全球頂尖AI科學家空降HAOMO AI DAY。9月13日，中國工程院院士，清華大學講席教授、智能產業研究院（AIR）院長張亞勤線上出席HAOMO AI DAY。張亞勤在致辭中宣布了清華大學智能產業研究院（AIR）與毫末智行達成深度戰略合作的新消息，同時他分享了對全球自動駕駛技術發展趨勢的觀點和毫末智行在智能駕駛領域實踐成果的看法。
在致辭中，張亞勤介紹到，清華大學智能產業研究院（AIR）是面向第四次工業革命的國際化、智能化、產業化的應用研究機構，其使命是利用人工智能技術賦能產業升級、推動社會進步。而毫末智行則是中國自動駕駛領域初創獨角獸企業，在成立短短的1000天，就在自動駕駛的垂直領域取得了令人矚目的成就。他表示，以數據驅動的AI技術，特別是深度學習算法，使得自動駕駛正在走向大規模商業落地。
在張亞勤看來，自動駕駛是推動全球汽車工業變革的重要的技術力量，它可以大幅度提高駕駛安全，提升交通效率，顛覆商業模式。但從技術可行性角度看，實現自動駕駛依舊困難重重，“實現自動駕駛需要很多技術的創新，比如新傳感器、目標檢測，感知融合，時空同步，仿真模擬、精確定位、信息安全，低時延通訊，邊緣計算。也大量使用新的機器學習算法，包括卷積神經網絡、模仿學習、進化學習、強化學習、Transformer等等。”
張亞勤對自動駕駛技術發展的的分析，與毫末智行的技術產品戰略相當一致。基于對自動駕駛第一性原理的深度思考，毫末智行推出了中國首個數據智能體系MANA，并通過感知、認知、標注、仿真、計算解決自動駕駛發展道路上遇到的難題。此外，為更高效、低成本地處理海量數據，毫末智行還為數據智能體系MANA引入了具備全局注意力機制的Transformer大模型，加速毫末自動駕駛技術的迭代速度。
張亞勤認為，提升自動駕駛準確度的關鍵在于，保證深度學習模型的魯棒性和泛化性，“首先我們需要利用多模態多傳感器的互補性收集大量路測數據，其次要利用模擬學習和強化學習，此外還要深化端到端的感知，規劃和決策算法和研究，提高感知和決策的魯棒性和泛化能力。”
對此毫末智行的應對方法是，首先借助Transformer將攝像頭、毫末波雷達、激光雷達信息進行帶有時序特征的多模態前融合，以此充分利用傳感器、算法與算力性能；其次借助背靠長城汽車帶來的海量數據樣本進行標注處理，從而進行模擬學習，從數據中學習規律，并通過不同算法在各仿真駕駛場景中的訓練，尋找最適合進行深度強化學習的算法；最后則是借助模擬學習與深度強化學習，以真實的駕駛決策數據為指導，逐步深化并完善端到端的感知、規劃與決策算法。
“自動駕駛是一個十分復雜的系統問題，但也是一個復雜的狹義人工智能問題，可以被分解為有邊界的子領域技術問題，因此我認為自動駕駛是可以實現的”，張亞勤院士表示，“我認為，自動駕駛的落地路徑將是通過垂直領域逐漸擴散布局到通用駕駛落地。”
這一觀點也恰恰是毫末智行走的實踐之路。毫末智行在過去1000天，不僅完成了自動駕駛技術可行性的探索，完成了在兩大垂直領域的規模落地。當前，由毫末智行自主研發的末端物流自動配送車小魔駝2.0已經量產下線交付給客戶，目前在北京順義地區與物美多點合作的小魔駝已累計完成無人配送9萬單成績，同時已經與美團、阿里達摩院等達成戰略合作；而在乘用車領域，當前用戶輔助駕駛累計行駛里程也已超過1700萬公里。
在談及毫末智行研發自動駕駛技術的初衷時，毫末智行CEO顧維灝曾表示，“自動駕駛技術是人類出行領域的一次根本技術變革，密切關系大眾的出行安全與出行效率，毫末智行也始終把自動駕駛看作是一項提升社會效率、增進大眾福祉的事業”，這恰好與清華大學智能產業研究院（AIR）“與合作伙伴共同推動全球自動駕駛產業大發展”的理想不謀而合。
張亞勤在最后表示， 2022年4月，清華AIR與毫末智行正式達成了深度戰略合作，我們希望借助毫末智行在自動駕駛領域的技術優勢與經驗，圍繞深度學習、前沿數據驅動決策優化方法等方面進行深入的探索與研究，共同推動全球自動駕駛產業大發展。
此次HAOMO AI DAY上，張亞勤的分享為自動駕駛技術發展指明技術難題及發展方向，對毫末智行在自動駕駛垂直賽道的成績和未來發展給予了肯定。同時以此次戰略合作為契機，毫末智行也將基于清華AIR在人工智能領域的經驗成果，展開深入合作和多個專項研究，加速推進自動駕駛技術的迭代，助力合作伙伴重塑和全面升級整個社會的出行及物流方式。
