饶庆：规模化自动驾驶至少要1000亿公里数据量

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网易汽车12月15日报道 “看智能·见未来”2024网易未来大会于12月14日-15日在西子湖畔杭州举办，作为科技圈最知名的IP大会之一，2024网易未来大会广邀30位海内外顶级顶级学者、产业专家和行业精英一道，在人工智能这个极具变革的转折节点上，来共话人工智能赋能千行百业的精彩变化。

在12月15日召开的智能汽车论坛上，Momenta全球解决方案架构师饶庆博士对关于《自动驾驶的可规模化之路》进行了主题演讲，并向大家分享Momenta曾测算过相关数据，实现可规模化的自动驾驶，至少需要1000亿公里的数据量来解决长尾问题。

饶庆博士表示，实现L4级自动驾驶离不开一个主要目标，即车的性能要达到人的性能10倍，至少要提升10倍的安全性。据美国NHTSA统计，人类司机发生一次致命的交通事故频率大概在1亿千米/次，自动驾驶如果要达到人类司机10倍的水平，需要达到千亿公里才发生1次致命事故，Momenta就是冲着这个目标去实现完全意义上的可规模化自动驾驶。

之所以要积累如此多的数据，就是为了解决自动驾驶的长尾问题。饶庆博士以清明节在路边烧纸的小火堆进行了举例，测试车现在可以通过端到端大模型成功绕开火堆，而诸如火堆、水坑、路上掉落的石头等都属于长尾场景，都需要大量的真实世界数据去解决。

Momenta在解决长尾场景时有两个洞察，其一是数据驱动。面对真实场景中各式各样的障碍物，无法全部依靠规则来解决，只能通过数据驱动不断给这个模型真实世界里的数据自动化训练提升模型的性能，才能解决千亿公里中的长尾问题。

其二是需要量产车辆为L4级自动驾驶收集数据，这也是规模化的一个必要条件。在研发阶段，不可能穷尽世界上所有的长尾问题，只能通过量产车回流的海量数据，去逐渐了解、逐渐认知每个角落里的长尾问题，所以必须要有量产车。

基于这些洞察，Momenta制定了“一个飞轮、两条腿”的公司产品战略。中间的“飞轮”是数据驱动的飞轮，数据驱动海量数据闭环自动化，“两条腿”则是量产自动驾驶和完全无人驾驶，量产自动驾驶给完全无人驾驶提供数据流，完全无人驾驶为量产自动驾驶提供技术流。

Momenta从2022年开始一直在走数据驱动的路径，经过不同的版本迭代现在已经来到AD算法5.0阶段，把感知和规划融合成了一个端到端的大模型。就像前面提到的路旁的小火堆，系统不需要明确定义“火堆”这个类型，只是收集真实世界里绕过火堆的这些场景，然后用这些场景去训练一段式的端到端大模型，就可以实现绕开火堆的能力。

此外，饶庆博士也向大家分享了智驾摩尔定律，分为软件摩尔定律和硬件摩尔定律。前者指软件性能每两年提升10倍，后者指硬件成本每两年可以减半。通过软件和硬件的智驾摩尔定律，Momenta相信智驾行业市场占有率是能指数型增长的。到了2026年、2028年之后，整个智驾市场占有率可以达到70%-80%以上，而且市占率增长速度比从传统的燃油车切到电动车的增长速度还要快。