手們的表現(xiàn)也正在暗示著全新的競(jìng)爭(zhēng)格局。

業(yè)界普遍認(rèn)為 2022 年是自動(dòng)駕駛行業(yè)倍加看好的一年，技術(shù)加速迭代的一年，人才爭(zhēng)搶激烈的一年，更將是充分競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代的元年。

2021 年，毫末智行表現(xiàn)亮眼，為自動(dòng)駕駛行業(yè)交出量產(chǎn)產(chǎn)品、研發(fā)落地、算力突破、搭載量級(jí)、數(shù)據(jù)智能、營收能力六項(xiàng)第一的滿分成績(jī)單。

同時(shí)，毫末也提到，2022 年將打響三場(chǎng)關(guān)鍵戰(zhàn)役——數(shù)據(jù)智能的王者之戰(zhàn)、輔助駕駛的場(chǎng)景決勝之戰(zhàn)和末端無人配送解決方案的規(guī)?；畱?zhàn)。

中金公司此時(shí)的背書似乎也為整個(gè)行業(yè)打了一針強(qiáng)心劑。

在過去的幾年，業(yè)內(nèi)不同參與者發(fā)展模式各異，而以特斯拉為代表的全棧自研模式，毫末智行為代表的「車企+自動(dòng)駕駛技術(shù)公司」組合，在強(qiáng)算法+大數(shù)據(jù)+高算力的技術(shù)趨勢(shì)下似乎正在走向趨同，那么行業(yè)馬太效應(yīng)也必將加速凸顯。

誰又能笑到最后？

中國自動(dòng)駕駛的格局正在發(fā)生改變，毫末智行將是不可忽視的重要力量。從更長周期看，毫末智行將有望助力國內(nèi)自主品牌，向趕超特斯拉的目標(biāo)不斷前進(jìn)。

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