全球顶尖AI科学家空降HAOMO AI DAY。9月13日，中国工程院院士，清华大学讲席教授、智能产业研究院（AIR）院长张亚勤线上出席HAOMO AI DAY。张亚勤在致辞中宣布了清华大学智能产业研究院（AIR）与毫末智行达成深度战略合作的新消息，同时他分享了对全球自动驾驶技术发展趋势的观点和毫末智行在智能驾驶领域实践成果的看法。

在致辞中，张亚勤介绍到，清华大学智能产业研究院（AIR）是面向第四次工业革命的国际化、智能化、产业化的应用研究机构，其使命是利用人工智能技术赋能产业升级、推动社会进步。而毫末智行则是中国自动驾驶领域初创独角兽企业，在成立短短的1000天，就在自动驾驶的垂直领域取得了令人瞩目的成就。他表示，以数据驱动的AI技术，特别是深度学习算法，使得自动驾驶正在走向大规模商业落地。

在张亚勤看来，自动驾驶是推动全球汽车工业变革的重要的技术力量，它可以大幅度提高驾驶安全，提升交通效率，颠覆商业模式。但从技术可行性角度看，实现自动驾驶依旧困难重重，“实现自动驾驶需要很多技术的创新，比如新传感器、目标检测，感知融合，时空同步，仿真模拟、精确定位、信息安全，低时延通讯，边缘计算。也大量使用新的机器学习算法，包括卷积神经网络、模仿学习、进化学习、强化学习、Transformer等等。”

张亚勤对自动驾驶技术发展的的分析，与毫末智行的技术产品战略相当一致。基于对自动驾驶第一性原理的深度思考，毫末智行推出了中国首个数据智能体系MANA，并通过感知、认知、标注、仿真、计算解决自动驾驶发展道路上遇到的难题。此外，为更高效、低成本地处理海量数据，毫末智行还为数据智能体系MANA引入了具备全局注意力机制的Transformer大模型，加速毫末自动驾驶技术的迭代速度。

张亚勤认为，提升自动驾驶准确度的关键在于，保证深度学习模型的鲁棒性和泛化性，“首先我们需要利用多模态多传感器的互补性收集大量路测数据，其次要利用模拟学习和强化学习，此外还要深化端到端的感知，规划和决策算法和研究，提高感知和决策的鲁棒性和泛化能力。”

对此毫末智行的应对方法是，首先借助Transformer将摄像头、毫末波雷达、激光雷达信息进行带有时序特征的多模态前融合，以此充分利用传感器、算法与算力性能；其次借助背靠长城汽车带来的海量数据样本进行标注处理，从而进行模拟学习，从数据中学习规律，并通过不同算法在各仿真驾驶场景中的训练，寻找最适合进行深度强化学习的算法；最后则是借助模拟学习与深度强化学习，以真实的驾驶决策数据为指导，逐步深化并完善端到端的感知、规划与决策算法。

“自动驾驶是一个十分复杂的系统问题，但也是一个复杂的狭义人工智能问题，可以被分解为有边界的子领域技术问题，因此我认为自动驾驶是可以实现的”，张亚勤院士表示，“我认为，自动驾驶的落地路径将是通过垂直领域逐渐扩散布局到通用驾驶落地。”

这一观点也恰恰是毫末智行走的实践之路。毫末智行在过去1000天，不仅完成了自动驾驶技术可行性的探索，完成了在两大垂直领域的规模落地。当前，由毫末智行自主研发的末端物流自动配送车小魔驼2.0已经量产下线交付给客户，目前在北京顺义地区与物美多点合作的小魔驼已累计完成无人配送9万单成绩，同时已经与美团、阿里达摩院等达成战略合作；而在乘用车领域，当前用户辅助驾驶累计行驶里程也已超过1700万公里。

在谈及毫末智行研发自动驾驶技术的初衷时，毫末智行CEO顾维灏曾表示，“自动驾驶技术是人类出行领域的一次根本技术变革，密切关系大众的出行安全与出行效率，毫末智行也始终把自动驾驶看作是一项提升社会效率、增进大众福祉的事业”，这恰好与清华大学智能产业研究院（AIR）“与合作伙伴共同推动全球自动驾驶产业大发展”的理想不谋而合。

张亚勤在最后表示， 2022年4月，清华AIR与毫末智行正式达成了深度战略合作，我们希望借助毫末智行在自动驾驶领域的技术优势与经验，围绕深度学习、前沿数据驱动决策优化方法等方面进行深入的探索与研究，共同推动全球自动驾驶产业大发展。

此次HAOMO AI DAY上，张亚勤的分享为自动驾驶技术发展指明技术难题及发展方向，对毫末智行在自动驾驶垂直赛道的成绩和未来发展给予了肯定。同时以此次战略合作为契机，毫末智行也将基于清华AIR在人工智能领域的经验成果，展开深入合作和多个专项研究，加速推进自动驾驶技术的迭代，助力合作伙伴重塑和全面升级整个社会的出行及物流方式。

文/陈正忠

编辑/陈正忠