曹旭东表示，Momenta去年已经实现了两段式端到端，感知的端到端和规控的端到端，今年上半年又实现了一段式端到端，并优先提供给种子用户。“相比于去年下半年，我们目前的智驾水平提升了不止10倍，发展速度非常快。”
在曹旭东看来，高阶智能驾驶尤其是城市NOA快速普及，背后的驱动因素就是智驾的摩尔定律。“智驾的硬件成本下降是有极限的，大概在4000-5000元；但是软件每两年增长10倍没有上限，相信未来一定会实现零事故的自动驾驶。”
“Momenta当年选择做自动驾驶就是因为这是人工智能上的一颗明珠，它既包括了感知智能又包括认知智能。”Moment CEO曹旭东在接受中国经济网记者采访时表示，自动驾驶对AI能力是非常好的应用，并且会牵引着AI底层能力的进一步提升。
Moment CEO曹旭东
9月底，巢湖畔，一场全球智能汽车产业大会(GIV2024)如约而至。大会期间，曹旭东接受了中国经济网在内的媒体采访，就Momenta发展现状，以及智驾摩尔定律等做出详细解读。
实现一段式端到端
作为一家致力于实现可规模化的自动驾驶科技公司，Momenta于2016年正式成立，公司战略是“一个飞轮，两条腿”，即基于数据驱动的“飞轮”技术洞察，以及量产自动驾驶与完全无人驾驶相结合的“两条腿”产品策略。
Momenta成立之初就有一个终极目标，即实现规模化L4级自动驾驶，希望千万、甚至上亿辆汽车，能够在全中国乃至全世界实现可规模化的L4，其中最关键的点就是安全。曹旭东说，“至少要实现10倍人类驾驶的安全性，才有可能实现规模化L4级自动驾驶，关键在于解决数以百万计的各类长尾问题。”
曹旭东认为，要解决数百万个长尾问题一方面是要数据驱动，这可以自动化解决绝大多数问题；另一方面需要海量的测试数据，保守估计需要千亿公里的行驶数据，相当于一千万辆汽车行驶一年时间。
曹旭东表示，Momenta去年已经实现了两段式端到端，感知的端到端和规控的端到端，今年上半年又实现了一段式端到端，并优先提供给种子用户。“相比于去年下半年，我们目前的智驾水平提升了不止10倍，发展速度非常快。”
在曹旭东看来，高阶智能驾驶尤其是城市NOA快速普及，背后的驱动因素就是智驾的摩尔定律。“智驾的硬件成本下降是有极限的，大概在4000-5000元；但是软件每两年增长10倍没有上限，相信未来一定会实现零事故的自动驾驶。”
“Momenta当年选择做自动驾驶就是因为这是人工智能上的一颗明珠，它既包括了感知智能又包括认知智能。”Moment CEO曹旭东在接受中国经济网记者采访时表示，自动驾驶对AI能力是非常好的应用，并且会牵引着AI底层能力的进一步提升。
Moment CEO曹旭东
9月底，巢湖畔，一场全球智能汽车产业大会(GIV2024)如约而至。大会期间，曹旭东接受了中国经济网在内的媒体采访，就Momenta发展现状，以及智驾摩尔定律等做出详细解读。
实现一段式端到端
作为一家致力于实现可规模化的自动驾驶科技公司，Momenta于2016年正式成立，公司战略是“一个飞轮，两条腿”，即基于数据驱动的“飞轮”技术洞察，以及量产自动驾驶与完全无人驾驶相结合的“两条腿”产品策略。
Momenta成立之初就有一个终极目标，即实现规模化L4级自动驾驶，希望千万、甚至上亿辆汽车，能够在全中国乃至全世界实现可规模化的L4，其中最关键的点就是安全。曹旭东说，“至少要实现10倍人类驾驶的安全性，才有可能实现规模化L4级自动驾驶，关键在于解决数以百万计的各类长尾问题。”
曹旭东认为，要解决数百万个长尾问题一方面是要数据驱动，这可以自动化解决绝大多数问题；另一方面需要海量的测试数据，保守估计需要千亿公里的行驶数据，相当于一千万辆汽车行驶一年时间。
如今，Momenta的数据驱动飞轮已经迭代至第五代，自动化率也从第一代的50%提升到超过99%。“这意味着新增100个驾驶问题，其中的99个可以通过数据驱动自动化解决，无需人类参与。”曹旭东说。
谈及当下发展如火如荼的端到端，曹旭东称Momenta去年已经实现了两段式端到端，感知的端到端和规控的端到端，今年上半年又实现了一段式端到端，并优先提供给种子用户。“相比于去年下半年，我们目前的智驾水平提升了不止10倍，发展速度非常快。”
曹旭东认为，相比两段式端到端，一段式端到端更有优势，因为前者感知的端到端需对物体有准确定义，才能搜集训练数据。他举例道，火堆、水坑或者山上掉下来一块石头等复杂的通行障碍物，很难在感知的端到端中定义，没有定义就没有对应的输出，导致规控的端到端就没有对应的输入，可能忽视掉重要的感知信息，进而作出误判的驾驶行为。
相比之下，“一段式端到端的优势在于，将感知的端到端和规控的端到端联系在一起，当遇到未定义的物体时，智驾大模型可以学习和应对这一场景对应的驾驶行为，并能够成功绕开障碍物。”曹旭东说。
曹旭东解释道，一段式端到端的上限很高，下限很低，我们的处理方案是参照人类记忆模式，其中短期记忆的训练周期是天级，有利的数据和方法得到验证之后，再进入长期记忆的模型学习，以达到更好的效果。
不过，曹旭东也表示，端到端仅仅是自动驾驶的开始，未来不管是端到端的模型架构，还是训练监督方式，以及模型生成数据等都是可能的潜在发展方向。“我们更愿意以智驾大模型来表达端到端，因为其有无限的升级可能性和潜力。”
智驾的摩尔定律
得益于技术的快速提升，我国智能驾驶汽车发展迅速。“一年前，城市NOA(自动辅助导航驾驶)还是一个小众产品，但今年的产品体量大幅提升，甚至成为许多消费者购车的必选项。当前30万以上车型可能标配城市NOA，明年底或者2026年可能成为20万以上车型的标配，这是一个巨大的变化。”曹旭东表示。
在曹旭东看来，高阶智能驾驶尤其是城市NOA快速普及，背后的驱动因素就是智驾的摩尔定律，包括软件和硬件的摩尔定律两部分。其中，智驾行业的软件水平每两年提升10倍、四年100倍，呈现指数级增长。最直观的感受就是，两年前试驾自动驾驶可谓汗流浃背，如今已经是头等舱和老司机般的体验。
以Momenta为例，“我们在2019年开发出量产自动驾驶与完全无人驾驶的产品原型，并在2022年成功量产车型，实现了从0到1；2022年到2024年是从1到10的阶段，完成规模化量产能力的储备和多款车型成功量产上市；目前处于从10-100爆发式增长阶段。”曹旭东说。
与此同时，智驾硬件的摩尔定律是，硬件的BOM(物料清单)成本每两年会减半。曹旭东举例道，一两年前实现城市NOA需要两个OrinX芯片+双激光雷达，硬件的BOM成本在2万元出头，如今单Orin-X+单激光雷达的整个BOM在1万左右，预计到2025年底至2026年实现城市NOA的BOM可能在5000元以内。
曹旭东强调，智驾的硬件成本下降是有极限的，大概在4000-5000元；但是软件的摩尔定律每两年增长10倍没有上限，相信未来一定会实现零事故的自动驾驶。
“由于软件和硬件的摩尔定律，城市NOA和城市高阶智驾未来五年将呈爆发式增长，甚至比电动化、新能源化的速度更快。”曹旭东认为，过去五年，新能源汽车渗透率从占比10%以下提升到50%以上；预计未来五年高阶智驾渗透率会增加到70%—80%。(中国经济网记者 姜智文)
