为了开发城市NOH ， 毫末智行对城市交通观察 。他们发现全国的城市道路近1000万公里 ， 有着将近40万个城市路口 ， 而上班族每天开车的路上 ， 大部分是拥堵和半拥堵路况 。为了正确的通过路口 ， 驾驶员必须提前变道进入到正确的直行或者左转车道 ， 也必须在相对拥挤的道路上行驶 。驾驶行为的不同 ， 要求着毫末智行设计适应城市交通的辅助驾驶系统 。
基于对城市交通和驾驶行为的观察和分析 ， 毫末智行总结了十大城市经典场景：
对于路口多的特性 ， 重点要处理 ， 红绿灯控车、路口转向、路口博弈、待转区通行、环岛通行；
对于多变道的特性 ， 重点要处理 ， 导航变道、切入避让；
对于多拥堵的场景 ， 重点要处理 ， 借道绕障、拥堵变道、非机混行 。

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此外 ， 高精地图一般是辅助驾驶系统成功运行的前提 ， 但现实情况是 ， 全国大部分城市缺少符合辅助驾驶系统要求的高精地图 ， 这是车企目前极少推出适应城市道路的辅助驾驶系统的原因 。
这种情况下 ， 毫末智行通过仿真场景训练模型 ， 以及模型学习解决红绿灯的绑路问题 ， 实现夜间、白天没有高精地图实现红绿灯的左转、直行、红灯等待 。
毫末智行介绍 ， 其推出的HPilot3.0将是中国首个大规模量产的城市辅助驾驶导航系统 ， 可以扩展到更大规模的城市中为用户服务 。
届时 ， 毫末智行的产品将覆盖高速、城市道路、停车场等全场景 。
三大战役取胜的挑战
2021年 ， 乘用车高级别智能驾驶的渗透率已经超过20% ， 这是一个值得让毫末智行这一类公司兴奋的数字 ， 同时这也可能令他们顿感焦虑：市场走向成熟意味着企业有随时被淘汰的可能 。
毫末智行正承担交付30款不同硬件平台车型的压力 ， 如何保证这些项目能够顺利交付 ， 并且保证交付的产品符合客户预期、具备市场竞争力成为毫末核心管理层在2022年初讨论的课题 。
为了快速完成既定任务 ， 同时不乱中出错 ， 毫末智行提出“6P开放式合作模式” ， 可根与车企围绕代码、模块、软件、硬件、云端服务、全栈方案分工合作 ， 而不是供应 。基于原有的“风车战略” ， 毫末智行结合MANA数据智能体系与“6P开放式合作模式” ， 试图实现技术领先 。
除此之外 ， 毫末智行今年必须取得数据智能技术之战、智能驾驶城市场景之战、末端物流自动配送车规模之战的胜利 。
目前 ， 毫末智行数据智能体系MANA已完成超过19万小时的学习时长 ， 其虚拟驾龄已相当于人类司机2万年的驾龄 ， 并随着辅助驾驶系统与小魔驼的广泛应用而增加数据 ， 其末端物流自动驾驶配送车的应用量也在不断增加 。
在毫末智行看来 ， 在智能驾驶技术上取得领先的关键 ， 是在智能驾驶开发和迭代进程中注入用户思维 。毫末智行采取措施是 ， 是让用户在最短的时间内熟悉并乐于使用智能驾驶功能 。
为了让智能驾驶系统尽快适应用户习惯 ， 毫末智行在车端打造了用户习惯分析系统 ， 在云端开发了用户接管分析工具 ， 通过对实时数据的分析以改进数据结构 。
一年内在三个不同领域保持行业领先 ， 是一件高难度的任务 。毫末智行也承认 ， 多项目并行 ， 技术人员不足是阻碍其取得胜利的关键环节 。他们采取的手段是最大程度提升系统开发过程中的软件复用程度以及在系统开发各个环节提升效率 ， 通过各种方式以完成本年的34个车型 ， 78个项目的目标 。

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