“超級大腦”助無人駕駛落地

沒有人工智能（AI），就沒有真正意義上的智駕汽車。

“我們可以把AI想象成一個超級聰明的‘大腦’，它能學習、記憶、推理、決策。與人的學習和思考過程一樣，它首先需要海量數據，掌握記憶方法，被不斷地調教指正，從而做出更符合預期的決策。”魔門塔（蘇州）科技有限公司（Momenta）首席執行官曹旭東說，公司從創立之初就確立了數據驅動的策略，提出“一個飛輪+兩條腿”的智駕發展之路。

在曹旭東看來，自動駕駛的終局，一定是可規模化的無人駕駛。這要解決的根本問題就是安全問題——至少要達到10倍于人類駕駛員的安全性。這意味著至少需要千億公里的路測數據。對創業公司來說，不可能自建車隊把數據“跑”出來，所以就要靠“飛輪”，即通過數據驅動訓練算法模型，自動化地發現和解決海量長尾問題。

“‘兩條腿’分別是L2的量產自動駕駛技術——Mpilot和L4的完全無人駕駛技術——MSD。我們用L4的技術賦能量產車輛，然后用量產車輛獲得的海量數據，去解決L4完全無人駕駛的長尾問題。”曹旭東介紹，這“兩條腿”可以實現很好的協同：量產自動駕駛為完全無人駕駛帶來數據流；完全無人駕駛在研發過程中取得的技術突破和更新，可以及時反饋并應用到量產自動駕駛產品中，不斷給用戶帶來更好的使用體驗。曹旭東希望用L4的技術做L2的量產產品，最終實現L4的量產，最高效實現可規模化的無人駕駛落地。

目前，Momenta的“飛輪”技術——智駕大模型已經發展到第五代。第一代模型的自動化率約為50%，而第五代超過了99%。這意味著，如果在駕駛中新增100個問題，99個都可通過數據驅動，不需要人工參與。Momenta從2019年開始用深度學習來解決自動駕駛問題；2023年實現了兩段式端到端——感知端到端+規控端到端；2024年實現了一段式端到端，發布首個量產智駕大模型，將感知與規劃整合進一個大模型中，形成端到端、深度學習的自動駕駛解決方案。

曹旭東說，智能汽車在行駛過程中不斷積累數據，AI利用這些數據不斷學習和進化，提升駕駛能力。而更強大的AI又能讓智駕汽車變得更智能、安全、可靠。這是一個正向循環，推動智駕技術不斷發展。智駕是AI的最佳應用場景之一。盡管開車對人類不算難事，但它要消耗很多時間和精力，人類完全可以把自己解放出來。曹旭東認為，隨著大模型與車路協同技術不斷發展，未來的智能汽車將不再是孤立個體。AI有可能連接道路設施、其他車輛，甚至氣象數據，形成全局智能交通網絡，實現真正意義上的“自動駕駛革命”。