毫末智行，挑战沙漠极端环境，快速迭代自动驾驶系统

为了加快无人驾驶的发展，减少战争中的士兵伤亡，美国国防部于2004年举办了第一届DARPA自动驾驶挑战赛。那场比赛在美国加利福尼亚州东南部的莫哈韦沙漠举行，有15辆电脑操作的车辆参加，但最终没有一辆能够完成142英里的砾石赛道。后来，DARPA挑战赛在2005年和2007年举行了两次。当时参加比赛的人现在已经成为自动驾驶领域的顶尖人才。而美国的自动驾驶水平也因竞争而迅速提升。国庆假期刚过，10月4日，中国的自动驾驶初创公司Mimo智行在内蒙古阿拉善沙漠举行了一场人机比赛。长城哈弗H9配备了Hi-Pilot自动驾驶系统，在沙漠中挑战人类冠军赛车手卢炳龙。

这也是中国自动驾驶领域首次挑战沙漠环境，在沙漠中举行“人机大战”。与城市中的结构化道路不同，沙漠环境复杂多样，没有所谓的“赛道”。人类赛车手卢炳龙是2017年越野锦标赛的年度冠军和环塔拉力赛的冠军。他在沙漠越野方面有着丰富的经验，可以说是赛车界的“李世石”。比赛双方都需要在沙漠竞技场完成三圈，时间最短的一方获胜。经过激烈的竞争，Hi-Pilot最终以微弱优势被卢炳龙击败。在过去，我们能看到的大多数自动驾驶测试都是在城市和高速公路上进行的。而这一次，智行敢于挑战极端沙漠环境，希望能够检验自身的技术实力，向顶级人类赛车手学习驾驶智慧，向大自然学习应对复杂环境。通过挑战极限，我们可以将复杂环境中非结构化道路上的自动驾驶体验集成到Hi-Pilot系统中，并将其带回用户的日常驾驶中，”Minmo智行Hi-Pilot负责人丁耀表示。Minmo智兴还发誓要在三年内打三场比赛，今年只是第一次。接下来，Mimo仍将发起挑战，希望在“人机大战”中击败人类车手，复制AlphaGo在自动驾驶领域的成就。挑战“无路可走”“沙漠中的道路和进入阿拉善沙漠是Mimo智行的Hi Pilot的第一次，也是“老司机”“卢炳龙已经跑过很多次了。在比赛中，也可以看出，赛车手对环境的了解可以极大地提高比赛的表现。例如，与普通人快速驾驶不同，比赛中的赛车手为了追求速度，往往会在通过弯道前提前转弯并甩下尾巴“以减少转弯时间。了解沙漠环境，例如确定沙丘的哪一侧在强风下更能承受汽车的重量，以及在路径选择时不一定遵循沙丘底部的波浪，可以帮助驾驶员做出决定。据Mimo智行首席科学家卢修元说，”在沙漠中，这里没有铺好的道路，没有红绿灯，也没有车道线。不同地块上的沙子硬度各不相同，有些表面可能看起来没有痕迹，但下面是刚吹过的软土，很容易坍塌

当人们在沙漠中时，他们的视野并不像想象的那样广阔。在开车到沙丘顶部之前，你的视线很容易被挡住，你无法确定山的另一边是什么，你是可以走路还是被困在车里。这对司机来说也是一个挑战，有时他们需要根据经验犯错误，尝试一点，如果不起作用，司机可以撤退，选择另一条路。这种驾驶模式与城市环境完全不同。对于自动驾驶系统来说，还需要面对人类面临的问题，并以“探索后得到反馈”的类似人类思维来解决这些问题。这需要一套更开放的算法和模型，从感知到决策和控制。以目前的水平，在沙漠环境中，自动驾驶仍然无法与经验丰富的赛车手大脑相比……

在感知和决策模块、算法和模型方面。日常城市的驾驶体验有时与沙漠中的驾驶体验完全相反， ”卢炳龙说。在接触沙漠环境之前，汽车驾驶系统的工程师们很难想象在办公室里在沙漠中驾驶时会遇到什么问题。然而，经过这样的比赛和亲身经历，现场的汽车工程师和算法工程师团队了解了沙漠路况，以及越野驾驶者如何判断环境d通过与卢炳龙的沟通选择路径。这将直接反馈到算法和模型中，提高车辆的决策和控制水平。尽管它在这场比赛中击败了机器，但卢炳龙也在思考，“如果机器汇集了10位顶级赛车手的驾驶经验，比如他们的驾驶轨迹和判断依据，它能击败所有人类车手吗？”这也是自动驾驶“大脑”的优势所在。正如拿破仑的名言所说，“我来了，我明白了，我征服了”。自动驾驶“大脑”经历了复杂的环境，吸收了人类的经验，然后以一定的成本通过技术复制人类的智能来解决同样的问题。随着更多的数据积累，更多的极端场景经验，以及算法和模型的不断改进，自动驾驶可以以非线性的速度成为“老司机”。“循序渐进”的发展路线在这场比赛中，卢炳龙面临的挑战是将米莫智行的Hi-Pilot系统与长城下的越野车合作。Minmo与长城有着深厚的联系。尼莫智行成立于2019年11月，其前身是长城汽车技术中心智能驾驶前瞻分公司。我们的愿景是重塑和全面升级整个社会的运输和物流方式，目标是实现零事故、零拥堵、自由出行和高效物流。由此建立了两条产品线，一条是乘用车的自动驾驶系统，另一条是物流和送餐的物流车。

在乘用车领域，不同公司的经营目标是不同的。优步（Uber）和滴滴（Didi）等公司正在进行自动驾驶，以改变旅游业，并希望在未来以更低的成本提供旅游服务。特斯拉和一些汽车制造商正在使用自动驾驶来增强其产品功能并增加汽车销量。至于谷歌，自动驾驶的子公司Waymo起源于谷歌X实验室，由谷歌创建，旨在探索未来将改变世界的尖端技术。它与主要的搜索和广告业务无关。另一方面，百度希望在人工智能领域走在前列，为自动驾驶打造一个新的百度。另一方面，一些较小的初创公司的商业模式最初旨在向汽车制造商销售解决方案，而另一些则提供针对特定场景（如矿区）量身定制的运营解决方案。

Mimo智行Hi试点系统面向汽车制造商，将安装在乘用车上。除了长城汽车这个大客户，他们还将面临一些汽车品牌联盟。一些汽车制造商没有能力自行开发自动驾驶技术，需要寻求外部合作。他们将从联盟中的制造商那里购买自动驾驶系统解决方案，以避免出现竞争性产品问题。在物流车业务中，民摩智行首先专注于送餐和快递中的B2B场景，不直接面向终端消费者。顺丰速运、阿里巴巴菜鸟等快递和物流公司，以及美团快递平台，可以以最低成本购买低成本的车辆级物流车辆。长城汽车是智行的孵化器，也是智行的大客户。在自动驾驶领域，也有很多汽车制造商建立了自己的自动驾驶部门，比如特斯拉。长城汽车结合崛起的形势，下定决心剥离无尽的智慧，让其在链接产业资源、激励人才、商业化方面有更多的发挥空间，同时也能为长城汽车自身服务好。不同于互联网阵营以自动驾驶一步到位为目标的发展路线，M……

莫之星是“循序渐进”的，它分解了自动驾驶不同级别的场景，并逐步实现。例如，米莫智行计划今年在高速公路上实现自动驾驶；2021扩大场景库，深化自动停车场景；到2022年，它将自动通过十字路口、进出收费站等。而这一“循序渐进”，每一个阶段性成果都可以组装成长城汽车的量产产品。据尼摩智行董事长张凯介绍，到明年年初，长城汽车的部分产品将搭载尼摩Hi-Pilot自动驾驶系统交付。未来，随着长城等汽车制造商大量生产搭载毫伏系统的汽车，Hi-Pilot可以积累大量数据，这也将成为自动驾驶领域毫伏的门槛。在自动驾驶领域，初创公司将面临融资最终能否支持找到商业模式和盈利能力的问题。在这个过程中，许多业内公司发现事情并不像最初想象的那样顺利。自动驾驶领域的技术进步并没有预期的那么快，目前正进入关键阶段。纯互联网背景的技术团队在没有汽车制造商的情况下根本无法发挥作用。如果合作不能取得成功，就不可能进行大规模生产。没有大规模生产，就没有数据，雷达等硬件成本也无法降低，导致没有商业模式。在没有数据的情况下，系统的迭代改进非常缓慢。一旦速度放缓，在寻求项目实施和促进商业化时，资金就会耗尽。在这一点上，等待他们的要么是破产和解散，要么是被收购。上述问题的解决，离不开智行与长城汽车的深度绑定。此外，除了在乘用车领域提供自动驾驶系统外，没有物流车业务。物流车业务可以应用于特定场景，实现全自动驾驶。随着它的大规模生产，它还可以降低一些硬件组件的成本和价格。长城汽车在汽车生产和代工物流车生产方面的经验可以为智行提供很大帮助。“混血”的软硬件团队得益于长城汽车的支持。在少数团队中，拥有两种不同基因的人才迅速聚集，实现“混血”。在最初的团队中，有大量来自长城汽车的人才，他们对汽车硬件有着深刻的理解，也有大量来自互联网自动驾驶团队负责人的人才，以改进系统中的算法和模型。据张凯介绍，在接触Nano的投资者中，对Nano团队的总体评价是“务实。如果能很好地整合，那就是最强的团队。”

这也是它区别于其他初创自动驾驶公司的一个优势。它依托于一家汽车制造商，拥有全面的人才和经验，能够在大厂的支持下快速学习和迭代。在人机挑战中，阿拉善现场的团队可以一起解决沙漠环境中的问题。例如，在比赛前准备熟悉环境时，如果根据以往经验选择的路径，车辆坠入沙丘，算法工程师和车辆控制工程师可以分析自己负责部件的解决方案，并在协商后提出碰撞解决方案。在物流车业务中，汽车工厂的工程师可以与软件系统工程师合作，在设计和生产物流车硬件时提供制造业的经验。对于一家初创的自动驾驶公司来说，这种设备可以说从一开始就很难实施。而毫秒就是“站在巨人的肩膀上”，实现快速启动、快速整合、快速见效。接下来，米莫智行还将启动新一轮融资，资金将用于平台开发、人员招聘和量产准备。当商业模式到位，量产和实施问题理顺，资金即将到位时，是时候让知行快速发力了。

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