聚焦HAOMO AI DAY:毫末MANA五大模型強勢升級

新年伊始,毫末智行為中國自動駕駛行業(yè)帶來了一場精彩的技術盛宴——第七屆HAOMO AI DAY。本屆HAOMO AI DAY上,毫末還宣布了中國自動駕駛行業(yè)最大智算中心“雪湖·綠洲”(MANA OASIS)成立的重磅消息。在MANA OASIS的加持下,毫末MANA五大模型迎來全新亮相升級。

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首先,視頻自監(jiān)督大模型,讓毫末4D Clip標注實現(xiàn)100%自動化,人工標注成本降低98%。為了更低成本、更高效獲取更多高價值數(shù)據(jù),需要解決從離散幀自動化擴充到Clips形態(tài)的問題。毫末首先利用海量videoClip,通過視頻自監(jiān)督方式,預訓練出一個大模型,用少量人工標注好的Clip數(shù)據(jù)進行Finetune(微調(diào)),訓練檢測跟蹤模型,使得模型具備自動標注的能力;然后,將已經(jīng)標注好的千萬級單幀數(shù)據(jù)所對應的原始視頻提取出來組織成Clip,其中10%是標注幀,90%是未標注幀,再將這些Clip輸入到模型,完成對90%未標注幀的自動標注,進而實現(xiàn)所有單幀標注向Clip標注的100%的自動轉(zhuǎn)化,同時降低98%的Clip標注成本。毫末視頻自監(jiān)督大模型的泛化性效果極佳,即使是在一些非常困難的場景,例如嚴重遮擋的騎行者,遠處的小目標,惡劣的天氣和光照,都能準確地完成自動標注。

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其次,3D重建大模型,讓毫末實現(xiàn)了數(shù)據(jù)“無中生有”,獲得海量corner case(長尾場景)不再是難事。面對“完全從真實數(shù)據(jù)中積累的corner case困難且昂貴”的行業(yè)難題,毫末將爆火的三維重建NeRF技術應用在自動駕駛場景重建和數(shù)據(jù)生成中,它通過改變視角、光照、紋理材質(zhì)的方法,生成高真實感數(shù)據(jù),實現(xiàn)以低成本獲取normal case,生成各種高成本corner case。3D重建大模型生成的數(shù)據(jù),不僅比傳統(tǒng)的人工顯式建模再渲染紋理的方法效果更好、成本更低,增加NeRF生成的數(shù)據(jù)后,還可將感知的錯誤率降低30%以上。

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第三,多模態(tài)互監(jiān)督大模型,能夠精準識別異形障礙物,讓車輛“火眼金睛”。在成功實現(xiàn)車道線和常見障礙物的精準檢測后,針對城市多種異形障礙物的穩(wěn)定檢測問題,毫末正在思考和探索更加通用的解決方案。多模態(tài)互監(jiān)督大模型引入了激光雷達作為視覺監(jiān)督信號,直接使用視頻數(shù)據(jù)來推理場景的通用結(jié)構(gòu)表達。通用結(jié)構(gòu)的檢測,可以很好地補充已有的語義障礙物檢測,有效提升自動駕駛系統(tǒng)在城市復雜工況下的通過率。

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第四,動態(tài)環(huán)境大模型,可以精準預測道路的拓撲關系,讓車輛始終行駛在正確的車道中。在重感知技術路線下,毫末為了將對高精地圖的依賴度降到最低,面臨著“道路拓撲結(jié)構(gòu)實時推斷”的挑戰(zhàn)。為此,毫末在BEV(鳥瞰圖)的feature map(特征圖)基礎上,以標精地圖作為引導信息,使用自回歸編解碼網(wǎng)絡,將BEV特征,解碼為結(jié)構(gòu)化的拓撲點序列,實現(xiàn)車道拓撲預測,讓毫末的感知能力,能像人類一樣在標準地圖的導航提示下就可以實現(xiàn)對道路拓撲結(jié)構(gòu)的實時推斷。毫末認為,解決了路口問題實際就解決了大部分城市NOH問題,目前在保定、北京,毫末對于85%的路口拓撲推斷準確率高達95%。即便是非常復雜、非常不規(guī)則的路口,毫末也能準確預測。

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第五,人駕自監(jiān)督認知大模型,掌握高水平司機的開車技法,讓駕駛決策更聰明。在探索“使用大量人駕數(shù)據(jù),直接訓練模型做出擬人化決策”方面,毫末為了讓模型能夠?qū)W習到高水平司機的優(yōu)秀開車方法,全新引入了用戶真實的接管數(shù)據(jù),同時用RLHF(從人類反饋中強化學習)思路先訓練一個reward model(獎勵模型)來挑選出更好的駕駛決策。通過這種方式,使毫末在掉頭、環(huán)島等公認的困難場景中,通過率提升30%以上。這與AGI領域爆火的ChatGPT的思路相同,通過人類行為反饋來選出最優(yōu)答案。

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MANA五大模型全面提升了毫末感知和認知層面系統(tǒng)化的底層技術能力。“在五大模型助力下,MANA最新的車端感知架構(gòu),從過去分散的多個下游任務集成到了一起,形成一個更加端到端的架構(gòu),包括通用障礙物識別、局部路網(wǎng)、行為預測等任務,毫末車端感知架構(gòu)實現(xiàn)了跨代升級。”顧維灝表示,這也意味著毫末的感知能力更強,產(chǎn)品力更強,產(chǎn)品可以通過快速迭代向全無人駕駛加速邁進。

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隨著毫末智算中心MANA OASIS的落地,數(shù)據(jù)智能體系MANA也實現(xiàn)了脫胎換骨的升級。在未來的日子里,不斷進化的MANA作為毫末產(chǎn)品迭代的核心動力,將持續(xù)助力毫末發(fā)揮核心技術優(yōu)勢,早日實現(xiàn)毫末“讓機器智能移動,給生活更多美好”的最新美好愿景。

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