毫末末端物流配送车「小魔驼2.0」重磅发布：车规级传感器售价12.88万

【TechWeb】4月19日消息，2022 HAOMO AI DAY在北京正式举行，毫末智行董事长张凯、CEO顾维灏分享了毫末最新战略、技术、产品进展，并公布了多项成绩及重磅发布。

2022毫末稳居中国量产自动驾驶第一名。乘用车方面，辅助驾驶用户行驶里程突破700万公里，中国首个大规模量产的城市辅助驾驶产品“毫末城市NOH”将于近日正式上市；末端物流自动配送车领域，毫末小魔驼2.0正式发布，单车售价12.88万元，成为中国首款十万元级末端物流自动配送车，该产品预计在2022年5月陆续投放市场。

技术方面，中国首个数据智能体系MANA迎来多项重磅升级，感知能力突飞猛进，通过独创的“双流”感知模型及自研BEV Transfomer，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为现实；认知能力、成本与进化速度也实现翻倍增长，模型训练成本降低60%，加速比超过96%，此外标注AI自动化率已达到80%，大幅降低了标注费用成本。

毫末智行董事长张凯

毫末智行董事长张凯表示，“2022年智能驾驶竞争将进入下半场，毫末已在业内第一家实现了智能驾驶流程化开发和标准化交付。毫末一定要打赢‘数据智能技术之战’‘智能驾驶城市场景之战’‘末端物流自动配送车的规模之战’三大战役。我们将用成熟的技术和领先的产品服务客户，用创新奋斗者的精神，保持初心，笃行不殆，加速向未来。”

“四大致胜法则“

在2022 HAOMO AI DAY开场演讲中，张凯以《敢当敢立敢行，加速向未来》为题，分享了毫末对2022年智能驾驶行业发展趋势的预测，毫末2022年三场关键战役，以及智能驾驶下半场毫末的四大致胜法则。

张凯表示，“2022年国家将出台更多细则规范自动驾驶数据归属及安全；城市NOH会将智能驾驶的体验推向新高度；末端物流自动配送处在爆发前夜，头部客户开始进行场景规模化部署。”基于以上行业洞察和预判，2022年自动驾驶行业的竞争将正式进入下半场，主要集中在城市开放场景的领航智能驾驶。

毫末站稳2022量产自动驾驶第一名

“对于毫末来说，2022年也是非常困难的一年”,张凯表示，如何打赢“数据智能技术之战”“辅助驾驶城市场景之战”“末端无人物流车规模之战”三场战役，如何完成超过30款不同硬件平台车型的项目交付，并且保证交付的产品符合客户预期、具备市场竞争力，是毫末核心管理层在2022年初密集研讨的课题。

在演讲现场，张凯给出了毫末在智能驾驶下半场的解题思路，即四大致胜法则：有效积累高质量数据；与客户开放式共创，深度绑定发展；在智能驾驶开发和迭代进程中注入用户思维；降本增效，统一全员行动目标：最大程度提升软件复用程度及各环节效率。通过四大致胜法则，毫末已经在业内第一家实现了智能驾驶流程化开发和标准化交付。

除此之外，2022年4月，毫末完成了A+轮融资数亿元，本轮融资由中银集团投资有限公司领投，首钢基金旗下首程资本跟投。在研发投入以及人才体系建设上有了充足的资金保障，进一步建立了坚实的行业竞争壁垒。

从行业趋势洞察，到清晰的战略目标制定，再到明确的解题思路以及充足的资金保障，在正在到来的智能驾驶下半场，毫末敢当敢立敢行，运筹帷幄，展现出了独有的雄心壮志与行业担当，为自动驾驶行业提供了一个新的发展路径和范本。

MANA进化升级

在2021年12月，毫末重磅发布了中国首个数据智能体系MANA，这是毫末所有产品进化的基石和核心源动力。时隔3个多月后，MANA在降低成本、提高迭代速度方面迎来多项重磅升级，持续为毫末智能驾驶系统跑得更快、更稳、更安全赋能助力。

顾维灏在《毫末MANA的进化之路》演讲中，从“感知智能”“认知智能”“成本与速度”等方面详细介绍了MANA数据智能体系的最新进化成果。

毫末CEO顾维灏

“感知智能”方面，MANA感知能力突飞猛进，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为可能。

顾维灏表示，最近一年自动驾驶的感知技术发生了巨大变化，包括芯片算力的几何式增长，Transformer跨模态模型的出现和Camera像素的快速提升。基础技术的变化驱动着解决方案的改变，毫末开始从第一性原理出发思考新的解决方案，首当其冲的就是解决最有挑战的“红绿灯识别”问题。

毫末独创了“双流”感知模型，将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道，让毫末日常乘用车测试实现了重感知下的红绿灯识别。此外，毫末大举投入的Transformer模型效果惊人，自研BEV Transfomer用于车道线识别，通过“目标粗定位”和“属性精细估计”两个阶段实现标注的自动化，在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别，让中国没有不能识别的车道线。

“认知智能”方面，MANA用机器学习模型替换了传统的手写规则和参数，解决了此前代码臃肿且面对复杂场景容易崩溃失效的问题，使场景决策更具泛化适用性，极大提升了可解释性和泛化能力。

MANA的认知进化

“成本与速度”方面，毫末和阿里巴巴在大模型数据处理技术上进行了深度合作，实现了自动驾驶领域与M6模型的初次相遇。毫末智行平台团队和阿里云PAI-EFLOPS团队合作，基于128卡A100集群，实现了Swin Transformer模型分布式训练；与阿里团队一起联合创新了包括混合精度优化、算子优化、编译优化等技术，通过大模型训练优化，目前模型训练成本降低60%，加速比超过96%，吞吐量超过每秒40000个sample。此外，毫末已实现标注AI自动化率达到80%，大幅提高了标注效率，降低了标注费用成本。

各项数据能力全方位提升的同时，毫末同样重视用户数据的安全。今年开始国家层面对智能汽车的数据安全提出了明确要求。目前毫末在已有的处理网络上都加入了隐私保护和数据安全保障，以充分保护数据安全。

据悉，目前，MANA已完成近20万个小时的学习时长，虚拟驾龄相当于人类司机2万年。随着时间积累，MANA会让毫末自动驾驶系统的感知更准确，认知决策更像人类，让标注、仿真验证更高效，不断提高算力利用效率，打造更快、更稳、更安全的自动驾驶系统。

“MANA已经成为毫末自动驾驶产品进化的核心动能。”顾维灏表示，随着自动驾驶及当前的辅助驾驶的成熟，不仅能够提升整个社会的交通安全，还能够逐步释放驾驶者的驾驶时间，缓解驾驶疲劳，获得出行效用的提升。

“毫末城市NOH”首发

伴随乘用车高级别智能驾驶渗透率的不断提升，NOH智慧领航辅助驾驶系统逐渐走进城市，城市场景智能驾驶正在成为新的兵家必争之地。从2021年起，毫末已经发布两代乘用车辅助驾驶HPilot产品，正在按计划有序交付。在此次HAOMO AI DAY上，毫末重磅发布搭载HPilot3.0的“毫末城市NOH”。这是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品，第一个重感知的城市辅助驾驶方案，同时也是2022年中国第一个最实用高效的城市辅助驾驶产品。

毫末城市NOH发布

“毫末城市NOH”能够一举独揽“三个第一“，源自其拥有全面的场景覆盖、顶尖的硬件配置、领先的产品力等多项优势。

场景覆盖层面，该系统可根据导航提供的行驶路线，在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能, 同时也可应对车辆近距离切入、车辆阻塞占道、交叉路口、环岛、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。

硬件层面，该系统配备了一颗AI能力360T、高速缓存144M、CPU计算能力达到200K+ DMIPS的超高算力芯片；同时还配套2个激光雷达、12个Camera、5个毫米波雷达，最大程度实现了整套辅助驾驶感知系统的安全冗余。

产品力层面，搭载该系统的乘用车路口通过率超过70%、变道成功率超过90%、交通流处理能力高达4级。据了解，在日常测试中，“毫末城市NOH”的路口通过率等方面领先特斯拉在中国的表现。

目前“毫末城市NOH“已经在北京、保定等城市进行深度场景打磨，搭载该系统的车辆也将会在近期正式量产落地。未来，“毫末城市NOH”功能落地的城市将会超过100个，同时搭载乘用车数量将超过100万台。

伴随“毫末城市NOH“的重磅发布，毫末还正式推出了面向乘用车驾驶领域的“6P开放合作模式”。据张凯在演讲中介绍，毫末坚定与车企共创模式，而非供应模式。毫末将提供从全栈解决方案到源代码之间的6个产品层面的合作方式，致力于与合作伙伴共同营造良好的产业环境，重新定义行业的商业模式，实现共赢。

毫末发布乘用车“6P开放合作模式”

“毫末小魔驼2.0”首发

为了推动末端物流自动配送车事业的快速规模化，毫末在活动现场正式发布了中国首款10万元级别的末端物流自动配送车产品——毫末小魔驼2.0，打响了2022末端物流自动配送车规模之战的第一枪。

毫末小魔驼2.0发布

全新的小魔驼2.0配备了车规级硬件，ICU 3.0 大算力计算平台，可定制600L 超大载货空间的货箱；拥有L4自动驾驶能力，覆盖混行、拥堵等复杂交通场景，可支持城市开放道路中低速全路况，全程实现无接触配送；此外还具备快速换电、60-100公里续航里程、智能语音与触摸多模式交互等多项领先功能。

值得一提的是，毫末小魔驼2.0还首次将末端物流自动配送车的价格下探到了12.88万元。该产品预计在2022年5月陆续投放市场。

为了满足末端物流自动配送车合作伙伴们高速增长的订单需求，毫末智行位于保定的末端物流自动配送车工厂目前已经全面升级，占地面积扩至1万平米，可实现年产10000台末端物流自动配送车的产能目标，成为全球最大规模的末端物流自动配送车柔性制造基地。

此外，在此次HAOMO AI DAY上，毫末与清华智能产业研究院（AIR）宣布达成深度战略合作。双方将携手在深度学习、智能交通系统以及复杂网络方向进行深入探索，共同推动全方位、多层次的产学研深度融合，加速人工智能技术在自动驾驶领域的落地应用。