作为智能网联汽车的重要技术组成部分，自从被正式提出并上升为国家战略性新兴产业后，中国自动驾驶技术的发展就成为了推动国家实现产业转型升级、快速走向新型工业化、促进新一轮经济增长、实现区域内协调发展的关键。而在自动驾驶产业持续升温的同时，近日来自政策方面的双重支持，又将自动驾驶的商业化落地进程大幅推进了一把。

近日，上海市交通委员会等部门在第二届智能交通上海论坛上宣布，首批自动驾驶高速公路开放。而为了保证测试车辆的合法上路和常态营运，委员会还发布了《上海市智能网联汽车示范运营实施细则》，明确了管理机制及第三方机构职责，确定了申请主体开展示范运营的范围、路径、流程、条件等。

无独有偶，北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室近日也发布了全国首个针对不配备驾驶位和方向盘的短途载客类智能网联新产品的规范性文件《北京市智能网联汽车政策先行区无人接驳车管理细则》。其参照机动车管理规则，通过发放车辆编码的方式，给予无人接驳车相应路权，允许其在先行区60平方公里基础上申请行驶线路，依示范区批准分阶段开展道路测试与示范应用活动。

作为我国智能网联汽车发展的两大先行城市，北京、上海同日发布创新性政策引起了业内的广泛关注，而通过近几年示范运营相配套的政策法规的陆续出台，业内也对高级别自动驾驶落地越发充满期待。不过尽管各类自动驾驶企业百花齐放，实现自动驾驶的最佳技术通路却依旧争议重重，而有关核心技术的攻克与应用落地、数据的积累、算力的支撑、商业模式的构建等也都存在极大的不确定性，为自动驾驶的未来带来了无数阴云。

对此，来自中国的头部自动驾驶企业毫末智行给出了一套更可行的解决方案。毫末智行CEO顾维灏曾指出，“以数据驱动的自动驾驶3.0时代已经到来，只有感知、认知、模式、数据4个技术条件并行成立才能称为真正进入自动驾驶新时代。我们所做的一切，都是为了能够做出数据通道和计算中心，以便可以更高效地获取数据，并把数据转化为知识。毫末正在全力冲刺进入自动驾驶3.0时代!”

在顾维灏看来，数据驱动的时代已然到来。伴随着深度学习在自动驾驶中的大规模运用，Attention大模型凭借其结构与堆叠优势，以及在NLP领域中鹤立鸡群的惊人训练表现，已成为驱动自动驾驶发展不可忽视的新趋势。但由于Attention大模型对算力的需求远超过摩尔定律，所以自动驾驶必须要拥有大规模且多样性的训练数据，也就是说，只有基于大规模真实人驾数据的乘用车量产辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。

“我们有理由认为，辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。只有辅助驾驶，才有能力收集到足够规模和足够多样的数据。”顾维灏表示，通过接近3年的发展，毫末智行已成功迭代三代HPilot辅助驾驶系统，并在长城汽车旗下十余款车型中实现量产。截至2022年11月，毫末智行用户辅助驾驶行驶里程已突破2000万公里，是当之无愧的中国量产自动驾驶第一名，而伴随量产规模的进一步扩大，毫末智行的数据规模也将呈指数级增长，并由此驱动Attention大模型，通过建成数据闭环，实现更高效率&低成本地向自动驾驶进军。

以大数据+大模型为基础，毫末智行建立起了中国首个数据智能体系MANA，并针对自动驾驶技术中最核心的感知、认知、标注、训练、仿真进行不断迭代升级，并由此成功推出了中国首个基于“重感知”技术路线的城市NOH导航辅助驾驶。城市NOH能够凭借超强的感知与认知能力，在不使用高精地图的情况下，轻松实现复杂城市场景内的高阶辅助驾驶功能，由此实现对全国100多座城市的更快速度覆盖，并为用户带来更加拟人化的规控体验。目前，搭载城市NOH的魏牌摩卡PHEV激光雷达版即将正式量产下线，而它也将由此成为国内首款具备大规模量产能力的城市域高阶辅助驾驶车型。

“毫末智行一直在为自动驾驶3.0时代做准备，在感知、认知、模式建设上，都是按照数据驱动的方式建设的。我们所做的一切的，都是为了能够做出数据通道和计算中心，以便可以更高效地获取数据，并把数据转化为知识。”通过对大数据与大模型的不断探索与深耕，毫末智行已经掌握了建立数据闭环、打开数据驱动的自动驾驶3.0时代的大门钥匙，而在此之后，毫末智行也将以此真正建立数据闭环，实现由量产辅助驾驶向完全自动驾驶的快速进阶，相信真正的中国自动驾驶商业化落地，就将在那时正式到来。

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责任编辑：kj005