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不依賴高精地圖,毫末智行CEO顧維灝揭秘為何選擇重感知路線

2022-11-28由 XEV研究所 發表于 林業

基於對什麼的考慮

“針對自動駕駛存在的很多問題,我們應當以第一性原理去思考它們的本質,由此才有可能做出不一樣的產品。”7月8日,毫末智行CEO顧維灝受邀參加了2022第十四屆中國汽車藍皮書論壇,並對“使用者需要何種自動駕駛”展開交流討論。顧維灝表示,產品能力的持續進步,只有一條路,就是大資料的驅動,坐在辦公室裡靠幾個人的設想,是做不出好產品的。

不依賴高精地圖,毫末智行CEO顧維灝揭秘為何選擇重感知路線

輔助駕駛產品正在讓駕駛員從操控車到監督車

2021年被譽為自動駕駛的商業化元年,各大車企與頭部自動駕駛企業的高速域高階輔助駕駛產品紛紛實現了商業化落地;進入2022年後,伴隨著自動駕駛技術的競爭從高速域進入城市域,圍繞城市域高階輔助駕駛技術的研發落地也進入了倒計時。

儘管業界對自動駕駛的發展持樂觀態度,使用者卻存在明顯的感知不足。具體來看,L3級自動駕駛始終停留在概念階段,而圍繞在L2級輔助駕駛諸如L2+、L2。5、L2。99等營銷包裝卻層出不窮,這究竟是出於企業宣傳的需要,還是其確實能夠為使用者帶來質變性的出行體驗?

對此,顧維灝認為,L2級輔助駕駛與L3級自動駕駛的主要區別在於對責任主體的劃分;對於使用者而言,後者更在意的更多是產品體驗。顧維灝

表示

,“我作為毫末智行輔助駕駛產品的使用者,每天都會駕駛魏牌摩卡與坦克300上下班,這一過程中,我最關心的是產品體驗和改進。”

不依賴高精地圖,毫末智行CEO顧維灝揭秘為何選擇重感知路線

“在駕駛過程中,我的任務就是監督我的汽車自己駕駛,我希望我介入的越來越少,這樣我就能知道它適合什麼場景,不適合什麼場景,有些場景我就可以放鬆一下,有些場景可以緊迫一點。”顧維灝表示,輔助駕駛產品正在讓駕駛者角色從“操控者”到“監督者”進行轉變。

對於使用者如何感知不同級別自動駕駛能力所帶來的差異化體驗?顧維灝提到,使用者不在乎你提供的是L幾,L幾都有可以適用的場景,使用者用熟了自然知道哪段路能開,慢慢就這麼開了。隨著車輛不斷升級,使用者自己的感受也能升級和增加。現在,使用者對輔助駕駛高頻的核心使用場景是跟車場景、路口場景和變道場景。

而具體到突破自動駕駛的關鍵,就在於資料。得益於長城汽車規模化量產優勢,顧維灝表示,毫末智行已經獲得了自動駕駛快速迭代的制勝關鍵,並由此推出了資料智慧體系MANA,以高效率&低成本積累資料為核心,驅動自動駕駛技術不斷迭代。

當前,毫末智行輔助駕駛產品已經在六款長城汽車旗下車型中實現規模化量產,使用者累計輔助駕駛行駛里程已突破1000萬公里,而這一資料也將伴隨規模化量產能力實現指數級增長。“自動駕駛需要有更大的車輛規模與資料規模,另外要有更強的把資料轉換成知識的能力,這樣自動駕駛才能快速實現由量變到質變的迭代,從而成長至L3,甚至是L4。”

毫末城市NOH量產衝刺在即 第一性原理出發毫末選擇重感知路線

一款成功的產品不能只專注於技術層面,更要考慮使用者訴求,基於對第一性原理的深度思考,顧維灝對自動駕駛的發展方向提出了自己的觀點。

在顧維灝看來,都市通勤已經成為了當下汽車最主要的使用場景;使用者對城市域高階輔助駕駛產品的訴求也更加明確,即安全、簡單、好用。

不依賴高精地圖,毫末智行CEO顧維灝揭秘為何選擇重感知路線

(毫末城市衝刺量產交付,已經全國各地開展路測)

一款滿足使用者訴求的城市域高階輔助駕駛產品應該是什麼樣的?在此之前,很多自動駕駛企業都將競爭的核心放在了感知硬體的和高精地圖上,但顧維灝則提出了自動駕駛行業的發展趨勢,發表了自己的看法,“高精地圖與鐳射雷達最早之所以出現,是因為當時自動駕駛技術的攝像頭感知能力較弱,並且算力效能也並不足以支撐感知演算法;如今不僅攝像頭畫素有了大幅提升,大算力晶片也開始不斷湧現,感知能力得到了大幅度提升,甚至成本昂貴的鐳射雷達成本也逐漸開始了下探。”

由此,毫末智行提出了“重感知”技術方案。其以資料智慧體系MANA為核心,透過海量資料哺育,令MANA學習時長超過了24萬小時,虛擬駕齡相當於人類司機駕駛2萬年,這能夠讓毫末城市NOH摸索並掌握應對各類複雜城市場景的駕駛要訣,由此實現從“新手”到“老司機”的蛻變,讓駕駛者與乘客享受安全、舒適與高效的出行。

優秀的使用者體驗並不僅限於安全、舒適與高效,事實上,使用者在使用自動駕駛產品的過程中依舊有很多值得自動駕駛企業關注與改進的細節。對此,顧維灝指出了一個典型的例子,“在開啟高速NOH的車輛經過大型貨車時,駕駛者往往會因為對大車的恐懼,本能地接管車輛,即使車輛此時並不會與大車發生碰撞。”

顧維灝介紹毫末NOH“智慧躲閃”的功能,“如果右側是大車,我們會設定車輛在左側車道向左偏移10—15釐米。同時毫末NOH會在互動介面進行標註,告知使用者車輛的規避動作,給使用者心理上預期。”

顧維灝提到,“這一功能起初會使用模擬人工語音提醒使用者,但當道路上遭遇大量大車時,頻繁的提示語音又會給使用者帶來更多困擾。後來我們就把這個互動改成了低聲的短聲音,這樣就比之前的語音提醒更容易讓使用者接受。”這個案例可以看出,透過對細節的關注與調整,毫末智行逐漸讓輔助駕駛產品更成熟,正逐步實現產品的差異化。