m年末中国自动驾驶压轴之作：毫末数据智能体系MANA重磅发布( 二 )

中国首个自动驾驶数据智能体系MANA重磅发布作为HAOMO AI DAY的重磅发布，顾维灏发布了中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，中文名“雪湖”。“雪湖”这一名称，出自于科幻巨作《三体》第二部《黑暗森林》，主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考，最终寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法。MANA（雪湖）承载了毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考。

文章插图
（毫末智行发布中国首个自动驾驶数据智能体系MANA）
在自动驾驶领域，数据智能是AI自动驾驶技术的“明珠”，是最终成为胜利者的成功要素。完善的数据智能体系是AI自动驾驶科技公司成功的基石。在行业内，谁能高效低成本地挖掘数据价值，谁就能成为竞争的王者。

文章插图
针对此，毫末拿出了基于毫末AI实践的MANA。顾维灏讲述了背后思考过程：“数据是人工智能最大的驱动力，也是人工智能进步过程中最大的成本。自动驾驶产品的完善是个漫长的进化过程，就像是人在漫长的历史过程中，找到用最低能量消耗维持生命的方法，开发智力和积累经验进化人类文明。所以毫末数据智能的核心，就是降低成本、提高迭代速度。“顾维灏将其比喻为毫末数据智能的“思想钢印”，毫末将用更低的成本和更快的迭代速度，提供更安全、更好用的产品提供给用户。

文章插图
毫末通过对400万公里用户行驶里程数的沉淀与思考，总结出了自动驾驶能力发展曲线：F=Z+M（X）。F代表产品力，Z代表毫末第一代产品，M是一个把数据转化为知识的函数，包括数据获取、表达、存储、传输、计算、验证，以及对成本和速度的影响。MANA就是这个最核心的M。MANA由TARS（数据原型系统）、LUCAS（数据泛化系统）、VENUS（数据可视化平台）、BASE（底层系统）四个子系统组成。

文章插图
顾维灏进一步从感知、认知、标注、仿真、计算五大能力方面，对MANA进行了介绍。

文章插图
在感知能力方面，针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达，核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果。相较于过往标准的结果融合方法，毫末采用了更高效的过程融合方法，并加入时序的特征进行时空融合，进而快速拉升感知能力。

文章插图
认知能力层面，顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素。安全上，毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS，其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错，而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验；在安全底线之上，从数据中学习舒适和更高效的量化标准，让自动驾驶算法可以更好地处理纷繁复杂的驾驶场景，制定更符合用户喜好的驾驶策略。并且通过自动化场景挖掘、强化学习、仿真引擎构建认知智能闭环系统，持续不断从海量人驾数据中提取知识，快速迭代车端认知算法能力。

文章插图
毫末正在研究一种端到端的模拟学习，就是以过往的事例为指导，从数字化的场景中得到具体的本车动作。这一过程中，所有的动作都已经在人们自己开车的过程中被标注。而毫末则挑选更符合司机要求的驾驶行为，在不同场景下持续的训练。同时，毫末实践了很多深度强化学习的方法，并构建了闭环自动标注系统，运用了无监督自动标注算法，大大提升了数据标注的效率，以适应大规模量产的需求。