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重新定義無人駕駛關鍵路徑，Momenta打造飛輪式L4

2020-07-01 23:50:38·  來源：MomentaAI  
　
2020年6月30日，Momenta對外分享了其飛輪式L4（MSD, Momenta Self Driving）最新進展，詳解實現規(guī)模化L4的關鍵路徑。這也是繼其在去年12月發(fā)布MSD實車路測視頻后
2020年6月30日，Momenta對外分享了其“飛輪式”L4（MSD, Momenta Self Driving）最新進展，詳解實現規(guī)?；疞4的關鍵路徑。這也是繼其在去年12月發(fā)布MSD實車路測視頻后，內部L4最新進展及推進時間表的首次披露。

“飛輪式”L4，指隨著量產數據、數據驅動的算法以及兩者閉環(huán)自動化的不斷積累和迭代，飛輪將越轉越快，終成厚積薄發(fā)之勢，帶來產品和商業(yè)的爆發(fā)增長，最終實現無人駕駛規(guī)?；涞亍?rdquo;

“公司內部有一個飛輪、兩條腿、三大法寶的說法。一個飛輪是Momenta創(chuàng)立之初就堅定的對無人駕駛的技術洞察；兩條腿是產品戰(zhàn)略，已經在去年發(fā)布；公司內部還有實現產品化的三大法寶，會在后續(xù)做更多公布。”Momenta CEO曹旭東表示。Momenta的兩條腿產品戰(zhàn)略，左腿量產自動駕駛Mpilot,為行業(yè)交付一流可量產的自動駕駛系列產品，并提供源源不斷的數據流；右腿完全無人駕駛MSD，致力于打造L4級別的完全無人駕駛，并反饋給量產產品領先的技術流。兩條腿戰(zhàn)略需要建立在統(tǒng)一量產傳感器基礎及統(tǒng)一的技術路線上，兩者相互協同打通。

規(guī)?；疞4面臨“行駛千億公里，解決百萬問題”的巨大挑戰(zhàn)。千億公里，相當于地球到太陽系盡頭行星距離的22倍。“千億公里這個目標非常宏大，如果要用無人駕駛實現‘星際穿越’，必須給它們安上強有力的‘飛輪’。”曹旭東說，“同時實現規(guī)?；疞4要解決上百萬的長尾問題，我們的員工不是見招拆招的單一問題解決者，而是架構師，使用數據驅動的方式，架構自動化解決問題的系統(tǒng)。”
 
“飛輪式”L4厚積薄發(fā)，一鏡到底全程展示技術進展
 
同行業(yè)其他路線相比“飛輪式”L4優(yōu)勢在于厚積薄發(fā)，為L4技術賦能并大幅度提升研發(fā)效率。舉例而言，公司從2019年中開始重點投入L4研發(fā)，到L4技術于當年年底發(fā)布，僅以常規(guī)團隊1/10的規(guī)模，用時半年即做到在包含如臨時施工、多種不規(guī)則車輛、逆行橫穿等各種復雜城區(qū)開放道路行駛過程中全程無接管。繼去年年底首次公布其路測進展后，Momenta本次更是公布了其包含全程中間技術結果的一鏡到底晚高峰路測視頻。
 
典型場景：路口電動車橫穿逆行
 
典型場景：實線區(qū)域突然出車，連續(xù)橫穿自車行駛路徑
 
典型場景：狹窄小路人車混行，遭遇三輪逆行、卡車加塞、電動車斜穿、平板車搶道
 
重新定義規(guī)?；療o人駕駛，通過“飛輪式”L4跨數量級降低成本
 
“自動駕駛的終局一定是規(guī)模化的完全無人駕駛，以Robotaxi落地為例，規(guī)?；疞4指的不是一個區(qū)域或城市，而至少是路況復雜的十個城市，每個城市至少一萬輛車，否則難以稱之為商業(yè)化落地。”曹旭東表示。

人類司機的駕駛水平約為一億公里出現一次致命事故，要實現規(guī)?；疞4，至少要做到人類司機的安全水平，最好可以比人類司機水平高一個數量級。因此，需要進行至少千億公里的測試，解決百萬長尾問題。千億公里意味著100萬輛車，每天10個小時不間斷運行，連續(xù)跑1年。
 
如何計算規(guī)?；疞4的總成本？Momenta內部采用“飛輪公式”來計算這一成本。即實現規(guī)?；疞4的總成本可分為數據成本和研發(fā)成本。
 
 
具體而言，研發(fā)成本取決于問題個數（N）和解決單個問題研發(fā)成本（R）；數據成本取決于里程數（M）和單公里數據成本（D）。

重新定義無人駕駛關鍵路徑，Momenta打造飛輪式L4
 
由于實現規(guī)?；疞4還處在“無人區(qū)探索”的狀態(tài)，因此無法準確評估問題個數（N）和里程數（M）的大小，但可以肯定，N至少達到百萬量級，M至少是千億公里。
和行業(yè)現有路徑相比， Momenta以量產數據驅動的方式，能夠跨數量級地降低解決單個問題的研發(fā)成本（R）和單公里數據成本（D）。

在單個問題研發(fā)成本（R）方面，常規(guī)規(guī)則驅動（Human-Driven）的最大挑戰(zhàn)是用有限人力解決上百萬個問題。而通過量產數據驅動（Data-Driven）的方式，只要收集到足夠的數據，就可以自動化地解決絕大部分問題，從而降低研發(fā)成本。

在單公里數據成本（D）方面，目前行業(yè)自建車隊費用不會低于打車費用?，F在打車費用國內通常在2-4元/km，國外會更貴。如果是千億公里，自建車隊至少是2000-4000億的成本。而在“飛輪式”L4中，Momenta一方面為客戶提供量產自動駕駛解決方案，另一方面也提供持續(xù)的軟件算法迭代升級。在為客戶解決問題、創(chuàng)造價值的過程中，和客戶一起回收了長尾問題數據，把單公里數據成本降至幾乎為零。

因此，通過“飛輪式”L4，Momenta將實現規(guī)?；疞4的總成本跨數量級降低。
 
飛輪三因子：量產數據、數據驅動的算法、閉環(huán)自動化
飛輪因子1：量產數據

規(guī)模化L4的最終實現，要有千億公里的數據以發(fā)現長尾問題。如此海量的數據規(guī)模，需要通過量產自動駕駛去實現。Momenta將量產自動駕駛產品Mpilot搭載在車輛上，在為客戶解決問題、創(chuàng)造價值的同時，回收海量數據，助力客戶更好的迭代產品。這些來自真實世界的海量量產數據，就像“活水”一樣，源源不斷地進入“飛輪式”L4的循環(huán)中，推動MSD不斷升級，使得完全無人駕駛系統(tǒng)不斷進化。

飛輪因子2：數據驅動的算法

規(guī)?；疞4的最終實現，要解決真實場景中的海量問題，必須通過數據驅動（Data-Driven）的算法才能高效解決。基于規(guī)則驅動（Human-Driven）的常規(guī)算法框架，可以用100個人的團隊一年的時間解決100個問題，但是不可能有100萬個人在一年的時間里去解決100萬個問題。唯一的可能性，就是通過數據驅動的方式，自動化地解決絕大部分的問題。

Momenta內部推行“架構師”文化，相比于見招拆招的解決單一問題，公司鼓勵團隊把更多的精力放在如何搭建一套數據驅動（Data-Driven）的算法框架上。隨著量產數據的不斷流入，數據驅動的算法會驅動飛輪式L4不斷迭代，自動化地解決自動駕駛的長尾問題。

飛輪因子3：閉環(huán)自動化

規(guī)模化L4的最終實現，要量產數據和數據驅動的算法之間形成自動迭代的閉環(huán)，閉環(huán)自動化正是這樣一套高效、自動化的工具鏈：通過建立對問題自動化發(fā)現、記錄、標注、訓練、驗證的閉環(huán)過程，為技術和產品提供自動化的迭代能力，驅動“飛輪式”L4高速轉動。
 
打造“飛輪速度”，2024年做到單車盈利
 
隨著“飛輪式”L4開始轉動，Momenta的研發(fā)效率也得到了顯著提升。目前Momenta在環(huán)境感知、高精地圖、預測等環(huán)節(jié)，已實現了完全數據驅動，并通過閉環(huán)自動化持續(xù)迭代升級。預計到2022年，Momenta可以實現全流程數據驅動的算法；到2023年，利用閉環(huán)自動化實現算法100%自動化迭代。

正如“飛輪式”L4的描述，前期需要花更多精力讓飛輪轉起來，持續(xù)建設“飛輪三因子”。2024年，量產自動駕駛Mpilot已經大規(guī)模量產上路，為用戶使用。Mpilot將為行業(yè)交付一流可量產、可不斷升級的自動駕駛系列產品，并通過大規(guī)模量產數據流，賦能完全無人駕駛MSD。Mpilot和MSD將協同增效，實現“飛輪式”L4的快速成長。

Robotaxi是“飛輪式”L4的重要商業(yè)化落地場景。Momenta已于今年6月取得蘇州第一塊Robotaxi示范應用牌照，并計劃在2022年，做到蘇州Robotaxi部分車輛車端無安全員試運營；2024年，車端100%無安全員，實現單車盈利；從2024年開始，結合已經回流的大規(guī)模量產數據，Robotaxi將實現多地規(guī)?；涞剡\營。
“在一個城市先實現單車盈利，再復制到其他城市，是無人駕駛規(guī)?；涞氐淖罹娴哪Ｊ健?rdquo;曹旭東表示，“對于Momenta而言，這個轉折點出現在2024年。一方面，隨著‘飛輪式’L4的發(fā)展，2024年Momenta將在蘇州實現車端完全無安全員的商業(yè)運營，從而降低車輛運營成本，實現單車盈利，完成商業(yè)模式0-1的驗證。另一方面，2024年隨著量產車型大規(guī)模上市，量產數據大規(guī)?；亓?，此時數據和技術上1-N的儲備也已到位，具備了擴張條件。Momenta 將開始進行多地落地，從而以極快的速度實現規(guī)?；疞4。”
 
 
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