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末端物流自动配送赛道成香饽饽,毫末智行何以领跑?


编辑 | 于斌

出品 | 潮起网「于见专栏」

提及自动驾驶汽车,可能更多人会想象一个场景,就是有朝一日,自己的私家车不用自己开,出行可以随时开启“懒人”模式。实际上,相比自动驾驶技术在乘用车上的应用,其在物流自动配送方面带来的想象空间,才是真正的星辰大海。

近日,末端物流自动配送赛道的头部企业毫末智行,组织举办了AI DAY大会活动。据了解,该大会作为中国唯一聚焦自动驾驶AI技术盛宴,干货十足、亮点剖多。大会上释放的最强信号,莫过于毫末城市NOH终于敲定,将于今年9月量产。

而此前,在智能科技圈引发热议的第六届HAOMO AI DAY,也因为聚焦自动驾驶AI技术,而获得较高关注度。彼时,自动驾驶科技公司毫末智行宣布,旗下末端物流自动配送车“毫末小魔驼2.0”,已量产下线交付给客户。值得一提的是,这是我国首款十万元级末端物流自动配送车。

由此,毫末智行让过去所有关于自动配送车的质疑涣然冰释。而且,因为毫末智行将过去一直停留在概念阶段、测试阶段的自动配送车,推向了市场,也通过快速量产上市,让该赛道的商业化落地得到了验证,也为整个行业注入了极大的信心。

鉴于今年物流配送行业蓬勃发展,无论是物流终端市场的需求剧增,还是物流配送企业的成本居高不下,都倒逼自动驾驶技术的应用,在末端物流配送领域高速落地。而供需双方的双向推动,也让行业进入快速增长期。天时地利之下,毫末智行也因为率先起跑,未来留给人们很大的想象空间。

剑走偏锋,“渐进式”成毫末智行标签

众所周知,前沿技术成熟落地前,都会刮起一阵“概念风”,甚至让人感觉高高在上,不接地气。因此,在发展过程中,有时也是资本导向,跃进式前进,甚至长期处于野蛮生长状态。

纵观热门赛道,无论是人工智能、大数据、还是元宇宙、自动驾驶,概莫能外。不过,毫末智行却反其道而行之,将“渐进式”作为发展“纲领”。例如,在第六届“HAOMO AI DAY”在会议上,毫末智行再次强调了其在自动驾驶上坚持“渐进式”路线。

与同一赛道其它头部企业形成鲜明对比的是,有些企业跃进式甚至跨越式发展,以技术驱动行业革命,来改变市场格局。例如,海外的Waymo就是“跃进式”的代表企业,在行业基础的L1-L3级自动驾驶技术尚未得以成熟应用前,就直接做到L4/L5级自动驾驶,以技术改变行业。不过,这样的激进策略,也给自动驾驶行业应该如何发展,带来了诸多争议。

相反,采用渐进式发展的企业,却用市场数据,验证了其可行性。例如,乘用车细分赛道的特斯拉、小鹏便是典型代表。而在末端物流配送领域,毫末智行也是剑走偏锋,用“渐进式”的发展理念,打破陈规、步步为营,相关落地成果也肉眼可见。

正如毫末智行董事长张凯所言:“我们认为,拥有足够多在用户真实使用场景中获取的车辆行驶数据的渐进式路线,会成为推动人类实现自动驾驶的最佳路径。”

据观察,也正是因为坚持了这样的发展路线,毫末智行小步快跑,商业化落地“成果”更加明显。一方面,渐进式发展可以尽早应用已经测试、验证成熟的自动驾驶技术,更快实现自动驾驶汽车的量产交付,规模化、商业化也水到渠成。另一方面,智能科技多数需要辅以数据,从而实现现有技术的迭代与升级,否则会一直停留在试验室阶段,数据采集的样本量与实用性受限。

“渐进式”的发展理念,也让毫末智行创造性的提出:自动驾驶已经进入数据驱动的3.0时代。借用毫末智行CEO顾维灏的观点,自动驾驶分别经历了早期以硬件为驱动的1.0时代、以软件驱动的2.0时代,如今以数据驱动为核心的自动驾驶3.0时代,也随之而来。

很显然,3.0时代相比前两个时代,有着明显的进步,也是一次全新的革命。 要知道,过去仅靠硬件驱动的自动驾驶行业,更多的是依靠技术与产品进行行业的前期探索,甚至自动驾驶汽车产品,也只能单纯靠“堆料”来提升其概念性、话题性,然而在落地应用上却存在先天不足。

由此带来的结果,是自动驾驶车辆的成本高昂,但是却并不实用。与此同时,因为大规模路测实验受限,自动驾驶汽车始终难以打破被复杂路况所限制、无法灵活适应多样化场景的掣肘。

自动驾驶系统6次迭代,MANA数据智能体系再升级

回归自动驾驶1.0和2.0时代,虽然随着传感器硬件、AI芯片、算法、软件等的不断成熟,不过因为各种传感器无法与前端数据互通共享,即便其功能十分强大,却不得其法,从而也让自动驾驶汽车的技术沦为概念、噱头,与落地应用的效果,相差甚远。

因此,无论是1.0时代,还是2.0时代,自动驾驶汽车的认知,依然是以人工规则为主,效率差强人意。对比之下,自动驾驶3.0时代,确实软件、硬件、前端数据的多维度组合,自动驾驶大模型终于与海量数据无缝衔接,融为一体。如此,过去积累的行业技术、传感器等硬件配件也有了用武之地。

值得一提的是,在认知方面,自动驾驶汽车不再依赖人工规则,而是用离线强化学习抽取驾驶常识,辅助以AI的实时计算,并随着自动驾驶里程飙升到1亿公里以上,而沉淀出原本难以采集的大模型数据,从而更好的指导新型技术迭代路径,新款产品的升级方向。

难能可贵的是,毫末智行很早就意识自动驾驶1.0、2.0时代的空白地带,以及城市道路面临的场景难题,自动驾驶技术层面面临的挑战。因此,通过其MANA数据智能体系在感知智能、认知智能等方面进行更新升级。

众所周知,自动驾驶技术落地难,难在城市道路养护频繁、大型车辆密集、变道空间狭窄、城市环境多样等,因此,让自动驾驶汽车走出实验室,量产“上路”才是自动驾驶汽车企业的核心竞争力。

而MANA便是毫末智行解决自动驾驶领域应用大模型、以及如何使用重感知技术解决现实空间理解问题等的落地技术与产品。据了解,目前MANA已经完成数十万全要素、多模态CLIPS标注,搭建完成300万小时的中国道路驾驶认知场景库,学习时长超过31万小时,虚拟世界驾龄相当于人类司机的4万年的驾龄。

另外,毫末智行还通过虚拟实时建图加强了MANA对车道线的感知和输出能力,并在仿真系统中引入了真实交通流场景,以更高的时效性和准确的微观交通流来解决城市路口的通过难题。

「于见专栏」注意到,除了数据系统外,两年时间内,毫末HPilot智能驾驶系统已经经过了6次OTA升级,迭代到3.0版本。并配备在10多款不同平台和种类的车型上,包括魏牌摩卡、魏牌拿铁、魏牌玛奇朵等,正在交付中的车型有摩卡DHT-PHEV激光雷达版、欧拉闪电猫、欧拉芭蕾猫等,异步并行开发超过30个智能驾驶项目。

与此同时,辅助驾驶系统行驶里程已经突破1700万公里,而毫末宣布其末端物流自动配送车产品“毫末小魔驼2.0”已下线交付,单车售价12.88万元,预计年产量一万台。

对于大模型训练对算力的高需求,以及自动驾驶技术未来可能存在的算力需求,毫末宣布成立超算中心,其目标是满足千亿参数大模型,训练数据规模100万clips,整体训练成本降低200倍。 

例如,毫末与浙江德清、阿里云联合发布了基于车路协同云服务的大规模自动驾驶场景库。据介绍,这是国内第一个使用真实交通数据生成、满足数据合规要求的自动驾驶场景库。

值得一提的是,毫末城市NOH于今年4月正式发布,是一套主打“重感知、轻地图”的城市辅助驾驶方案。其中,“重感知”的技术路线正在受到自动驾驶企业的热捧,由此也为其商业拓展加速。通过其推进量产产品上市的节奏也足以看出,“速度”正在成为毫末智能的新标签。

据称,智驾产品可在2个月内匹配完成标定的流程化开发。此外,毫末智行表示搭载其大规模量产城市NOH车型摩卡DHT-PHEV激光雷达版计划9月量产,并于年内发售。

结语

通过毫末智能的发展路径不难看出,其“渐进式”的策略,正在发挥扎实产品功底、并快速量产上市的先天优势。而无论是其HPilot智能驾驶系统的逐年迭代升级,还是“毫末小魔驼2.0”,还是城市NOH车型的快速量产上市,都展现出了这家企业务实、进取的发展格调。

在这个流行资本驱动、野蛮生长的快车道,毫末智能的战略打法,显得弥足珍贵。对于行业健康、高速的发展,也大有裨益。



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