“超级大脑”助无人驾驶落地

【潮科技】

◎本报记者 杨 雪

没有人工智能（AI），就没有真正意义上的智驾汽车。

“我们可以把AI想象成一个超级聪明的‘大脑’，它能学习、记忆、推理、决策。与人的学习和思考过程一样，它首先需要海量数据，掌握记忆方法，被不断地调教指正，从而做出更符合预期的决策。”魔门塔（苏州）科技有限公司（Momenta）首席执行官曹旭东说，公司从创立之初就确立了数据驱动的策略，提出“一个飞轮+两条腿”的智驾发展之路。

在曹旭东看来，自动驾驶的终局，一定是可规模化的无人驾驶。这要解决的根本问题就是安全问题——至少要达到10倍于人类驾驶员的安全性。这意味着至少需要千亿公里的路测数据。对创业公司来说，不可能自建车队把数据“跑”出来，所以就要靠“飞轮”，即通过数据驱动训练算法模型，自动化地发现和解决海量长尾问题。

“‘两条腿’分别是L2的量产自动驾驶技术——Mpilot和L4的完全无人驾驶技术——MSD。我们用L4的技术赋能量产车辆，然后用量产车辆获得的海量数据，去解决L4完全无人驾驶的长尾问题。”曹旭东介绍，这“两条腿”可以实现很好的协同：量产自动驾驶为完全无人驾驶带来数据流；完全无人驾驶在研发过程中取得的技术突破和更新，可以及时反馈并应用到量产自动驾驶产品中，不断给用户带来更好的使用体验。曹旭东希望用L4的技术做L2的量产产品，最终实现L4的量产，最高效实现可规模化的无人驾驶落地。

目前，Momenta的“飞轮”技术——智驾大模型已经发展到第五代。第一代模型的自动化率约为50%，而第五代超过了99%。这意味着，如果在驾驶中新增100个问题，99个都可通过数据驱动，不需要人工参与。Momenta从2019年开始用深度学习来解决自动驾驶问题；2023年实现了两段式端到端——感知端到端+规控端到端；2024年实现了一段式端到端，发布首个量产智驾大模型，将感知与规划整合进一个大模型中，形成端到端、深度学习的自动驾驶解决方案。

曹旭东说，智能汽车在行驶过程中不断积累数据，AI利用这些数据不断学习和进化，提升驾驶能力。而更强大的AI又能让智驾汽车变得更智能、安全、可靠。这是一个正向循环，推动智驾技术不断发展。智驾是AI的最佳应用场景之一。尽管开车对人类不算难事，但它要消耗很多时间和精力，人类完全可以把自己解放出来。曹旭东认为，随着大模型与车路协同技术不断发展，未来的智能汽车将不再是孤立个体。AI有可能连接道路设施、其他车辆，甚至气象数据，形成全局智能交通网络，实现真正意义上的“自动驾驶革命”。