6月22日，在自動駕駛技術公司毫末智行的品牌開放日上，毫末智行披露了HWA高速駕駛輔助系統—小魔盒1.0批量裝配長城汽車 “摩卡”的最新進展，也公布了毫末智行小魔盒1.5的最新規劃。

從今年4月開始，長城旗下WEY品牌旗艦SUV摩卡成為大規模搭載毫末自動駕駛系統的首款車型。毫末智行HWA高速駕駛輔助系統是國內首款功能設計領先、場景覆蓋全面、可規模化量產的自動駕駛解決方案，與摩卡的深入結合也意味著毫末的乘用車自動駕駛由此真正落地。

搭載毫末智行自動駕駛系統的長城高端車型“摩卡”已裝載5000臺

在通往自動駕駛的道路上，不同廠商選擇了不同的模式，然而短時間內L5級別的全自動駕駛仍然無法實現。但是毫末智行與長城汽車這對組合，則采用步步為營的戰略，朝著全自動駕駛的目標，由輔助駕駛到L3級別自動駕駛，再到一些場景中的L4級別自動駕駛，逐步實現。

在這個過程中，長城汽車的硬件基因讓自動駕駛技術公司毫末智行具備了得天獨厚的優勢。

車廠+技術公司的“GM Cruise模式”

與其他自動駕駛技術服務商相比，毫末智行能快速落地，大規模搭載量產車，除了技術過硬之外，也得益于它與長城汽車的淵源。

毫末智行的前身是長城汽車自動駕駛前瞻分部，由長城孵化而出，如今是一家獨立的科技創業公司，而長城汽車既是它的股東之一，也是它的大客戶。目前，毫末智行有三條業務線，包括乘用車自動駕駛、低速無人駕駛物流車和自動駕駛硬件。

毫末智行董事長張凱表示：“毫末智行是‘車企+技術公司’Cruise模式的中國代表。”

Cruise原本是一家自動駕駛技術公司，于2016年被通用汽車收購，目前估值高達300億美元。它采用的是“傳統大規模量產車廠+獨立的自動駕駛技術公司”的模式，在實現全自動駕駛的過程中，逐步分場景攻克，快速落地裝配到量產車上。

毫末智行董事長 張凱

這種模式不同于業界存在的Google和百度等巨頭公司開發自動駕駛系統，也不同于特斯拉和國內造車新勢力在推出電動車的同時配備自動駕駛系統。

與之相比，“GM Cruise模式”以及“長城+毫末”的模式，依靠量產車大規模裝配落地的優勢，能快速收集大量實際駕駛數據，快速迭代系統，把軟件和算法優勢更好地發揮出來。

據毫末智行CEO顧維灝介紹，裝載了小魔盒1.0的摩卡目前已達到五千輛，“按照計劃，小魔盒截止到2022年將搭載在長城數十款車型上，而三年之內將搭載百萬輛長城汽車。”通過多個車型發力，毫末智行的“小魔盒”將成為業內“車型最多”“總量最多”“量產速度快”的首款大規模量產自動駕駛產品。

毫末智行CEO 顧維灝

對于自動駕駛這種人工智能應用來說，數據收集及數據處理能力至關重要。廣泛裝配之后，數據規模上毫末智行勢必會超過同行。而數據處理，毫末也擁有業內領先的軟件和算法團隊，能通過技術自動處理不同車型、不同場景以及不同業務線收集而來的海量數據。

在毫末的發展中，數據智能是其核心，而毫末旗下三條業務線又一起組成了毫末發展的“風車戰略”。

所謂“風車戰略”，毫末智行CEO顧維灝曾經介紹，數據智能這個核心能力是風車的軸，三條業務線是風車的三個扇葉，三個業務不斷向數據智能提供數據，讓這個“中央大腦”變得更聰明，然后“大腦”再把迭代升級的自動駕駛能力反哺給三個業務。這樣，數據智能和三個業務間就互相促進和帶動，整個風車也就轉動起來。長期來看，數據的獲取和處理優勢也將形成馬太效應，成為毫末的一個護城河。

而眼下，長城摩卡就成了加速毫末風車戰略的第一股風力。

長城汽車的硬件基因賦能

毫末智行的車廠基因，不僅讓它有了資源優勢，能大規模裝配量產車以及快速獲得數據。對自動駕駛技術本身，長城硬件基因的融入也讓毫末智行的自動駕駛系統有了獨特的競爭力。

在毫末智行公司中，既有來自互聯網科技公司的人工智能算法工程師和軟件開發工程師，也有來自長城汽車等主機廠商的汽車工程師。而這些硬件工程師帶入毫末的則有車廠對安全意識的重視、對用戶駕駛體驗的理解，以及長期做輔助駕駛積累的場景經驗等等。

甄龍豹介紹，安全性是車廠長期以來 “深入骨髓”的意識，互聯網陣營過往則特別重視用戶體驗，這兩種取向其實并不完全一致，在自動駕駛中需要平衡。而毫末智行思考的則是在“安全基礎上盡可能的聰明”。

在設計之初，對于硬件、軟件和整個系統毫末都有嚴格的安全等級要求。“比如對每一個零部件，毫末都會考慮眾多數據參數是不是能夠覆蓋全部場景，假如在某些場景中失效，是不是有足夠的手段彌補，保證車在失效到人接管這段時間空窗期內有足夠的安全性。”甄龍豹介紹說。

毫末智行核心高管團隊

毫末智行工程師王天培介紹，毫末智行也是全球第一個做“全冗余”的自動駕駛系統，包括轉向冗余、制動冗余、傳感器冗余、通訊冗余、電源冗余、硬件冗余，這背后既有對用戶駕駛安全的高度重視，也需要極高水平的技術能力來支撐，考驗團隊的硬件工程能力和對車輛本身的理解。

在軟件測試時，毫末也會通過仿真測試、封閉場測試、公共道路測試等，去設置各種實際的極端公況，看系統的表現是否能確保足夠安全。

以摩卡搭載“小魔盒1.0”測試為例，王天培介紹，整個過程測試里程達到了45萬公里，在全國范圍內，測試車經歷了城市、城際、高速路以及各種山區、隧道、道路等場景。在真實路況中不容易碰到極端公況，比如前車突然轉向、近距離障礙物突然出現等，毫末則用仿真測試來模擬，也會模擬暴雨，大霧等極端情況，來看系統是否能夠應對。

“安全基礎上盡可能聰明”，意味著毫末的自動駕駛系統在確保駕駛安全之后，也會全面考慮用戶的體驗。長城汽車等車廠長期積累下來對用戶行為的洞察以及做輔助駕駛的經驗，這時候則能快速體現在自動駕駛系統的體驗層面，區別于其他軟件系統出身的廠商。

過去，互聯網公司工程師雖然在做自動駕駛系統，但是他們的數據來自公司有限數量和車型的實驗車，他們對車輛本身的理解以及對最終用戶需求的理解都有欠缺。

比如，自動駕駛領域會認為一輛自動駕駛車在跟車時，離前車很近則表示它非常智能，可以控制自己。但實際上，車上乘客自然會害怕，可能會慌忙接管操作。這種細微之處的處理則能呈現不同系統的體驗水平，而背后則是一整套長期對用戶洞察的積累。 

類似的，以大車同行為例，比如業界標桿特斯拉等廠商對自動駕駛的設定是在大車邊正常駛過，不做特殊處理。然而，在大車邊行駛多數用戶都會有恐懼心理。毫末則人性化地在系統中開發了自動避讓功能，大車經過時，自動駕駛會在本車道內進行流暢無感的偏移，減少用戶恐慌。這不僅是給用戶心理作用，實際上也同時提高了高速場景下的安全性。

此外，在過彎道時，特斯拉等自動駕駛系統通常不會降速，而毫末智行的HWA會計算彎道曲率來降速，減少恐慌。在這背后，有上千次的測試積累參數，以適配彎道速度。

毫末智行自動駕駛系統可以自動識別限速標志，進而調速。但不同于其他實現該功能的自動駕駛系統，其他系統比如特斯拉會出現道路限速識別不準確且突然提速、降速的問題，給用戶增加恐慌感。而毫末的策略則是主動詢問，提示用戶是否根據限速標識來調速。

類似這樣的設置還有很多，而這些原則與細節并非都與技術有關。車廠多年以來對人機共駕場景的準備和積累，如今都快速融入到自動駕駛系統中，成就了毫末差異化的服務和體驗。

邁向個性化以及L4級別自動駕駛

按照計劃，毫末智行今年年內將逐步推出不同級別的自動駕駛系統，提升系統的智能水平。

眼下摩卡搭載的毫末小魔盒1.0是HWA高速駕駛輔助功能，使用場景為高速公路以及城市快速路。該方案通過搭載1個前視攝像頭、5個毫米波雷達、4顆超聲波雷達、1個智能駕駛控制器、ADAS地圖、駕駛員監控系統（DMS）等實現L2+級輔助駕駛功能。

而接下來的小魔盒1.5是NOH高速自動領航輔助功能，在1.0基礎上進行擴展，該方案通過搭載3個激光雷達、8個毫米波雷達、3個視覺傳感器、高精度地圖、導航及定位系統等傳感器設備，新增業內領先的安全處理系統，能夠在駕駛員未及時接管時，采取措施降低安全風險。小魔盒1.5能夠在高速公路、城市快速路上實現L3級輔助駕駛功能，基于導航在高速公路實現點對點的自動駕駛能力。支持用戶全程脫手，減少操作，提升用戶行車便捷性。

目前，毫末數據工程師李旭升介紹，行業內自動駕駛系統普遍設定一種駕駛風格情況下，小魔盒1.0向用戶提供了三種駕駛風格：運動、適中、舒適，以此來提升用戶體驗。在毫末智行的計劃中，將來會通過全球首款AI定制智駕系統AI Feed來實現自動駕駛的個性化和“千人千面”:就像互聯網中推薦引擎能學習用戶行為來推薦用戶喜歡的內容，接下來，毫末的自動駕駛系統也能模仿駕駛者的個性化駕駛風格， 推動智駕產品從“用戶適應型”產品向“適應用戶型”產品的代際飛躍。

GM Cruise這種車廠+技術公司的模式，實現了軟硬件與算法更好的融合，將各方面人才和資源優勢匯集起來，最大限度發揮出自動駕駛的潛力。而毫末智行則貫徹這種模式，步步為營，逐步覆蓋各種場景，最終實現全自動駕駛的夢想。

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