每秒浮点运算67亿亿次,对于自动驾驶意味着什么?_驾驶_模型_量产

在毫末喊出“中国量产自动驾驶行业第一”之时,勿言毫末年少轻狂,固然是大树底下好乘凉,也正是好风凭借力,送其上青云。这是自动驾驶的大时代,风口之上,毫末走了风尖上。

文丨王硕奇

编辑 | 深夜游泳的小鱼儿

毫末正成为中国自动驾驶市场的明星公司,高调,并声量满满。

1月5号元旦假期刚过,毫末AI DAY来了。这个时间点的发布会,更像是一部年度总结报告和对2023年的趋势预测。

从整场发布会来看,核心技术的进展主要有两项:

1、与火山引擎联合打造了每秒浮点运算达67亿亿次的中国自动驾驶行业最大智算中心雪湖·绿洲(MANA OASIS);

2、MANA五大模型实现全新升级,视觉自监督大模型首个实现4D Clip的自动标注。

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乍一看,似乎也没什么,这个我们后边细说。

相比这两项技术展示,毫末对行业的预测和总结似乎更容易理解和关注。

毫末董事长张凯在分别在行业层面、技术层面和产品层面对自动驾驶的发展做出了预测:

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。

而基于以上判断,张凯在阐释毫末2023年的发展规划时,将其描述为“2023年四大战役”。

最重头的是“智能驾驶装机量王者之战”,毫末将完成多平台、数十款车型、数十个项目的异步并行开发,通过智能驾驶流程化开发和标准化交付,进一步推进未来搭载毫末辅助驾驶产品的乘用车达百万量级的目标;

其次是“MANA大模型巅峰之战”,毫末将在智算中心助推下,将大模型的应用落地进行到底;

第三场战役是“城市NOH百城大战”,毫末城市NOH将有序落地到国内100个城市,引领城市导航辅助驾驶的大规模量产落地;

最后是“末端物流自动配送商业之战”,毫末将继续坚持5S合作服务模式,助力合作伙伴快速实现产品和解决方案落地,加速无人配送行业应用进程。

在各种场合的对外宣传中,毫末已将自己描述为中国第一的自动驾驶科技公司。能喊出这样的口号,与毫末同时在乘用车和商用车领域发力有关。

乘用车背靠长城汽车,其产品落地速度和规模确实无人能敌。在物流配送方面,与北京地利之便不无关系。

01.

每秒浮点运算67亿亿次意味着什么?

当前数据已经成为所有自动驾驶企业的核心资源,面对越来越多的数据爆炸,如何高效快速处理成为了最大的难题。

不知道从什么时候开始,浮点运算的单位从亿变成了亿亿。

在AI DAY现场,毫末智行宣布智算中心雪湖·绿洲(MANA OASIS)正式成立。

毫末表示,MANAOASIS是目前中国自动驾驶行业最大智算中心,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。

67亿亿次是什么概念呢?

作为对比可以参考联想公司为德国莱布尼茨超算中心设计制造的排名全球第13的超算中心,其认证计算能力为1.9亿亿次每秒浮点运算能力。

海量的产品数据、超大规模的数据训练、大模型的应用等,都对算力提出了更庞大的需求。

基于火山引擎丰富的大数据积累和底层技术,MANA OASIS实现的计算、存储、通讯能力,让数据更快速转化成知识,以实现降本增效的目的。

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。

软硬一体,把算力优化到极致。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训练成本只需百卡周级别,训练成本降低100倍。

有了这么强的算力,毫末的大模型就有了更强的用武之地。

此次在毫末AI DAY,毫末的大模型也得到了强大的更新,MANA五大模型全新亮相升级。

其中,视觉自监督大模型,让毫末在中国首个实现4D Clip的自动标注;

3D重建大模型,助力毫末做数据生成,用更低成本解决数据分布问题,提升感知效果;

多模态互监督大模型,则可以完成通用障碍物的识别;

动态环境大模型则进一步使用重感知技术,降低对高精地图依赖;

人驾自监督认知大模型让毫末的驾驶策略更加拟人化,安全及顺畅。

MANA五大模型全面提升了毫末感知和认知层面系统化的底层技术能力。

“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。”顾维灏表示。

这也意味着毫末的感知能力更强,产品力更强,向全无人驾驶加速迈进。

强大的算力,高效的数据模型,成为毫末持续闭环进化的一个重要基础,这一基础也成为毫末在技术领先上的底气。

毫末智行CEO顾维灏表示:“MANAOASIS让毫末拥有了超级计算能力,数据、算力充沛,毫末的技术产品能力将更加强大。在‘MANA OASIS’加持下,毫末将冲刺进入自动驾驶3.0时代。”

在张凯看来,“3.0时代”最典型的特征就是要依据用户真实使用场景中的数据,来驱动自动驾驶的迭代,以保证迭代的精准性,持续激发车辆智能驾驶系统的顾客价值,从而进入“产品越好用、用户越爱用”这样精准迭代的正向循环。

在他看来,1.0时代主要是依靠硬件,靠毫米波雷达和摄像头以及车辆本身的线控能力来实现一些单车道自主巡航等功能,也叫硬件驱动时代;2.0时代在不增加硬件的情况下,依靠软件加强了车辆的横向控制,这时车辆的横向控制和纵向控制还是解耦的,可以实现类似自主变道,主动躲闪等功能,又叫它软件驱动时代。

02.

量产数量与技术之间形成高效循环

根据毫末的预测,2024年上半年,毫末城市NOH落地将达到100城,这是中国第一个可大规模落地的城市导航辅助驾驶,以重感知、大模型的技术路线及技术应用、用户闭环的数据建设等方向保持领先位置,2025年毫末HPilot全面进入全无人驾驶时代。

毫末自出生以来,可以说从来不用担心量产上车的问题,不过难能可贵的是毫末在拓展无人驾驶技术在自动配送方面的应用也取得了不错的成绩。

张凯表示,2022年毫末持续稳居中国量产自动驾驶第一名,三代HPilot产品搭载至魏牌、坦克、欧拉、长城炮等近20款车型,辅助驾驶用户行驶里程突破2500万公里;毫末城市NOH是中国第一个可大规模量产的城市导航辅助驾驶产品,目前软件封版达到交付状态;末端物流自动配送车已初步完成商业闭环,交付超1000台,小魔驼配送订单量突破13万单,商业化进程正全面提速;MANA学习时长超42万小时,虚拟驾龄相当于人类司机5.5万年。

其发布的自动驾驶落地乘用车进展显示:

2021年11月,搭载毫末智行高速NOH导航辅助驾驶的魏牌摩卡NOH智慧领航版正式上市;

2022年8月,搭载毫末智行城市NOH导航辅助驾驶的魏牌摩卡DHT-PHEV首次亮相,这是继小鹏P5之后,又一款规模量产具备城市NOH导航辅助驾驶的车型;

2022年11月,第一批搭载毫末HPilot的300台摩卡PHEV启航欧洲,毫末智行也由此成为中国首个出海量产落地的自动驾驶公司。

这其的中意义在于中国量产的自动驾驶经过了欧洲严格的数据安全测试。

在2022年城市自动驾驶辅助成为智能汽车最前沿的落地技术之一,这其中只有个别厂家开启了小规模测试版本,而作为其中最年轻的毫末,短短几年时间跻身到第一梯队,速度不可谓之不快。

毫末智行至今成立刚刚超过1000多天,演绎出了中国自动驾驶的毫末速度,用过硬成绩验证了“渐进式自动驾驶路线”的正确性。

对于毫末而言,技术进步带来了庞大的订单,订单又带来了更多的数据,数据又催动了技术迭代,形成了稳定正向的循环。

而毫末什么时候能够拿到非长城系的乘用车订单呢?

随着技术的强大和独立的运营,终有一天市场的天平会向此倾斜。

03.

毫末的胜负欲

事实上在整个自动驾驶行业终,有众多的玩家,有百度这样高阶自动驾驶反哺L2+这样的,有小鹏理想大量依靠高精地图的,毫末似乎与各家的路线都不尽相同,坚持“重感知”的毫末似乎在未来能走的更快。

目前各大厂商都有自己的科技日,大部分一年一开,小部分半年一开,像毫末这样一季度一次的AI DAY,可以说是全球仅此一家。

这也对毫末的速度和成果产生了更高的要求,毕竟每次的AI DAY都要有新的东西。

正如张凯对毫末全新品牌愿景的描述:让机器智能移动,给生活更多美好。

他说:“随着自动驾驶技术逐步走向成熟,会有越来越多的机器终端具备智能移动的能力,这将极大改善人们的生产、生活和交互方式,让人们能够享受安全、高效、便捷的出行及物流体验。”

“技术成熟,更大的远景”,这样的字眼或许三年多来的成长让毫末已经不只是一家为长城赋能的公司。

在他们喊出“中国量产自动驾驶行业第一”之时,勿言毫末年少轻狂,固然是大树底下好乘凉,也正是好风凭借力,送其上青云。

这是自动驾驶的大时代,风口之上,毫末站在了风尖上。

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