华为高阶智驾不再依赖高精地图长城汽车城市NOH迎来强劲对手

来源: 2023-04-04 13:04 电车能源网

前不久，在2023春季旗舰新品发布会上，华为智能汽车解决方案BU CEO余承东宣布即将推出首个不依赖高精地图的高阶智能驾驶方案并会快速落地。对此行业专家表示，华为高阶智能驾驶也转向了“重感知轻地图”技术路线，本质上反映出高阶自动驾驶赛道的变化，以及未来的行业走向。

实际上，放眼整个智能驾驶行业，“重感知、轻地图”的发展趋势早已席卷整个行业：从倡导全栈自主研发的理想，到小鹏、蔚来三大造车新势力，再到小马智行、Momenta、文远知行、轻舟智行、智行者、元戎启行等一系列自动驾驶公司，等等，都提出了不依赖高精度地图实现城市智能辅助驾驶的技术方案。

但上述这些公司的城市智能驾驶辅助方案都还没有落地应用。在这方面，长城汽车森林生态重要成员毫末智行可谓是先行者，其早在去年就推出了中国第一个可大规模量产的城市导航辅助驾驶产品城市NOH，这套产品实现了“高速路+城市快速路+城市开放道路”的全场景出行，并首搭魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版亮相成都车展。

为什么一个成立仅三年多的后起之秀能够率先引领中国智能驾驶进入城市时代呢？这主要得益于长城毫末城市NOH具备三大领先性：重感知技术路线领先，大模型的技术应用领先，用户闭环数据建设领先。

长城毫末城市NOH的“重感知”技术路线，是基于中国复杂的城市通行场景，让车辆依靠自身视觉、毫米波、激光等传感器融合感知，完成高阶智能辅助驾驶，并在底层算法中融合视觉和激光雷达数据，进而实现空间、时间、传感器三位一体的深层次感知，使认知决策更像人类，反应更准确、更高效，整个系统更安全、更稳定、更可靠。与“纯视觉”和“多传感器+高精地图”技术路线相比，城市NOH“重感知”技术路线，受环境影响小，不过度依赖高精地图，量产后短时间内即可覆盖大量城市，因此能够做到后来居上，抢先实现大规模量产应用。

随着ChatGPT火爆全网，其采用的Transformer大模型以及“人类反馈强化学习（RLHF）”技术也引发了大量关注。而在自动驾驶领域，长城毫末也是国内最早将Transformer大模型引入数据智能体系MANA中的企业，其推出的人驾自监督认知大模型就是借鉴了ChatGPT的实现思路，通过采用RLHF技术，引入真实人驾接管数据，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。不久前长城毫末也正式宣布将自动驾驶认知大模型正式升级为“DriveGPT”，目前已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标GPT-2的水平。通过这一大模型，长城毫末城市NOH在掉头、环岛等公认的困难场景中通过率提升了30%以上，接下来DriveGPT将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果。

实现高阶智能驾驶需要大量的数据驱动已经成为行业共识，长城毫末之前就提出了关于数据的思想钢印，通过实际车端源源不断的产生数据，将数据处理挖掘进而迭代算法，更好的算法布局在车端，形成闭环。截止 2022 年底，搭载毫末 HPilot 车型已经近 20 款，用户辅助驾驶行驶里程已经突破 2500 万公里，这为需要大量数据驱动的高阶智能驾驶提供了肥沃的土壤。为此长城毫末在2021年成功搭建了MANA雪湖数据智能体系，它是智能辅助驾驶功能的超强大脑，具备持续进化的感知智能、认知智能、标注、仿真、计算等五大能力，能够让城市NOH的决策更贴近人类大脑。截至2023年2月，MANA雪湖-自动驾驶数据智能系统机器学习时长已超过50万小时，虚拟驾龄相当于人类驾驶6.2万年。更值得一提的是，基于MANA数据智能体系，长城毫末建成了中国自动驾驶行业最大的智算中心雪湖· 绿洲(MANA OASIS)，其每秒浮点运算达67亿亿次，存储带宽每秒 2T，通信带宽每秒 800G，具备用户需求、研发效能、产品自完善、数据积累、数据价值、业务工程化六大闭环能力，将机器训练效率提升了 100 倍。有了MANA OASIS的加持，长城毫末正快步跨入自动驾驶3.0时代。