從高速輔助駕駛切入城市道路，阿里云大算力支持毫末NOH加速進階

6月10日，記者獲悉，毫末智行即將上市的城市NOH（城市智慧領航輔助駕駛系統(tǒng)）正基于阿里云的高彈性算力和大數據、AI平臺做最后沖刺階段的深度訓練優(yōu)化，有望于近期在量產車正式上線。這意味著，依托云上高效的自動駕駛模型訓練，毫末NOH在高速公路、城市快速路完成近千萬公里輔助駕駛后，又率先在城市道路實現大規(guī)模量產。

海量數據云上高效訓練，效率提升70%

毫末智行成立于2019年11月，前身是長城技術中心智能駕駛前瞻分部。作為一家致力于自動駕駛的人工智能技術公司，毫末發(fā)展迅猛，其輔助駕駛系統(tǒng)在一年時間里已搭載在多款量產車型上，不僅適配全國所有31萬公里高速公路及城市快速路，并開始向城市道路拓展。

快速進化的輔助駕駛系統(tǒng)背后，毫末積累了海量的訓練學習量和訓練時長。截止2022年6月，其自動駕駛數據智能體系學習時長已超過20萬小時，通過攝像頭、雷達采集的視覺數據、點云數據量接近百PB，相當于數百萬部藍光高清電影的大小，如果一個人24小時不間斷地看，要看上近千年。

海量數據用于自動駕駛的模型訓練可有效提升模型的成熟度，但同時也會面臨數據存儲與訓練平臺加速效率的瓶頸。2021年，毫末與阿里云達成深度合作，在云上進行模型的高效訓練。

在數據采集與遷移方面，毫末分布在全國各地的工程車全量配備了阿里云車載閃電立方，通過各城市模擬訓練點，每輛工程車每天采集的數據有數TB，均可快速傳輸到云上進行存儲與訓練。在存儲方面，利用對象存儲OSS和小文件存儲CPFS，實現海量數據冷熱分層存儲和高效的數據流通。在計算方面，云上彈性GPU實例提供多規(guī)格、多種按需計算服務，同時借助機器學習平臺PAI進行云上分布式模型訓練，吞吐性能提升110%，模型成熟度在短時間內大幅提高。

整體來看，毫末基于阿里云公共云的多機多卡訓練效率最高提升70%，整體成本降低約20%。

目前，毫末用戶輔助駕駛行駛里程已經超過900萬公里，輔助駕駛總時長超13萬小時。長城摩卡新車上市一周年公布的數據顯示，搭載毫末NOH變道超車成功率97.2%，出入高速匝道成功率95.3%，隧道通過成功率98.56%。

大數據、AI平臺提升模型成熟度，應對更復雜路況

業(yè)內普遍認為，從高速公路向城市道路拓展是智能駕駛進入深水區(qū)的標志。城市路段的交通狀況更為復雜，典型場景如無保護左轉路口、紅綠燈路口、人工環(huán)島等都是高速路上沒有的。而模型的成熟度將成為應對復雜場景的決定因素，更是全面走向乘用車量產的關鍵。

在北京、保定等城市，毫末正在針對城市道路進行最后沖刺階段的深度場景打磨。特別是針對自動駕駛模型中的極端情況（corner case）和壞例（bad case）進行模型優(yōu)化，這讓毫末的向量檢索需求規(guī)模以每月近十億量級的規(guī)模持續(xù)增加。常見的搜索系統(tǒng)無法支撐如此大的體量。

毫末智行董事長張凱、CEO顧維灝日常在北京、保定測試毫末城市NOH

通過引入阿里云的開放搜索OpenSearch，毫末構建了超大規(guī)模數據檢索系統(tǒng)，單節(jié)點可存儲8000萬圖片向量，和過去相比提升了4倍，且查詢性能不受影響。同時向量生效周期從幾天縮短至小時級，支持搜索的數據規(guī)模擴大近10倍，大幅減少極端情況和壞例訓練中的“漏網之魚”。

“我們非常期待看到毫末NOH在城市道路上展開，也很高興能加速這一過程?！卑⒗镌浦悄芨笨偛谩⑵囆袠I(yè)總經理李強表示，“未來，阿里云與毫末還將在AI大模型、數據庫、仿真等方面有更深入的合作，以領先的云計算、AI和大數據能力支撐毫末在自動駕駛領域的創(chuàng)新?！?/p>

在2022年4月的HAOMO AI DAY上，毫末智行CEO顧維灝還透露，毫末智行平臺團隊和阿里云PAI-EFLOPS團隊合作，基于128卡A100集群，實現了Swin Transformer模型分布式訓練，加速比接近線性。此外，毫末已實現標注AI自動化率達到80%，提高標注效率，降低標注費用成本。