作為智能網聯汽車的重要技術組成部分，自從被正式提出并上升為國家戰略性新興產業后，中國自動駕駛技術的發展就成為了推動國家實現產業轉型升級、快速走向新型工業化、促進新一輪經濟增長、實現區域內協調發展的關鍵。而在自動駕駛產業持續升溫的同時，近日來自政策方面的雙重支持，又將自動駕駛的商業化落地進程大幅推進了一把。
近日，上海市交通委員會等部門在第二屆智能交通上海論壇上宣布，首批自動駕駛高速公路開放。而為了保證測試車輛的合法上路和常態營運，委員會還發布了《上海市智能網聯汽車示范運營實施細則》，明確了管理機制及第三方機構職責，確定了申請主體開展示范運營的范圍、路徑、流程、條件等。
無獨有偶，北京市高級別自動駕駛示范區工作辦公室近日也發布了全國首個針對不配備駕駛位和方向盤的短途載客類智能網聯新產品的規范性文件《北京市智能網聯汽車政策先行區無人接駁車管理細則》。其參照機動車管理規則，通過發放車輛編碼的方式，給予無人接駁車相應路權，允許其在先行區60平方公里基礎上申請行駛線路，依示范區批準分階段開展道路測試與示范應用活動。
作為我國智能網聯汽車發展的兩大先行城市，北京、上海同日發布創新性政策引起了業內的廣泛關注，而通過近幾年示范運營相配套的政策法規的陸續出臺，業內也對高級別自動駕駛落地越發充滿期待。不過盡管各類自動駕駛企業百花齊放，實現自動駕駛的最佳技術通路卻依舊爭議重重，而有關核心技術的攻克與應用落地、數據的積累、算力的支撐、商業模式的構建等也都存在極大的不確定性，為自動駕駛的未來帶來了無數陰云。
對此，來自中國的頭部自動駕駛企業毫末智行給出了一套更可行的解決方案。毫末智行CEO顧維灝曾指出，“以數據驅動的自動駕駛3.0時代已經到來，只有感知、認知、模式、數據4個技術條件并行成立才能稱為真正進入自動駕駛新時代。我們所做的一切，都是為了能夠做出數據通道和計算中心，以便可以更高效地獲取數據，并把數據轉化為知識。毫末正在全力沖刺進入自動駕駛3.0時代！”
在顧維灝看來，數據驅動的時代已然到來。伴隨著深度學習在自動駕駛中的大規模運用，Attention大模型憑借其結構與堆疊優勢，以及在NLP領域中鶴立雞群的驚人訓練表現，已成為驅動自動駕駛發展不可忽視的新趨勢。但由于Attention大模型對算力的需求遠超過摩爾定律，所以自動駕駛必須要擁有大規模且多樣性的訓練數據，也就是說，只有基于大規模真實人駕數據的乘用車量產輔助駕駛，才有能力積累到足夠規模和足夠多樣的數據。
“我們有理由認為，輔助駕駛是通往自動駕駛的必由之路。只有輔助駕駛，才有能力收集到足夠規模和足夠多樣的數據。”顧維灝表示，通過接近3年的發展，毫末智行已成功迭代三代HPilot輔助駕駛系統，并在長城汽車旗下十余款車型中實現量產。截至2022年11月，毫末智行用戶輔助駕駛行駛里程已突破2000萬公里，是當之無愧的中國量產自動駕駛第一名，而伴隨量產規模的進一步擴大，毫末智行的數據規模也將呈指數級增長，并由此驅動Attention大模型，通過建成數據閉環，實現更高效率＆低成本地向自動駕駛進軍。
以大數據+大模型為基礎，毫末智行建立起了中國首個數據智能體系MANA，并針對自動駕駛技術中最核心的感知、認知、標注、訓練、仿真進行不斷迭代升級，并由此成功推出了中國首個基于“重感知”技術路線的城市NOH導航輔助駕駛。城市NOH能夠憑借超強的感知與認知能力，在不使用高精地圖的情況下，輕松實現復雜城市場景內的高階輔助駕駛功能，由此實現對全國100多座城市的更快速度覆蓋，并為用戶帶來更加擬人化的規控體驗。目前，搭載城市NOH的魏牌摩卡PHEV激光雷達版即將正式量產下線，而它也將由此成為國內首款具備大規模量產能力的城市域高階輔助駕駛車型。
“毫末智行一直在為自動駕駛3.0時代做準備，在感知、認知、模式建設上，都是按照數據驅動的方式建設的。我們所做的一切的，都是為了能夠做出數據通道和計算中心，以便可以更高效地獲取數據，并把數據轉化為知識。”通過對大數據與大模型的不斷探索與深耕，毫末智行已經掌握了建立數據閉環、打開數據驅動的自動駕駛3.0時代的大門鑰匙，而在此之后，毫末智行也將以此真正建立數據閉環，實現由量產輔助駕駛向完全自動駕駛的快速進階，相信真正的中國自動駕駛商業化落地，就將在那時正式到來。
