毫末智行全栈自研的NOH智慧领航辅助驾驶系统 ， 将在10月正式搭载进入WEY摩卡等车型中 。也正是因此 ， 国内老牌车企长城实现了领航辅助驾驶功能零的突破 。
根据介绍 ， 当车辆行驶在高速公路和城市快速路等高精地图覆盖范围内时 ， 可以根据用户设定的导航路线实现从A点到B点的L2级自动驾驶 。而目前 ， 全国已经有31万公里的高速路和城市快速路支持NOH 。

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▲毫末智行董事长张凯
在量产领域 ， 毫末智行同样具备强大实力 。毫末智行董事长张凯介绍：“2022年 ， 毫末智行将担任长城汽车34款待上市车型高级别辅助驾驶开发任务 ， 占长城汽车全年待上市车型接近80% ， 这些车型中30%是标配 ， 其余均是高配搭载 。这样推断 ， 2022年长城汽车高级别辅助驾驶渗透率超过40% 。”
这样一来 ， 2022年毫末智行将成为国内出货量最大的自动驾驶方案商之一 。

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▲毫末智行CEO顾维灏
显然 ， 毫末智行的量产装车实力已经成为了自动驾驶领域的“尖子生” 。就像是毫末智行CEO顾维灏所说：“毫末智行要服务好长城这一家主机厂 ， 同时不断实现技术的突破 ， 最终实现完全自动驾驶 。”
二、引领行业发展 将率先采用5nm自动驾驶芯片
在量产领域成为自动驾驶“尖子生”的毫末智行 ， 其实远没有自我满足 。在技术上 ， 毫末智行也正在不断突破 ， 成为技术领域的“尖子生” 。
在毫末智行路测和用户实际行驶的100万公里中 ， 毫末智行积累了大量数据 ， 这些数据能够反哺自动驾驶算法不断优化 。
顾维灏分享了毫末智行的智能数据诊断方法 ， 通过这种方法 ， 就能够发现高价值的数据 。

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▲演讲现场
他说道：“毫末智行数据诊断的手段有两种：一种是通过明确的系统失效信号得到诊断结果 ， 例如通过人工接管信号；另一种是超越端上算力和时效性约束 ， 通过更强大的模型去诊断端上模型的错误 。”
这个模型通过预埋规则的手段 ， 以灰度测试的模式部署在了已投产的自动驾驶系统中 ， 不过其中很多潜在的高价值场景被遗漏了 。因此 ， 必须需要通过线下的大模型（Fundamental Model）来自动诊断端上小模型（Domain Model） 。
通过这种自动诊断 ， 毫末智行可以发现小目标漏检、目标被遮挡和截断 。此外 ， 自动诊断也包括收费站、异形车辆、雨天、黑夜的目标漏检问题 。

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▲毫末智行用大模型自动诊断端上模型
针对AI认知容易出现的数据偏见问题 ， 毫末智行利用感知到的海量数据采用无监督学习方法将图像向量化 ， 转化为特征向量 ， 然后通过“谱聚类”将相似的图像聚类在一起 。分别将相似图像归类之后 ， 可以有效的与“异源数据”进行混用 ， 提升最终模型的效果 。
在大模型时代 ， 巨量的模型参数给模型训练带来很大的难度 。毫末智行除了采用数据并行之外 ， 还采用了模型并行方法 ， 这样一来能够提升并行训练速度 。
在仿真验证阶段 ， 毫末智行同样拥有高效验证技术 。

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