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什么样的企业才能在当前的自动驾驶发展浪潮中脱颖而出？近日，国内知名投行CICC 601995在其研究报告《人工智能十年展望(三):从AI视角全面分析自动驾驶行业》中给出了答案。围绕人工智能在自动驾驶场景中的应用，本报告从数据、算法、计算能力三个关键维度全面分析了自动驾驶行业的发展现状，明确看好自动驾驶行业中长期发展。其中，由于在上述三个维度上的出色表现，Mimo智星受到了CICC的关注和推荐。
报告指出，2012年后，深度学习技术的快速发展带动了自动驾驶技术的快速进步。近年来，Transformer Big Model等技术进一步提升了自主驾驶算法的能力。大计算能力芯片的趋势和2022年开始落地的汽车工厂自建AIDC，也为大模型提供了底层支撑。在算法和计算能力都有强大基础的背景下，CICC认为，在数据端具有优势的自动驾驶厂商有望在未来率先实现突破。然而，多输入多输出智星在数据规模、自动化和数据系统效率方面具有很大优势。
作为一家脱胎于长城汽车(601633)的AI自动驾驶公司，得益于长城丰富的产品体系，Mimo智星得以在产品端快速实现大规模部署，从而在数据积累上建立优势。2021年，茂物以最快的速度位列中国自动驾驶公司量产能力第一。终端驾驶员辅助系统已经搭载到了威摩卡、坦克300城市版、威拿铁、威玛奇朵、哈瓦尔野兽等五款车型的上万辆车上。，用户行驶里程已超过400万公里。预计2022年将安装34款长城车型，未来三年将安装超过100万辆。在终端无人物流车领域，Mimo也成为美团和阿里达摩院两大行业龙头的重要合作伙伴。
在报告中，CICC进一步提出了判断:在未来很长一段时间内，数据的持续积累将是各大自动驾驶厂商的核心竞争点。基于对用户400万公里里程的沉淀和思考，Mimo智星率先提出了“自动驾驶发展曲线+M(X)”，成为报告中的典型案例。具体来说，F代表产品实力，Z代表第一代产品，M是将数据转化为知识的函数，变量X是数据规模。据此，报告认为，产品力的核心迭代力量来自于数据规模。
除了数据积累和规模，报告还认为，数据系统的自动化水平和效率是关键竞争点，壁垒较高。莫志兴率先打造了中国首个自动驾驶数据智能系统MANA。MANA具备感知、认知、标注、模拟和计算的能力，正在帮助微型自动驾驶产品变得更强、更先进。以其为例，报告指出，数据采集、处理、标注和AI训练的成本和速度对自动驾驶系统的成本和迭代速度至关重要。
数据级竞争越来越关键，算法和计算能力的发展也不容忽视。在算法层面，报告认为深度学习已经成为自动驾驶技术发展的分水岭。近年来，以Transformer为代表的大模型以其在海量数据的预训练、鲁棒性和泛化能力上的明显优势，成为自动驾驶行业深度学习领域的主流路线(603138)。特斯拉、Mimo智星等行业龙头率先将Transformer引入自动驾驶系统，大幅优化自动驾驶系统的感知智能和认知智能。其中，摩摩智星正在逐步将基于Transformer的感知算法应用到实际道路感知问题中，其视觉算法在每一条智能驾驶产品线上的落地效率都翻了一番。目前，其视觉性能指标已达到行业领先水平。
在计算能力方面，作为承载算法和数据的硬件基础，计算能力决定了现阶段自动驾驶技术的上限。报告称，2022年将是大规模生产高计算能力自动驾驶芯片的第一年。在CES 2022上，“小魔盒3.0”亮相，这是由Mimo智星和高通共同研发的全球运算能力最高的量产自动驾驶计算平台。其单板计算能力已达到360TOPS，未来可持续升级至1440TOPS，可支持大量感知推理计算，以及车侧感知数据的筛选、清洗、脱敏和回流。此外，微型的MANA超级计算中心也在筹建中，未来将形成更强大的数据处理能力，从而推动算法快速迭代，中国自动驾驶将进入超级计算中心时代。
近年来，自动驾驶行业的关注度不断提升，迎来了又一个发展高峰期，孕育了一大批优秀企业。从金钟等发表的专业研究报告中不难看出。认为在数据、算法、计算能力等方面具有明显优势的企业，如Mimo智星，将在本轮行业竞争中占据先机。
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文章来源：laughing168
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