中国首个数据智能体系发布，毫末智行剑指 2022年「三大战役」

影子，机器人，移动的车辆...今天下午，在流动的科技和未来的氛围背景下，米米智行正式线上举办“墨豪AI日”，刮起了一股强劲的科技风。

活动现场，知行董事长和CEO顾共同细数了他们过去一年亮眼的成绩单:

1.截至12月，用户行驶里程近400万公里；NOH，今年第四季度正式推出的智能飞行员辅助驾驶系统。

2.截至目前，米莉智行的辅助驾驶系统已经搭载到5辆量产车上，并与美团、阿里达摩院达成了终端无人物流车合作。

3.本月22日，墨豪知行完成A轮融资近10亿元，晋升为新独角兽公司；

4.曝光城市NOH测试视频和2022年上市时间；5.筹备建立自动驾驶超级计算中心。

最重要的是自动驾驶数据智能系统MANA(雪湖)的发布。

弥昊智行表示，该产品为国内首创，希望挑战特斯拉，实现数据智能的行业领先。

古郝伟曾在几个月前说过:“智能网联的未来是产品为王，规模取胜。”

那么被寄予厚望的MANA有什么能力支撑Mimo智行对抗特斯拉，保持技术行业领先的野心呢？

数据情报系统:马纳

道路数据是自动驾驶公司技术发展的源泉，但各方获取这一资源的过程注定漫长而艰难。

兰德智库一份关于自动驾驶汽车的评估报告显示，如果自动驾驶系统满足量产应用的条件，至少需要110亿英里的道路验证。对于车队规模小、资金不足的自动驾驶公司来说，要达到这个目标还需要几年甚至几十年的时间。

在这种情况下，所有自动驾驶玩家都探索了不同的获取道路数据的方式，从而迭代优化自动驾驶技术，比如道路测量、虚拟仿真，或者收集乘用车行驶数据。

而每辆自动驾驶汽车的路测，平均每天都会产生TB级的数据。如何高效、低成本地从海量数据中提取高质量的数据，是很多玩家觉得难以解决的行业难题。

Mimo智行发布的自动驾驶数据智能系统MANA就是针对这一问题，高度整合了感知、认知、标注、仿真、计算等诸多环节。

具体来说，MANA可以分为VENUS、LUCAS、TARS、BASE四个模块，分别对应数据可视化系统、算法应用场景实践、核心算法原型实践和数据通用能力。

通过紧密联系上述功能，MANA可以有效地利用数据，最终提高自动驾驶技术。

为了完成ZB级数据的采集和计算，雪狐利用毫米级智能域控制器魔盒3.0高达360T的计算能力，获取大量精准影像数据。数据处理完成后，车载的域控制器会立即发挥数据效果，保证数据处理的时效性。

此外，魔盒3.0可以支持10多个摄像头和3个激光雷达，提供多传感器数据。但在数据采集过程中，团队经常会遇到多传感器目标被截断，无法有效利用的问题。

为此，他们首先通过Transformer的多模态融合，将相机和激光雷达的感知中间结果映射到张量空间。然后加入时间序列的特征，利用RNN和光流SLAM进行时空融合。在此基础上进行多头计算，最终结果可以提高目标识别的准确度和精度。

高效的场景识别只是其中的一部分，如何在不同场景下实现符合人类驾驶习惯的决策规划才是很多自动驾驶公司追求的目标。

自动驾驶汽车在行驶过程中，场景可能包括雨雪、昼夜、道路边界是否清晰、各种交通参与者等诸多复杂元素。在相同的道路环境下，即使其中一个要素发生变化，对自动驾驶系统来说也是一个新的挑战，要求自动驾驶系统保持较高的稳定性和安全性。

此外，由于习惯不同，不同的司机会采取不同的方式来处理同一个场景。如果自动驾驶系统的决策不能因人而异，会给不同驾驶习惯的用户带来不好的体验。

为了保证产品的安全性和道路交通的整体安全性，Mimo智行设计了双重推理系统。其中一个推理系统通过场景库中的大量数据学习人类驾驶的规律和方法，然后指导算法迭代。

另一方面，在城市的复杂场景中，人类的驾驶规则无法穷尽，驾驶风格也没有明确的标准。为了尽可能贴近不同驾驶者的需求，毫米智能会对不同驾驶风格的数据进行细分，通过深度学习尽可能实现自动驾驶系统的“千人千面”，提供更为comf的……表驾驶体验。

通过以上创新，MANA可以同时具备处理超大数据规模的能力、更广的场景适应性、更高的认知能力。

数据智能的闭环已经成为

道路数据对于自动驾驶公司的重要性不言而喻，但很少有公司投入大量资源来构建数据系统。

那么，为什么做起来这么难呢？

在Mimo智行第三届品牌开放日上，古曾表示，AI自动驾驶技术的成功取决于两个关键环节:模型和数据，而足够多且好的数据是做好模型的前提。正因如此，墨豪智行在过去几个月里投入了大量资源来构建自己的闭环数据智能。

所谓数据智能，解释为数据采集、价值挖掘、价值应用。目前，Mimo智行已经围绕这三点完成了全方位的数据布局。

在数据积累方面，Mimo智行通过“顺风车策略”和大规模产品落地，获得了乘用车和终端无人配送车的大量数据。相比其他自动驾驶创业公司，获取道路数据的成本更低。

具体来说，通过长城汽车销售的大量量产车，Mimo智行可以广泛采集不同类型的道路数据，来源稳定且可持续，这也是Mimo智行辅助驾驶系统在极短时间内突破400万公里的重要原因。

此外，墨豪智行正在积极研发终端物流无人车，并将其视为当前自动驾驶技术商业化程度最高的产品之一。从今年4月开始，我们先后与美团、阿里达摩院合作，墨豪知行已经量产了1000多辆末端物流无人车。不断增长的末端物流无人车规模，将为Mimo智行积累更加丰富的道路数据。

法力是价值挖掘的重要组成部分。

目前，MANA已经将数据感知、认知、标注、模拟、计算等环节融为一体，在高效利用数据的同时节省了大量成本。

首先，MANA通过清晰的系统故障信号和更强大的模型对数据进行诊断，从而从数亿公里的数据中筛选出能够提升当前容量的数据。

其次，MANA通过无监督学习将图像矢量化为特征向量，通过“谱聚类”对相似图像进行聚类。在获得聚类结果后，MANA以“是否与问题场景类别相同”为判断标准，将结果分为正负样本，选取“类中心”和“类边界”附近的数据，提高标注效率。这样可以有效提高最终模型的效果。

第三步，MANA将通过双重推理系统高效挖掘不同时空的数据。

最后，MANA采用了数据和模型同时并行的混合方案，优化了模型的正向计算，在降低整体内存占用的同时，可以大大提高算法训练的效率。

通过以上四个步骤，MANA可以实现高效的价值挖掘。

在价值应用方面，背靠长城汽车树，Mimo智行的解决方案和产品不乏用武之地。

米莉智行预测，2022年将承接34款长城车型，约占待上市车型总量的80%。未来三年，搭载米莉之星驾驶辅助产品的长城乘用车数量将超过100万辆。

MANA围绕感知智能、认知智能、标注、模拟、计算五大能力构建数据智能体系。

扭转局势的起点:雪湖

正如一毫之末的知行之名源于老子《道德经》第六十四章“叠木生于一毫之末”一样，马纳的中文名“雪湖”也有着深刻的含义。

刘的科幻小说《三体》中，三体外星高级文明因家园星球濒临崩溃而试图占领地球，被联合国“面壁计划”选中的面壁者罗辑隐居深山，寻求对抗三体的方法。在经历了多重现实打击后，他不小心掉进了冰冷的湖中，却悟出了“黑暗森林”法则，并以此压制了几个世纪的三体人数量。

数据情报系统“雪湖”取其意……由此，承载着Mimo智行渴望突破数据瓶颈，通向自动驾驶的梦想。

从某种程度上来说，现在的自驾玩家和《三体》里的地球情况差不多。

书中，人类生活在随时被三人撞的恐惧中，而现在的自动驾驶公司也因为未开启的商业变现而为生存担忧。

这时候数据情报系统“雪湖”出现了，还是商业化的关键武器。

目前，Mimo智行拥有多种可持续的道路数据源。除了威摩卡、Tank 300等车型，其辅助驾驶系统还将应用于威玛奇朵、威拿铁、哈弗野兽。

与其他自动驾驶创业公司相比，这种先天优势将有助于Mimo智行加快获取道路数据的速度，而“雪湖”推出后，可以将自然资源优势转化为技术优势。

此外，“雪湖”也是Mimo智行尝试实现技术领先的跳板。

Millicent在现场展示了他与特斯拉AI技术竞争的雄心。

目前，特斯拉已经通过已经售出的数百万辆量产车型的影子模式，在全球不同道路环境下广泛收集数据，通过各种手段完善自动驾驶技术。

相比之下，虽然Mimo智行目前搭载的量产车型数量不多，但是其合作品牌的数量在不断增加，未来的道路数据也会因为车型数量的增加而成倍增长。此外，码头无人物流车的数据也会被Mimo智行使用。

墨豪之星董事长张凯曾指出，2022年将是人工智能自动驾驶商业化的分水岭。对于自动驾驶行业的初创企业来说，2022年的基础是形成相对稳定的商业模式，可持续的低成本高质量数据将推动技术的发展，为商业化提供机会。

针对未来可能呈指数级增长的数据，古表示，Mimo智行正在筹建超级计算机中心，以支持海量视频或图像数据处理，完善自动驾驶技术。

如果我们成功启动超级计算中心，并与“雪湖”合作，我们的数据情报系统将更加完整，数据优势将越来越明显。

2022年三战

在“墨豪AI日”活动中，古郝伟预测了2022年自动驾驶的发展。他认为，2022年弥昊智行必须打赢三场战役:数据智能技术、辅助驾驶城市场景、末端物流无人车规模化。

为了打赢这场战役，他预测2022年乘用车辅助驾驶项目将扩大7倍，码头物流无人车项目将扩大3倍。

今天，距离张凯所说的“人工智能自动驾驶商业化的分水岭年”不到十天。随着战斗的临近，Mimo智行发布MANA来补充数据情报系统的重要组成部分，这似乎反映出Mimo智行的研发节奏完全符合其市场预期。

更值得注意的是，在短短几个月内，Mimo智行先后推出了包括辅助驾驶系统NOH、量产自动驾驶计算平台ICU 3.0在内的产品。创业公司的产品开发速度很少这么快。

目前，被Mimo智行视为制胜关键的数据智能系统已经全面建成。通过长城汽车多款量产车型，智摩智行将获得源源不断的优质数据。

近日，Mimo智行完成了近10亿元的A轮融资，这将有助于其数据智能系统和自动驾驶超算中心加速建设，进一步保持现有的技术优势。

随着其优质数据优势如滚雪球般的迅速扩大，米莉智行将在2022年三战全胜，成为自动驾驶领域的终极玩家。

雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。影子，机器人，移动的车辆...今天下午，在流动的科技和未来的氛围背景下，米米智行正式在线举办“墨豪AI日”，这……这是一股强劲的技术风。

活动现场，知行董事长和CEO顾共同细数了他们过去一年亮眼的成绩单:

1.截至12月，用户行驶里程近400万公里；NOH，今年第四季度正式推出的智能飞行员辅助驾驶系统。

2.截至目前，米莉智行的辅助驾驶系统已经搭载到5辆量产车上，并与美团、阿里达摩院达成了终端无人物流车合作。

3.本月22日，墨豪知行完成A轮融资近10亿元，晋升为新独角兽公司；

4.曝光城市NOH测试视频和2022年上市时间；5.筹备建立自动驾驶超级计算中心。

最重要的是自动驾驶数据智能系统MANA(雪湖)的发布。

弥昊智行表示，该产品为国内首创，希望挑战特斯拉，实现数据智能的行业领先。

古郝伟曾在几个月前说过:“智能网联的未来是产品为王，规模取胜。”

那么被寄予厚望的MANA有什么能力支撑Mimo智行对抗特斯拉，保持技术行业领先的野心呢？

数据情报系统:马纳

道路数据是自动驾驶公司技术发展的源泉，但各方获取这一资源的过程注定漫长而艰难。

兰德智库一份关于自动驾驶汽车的评估报告显示，如果自动驾驶系统满足量产应用的条件，至少需要110亿英里的道路验证。对于车队规模小、资金不足的自动驾驶公司来说，要达到这个目标还需要几年甚至几十年的时间。

在这种情况下，所有自动驾驶玩家都探索了不同的获取道路数据的方式，从而迭代优化自动驾驶技术，比如道路测量、虚拟仿真，或者收集乘用车行驶数据。

而每辆自动驾驶汽车的路测，平均每天都会产生TB级的数据。如何高效、低成本地从海量数据中提取高质量的数据，是很多玩家觉得难以解决的行业难题。

Mimo智行发布的自动驾驶数据智能系统MANA就是针对这一问题，高度整合了感知、认知、标注、仿真、计算等诸多环节。

具体来说，MANA可以分为VENUS、LUCAS、TARS、BASE四个模块，分别对应数据可视化系统、算法应用场景实践、核心算法原型实践和数据通用能力。

通过紧密联系上述功能，MANA可以有效地利用数据，最终提高自动驾驶技术。

为了完成ZB级数据的采集和计算，雪狐利用毫米级智能域控制器魔盒3.0高达360T的计算能力，获取大量精准影像数据。数据处理完成后，车载的域控制器会立即发挥数据效果，保证数据处理的时效性。

此外，魔盒3.0可以支持10多个摄像头和3个激光雷达，提供多传感器数据。但在数据采集过程中，团队经常会遇到多传感器目标被截断，无法有效利用的问题。

为此，他们首先通过Transformer的多模态融合，将相机和激光雷达的感知中间结果映射到张量空间。然后加入时间序列的特征，利用RNN和光流SLAM进行时空融合。在此基础上进行多头计算，最终结果可以提高目标识别的准确度和精度。

高效的场景识别只是其中的一部分，如何在不同场景下实现符合人类驾驶习惯的决策规划才是很多自动驾驶公司追求的目标。

自动驾驶汽车在行驶过程中，场景可能包括雨雪、昼夜、道路边界是否清晰、各种交通参与者等诸多复杂元素。在相同的道路环境下，即使其中一个要素发生变化，对自动驾驶系统来说也是一个新的挑战，要求自动驾驶系统保持较高的稳定性和安全性。

此外，由于习惯不同，不同的司机会采取不同的方式来处理同一个场景。如果自动驾驶系统的决策不能因人而异，会给不同驾驶习惯的用户带来不好的体验。

为了保证产品的安全性和道路交通的整体安全性，Mimo智行设计了双重推理系统。其中一个推理系统通过场景库中的大量数据学习人类驾驶的规律和方法，然后指导算法迭代。

另一方面，在城市的复杂场景中，人类的驾驶规则无法穷尽，驾驶风格也没有明确的标准。为了尽可能贴近不同驾驶者的需求，毫米智能会对不同驾驶风格的数据进行细分，通过深度学习尽可能实现自动驾驶系统的“千人千面”，提供更为comf的……表驾驶体验。

通过以上创新，MANA可以同时具备处理超大数据规模的能力、更广的场景适应性、更高的认知能力。

数据智能的闭环已经成为

道路数据对于自动驾驶公司的重要性不言而喻，但很少有公司投入大量资源来构建数据系统。

那么，为什么做起来这么难呢？

在Mimo智行第三届品牌开放日上，古曾表示，AI自动驾驶技术的成功取决于两个关键环节:模型和数据，而足够多且好的数据是做好模型的前提。正因如此，墨豪智行在过去几个月里投入了大量资源来构建自己的闭环数据智能。

所谓数据智能，解释为数据采集、价值挖掘、价值应用。目前，Mimo智行已经围绕这三点完成了全方位的数据布局。

在数据积累方面，Mimo智行通过“顺风车策略”和大规模产品落地，获得了乘用车和终端无人配送车的大量数据。相比其他自动驾驶创业公司，获取道路数据的成本更低。

具体来说，通过长城汽车销售的大量量产车，Mimo智行可以广泛采集不同类型的道路数据，来源稳定且可持续，这也是Mimo智行辅助驾驶系统在极短时间内突破400万公里的重要原因。

此外，墨豪智行正在积极研发终端物流无人车，并将其视为当前自动驾驶技术商业化程度最高的产品之一。从今年4月开始，我们先后与美团、阿里达摩院合作，墨豪知行已经量产了1000多辆末端物流无人车。不断增长的末端物流无人车规模，将为Mimo智行积累更加丰富的道路数据。

法力是价值挖掘的重要组成部分。

目前，MANA已经将数据感知、认知、标注、模拟、计算等环节融为一体，在高效利用数据的同时节省了大量成本。

首先，MANA通过清晰的系统故障信号和更强大的模型对数据进行诊断，从而从数亿公里的数据中筛选出能够提升当前容量的数据。

其次，MANA通过无监督学习将图像矢量化为特征向量，通过“谱聚类”对相似图像进行聚类。在获得聚类结果后，MANA以“是否与问题场景类别相同”为判断标准，将结果分为正负样本，选取“类中心”和“类边界”附近的数据，提高标注效率。这样可以有效提高最终模型的效果。

第三步，MANA将通过双重推理系统高效挖掘不同时空的数据。

最后，MANA采用了数据和模型同时并行的混合方案，优化了模型的正向计算，在降低整体内存占用的同时，可以大大提高算法训练的效率。

通过以上四个步骤，MANA可以实现高效的价值挖掘。

在价值应用方面，背靠长城汽车树，Mimo智行的解决方案和产品不乏用武之地。

米莉智行预测，2022年将承接34款长城车型，约占待上市车型总量的80%。未来三年，搭载米莉之星驾驶辅助产品的长城乘用车数量将超过100万辆。

MANA围绕感知智能、认知智能、标注、模拟、计算五大能力构建数据智能体系。

扭转局势的起点:雪湖

正如一毫之末的知行之名源于老子《道德经》第六十四章“叠木生于一毫之末”一样，马纳的中文名“雪湖”也有着深刻的含义。

刘的科幻小说《三体》中，三体外星高级文明因家园星球濒临崩溃而试图占领地球，被联合国“面壁计划”选中的面壁者罗辑隐居深山，寻求对抗三体的方法。在经历了多重现实打击后，他不小心掉进了冰冷的湖中，却悟出了“黑暗森林”法则，并以此压制了几个世纪的三体人数量。

数据情报系统“雪湖”取其意……由此，承载着Mimo智行渴望突破数据瓶颈，通向自动驾驶的梦想。

从某种程度上来说，现在的自驾玩家和《三体》里的地球情况差不多。

书中，人类生活在随时被三人撞的恐惧中，而现在的自动驾驶公司也因为未开启的商业变现而为生存担忧。

这时候数据情报系统“雪湖”出现了，还是商业化的关键武器。

目前，Mimo智行拥有多种可持续的道路数据源。除了威摩卡、Tank 300等车型，其辅助驾驶系统还将应用于威玛奇朵、威拿铁、哈弗野兽。

与其他自动驾驶创业公司相比，这种先天优势将有助于Mimo智行加快获取道路数据的速度，而“雪湖”推出后，可以将自然资源优势转化为技术优势。

此外，“雪湖”也是Mimo智行尝试实现技术领先的跳板。

Millicent在现场展示了他与特斯拉AI技术竞争的雄心。

目前，特斯拉已经通过已经售出的数百万辆量产车型的影子模式，在全球不同道路环境下广泛收集数据，通过各种手段完善自动驾驶技术。

相比之下，虽然Mimo智行目前搭载的量产车型数量不多，但是其合作品牌的数量在不断增加，未来的道路数据也会因为车型数量的增加而成倍增长。此外，码头无人物流车的数据也会被Mimo智行使用。

墨豪之星董事长张凯曾指出，2022年将是人工智能自动驾驶商业化的分水岭。对于自动驾驶行业的初创企业来说，2022年的基础是形成相对稳定的商业模式，可持续的低成本高质量数据将推动技术的发展，为商业化提供机会。

针对未来可能呈指数级增长的数据，古表示，Mimo智行正在筹建超级计算机中心，以支持海量视频或图像数据处理，完善自动驾驶技术。

如果我们成功启动超级计算中心，并与“雪湖”合作，我们的数据情报系统将更加完整，数据优势将越来越明显。

2022年三战

在“墨豪AI日”活动中，古郝伟预测了2022年自动驾驶的发展。他认为，2022年弥昊智行必须打赢三场战役:数据智能技术、辅助驾驶城市场景、末端物流无人车规模化。

为了打赢这场战役，他预测2022年乘用车辅助驾驶项目将扩大7倍，码头物流无人车项目将扩大3倍。

今天，距离张凯所说的“人工智能自动驾驶商业化的分水岭年”不到十天。随着战斗的临近，Mimo智行发布MANA来补充数据情报系统的重要组成部分，这似乎反映出Mimo智行的研发节奏完全符合其市场预期。

更值得注意的是，在短短几个月内，Mimo智行先后推出了包括辅助驾驶系统NOH、量产自动驾驶计算平台ICU 3.0在内的产品。创业公司的产品开发速度很少这么快。

目前，被Mimo智行视为制胜关键的数据智能系统已经全面建成。通过长城汽车多款量产车型，智摩智行将获得源源不断的优质数据。

近日，Mimo智行完成了近10亿元的A轮融资，这将有助于其数据智能系统和自动驾驶超算中心加速建设，进一步保持现有的技术优势。

随着其优质数据优势如滚雪球般的迅速扩大，米莉智行将在2022年三战全胜，成为自动驾驶领域的终极玩家。

雷锋网雷锋网(微信官方账号:雷锋网)雷锋网

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。

标签：长城特斯拉魏牌世纪哈弗

汽车资讯热门资讯