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    MANA五大模型升級助力毫末執行領跑行業 領先進入自動駕駛3.0時代

    中國經濟新聞網 2023-01-07 19:18:07

            新年伊始,毫末智行為中國自動駕駛行業帶來了一場精彩的技術盛宴——第七屆HAOMO AI DAY。本屆HAOMO AI DAY上,毫末還宣布了中國自動駕駛行業最大智算中心“雪湖·綠洲”(MANA OASIS)成立的重磅消息。在MANA OASIS的加持下,毫末MANA五大模型迎來全新亮相升級。

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    首先,視頻自監督大模型,讓毫末4D Clip標注實現100%自動化,人工標注成本降低98%。為了更低成本、更高效獲取更多高價值數據,需要解決從離散幀自動化擴充到Clips形態的問題。毫末首先利用海量videoClip,通過視頻自監督方式,預訓練出一個大模型,用少量人工標注好的Clip數據進行Finetune(微調),訓練檢測跟蹤模型,使得模型具備自動標注的能力;然后,將已經標注好的千萬級單幀數據所對應的原始視頻提取出來組織成Clip,其中10%是標注幀,90%是未標注幀,再將這些Clip輸入到模型,完成對90%未標注幀的自動標注,進而實現所有單幀標注向Clip標注的100%的自動轉化,同時降低98%的Clip標注成本。毫末視頻自監督大模型的泛化性效果極佳,即使是在一些非常困難的場景,例如嚴重遮擋的騎行者,遠處的小目標,惡劣的天氣和光照,都能準確地完成自動標注。

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    其次,3D重建大模型,讓毫末實現了數據“無中生有”,獲得海量corner case(長尾場景)不再是難事。面對“完全從真實數據中積累的corner case困難且昂貴”的行業難題,毫末將爆火的三維重建NeRF技術應用在自動駕駛場景重建和數據生成中,它通過改變視角、光照、紋理材質的方法,生成高真實感數據,實現以低成本獲取normal case,生成各種高成本corner case。3D重建大模型生成的數據,不僅比傳統的人工顯式建模再渲染紋理的方法效果更好、成本更低,增加NeRF生成的數據后,還可將感知的錯誤率降低30%以上。

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    第三,多模態互監督大模型,能夠精準識別異形障礙物,讓車輛“火眼金睛”。在成功實現車道線和常見障礙物的精準檢測后,針對城市多種異形障礙物的穩定檢測問題,毫末正在思考和探索更加通用的解決方案。多模態互監督大模型引入了激光雷達作為視覺監督信號,直接使用視頻數據來推理場景的通用結構表達。通用結構的檢測,可以很好地補充已有的語義障礙物檢測,有效提升自動駕駛系統在城市復雜工況下的通過率。

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    第四,動態環境大模型,可以精準預測道路的拓撲關系,讓車輛始終行駛在正確的車道中。在重感知技術路線下,毫末為了將對高精地圖的依賴度降到最低,面臨著“道路拓撲結構實時推斷”的挑戰。為此,毫末在BEV(鳥瞰圖)的feature map(特征圖)基礎上,以標精地圖作為引導信息,使用自回歸編解碼網絡,將BEV特征,解碼為結構化的拓撲點序列,實現車道拓撲預測,讓毫末的感知能力,能像人類一樣在標準地圖的導航提示下就可以實現對道路拓撲結構的實時推斷。毫末認為,解決了路口問題實際就解決了大部分城市NOH問題,目前在保定、北京,毫末對于85%的路口拓撲推斷準確率高達95%。即便是非常復雜、非常不規則的路口,毫末也能準確預測。

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    第五,人駕自監督認知大模型,掌握高水平司機的開車技法,讓駕駛決策更聰明。在探索“使用大量人駕數據,直接訓練模型做出擬人化決策”方面,毫末為了讓模型能夠學習到高水平司機的優秀開車方法,全新引入了用戶真實的接管數據,同時用RLHF(從人類反饋中強化學習)思路先訓練一個reward model(獎勵模型)來挑選出更好的駕駛決策。通過這種方式,使毫末在掉頭、環島等公認的困難場景中,通過率提升30%以上。這與AGI領域爆火的ChatGPT的思路相同,通過人類行為反饋來選出最優答案。

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    MANA五大模型全面提升了毫末感知和認知層面系統化的底層技術能力。“在五大模型助力下,MANA最新的車端感知架構,從過去分散的多個下游任務集成到了一起,形成一個更加端到端的架構,包括通用障礙物識別、局部路網、行為預測等任務,毫末車端感知架構實現了跨代升級。”顧維灝表示,這也意味著毫末的感知能力更強,產品力更強,產品可以通過快速迭代向全無人駕駛加速邁進。

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    隨著毫末智算中心MANA OASIS的落地,數據智能體系MANA也實現了脫胎換骨的升級。在未來的日子里,不斷進化的MANA作為毫末產品迭代的核心動力,將持續助力毫末發揮核心技術優勢,早日實現毫末“讓機器智能移動,給生活更多美好”的最新美好愿景。

    來源:益陽廣播電視在線 編輯: editor016       
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