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B | 格栅两侧，犀利的大灯组采用了当下流行的LED光源，不仅照明效果出色，其独特的造型设计也为前脸增添了几分锐利之气。下包围两侧的导流槽设计，不仅提升了车辆的运动感，还在一定程度上优化了空气动力学性能。” 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。
C | 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。”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。
车尾部分，贯穿式尾灯设计简洁大方，经过熏黑处理后，在点亮时呈现出极高的辨识度。
D | 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。微微翘起的小鸭尾造型，不仅增加了车尾的层次感，还在高速行驶时提供了一定的下压力，提升车辆的行驶稳定性。下包围搭配黑色护板包裹，排气采用隐藏式布局，双边双出的出气方式，既保证了车尾的整体美观，又不失运动感。
E | ?中控台采用了双层设计，上层采用软性材质包裹，中控大屏搭载了Lion5.0 AI科技智慧座舱系统，车机系统还支持CarPlay和HUAWEI HiCar手机互联功能。
F | 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。车内座椅采用了高级皮质材料包裹，内部填充物厚实，后排座椅支持整体放倒，进一步拓展了后备厢空间，满足家庭出行时的载物需求。” 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。
G | ”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。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。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。
H | 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。在这个价格区间内，风云 A8 凭借其出色的产品力，能够吸引到众多对价格敏感但又追求品质的消费者。他表示，城市道路主要存在“4类场景难题、6大技术挑战”。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”。
I | 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。
J | 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。
K | 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。其次，MANA感知能力提升，让海量数据不再被区别对待。
L | 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。无论是首次购车的年轻家庭，还是对车辆使用成本较为关注的普通家庭，风云 A8 都能成为他们的理想选择。（编译/ 毕业）
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