玻钻之争

【环球网科技报道 记者 林迪】“自动驾驶已经进入数据驱动的3.0时代。以此为引领，各地首店布局正加快从“量的积累”转向“质的飞跃”。”日前，毫末智行CEO顾维灏首次提出，“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本，通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地，通过数据的组织让大模型发挥更大效力。今年上半年，首店经济“进度条”持续刷新：北京新增实体首店483家，同期举办首发首秀首展首演活动超520场；上海共引入各类品质首店约216家；西安引进品质首店124家，同比增长12.7％，举办首发活动147场；苏州共引入首店141家，其中全国首店6家、江苏首店19家、苏州首店116家……受访业内人士指出，首店经济正告别“打卡流量竞赛”，进入质量红利期。城市要做好生态载体、理性引导，品牌则要回归产品与在地运营，唯有首店、首发、产业、商圈深度融合，才能持续转化客流、培育长期消费增量。多元首店加速落地消费业态持续焕新刚刚过去的这个周末，下午4点，武汉滨江天街如鮨寿司门前电子屏上的叫号数字不断跳动：小桌等位194桌，3～4人桌105桌。作为海底捞旗下的新晋寿司品牌，这家武汉首店开业近一月，热度依然不减。店内，传送带缓缓转动，食客在电子屏前自主点单，餐品随“轨”而至，流程便捷高效。” 在他看来，自动驾驶近十年的发展可分为硬件驱动、软件驱动、数据驱动三大时代。

B | 其中，数据驱动时代，是完全不一样的时代，大模型+海量数据“双剑合璧”，数据开启自训练模式；感知技术上，用多模态传感器联合输出结果；认知技术上，以可解释的场景化驾驶常识为主；自动驾驶里程由硬件驱动、软件驱动时代的百万公里、上千万公里，直接飙升到了1亿公里以上。

C | 顾维灏表示，“毫末一直在为自动驾驶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。

D | “以前我觉得寿司价格偏高，偶尔才会去消费一次。

E | ”李女士表示，如鮨寿司整体价格较为亲民，10元左右的菜品比较丰富，让寿司从“偶尔体验”变成了日常化的消费选择。毫末所做的一切，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。“我这次和朋友一起来，菜品丰富又新鲜，人均消费还不到百元，整体体验符合预期。”以数据驱动为核心，以上4个技术条件并行成立才能称为真正进入自动驾驶3.0时代。”这种“日常化”的背后，是品牌对供应链与产品结构的重构。顾维灏告诉记者，Attention大模型是当前AI发展的新趋势，但由于其对算力的需求远远超出摩尔定律，由此带来的高算力需求、高训练成本、高落地难度等挑战，正成为当前毫末重点解决的问题。基于Attention大模型，自动驾驶需要大规模且多样性的训练数据，而基于大规模真实人驾数据的乘用车辅助驾驶，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。因为只有辅助驾驶，才有能力积累到足够规模和足够多样的数据。门店负责人透露，日均客流在1300～1500人区间，翻台率维持在8次左右。” Attention大模型带来的机遇和挑战，正驱动自动驾驶行业的技术变革。他对记者表示，“毫末正在通过低碳超算来降低自动驾驶成本，通过改进车端模型和芯片的设计来实现大模型的车端落地，通过数据的组织让大模型发挥更大效力。目前品牌已推出200余款产品，不仅针对国内消费者偏好提升了熟制寿司比例，更研发出鳗鱼塔可一口脆等本土化爆品，期待能用“亲民价格＋丰富选择”撬动大众寿司消费市场。5月15日，霸王茶姬全国首家博物馆主题店——湖北省博物馆主题店在武汉开业。

F | 主题店负责人介绍，该店由霸王茶姬湖北首店升级而来，分为上下两层，一楼吧台区的“点餐”与“出餐”标识，灵感源自曾侯乙编钟中的镈钟造型；二楼客座区则以越王勾践剑为艺术装置核心，虎座鸟架鼓则被重新演绎为木质打卡点，成为顾客争相合影的文化地标。中国城市专家智库委员会常务副秘书长、浙大城市学院副教授林先平对国际商报记者表示，今年首店经济呈现总量稳步扩容、结构持续优化的特征，北京、西安、苏州等城市首店落地节奏加快，首店已从网红营销工具升级为城市商圈转型、新品首发、业态创新的核心抓手。” 低碳超算层面，毫末在日前的AI DAY上正式官宣了中国自动驾驶科技公司首个超算中心。顾维灏表示：“如何提升训练效率降低训练成本，实现低碳计算，是自动驾驶走进千家万户的一个关键门槛。”毫末超算中心的目标是满足千亿参数大模型，训练数据规模100万clips，整体训练成本降低200倍。

G | 在算法模型层面，顾维灏介绍，毫末早在2021年6月便启动了针对transformer大模型的研究和落地尝试。但也存在分化明显的现象，头部高能级首店吸引力更强，低质量“打卡型”网红首店的生存压力加大，城市竞争重心从“谁引进得多”转向“能否留住品牌、转化为持续消费”。正是基于过去一年多在训练平台改造升级、数据规格和标注方法的切换准备、针对感知、认知具体任务的模型细节探索等方面的成功实践，为现在毫末在城市导航辅助驾驶场景中的快速发展打下了坚实基础。另外，顾维灏还分享了毫末数据智能体系MANA在自动驾驶城市场景中面临的挑战与功能升级。北京市社会科学院副研究员王鹏对国际商报记者表示，首店经济已从早期的单点试水阶段，进入全域普及的成熟发展周期。他表示，城市道路主要存在“4类场景难题、6大技术挑战”。

H | 其中场景难题主要包括“城市道路养护频繁”“大型车辆密集”“变道空间狭窄”“城市环境多样”。解决上述场景难题，技术层面面临六大挑战：如何在自动驾驶领域应用大模型，如何让数据发挥更大的价值，如何使用重感知技术解决现实空间理解问题，如何使用人类世界的交互接口，如何让仿真更真，如何让自动驾驶系统运动起来更像人。其发展动力从单一的商业市场自发驱动，转向政策引导、商业载体升级、消费需求迭代三者协同共振。为了应对上述挑战，MANA感知智能、认知智能等方面均迎来更新升级。首先，MANA通过使用大规模量产车无标注数据的自监督学习方法打造模型效果，相比只用少量标注样本训练，训练效果提升3倍以上，这让毫末数据优势得以高效转化为模型效果，以更好适应自动驾驶各种感知任务需求。

I | 区域发展格局从头部核心城市独热，逐步转向多线城市分层布局、差异化推进的均衡化态势。其次，MANA感知能力提升，让海量数据不再被区别对待。面对巨大数据规模下的“数据效率”难题，MANA构建了增量式学习训练平台，抽取部分存量数据加上新数据组合成一个混合数据集。

J | 政策红利不断释放首店经济提档升级从“流量”向“留量”进阶，离不开多层次政策体系的精准滴灌与长效赋能。商务部年内启动“2026全国精品首发季”，并将首发经济服务体系纳入50城消费“三新”试点。《扩大消费“十五五”规划》更是明确要求“因地制宜推进首发经济”，提出培育建设一批首发经济领军企业、平台载体，支持国内外优质商品和服务品牌开设高能级首店，举办首发、首秀、首展等活动。训练时要求新模型和旧模型的输出保持尽量一致，对新数据的拟合尽量好。相比常规做法，整体算力节省80%，响应速度提升6倍。第三，MANA感知能力更强。通过使用时序的transformer模型在BEV空间上做了虚拟实时建图，使得感知车道线的输出更加准确和稳定，让城市导航自动驾驶告别高精地图依赖。第四，MANA感知能力更准，让中国没有不能识别的车辆信号灯。地方政府也纷纷出台政策，激活市场新动能。上海发布“首发上海”4.0政策，新增对打造首发经济集聚区、首发中心、品牌孵化平台的支持；青岛提出支持打造具有辨识度的首发中心和集聚区，鼓励国内外品牌开设高能级首店、旗舰店、概念店，对符合条件的项目给予最高200万元的一次性奖励等。王鹏称，当下，首店的核心属性已从“品牌渠道延伸节点”转变为品牌与本地消费群体深度交互的核心场景。业态选择不再以流量变现为目标，转而向体验化、文化属性、科技融合的方向深度倾斜。MANA通过升级车上感知系统，对刹车灯、转向灯状态进行专门识别，让驾驶员在处理前车急刹、紧急切入等场景中更安全和舒适。第五，MANA认知能力也再次进化。面对路口这一城市最复杂场景，MANA在仿真系统中引入了高价值的真实交通流场景，与浙江德清、阿里云合作，将路口这一城市最复杂场景引入仿真引擎，构建自动驾驶场景库，通过自动驾驶的真实仿真验证，时效性更高、微观交通流更真实，有效破解了城市路口通过“老大难”问题。

K | 这种变化本质上是消费市场从增量扩张转向存量提质过程中，供给端主动适配需求端升级的必然结果。面对从流量红利转向质量红利的关键期，林先平建议，地方政府部门应建立首店分级引导机制，优先支持全球及全国高能级首店、本土创新品牌；优化商圈载体布局，推动首店与文旅、园区、特色街区联动，突破核心大商圈的局限；完善配套服务，简化落地审批流程、搭建首店对接平台，建立兼顾首店数量、存续周期与营收带动的考核体系。现场，毫末联合浙江德清、阿里云发布“中国首个基于车路协同云服务的大规模自动驾驶场景库”。

L | 作为其首个使用真实交通数据生成、满足数据合规要求的自动驾驶场景库，将进一步加速中国自动驾驶成熟度提升以及车路云协同发展。林先平认为，品牌方应立足本地客群实施产品适配与在地定制；将首店打造为集新品测试、用户调研于一体的实验室，打通线上会员复购渠道，构建可持续运营模型；优先打磨产品力、服务品质与供应链韧性。王鹏建议，地方政府部门应从单纯的招商引店转向全生态体系搭建，通过制度优化、空间供给、资源联动，构建长期支撑体系；品牌方则需摒弃短期流量营销逻辑，转向长期在地化运营，通过深度适配城市文化与消费特质，构建可持续的单店生命力。

M | （记者 邵志媛）。

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Published on:01:49:47