在完成A+轮数亿元融资的7天后，毫末智行19日正式举办了2022年“HAOMO AI DAY”。
从2021年至今，毫末智行举办公开的类似活动已经不下4次，并且每次对外宣布近期取得的新成绩。
在本次的活动上，毫末智行除了更新辅助驾驶系统、末端无人车方面的最新进展之外，还介绍了公司在不同业务的思考方式。
毫末智行关于智能驾驶，以及如何赢得2022年三场战役的计划正在徐徐展开。
毫末智行CEO顾维灏对2022年的自动驾驶行业给出十点预判，涉及技术、市场、人才、安全等方面，内容看似宽泛，但其实都指向一点——自动驾驶行业竞争将更残酷激烈。
自动驾驶行业已经进入技术落地至上的时期，保证技术领先且被广泛应用是自动驾驶公司生存的前提之一，而如何同时做到以上两点则是目前的行业难题。
毫末智行的解决方法之一是，对外公布短期目标，倒逼公司按时完成，近日举办的"AI Day”则是毫末智行公示计划进展情况的渠道。
在活动上，毫末智行从辅助驾驶系统、末端物流自动配送车、智能硬件三个方面介绍最新成绩。
辅助驾驶系统方面，毫末智行产品已搭载于坦克300、魏牌拿铁、魏牌玛奇朵、哈弗神兽等15款车型，在今年，坦克500也将成为其中一员。多款量产车型的应用，使得毫末辅助驾驶用户行驶总里程已突破700万公里，月度搭载增速超过200%。
毫末智行董事长张凯预计，未来两年，辅助驾驶系统搭载乘用车的数量将超过100万台。
末端物流自动配送车方面，从去年6月至今，小魔驼运营订单已突破4万单，小魔驼2.0也在此次活动上发布。
据介绍，小魔驼2.0的传感器由5颗激光雷达，2颗毫米波雷达、12颗摄像头和一个组合惯性导航构成，货箱空间为可定制600L，支持快速换电功能，单次换电可实现100km的真实续航里程，可在城市开放道路中低速全路况。值得注意的是，小魔驼2.0售价为12.88万元，预计在2022年5月陆续投放市场。
今年，毫末智行对末端物流自动配送车的生产基地升级，新生产车间占地1万平米，可实现年产1万台的无人配送车的产能目标。
智能硬件方面，毫末智行推出小魔盘、自动跟随载物出行机器人等产品。
这是毫末智行对过去积累近一年成绩的一次集中释放，也是再一次展示肌肉的机会。对于未来，毫末智行有着不小的目标——2023年推出Robotaxi车队。
目前，毫末智行已在高速、中低速场景推出辅助驾驶系统和末端物流自动配送车，其辅助驾驶系统正应用至更多车型。不过，目前不同汽车品牌的辅助驾驶系统大多各有侧重。
譬如、威马汽车的AVP系统主打停车场景，小鹏汽车NGP功能特色为高速场景，极狐阿尔法S HI版满足城市全场景自动驾驶。
经过反复迭代优化，毫末智行的NOH系统从高速场景覆盖到城市场景。城市NOH将配备AI能力360T、高速缓存144M，CPU计算能力达到200K+ DMIPS的ICU3.0。同时，车辆将配备2个激光雷达、12个摄像头，5个毫米波雷达。据介绍，搭载城市NOH的车型将在今年面世。
为了开发城市NOH，毫末智行对城市交通观察。他们发现全国的城市道路近1000万公里，有着将近40万个城市路口，而上班族每天开车的路上，大部分是拥堵和半拥堵路况。为了正确的通过路口，驾驶员必须提前变道进入到正确的直行或者左转车道，也必须在相对拥挤的道路上行驶。驾驶行为的不同，要求着毫末智行设计适应城市交通的辅助驾驶系统。
基于对城市交通和驾驶行为的观察和分析，毫末智行总结了十大城市经典场景：
对于路口多的特性，重点要处理，红绿灯控车、路口转向、路口博弈、待转区通行、环岛通行；
对于多变道的特性，重点要处理，导航变道、切入避让；
对于多拥堵的场景，重点要处理，借道绕障、拥堵变道、非机混行。
此外，高精地图一般是辅助驾驶系统成功运行的前提，但现实情况是，全国大部分城市缺少符合辅助驾驶系统要求的高精地图，这是车企目前极少推出适应城市道路的辅助驾驶系统的原因。
这种情况下，毫末智行通过仿真场景训练模型，以及模型学习解决红绿灯的绑路问题，实现夜间、白天没有高精地图实现红绿灯的左转、直行、红灯等待。
毫末智行介绍，其推出的HPilot3.0将是中国首个大规模量产的城市辅助驾驶导航系统，可以扩展到更大规模的城市中为用户服务。
届时，毫末智行的产品将覆盖高速、城市道路、停车场等全场景。
2021年，乘用车高级别智能驾驶的渗透率已经超过20%，这是一个值得让毫末智行这一类公司兴奋的数字，同时这也可能令他们顿感焦虑：市场走向成熟意味着企业有随时被淘汰的可能。
毫末智行正承担交付30款不同硬件平台车型的压力，如何保证这些项目能够顺利交付，并且保证交付的产品符合客户预期、具备市场竞争力成为毫末核心管理层在2022年初讨论的课题。
为了快速完成既定任务，同时不乱中出错，毫末智行提出“6P开放式合作模式”，可根与车企围绕代码、模块、软件、硬件、云端服务、全栈方案分工合作，而不是供应。基于原有的“风车战略”，毫末智行结合MANA数据智能体系与“6P开放式合作模式”，试图实现技术领先。
除此之外，毫末智行今年必须取得数据智能技术之战、智能驾驶城市场景之战、末端物流自动配送车规模之战的胜利。
目前，毫末智行数据智能体系MANA已完成超过19万小时的学习时长，其虚拟驾龄已相当于人类司机2万年的驾龄，并随着辅助驾驶系统与小魔驼的广泛应用而增加数据，其末端物流自动驾驶配送车的应用量也在不断增加。
在毫末智行看来，在智能驾驶技术上取得领先的关键，是在智能驾驶开发和迭代进程中注入用户思维。毫末智行采取措施是，是让用户在最短的时间内熟悉并乐于使用智能驾驶功能。
为了让智能驾驶系统尽快适应用户习惯，毫末智行在车端打造了用户习惯分析系统，在云端开发了用户接管分析工具，通过对实时数据的分析以改进数据结构。
一年内在三个不同领域保持行业领先，是一件高难度的任务。毫末智行也承认，多项目并行，技术人员不足是阻碍其取得胜利的关键环节。他们采取的手段是最大程度提升系统开发过程中的软件复用程度以及在系统开发各个环节提升效率，通过各种方式以完成本年的34个车型，78个项目的目标。
距离2022年结束还有一段时间，毫末智行能否在以上三个领域保持行业领先还没有答案，不过其创新思维或许能帮助他们取得胜利。
期待更多自动驾驶公司，不断挑战自我，促进行业共同进步。
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丽雪