顾维灏|MANA数据智能体系 、城市NOH 毫末AI DAY大招连放迎战2022( 二 )
基于这些行业洞察和预判 ， 张凯表示 ， 2022对毫末来说一定是场硬仗 。 但毫末的战略意图非常明确 ， 要打赢“数据智能技术之战”、“辅助驾驶城市场景之战”、“末端无人物流车规模之战”三场战役 。 面对挑战 ， 毫末团队一定会厉兵秣马 ， 整装待发 ， 打赢2022年的三大战役 ， 迎来新的里程碑 。
中国首个自动驾驶数据智能体系MANA重磅发布
作为HAOMO AI DAY的重磅发布 ， 顾维灏发布了中国首个自动驾驶数据智能体系MANA ， 中文名“雪湖” 。 “雪湖”这一名称 ， 出自于科幻巨作《三体》第二部《黑暗森林》 ， 主人公罗辑在星空、雪山、森林、草地和湖畔之间徜徉思考 ， 最终寻找到了破解“三体危机”、拯救地球的方法 。 MANA（雪湖）承载了毫末以AI通向自动驾驶梦想的思考 。
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MANA由TARS（数据原型系统）、LUCAS（数据泛化系统）、VENUS（数据可视化平台）、BASE（底层系统）四个子系统组成 。 顾维灏从感知、认知、标注、仿真、计算五大能力方面 ， 对MANA进行了介绍 。
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在感知能力方面 ， 针对目前毫末核心的感知设备车载摄像和激光雷达 ， 核心问题是如何让1+1实现大于等于4的效果 。 相较于过往标准的结果融合方法 ， 毫末采用了更高效的过程融合方法 ， 并加入时序的特征进行时空融合 ， 进而快速拉升感知能力 。
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认知能力层面 ， 顾维灏认为需要具备安全、舒适、高效三大要素 。 安全上 ， 毫末拥有全栈自研安全认知模型CSS ， 其核心是自动驾驶系统不只局限在从纯机械的角度保证自己不主动犯错 ， 而是充分考虑从数据中学习到的对其他交通参与者行为的理解和超时空的历史经验；在安全底线之上 ， 从数据中学习舒适和更高效的量化标准 ， 让自动驾驶算法可以更好的处理纷繁复杂的驾驶场景 ， 制定更符合用户喜好的驾驶策略 。 并且通过自动化场景挖掘、强化学习、仿真引擎构建认知智能闭环系统 ， 持续不断从海量人驾数据中提取知识 ， 快速迭代车端认知算法能力 。
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毫末正在研究一种端到端的模拟学习 ， 就是以过往的事例为指导 ， 从数字化的场景中得到具体的本车动作 。 这一过程中 ， 所有的动作都已经在人们自己开车的过程中自己被标注 。 而毫末则挑选更符合要求司机的驾驶行为 ， 在不同场景下持续的训练 。 同时 ， 毫末实践了很多深度强化学习的方法 ， 并构建了闭环自动标注系统 ， 运用了无监督自动标注算法 ， 大大提升了数据标注的效率 ， 以适应大规模量产的需求 。
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