量子位|Momenta 造“飞轮式”自动驾驶，4 年内实现 Robotaxi 单车盈利，路线图首次公布( 二 )

在曹旭东看来，对于自动驾驶行业的创业者来说，「千亿公里、百万问题」这个目标非常宏大，必须装上强有力的「飞轮」，用量产数据驱动的方式，打造一个数据驱动的系统，才有可能自动化的去解决99%的问题，从而才有可能用几百个人实现L4实现完全无人驾驶。
他说，这是Momenta创办以来一直秉持的理念，也是他们打造「飞轮式」L4解决方案的技术洞察。

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如上图所示，整个飞轮一共有三个关键因子：量产数据、数据驱动的算法、闭环自动化。
其中，「量产数据」得益于Momenta「两条腿」战略带来的直接优势。
【量子位|Momenta 造“飞轮式”自动驾驶，4 年内实现 Robotaxi 单车盈利，路线图首次公布】2016年成立到2019年中的这些时间中， Momenta并没有将太多的精力放到L4上，而是打造出了量产自动驾驶解决方案Mpilot ，并将其卖给了OEM厂商和汽车产业的一级供应商。
一方面，他们可以从中得到营收回报，但更关键的是，在为客户解决问题创造价值的同时，也和客户一起回收了「量产数据」。

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在Momenta的技术架构中，量产自动驾驶解决方案Mpilot和L4方案MSD采用的是统一量产传感器方案。
这也就意味着，量产传感器收集的数据，如视觉、地图、轨迹、接管等数据，可以无缝应用并有效助力MSD算法提升。与此同时， MSD也能够反馈最新的技术，来不断提升Mpilot的能力。
曹旭东透露，他们已经拿到了数个车厂量产车型的订单，随着这些车辆不断上市，将会带来大规模的数据回流——这些数据的成本近乎为零。

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获取「量产数据」之后，应该怎么去发挥它们的价值，更高效的提升系统能力，是数据驱动的算法和闭环自动化要做的事情，也是解决「百万问题」的关键。
数据驱动的算法是指， Momenta投入大量精力打造的统一框架，可以自动解决数据中存在的大量的问题。
在这个技术框架下，随着量产数据的流入，算法自身会越来越「聪明」，系统不断迭代，自动化解决问题的比例也会越高。
闭环自动化，则是用来帮助数据和算法之间形成快速迭代的反馈闭环，整个过程包括对问题自动化发现、记录、标注、训练、验证等环节。

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具体来说，整个过程是这样的：
1、当车辆在测试过程中收集到高价值样本时，系统就会对观测结果进行全自动标注。
2、数据积累到一定水平，就会自动触发无人工干预的模型训练迭代，完成训练。
3、模型评测自动启动，研发团队只需阅读由系统所推送的评测报告来决定模型发版，即可完成整个闭环。
而且这个过程可以不断循环，自动「消化」海量长尾数据，从而低成本、高效率地打通整个链路，而不是依靠「传统」的人工驱动，耗时耗力调参解决问题。
在曹旭东看来，在这三个核心因子的整体合力下， Momenta能够跨数量级的降低实现规模化L4的成本，也是其完全无人驾驶之路的坚实基础。
与此同时， Momenta本次也公布了其一镜到底包含全程中间技术结果的晚高峰路测视频，展示出飞轮驱动下的技术实力。
这一次， Momenta应对的场景更加复杂，但它的完全无人驾驶系统MSD应对同样得心应手。

量子位|Momenta 造“飞轮式”自动驾驶，4 年内实现 Robotaxi 单车盈利，路线图首次公布( 二 )

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