【环球网科技报道 记者 林迪】“自动驾驶已经进入数据驱动的3.0时代。”日前，毫末智行CEO顾维灏首次提出，“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本，通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地，通过数据的组织让大模型发挥更大效力。

B | ” 在他看来，自动驾驶近十年的发展可分为硬件驱动、软件驱动、数据驱动三大时代。

C | 其中，数据驱动时代，是完全不一样的时代，大模型+海量数据“双剑合璧”，数据开启自训练模式；感知技术上，用多模态传感器联合输出结果；认知技术上，以可解释的场景化驾驶常识为主；自动驾驶里程由硬件驱动、软件驱动时代的百万公里、上千万公里，直接飙升到了1亿公里以上。    起航新学期          我们开学啦                              – 我们开学啦 –          亲爱的大朋友、小朋友们：          随着新春的喜庆氛围逐渐淡去，我们即将告别愉快的假期。带着希望与憧憬，我们马上迎来新学期。顾维灏表示，“毫末一直在为自动驾驶3.0时代做准备，在感知、认知、模式建设上，都是按照数据驱动的方式建设的。可爱的宝贝们，你们准备好了吗？          为了让宝贝们以最佳的状态回归幼儿园，开启精彩的新学期，请家长们仔细阅读如下通知：           报到时间          2025年2月12日（星期三）          （具体时间安排请关注班级群通知）           开学时间          2025年2月13日（星期四）          收费明细           根据苏价费字【2018】51号《关于明确苏州市幼儿园收费管理政策的通知》、昆政办发【2018】162号《市政府办公室关于印发昆山市公办幼儿园收费标准调整实施方案的通知》等文件精神，按照江苏省优质幼儿园收费标准，我园本学期收费明细如下：          备注：本学期共收费5个月；预收的伙食费每月结算，期末结退。毫末所做的一切，都是为了能够做出数据通道和计算中心，以便可以更高效地获取数据，并把数据转化为知识。”以数据驱动为核心，以上4个技术条件并行成立才能称为真正进入自动驾驶3.0时代。顾维灏告诉记者，Attention大模型是当前AI发展的新趋势，但由于其对算力的需求远远超出摩尔定律，由此带来的高算力需求、高训练成本、高落地难度等挑战，正成为当前毫末重点解决的问题。          家长收到缴费短信后，可通过支付宝APP、苏服办APP、银联云闪付APP、昆山农商行APP、省统一公共支付平台签约银行等渠道进行缴款。基于Attention大模型，自动驾驶需要大规模且多样性的训练数据，而基于大规模真实人驾数据的乘用车辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。电子发票可通过支付宝APP、江苏省财政电子票据查验平台、苏服办APP获取。                   返园小贴士          调整心态           给孩子做积极的心理暗示：提醒孩子很快就要去幼儿园啦，让孩子潜意识里知道假期生活快要结束了。“我们有理由认为，辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。因为只有辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。          回忆幼儿园的快乐时光：与小伙伴愉快的游戏、老师给与鼓励与表扬等，这些积极向上的“正能量”会让孩子怀着迫切的愿望回到幼儿园。         调整作息时间           家长在假期的最后，尽量按照幼儿园的作息时间安排孩子的作息，早睡早起，按时午睡，加强体育锻炼。建议每天安排一定的陪伴时间。如：可以陪孩子玩一些安静的游戏、亲子阅读等，这样既可以拓展孩子的知识面，又可以培养阅读的兴趣，最重要的是可以让馨沉静下来，减少浮躁情绪，让孩子逐渐进入入园状态。         调整饮食习惯           假期里，孩子可能出现暴饮暴食等现象，这会导致孩子不愿意自己吃饭、正餐时间吃不下饭或者身体不适等情况。为了孩子能顺利回归幼儿园，建议尽快恢复正常的饮食习惯，三餐分配合理，清淡饮食、多吃蔬菜和水果、少吃零食、保证饮水量、少喝饮料。” Attention大模型带来的机遇和挑战，正驱动自动驾驶行业的技术变革。         培养孩子独立性           假期里，很多家长会帮孩子代办大小事，等到开学，孩子之前在幼儿园学会的东西都不会了，自理能力缺乏，不仅会影响孩子的情绪，还影响孩子的自信心和自尊心。开学前的这段时间，请尽量让孩子自己洗漱、吃饭、穿脱衣物、自己整理自己的玩具物品等，慢慢养成其独立自主的习惯。他对记者表示，“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本，通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地，通过数据的组织让大模型发挥更大效力。” 低碳超算层面，毫末在日前的AI DAY上正式官宣了中国自动驾驶科技公司首个超算中心。顾维灏表示：“如何提升训练效率降低训练成本，实现低碳计算，是自动驾驶走进千家万户的一个关键门槛。         加强安全意识           开学诸事，安全第一。”毫末超算中心的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。孩子来园前，请家长仔细检查孩子的服装和口袋，看是否有尖锐细小的潜在危险品，如小刀、药片、铁钉、小颗粒物、玻璃珠等。在家加强对孩子的安全教育，教育孩子学会必要的自我保护方法，如不触摸插座开关、不爬高、不随便吃东西、不乱穿马路、不跟陌生人走等。                             每一次的重逢都饱含着期待，          每一次的成长都应当得到呵护。         让我们共同携手，          为孩子们创造一个温馨且安全的环境，          以助力他们在春天的怀抱中茁壮成长。

D |          愿春日暖阳伴随着孩子们的笑容绽放，          一同迈向美好的未来！                    编辑丨王老师          审核丨园长室          来源丨昆山市巴城中心幼儿园。在算法模型层面，顾维灏介绍，毫末早在2021年6月便启动了针对transformer大模型的研究和落地尝试。正是基于过去一年多在训练平台改造升级、数据规格和标注方法的切换准备、针对感知、认知具体任务的模型细节探索等方面的成功实践，为现在毫末在城市导航辅助驾驶场景中的快速发展打下了坚实基础。

E | 另外，顾维灏还分享了毫末数据智能体系MANA在自动驾驶城市场景中面临的挑战与功能升级。他表示，城市道路主要存在“4类场景难题、6大技术挑战”。

F | 其中场景难题主要包括“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”。解决上述场景难题，技术层面面临六大挑战：如何在自动驾驶领域应用大模型，如何让数据发挥更大的价值，如何使用重感知技术解决现实空间理解问题，如何使用人类世界的交互接口，如何让仿真更真，如何让自动驾驶系统运动起来更像人。为了应对上述挑战，MANA感知智能、认知智能等方面均迎来更新升级。首先，MANA通过使用大规模量产车无标注数据的自监督学习方法打造模型效果，相比只用少量标注样本训练，训练效果提升3倍以上，这让毫末数据优势得以高效转化为模型效果，以更好适应自动驾驶各种感知任务需求。

G | 其次，MANA感知能力提升，让海量数据不再被区别对待。面对巨大数据规模下的“数据效率”难题，MANA构建了增量式学习训练平台，抽取部分存量数据加上新数据组合成一个混合数据集。

H | 训练时要求新模型和旧模型的输出保持尽量一致，对新数据的拟合尽量好。相比常规做法，整体算力节省80%，响应速度提升6倍。第三，MANA感知能力更强。通过使用时序的transformer模型在BEV空间上做了虚拟实时建图，使得感知车道线的输出更加准确和稳定，让城市导航自动驾驶告别高精地图依赖。第四，MANA感知能力更准，让中国没有不能识别的车辆信号灯。MANA通过升级车上感知系统，对刹车灯、转向灯状态进行专门识别，让驾驶员在处理前车急刹、紧急切入等场景中更安全和舒适。第五，MANA认知能力也再次进化。面对路口这一城市最复杂场景，MANA在仿真系统中引入了高价值的真实交通流场景，与浙江德清、阿里云合作，将路口这一城市最复杂场景引入仿真引擎，构建自动驾驶场景库，通过自动驾驶的真实仿真验证，时效性更高、微观交通流更真实，有效破解了城市路口通过“老大难”问题。现场，毫末联合浙江德清、阿里云发布“中国首个基于车路协同云服务的大规模自动驾驶场景库”。

I | 作为其首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，将进一步加速中国自动驾驶成熟度提升以及车路云协同发展。

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