重新定义无人驾驶关键路径,Momenta打造飞轮式L4
“飞轮式”L4,指随着量产数据、数据驱动的算法以及两者闭环自动化的不断积累和迭代,飞轮将越转越快,终成厚积薄发之势,带来产品和商业的爆发增长,最终实现无人驾驶规模化落地。”
“公司内部有一个飞轮、两条腿、三大法宝的说法。一个飞轮是Momenta创立之初就坚定的对无人驾驶的技术洞察;两条腿是产品战略,已经在去年发布;公司内部还有实现产品化的三大法宝,会在后续做更多公布。”Momenta CEO曹旭东表示。Momenta的两条腿产品战略,左腿量产自动驾驶Mpilot,为行业交付一流可量产的自动驾驶系列产品,并提供源源不断的数据流;右腿完全无人驾驶MSD,致力于打造L4级别的完全无人驾驶,并反馈给量产产品领先的技术流。两条腿战略需要建立在统一量产传感器基础及统一的技术路线上,两者相互协同打通。
规模化L4面临“行驶千亿公里,解决百万问题”的巨大挑战。千亿公里,相当于地球到太阳系尽头行星距离的22倍。“千亿公里这个目标非常宏大,如果要用无人驾驶实现‘星际穿越’,必须给它们安上强有力的‘飞轮’。”曹旭东说,“同时实现规模化L4要解决上百万的长尾问题,我们的员工不是见招拆招的单一问题解决者,而是架构师,使用数据驱动的方式,架构自动化解决问题的系统。”
人类司机的驾驶水平约为一亿公里出现一次致命事故,要实现规模化L4,至少要做到人类司机的安全水平,最好可以比人类司机水平高一个数量级。因此,需要进行至少千亿公里的测试,解决百万长尾问题。千亿公里意味着100万辆车,每天10个小时不间断运行,连续跑1年。
在单个问题研发成本(R)方面,常规规则驱动(Human-Driven)的最大挑战是用有限人力解决上百万个问题。而通过量产数据驱动(Data-Driven)的方式,只要收集到足够的数据,就可以自动化地解决绝大部分问题,从而降低研发成本。
在单公里数据成本(D)方面,目前行业自建车队费用不会低于打车费用。现在打车费用国内通常在2-4元/km,国外会更贵。如果是千亿公里,自建车队至少是2000-4000亿的成本。而在“飞轮式”L4中,Momenta一方面为客户提供量产自动驾驶解决方案,另一方面也提供持续的软件算法迭代升级。在为客户解决问题、创造价值的过程中,和客户一起回收了长尾问题数据,把单公里数据成本降至几乎为零。
因此,通过“飞轮式”L4,Momenta将实现规模化L4的总成本跨数量级降低。
规模化L4的最终实现,要有千亿公里的数据以发现长尾问题。如此海量的数据规模,需要通过量产自动驾驶去实现。Momenta将量产自动驾驶产品Mpilot搭载在车辆上,在为客户解决问题、创造价值的同时,回收海量数据,助力客户更好的迭代产品。这些来自真实世界的海量量产数据,就像“活水”一样,源源不断地进入“飞轮式”L4的循环中,推动MSD不断升级,使得完全无人驾驶系统不断进化。
飞轮因子2:数据驱动的算法
规模化L4的最终实现,要解决真实场景中的海量问题,必须通过数据驱动(Data-Driven)的算法才能高效解决。基于规则驱动(Human-Driven)的常规算法框架,可以用100个人的团队一年的时间解决100个问题,但是不可能有100万个人在一年的时间里去解决100万个问题。唯一的可能性,就是通过数据驱动的方式,自动化地解决绝大部分的问题。
Momenta内部推行“架构师”文化,相比于见招拆招的解决单一问题,公司鼓励团队把更多的精力放在如何搭建一套数据驱动(Data-Driven)的算法框架上。随着量产数据的不断流入,数据驱动的算法会驱动飞轮式L4不断迭代,自动化地解决自动驾驶的长尾问题。
飞轮因子3:闭环自动化
规模化L4的最终实现,要量产数据和数据驱动的算法之间形成自动迭代的闭环,闭环自动化正是这样一套高效、自动化的工具链:通过建立对问题自动化发现、记录、标注、训练、验证的闭环过程,为技术和产品提供自动化的迭代能力,驱动“飞轮式”L4高速转动。
正如“飞轮式”L4的描述,前期需要花更多精力让飞轮转起来,持续建设“飞轮三因子”。2024年,量产自动驾驶Mpilot已经大规模量产上路,为用户使用。Mpilot将为行业交付一流可量产、可不断升级的自动驾驶系列产品,并通过大规模量产数据流,赋能完全无人驾驶MSD。Mpilot和MSD将协同增效,实现“飞轮式”L4的快速成长。
Robotaxi是“飞轮式”L4的重要商业化落地场景。Momenta已于今年6月取得苏州第一块Robotaxi示范应用牌照,并计划在2022年,做到苏州Robotaxi部分车辆车端无安全员试运营;2024年,车端100%无安全员,实现单车盈利;从2024年开始,结合已经回流的大规模量产数据,Robotaxi将实现多地规模化落地运营。
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