2022，在多重因素的推動(dòng)下，智能駕駛系統(tǒng)真正迎來「上車」大爆發(fā)。

工信部數(shù)據(jù)顯示，今年上半年 L2 級(jí)輔助駕駛乘用車新車市場(chǎng)滲透率達(dá)到 30%，同比增加 12.7 個(gè)百分點(diǎn)。

具體到車企，這一比例更為突出：

以長城汽 8 月份的數(shù)據(jù)為例，共銷售新車 88226 輛，其中智能化車型占比提升至 85.59%，創(chuàng)歷史新高。

以往，智能駕駛被視作特斯拉、蔚小理等新勢(shì)力車企的代名詞，而如今，正逐漸成為汽車標(biāo)配。

這一轉(zhuǎn)變背后的原因不難理解。

當(dāng)汽車智能化成為共識(shí)，越來越多的傳統(tǒng)車企通過自研或與自動(dòng)駕駛公司例如百度、毫末智行、華為等展開合作，開發(fā)具備 L2/L2+功能的產(chǎn)品，以適應(yīng)新時(shí)期下的競(jìng)爭(zhēng)。

法規(guī)層面的突破也為智能汽車發(fā)展帶來助力。

今年 7 月，深圳首次立法，開放智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入和登記，為后者規(guī)?；慨a(chǎn)落地掃清障礙。

自動(dòng)駕駛公司毫末智行預(yù)計(jì)，到 2025 年，高級(jí)別輔助駕駛搭載率將超 70%，行業(yè)由此正在進(jìn)入一個(gè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的新時(shí)代。

此時(shí)，智能駕駛功能「上車」不再是稀罕事。

如何低成本、高效率地獲取車輛大規(guī)模上路行駛過程中的高質(zhì)量、高價(jià)值數(shù)據(jù)，用以迭代技術(shù)，開始成為各玩家之間實(shí)力比拼的焦點(diǎn)。

毫末智行 CEO 顧維灝認(rèn)為，數(shù)據(jù)規(guī)模要足夠大，自動(dòng)駕駛里程要至少達(dá)到 1 億公里。此外，數(shù)據(jù)的多樣性也要足夠充分。

特斯拉無疑是跑在最前面的，其首提的「數(shù)據(jù)閉環(huán)」陀螺正轉(zhuǎn)得越來越快。

據(jù)特斯拉 2022 年 Q2 財(cái)報(bào)，F(xiàn)SD Beta 版測(cè)試用戶已經(jīng)累計(jì)行駛約 4,200 萬英里，而這還只是建立在 10 萬名測(cè)試用戶的基礎(chǔ)上。

按照馬斯克規(guī)劃，如若今年年底測(cè)試人數(shù)擴(kuò)大到 100 萬，F(xiàn)SD Beta 的累計(jì)行駛里程將很快突破 1 億英里。

在國內(nèi)，量產(chǎn)輔助駕駛規(guī)?；鲩L速度以及自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)速度，能與特斯拉相媲美的，目前恐怕只有毫末智行一家。

9 月 13 日，毫末智行第六屆 HAOMO AI DAY 上，毫末知行董事長張凱透露，毫末用戶輔助駕駛行駛里程已突破 1700 萬公里，位列中國自動(dòng)駕駛公司第一名。

值得一提的是，此時(shí)距離毫末成立，剛好過去 1000 天。

01、風(fēng)雨 1000 天，毫末闖過技術(shù)、量產(chǎn)、商業(yè)三大難關(guān)

作為一家創(chuàng)企，毫末智行憑何以在強(qiáng)手如林的自動(dòng)駕駛江湖中率先殺出，拿下「國內(nèi)運(yùn)營里程第一」的成績？

張凱給出的答案是毫末獨(dú)有的「智能駕駛產(chǎn)品能力迭代鐵三角」方法論。

「我們認(rèn)為智能駕駛依靠的是場(chǎng)景化用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)、AI 人工智能技術(shù)、技術(shù)工程化能力三者的高度有效協(xié)同?！顾硎尽?/span>

在場(chǎng)景化用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)方面，毫末基于多款車型的量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出一整套用戶交互體驗(yàn)和產(chǎn)品開發(fā)的一體化設(shè)計(jì)方法：通過不斷更新迭代用戶埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，能夠做到充分理解用戶使用習(xí)慣。

這也讓毫末成為國內(nèi)首個(gè)基于用戶真實(shí)數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代的公司。

在人工智能技術(shù)方面，毫末基于國際最先進(jìn)的 AI 技術(shù)理念，于 2021 年 12 月推出國內(nèi)首個(gè)智能駕駛數(shù)據(jù)智能體系 MANA，后者成為毫末所有產(chǎn)品迭代的核心動(dòng)力。

在技術(shù)工程化方面，毫末用 2 年時(shí)間開發(fā)了三代智能駕駛系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn) 10 余款不同平臺(tái)車輛量產(chǎn)落地，全新車型復(fù)用開發(fā)，4 個(gè)月時(shí)間達(dá)到量產(chǎn)落地狀態(tài)。

總結(jié)來說，場(chǎng)景化用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)是入口，人工智能技術(shù)是靈魂，技術(shù)工程化能力是保障。

三大能力正向循環(huán)，互為支撐，讓毫末的智能駕駛產(chǎn)品能力得以快速迭代。

依靠「鐵三角」，毫末在過去 1000 天，從 0 到 1 突破了行業(yè)三大難關(guān)——大規(guī)模、多車型自動(dòng)駕駛量產(chǎn)難關(guān)，末端物流自動(dòng)配送車技術(shù)成本難關(guān)以及大規(guī)模數(shù)據(jù)處理及大模型應(yīng)用難關(guān)。

以量產(chǎn)難關(guān)為例，自 2021 年 5 月 HPilot1.0 版量產(chǎn)，高速輔助駕駛系統(tǒng) HWA 首搭魏牌摩卡開始，2022 年 4 月，HPilot2.0 版量產(chǎn)，搭載毫末輔助駕駛系統(tǒng)第六款車型坦克 500，毫末用兩年半時(shí)間穩(wěn)定交付三代乘用車輔助駕駛產(chǎn)品，涵蓋十余款車型。

如今，HPilot 迎來 3.0 版本，并將在 2022 年內(nèi)正式落地，成為中國第一家真正量產(chǎn)城市 NOH 的高級(jí)別輔助駕駛產(chǎn)品。

末端物流自動(dòng)配送方面，毫末占據(jù)該市場(chǎng)絕對(duì)領(lǐng)先份額，小魔駝 2.0 量產(chǎn)下線交付客戶。

此外，毫末開創(chuàng)的中國首個(gè)數(shù)據(jù)智能體系 MANA 完成數(shù)十萬全要素、多模態(tài) CLIPS 的標(biāo)注，積累 300 萬小時(shí)中國道路駕駛認(rèn)知場(chǎng)景庫，然后經(jīng)過海量的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，虛擬駕齡相當(dāng)于人類司機(jī) 4 萬年，基本完成數(shù)據(jù)閉環(huán)。

「毫末有哪些不一樣？」

張凱認(rèn)為，「鐵三角」正是毫末成立至今與其他自動(dòng)駕駛公司「不一樣」的優(yōu)勢(shì)所在。

那么對(duì)于智能駕駛路線的判斷則是該公司的「世界觀」。

只有在正確的世界觀下，才能成功運(yùn)用好方法論。

一直以來，自動(dòng)駕駛行業(yè)都有「漸進(jìn)式」和「躍進(jìn)式」的路線之爭(zhēng)。

張凱表示，毫末的世界觀在于從一開始就認(rèn)定了要走漸進(jìn)式發(fā)展路線。

而這一次的 AIDAY 上，張凱則更是旗幟鮮明地提出：「輔助駕駛是通向自動(dòng)駕駛的必由之路」。

想必這一論斷可能又會(huì)掀起一番行業(yè)的激烈討論。

在張凱看來，漸進(jìn)式路線的量產(chǎn)時(shí)間更早，能夠快速形成規(guī)?；瑥挠脩粽鎸?shí)使用場(chǎng)景中積累足夠多的數(shù)據(jù)。

此外，相較于躍進(jìn)式路線定向采集數(shù)據(jù)方式，漸進(jìn)式的成本更低，質(zhì)量更高。

「結(jié)合我們總結(jié)的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品能力曲線來看，數(shù)據(jù)規(guī)模數(shù)據(jù)獲取成本、數(shù)據(jù)質(zhì)量直接和自動(dòng)駕駛產(chǎn)品能力提升速度正相關(guān)。」

事實(shí)上，張凱的論斷正切中行業(yè)當(dāng)下的發(fā)展趨勢(shì)。

2022 年，越來越多的企業(yè)選擇從 L2 做起，甚至包括曾經(jīng)堅(jiān)定不移要「一步到位」的 L4 公司，看到技術(shù)落地遙遙無期，也陸續(xù)轉(zhuǎn)向與車企合作，尋求前裝量產(chǎn)。

可以很明顯地看到，智能駕駛已經(jīng)悄然進(jìn)入下半場(chǎng)。與此同時(shí)，一些新的挑戰(zhàn)隨之出現(xiàn)。

對(duì)于毫末來說，大規(guī)模自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)上云、大算力 AI 芯片性能突圍以及城市場(chǎng)景輔助駕駛產(chǎn)品量產(chǎn)突圍，構(gòu)成最新的三大挑戰(zhàn)。

為此，張凱提出「打贏智能駕駛下半場(chǎng)五大制勝法則」：

• 智能駕駛產(chǎn)品開發(fā)始終將安全放在首位；

• 產(chǎn)品體驗(yàn)「真香」才是王道；

• 基于用戶真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速迭代；

• 實(shí)現(xiàn)感知智能與認(rèn)知智能高度一體化;

• 以開放的心態(tài)賦能客戶，促進(jìn)行業(yè)共同進(jìn)步。

張凱尤其提到安全第一原則，隨著智能駕駛應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景越來越復(fù)雜，這時(shí)越發(fā)凸顯安全的重要性，事實(shí)上，這也是所有智能駕駛產(chǎn)品開發(fā)的基本出發(fā)點(diǎn)。

而在產(chǎn)品體驗(yàn)方面，毫末認(rèn)為只有用 To C 思維做 To B 的事情，才能真正開發(fā)出能讓 C 端市場(chǎng)接受的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是毫末的核心法則，張凱表示，通過挖掘用戶真實(shí)使用場(chǎng)景數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速迭代，以此提升用戶的交互感知。

此外，打通感知智能與認(rèn)知智能，以開發(fā)心態(tài)賦能客戶促進(jìn)行業(yè)共同發(fā)展也是毫末接下來的著力點(diǎn)。

張凱最后總結(jié)道：「我們正在克服疫情、供應(yīng)鏈、技術(shù)本身帶來的重重挑戰(zhàn)，將在接下來的四個(gè)月時(shí)間里全力沖刺年初定下的量產(chǎn)交付目標(biāo)?！?/span>

02、自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代，數(shù)據(jù)智能成勝負(fù)手

在本屆 HAOMO AI DAY 上，被提及最多的一個(gè)詞是「數(shù)據(jù)」。

正如前文所說，毫末認(rèn)為行業(yè)正在進(jìn)入一個(gè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的新時(shí)代。

而這個(gè)新時(shí)代被毫末智行 CEO 顧維灝稱為自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代。

在自動(dòng)駕駛 1.0 時(shí)代，硬件數(shù)量決定能力高低。

不少企業(yè)通過堆料激光雷達(dá)等硬件，來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，然而這種方式帶來的效果不僅一般，而且增添了整車成本，導(dǎo)致難以批量化生產(chǎn)落地，其自動(dòng)駕駛測(cè)試?yán)锍痰姆秶矁H僅在 100 萬公里左右。

隨著 AI 技術(shù)登場(chǎng)，大算力中央計(jì)算芯片亮相，自動(dòng)駕駛也開始進(jìn)入 2.0 時(shí)代。

這也正是當(dāng)前大多數(shù)企業(yè)所處的階段。除了行駛效果明顯提升，整車成本也開始下降，自動(dòng)駕駛里程快速增加至上千萬公里。然而，仍難以匹配技術(shù)發(fā)展速度的需求。

自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代趨于技術(shù)成熟形態(tài)，數(shù)據(jù)開啟自訓(xùn)練，能夠?qū)⒆詣?dòng)駕駛里程飆升至 1 億公里以上，目前也僅有特斯拉等少數(shù)車企能夠接近這一成績。

而在國內(nèi)，毫末則可以說是離自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代最近的那一個(gè)。

這其中的難點(diǎn)不僅在于如何像特斯拉一樣能夠量產(chǎn)并賣出上百萬臺(tái)汽車，在道路上收集數(shù)據(jù)，還在于如何處理和挖掘 3.0 時(shí)代帶來的海量數(shù)據(jù)。

針對(duì)這一難題，毫末在去年 12 月的 AI DAY 上，發(fā)布中國首個(gè)數(shù)據(jù)智能體系 MANA。

從架構(gòu)上來說，MANA 由四大板塊組成，分別是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。

其中，BASE 是整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)的底層，包括數(shù)據(jù)底座、數(shù)據(jù)融合、PoseidonOS 等。

其他三大板塊置于上層：

• TARS 代表毫末智行的開發(fā)的原型算法，包括感知、規(guī)劃決策、地圖定位、仿真引擎；

• LUCAS 代表車輛在現(xiàn)實(shí)中的感知、計(jì)算、驗(yàn)證等過程，即自動(dòng)駕駛的大規(guī)模泛化；

• VENUS 則是數(shù)據(jù)看板，以參考標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)算法的好壞。

前面提到的數(shù)據(jù)挖掘就是由 LUCAS 自動(dòng)化地完成，這和特斯拉不謀而合，后者之所以能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理，本質(zhì)就是搭建起了類似 MANA 的一套數(shù)據(jù)智能模型。

隨著毫末智能駕駛步入城市場(chǎng)景，「城市道路養(yǎng)護(hù)頻繁」、「大型車輛密集」、「變道空間狹窄」、「城市環(huán)境多樣」等難題接踵而至。

顧維灝總結(jié)，這在技術(shù)層面上帶來六大挑戰(zhàn)：

• 如何在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用大模型；

• 如何讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價(jià)值；

• 如何使用重感知技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)空間理解問題；

• 如何使用人類世界的交互接口；

• 如何讓仿真更真；

• 如何讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)起來更像人。

為此，在本屆 HAOMO AI DAY 上，MANA 在感知智能、認(rèn)知智能等方面均迎來更新升級(jí)。

首先，MANA 通過使用大規(guī)模量產(chǎn)車無標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，大大提升了模型訓(xùn)練效果；

其次，MANA 感知能力提升，并構(gòu)建了增量式學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)，節(jié)省大量算力；

此外，通過使用時(shí)序的 transformer 模型在 BEV 空間上做虛擬實(shí)時(shí)建圖，使得感知車道線的輸出更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定；

接著，MANA 在仿真系統(tǒng)中引入了高價(jià)值的真實(shí)交通流場(chǎng)景，時(shí)效性更高、微觀交通流更真實(shí)，有效破解了城市路口通過「老大難」問題。

值得注意的是，除了感知方面，MANA 認(rèn)知智能也迎來新階段。通過對(duì)覆蓋全國的海量人類駕駛進(jìn)行深度理解，學(xué)習(xí)常識(shí)和動(dòng)作擬人化，使得毫末輔助駕駛決策更像人類實(shí)際駕駛行為，可結(jié)合實(shí)際情況選擇最優(yōu)路線保證安全，體感更像老司機(jī)。

與此同時(shí)，毫末 MANA 新增的幾項(xiàng)強(qiáng)大能力，以及 Transformer 深度學(xué)習(xí)大模型，也給算力帶來巨大消耗。

顧維灝提到，Attention 大模型是 AI 發(fā)展的新趨勢(shì)。

這源于其結(jié)構(gòu)簡潔，可以無限堆疊基本單元，得到巨大參數(shù)量模型，目前已經(jīng)達(dá)到千億、萬億量級(jí)。

隨著參數(shù)量的增加和訓(xùn)練方法的提升，大模型的效果也穩(wěn)步提升，在很多 NLP 任務(wù)上已經(jīng)超越了人類的平均水平。

不過與此同時(shí)，毫末也發(fā)現(xiàn)，隨著 Attention 大模型引入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，對(duì)算力的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了摩爾定律，這導(dǎo)致大模型訓(xùn)練成本非常高，在終端設(shè)備上落地尤其困難。

「一般 Transformer 所需算力是 CNN 所需算力的 100 倍，但在這種算力下平均 6.9% 的算力貢獻(xiàn)了 94% 的價(jià)值，還有大量的弱關(guān)聯(lián)、低價(jià)值的運(yùn)算在乘加操作和功耗上，產(chǎn)生了很多浪費(fèi)。」

為此，毫末正在通過低碳超算來降低自動(dòng)駕駛成本，通過改進(jìn)車端模型和芯片的設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)大模型的車端落地，通過數(shù)據(jù)的組織讓大模型發(fā)揮更大效力。

作為同樣仰賴數(shù)據(jù)智能的超級(jí)玩家，特斯拉遇到算力問題給出的解決方案是超級(jí)計(jì)算機(jī) Dojo，其于 2021 年正式亮相，把自動(dòng)駕駛拉到一個(gè)新高度。

幾乎是同一時(shí)間，毫末在去年 12 月也宣布籌建自己的超算中心。

而今天，該超算中心正式揭開面紗。

顧維灝表示，毫末超算中心的目標(biāo)是滿足千億參數(shù)大模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模 100 萬 clips，整體訓(xùn)練成本降低 200 倍。

「除此之外，我們基于毫末場(chǎng)景庫對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有效組織提升了數(shù)據(jù)分布的合理性和多樣性，并基于源源不斷的量產(chǎn)實(shí)車人駕數(shù)據(jù)構(gòu)建增量學(xué)習(xí)引擎，結(jié)合稀疏激活、算子深度優(yōu)化等技術(shù)，持續(xù)優(yōu)化訓(xùn)練成本?！诡櫨S灝介紹道。

從大模型到數(shù)據(jù)智能體系，再到超算中心，如果說特斯拉在國外引領(lǐng)著行業(yè)的發(fā)展，那么毫末則是在國內(nèi)扛起了自動(dòng)駕駛的大旗，大洋兩岸的頭部玩家不約而同地在關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)選擇了同一路線，不免讓人期待接下來二者各自又會(huì)放出什么大招。

03、拿下中國首款大規(guī)模量產(chǎn)城市，NOH毫末快步奔向下一程

今年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，最熱鬧的莫過于在城市道路場(chǎng)景下的競(jìng)爭(zhēng)。

繼小鵬打響城市 NGP 第一槍后，毫末不久也公布上線 NOH，成為國內(nèi)第二家扎入城市場(chǎng)景的企業(yè)。

隨后，理想、蔚來、極狐、集度、阿維塔、上汽智己等紛紛跟進(jìn)，在其最新車型上搭載城市輔助駕駛功能。

從技術(shù)上來看，在以上所有玩家中，主要分為兩派：一個(gè)是「感知融合 + 高精地圖」派，另一個(gè)是「重感知、輕地圖」派。而毫末屬于后者，推出第一個(gè)重感知的城市輔助駕駛方案。

在毫末看來，盡管高精地圖能夠提供豐富的先驗(yàn)信息，但由于鮮度無法保障、監(jiān)管審查問題，跟不上智能駕駛在國內(nèi)城市大規(guī)模、大范圍快速落地，積累數(shù)據(jù)反哺技術(shù)的需求。

這體現(xiàn)出毫末做技術(shù)戰(zhàn)略決策的第一性原理，即能將數(shù)據(jù)規(guī)模優(yōu)勢(shì)快速轉(zhuǎn)化為能力優(yōu)勢(shì)的技術(shù)路線才是好路線。

對(duì)于缺乏高精地圖的感知部分，毫末利用基于 Transformer 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，來進(jìn)行空間、時(shí)間、傳感器三個(gè)維度的前融合，提升算法的準(zhǔn)確率。

需要特別補(bǔ)充的是，Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎在同一時(shí)間，由特斯拉和毫末智行引入到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用，從這里也可看出兩地行業(yè)領(lǐng)頭羊之間的默契。

在之前的 HAOMO AI DAY 上，毫末展示了采用獨(dú)創(chuàng)的「雙流」感知模型，實(shí)現(xiàn)輕地圖下的紅綠燈識(shí)別，以及通過自研的 BEV Transfomer，在城市道路上實(shí)現(xiàn)了多傳感器融合車道線識(shí)別。

這一次，毫末又帶來 NOH 六大亮點(diǎn)功能：

1、智能識(shí)別交通燈，涵蓋中國各種形狀信號(hào)燈

毫末城市 NOH 經(jīng)過多場(chǎng)景仿真驗(yàn)證，可根據(jù)交通燈指示，實(shí)現(xiàn)「紅燈停、綠燈行、黃燈減速通過」。

為了讓用戶熟悉，在綠燈狀態(tài)下，需要用戶輕點(diǎn)油門通過。

2、智能左右轉(zhuǎn)

根據(jù)人類左右的經(jīng)驗(yàn)路線，來設(shè)定車輛左右轉(zhuǎn)的線路。系統(tǒng)設(shè)計(jì)在轉(zhuǎn)向過程中會(huì)避讓主動(dòng)行人和非機(jī)動(dòng)車。

3、智能變道

會(huì)根據(jù)導(dǎo)航和更高的通過效率自動(dòng)進(jìn)行變道，也會(huì)判斷后方交通參與者的運(yùn) 動(dòng)情況和變道空間，安全完成自動(dòng)變道。

4、智能躲避靜態(tài)障礙物

可以準(zhǔn)確的判斷錐桶和路墩等障礙物，進(jìn)行減速或者繞行。

如果繞行空間滿足要求，就繞行；如果不滿足，就減速等待時(shí)機(jī)。

5、智能躲避動(dòng)態(tài)障礙物

會(huì)提供類似高速版本智慧躲閃的能力，對(duì)于行駛中的車輛等動(dòng)態(tài)障礙物，毫末城市 NOH 首先會(huì)選擇適當(dāng)減速，然后根據(jù)繞行空間的可行性，選擇減速跟行或者是繞行，以此來保障通過的安全性和效率。

6、智慧交通流處理

更像人類的駕駛方式，可根據(jù)轉(zhuǎn)向燈和剎車燈，提前預(yù)知前車意圖，做出更類似人類駕駛的操作，提高用戶乘坐的舒適型。

毫末城市 NOH 將率先搭載在哪款車型上？

事實(shí)上，在 8 月的成都車展，答案提前揭曉：首發(fā)在全新摩卡 DHT-PHEV 激光雷達(dá)版車型。

按照長城汽車的規(guī)劃，該車計(jì)劃 9 月量產(chǎn)，年內(nèi)發(fā)售，并且會(huì)實(shí)現(xiàn)上市即交付。而這也將標(biāo)志著中國首款大規(guī)模量產(chǎn)的毫末城市 NOH 輔助駕駛系統(tǒng)正式「上車」。

雖未拿到「首宣」的毫末，以其更為領(lǐng)先一步的重感知技術(shù)路線，卻首先讓「量產(chǎn)城市 NOH」在中國率先落地。

這可能就是「毫末模式」的最好注釋。

另一邊，毫末末端物流自動(dòng)配送車也突破了末端物流自動(dòng)配送車的成本難關(guān)。

毫末智行的末端物流自動(dòng)配送車「小魔駝 2.0」單車售價(jià) 12.88 萬，是中國首款達(dá)到了十萬元級(jí)，并已開始下線交付的量產(chǎn)無人配送小車，可覆蓋園區(qū)及城市開放道路。

據(jù)張凱介紹，「毫末小魔駝 2.0」具備 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛、遠(yuǎn)程駕駛、低成本部署、車輛管理平臺(tái)、遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)、訂單管理平臺(tái)、微信小程序七大核心功能，能高效執(zhí)行訂單配送，在業(yè)界處于領(lǐng)先水平，預(yù)計(jì)年產(chǎn)量達(dá)一萬臺(tái)。

走過 1000 天，毫末來到一個(gè)新的歷史起點(diǎn)，張凱將其比喻為「從步履蹣跚到躊躇滿志」。

毫末過去的 1000 天，正是自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度的縮影。在過去十年間，自動(dòng)駕駛技術(shù)也呈現(xiàn)加速進(jìn)化的特征。

現(xiàn)在，自動(dòng)駕駛的 3.0 時(shí)代正呼嘯而來，自動(dòng)駕駛的新舊參與者們都在試圖從這場(chǎng)變革性技術(shù)中抓住確定性。

顯然，在當(dāng)下，經(jīng)歷了智能駕駛規(guī)?；慨a(chǎn)交付的大考，完成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷進(jìn)化，在特斯拉之后，能夠率先贏得 3.0 時(shí)代門票，毫末智行是可預(yù)見的玩家。

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