哪吒汽车智能驾驶系统发布：采用华为 MDC610，哪吒 S 交付就有高速 L2
2 月 28 号消息，今天下午哪吒汽车在其北京设计中心进行了智能驾驶媒体沟通会，哪吒汽车智能驾驶团队首次进行集体亮相并分享了哪吒的智能驾驶系统 ——TA PILOT。
据了解，哪吒汽车智能驾驶系统由哪吒汽车全栈自研，并分为 2.0 至 5.0 四个等级配置。而之所以称之为 TA PILOT，是因为采用了哪吒汽车英文名字 NETA 和 TALENT（天赋）的两个字母，寓意为天赋异禀的领航员。
其中，TA PILOT 4.0 是整场分享会的重头戏，其将会在今年底上市的哪吒 S 上量产，包括了高速、城市领航辅助等具体功能。
一、采用华为 MDC610 芯片，哪吒 S 交付就有高速领航
在此次的分享会上，哪吒汽车智能驾驶团队首先分享了哪吒汽车的全栈自研智能驾驶系统 TA PILOT，其可以分为 4 个不同的配置，分别为 TA PILOT2.0、TA PILOT3.0、TA PILOT4.0、TA PILOT5.0。
其中，TA PILOT2.0 是指高速、城市的 ADS 功能，已经在哪吒 V、U Pro 系列的部分车型上应用；而 TA PILOT3.0 则是在 2.0 的基础上增加了高速领航辅助功能；而 TA PILOT 5.0 还正处于研发当中。
TA PILOT4.0 也就是目前哪吒汽车的重头戏，拥有高速、城市的领航辅助等功能，并将搭载在哪吒汽车旗下首款纯电轿车哪吒 S 上面。
▲ TA PILOT
据了解，TA PILOT4.0 采用了来自华为的 MDC610 芯片，算力可以达到 200TOPS。值得一提的是，此次哪吒汽车与华为合作，华为方面仅提供硬件支持，而软件层面则由哪吒的智能驾驶团队自研，这也让哪吒汽车成为业内首个搭载华为 MDC 平台，但由主机厂软件自研模式的智能驾驶量产方案。
当被问到为什么选择华为 MDC610 芯片时，哪吒智能驾驶团队表示，华为的 MDC610 芯片在成本上比较有优势，而哪吒汽车的思路就是只选最合适的，追求质价比。并且，哪吒汽车还表示之所以选择华为的自动驾驶芯片，还有一个原因是为了支持国产芯片的发展。
车东西向哪吒智能驾驶团队询问目前华为 MDC610 芯片的供货情况，对方称华为方面表示没问题。
▲ 哪吒汽车与华为合作签约仪式
在感知硬件方面，TA PILOT4.0 将会配备 2 颗固态激光雷达，11 颗辅助驾驶摄像头，5 颗毫米波雷达；12 颗超声波传感器，以及将会采用高精定位和高精地图。
而上述 11 颗辅助驾驶摄像头里，包括了 2 颗前向 800 万像素摄像头，4 颗环视摄像头以及 5 颗周视摄像头。
▲ TA PILOT4.0 的硬件配置
此外，哪吒智能驾驶团队还告诉车东西，哪吒 S 上面搭载的两颗激光雷达同样来自华为。
在功能层面，TA PILOT4.0 包括了智能领航辅助（NNP）、记忆泊车（NTP）、哪吒城市领航（NCP）等功能。
至于上述功能是不是“期货”，哪吒智能驾驶团队也表示，哪吒 S 上市交付后便拥有高速领航辅助等功能，而更高阶的城市领航辅助还要根据车辆所在城市高精地图的开放程度来决定。
二、智能驾驶团队将超 500 人，哪吒汽车正快速赶上
除了介绍 TA PILOT4.0 外，在此次活动中，哪吒汽车也介绍了其智能化团队的一些情况。
截至目前，哪吒汽车智能院的人数超过了 600 人，并将在 2022 年达到 1000 人。
其中，哪吒汽车的智能驾驶团队规模目前超过 300 人，硕博比例在 80% 以上，其中算法软件人员的占比更是达到了 70%。而在 2022 年内，哪吒汽车智能驾驶团队的团队人数将会超过 500 人。
从上述数据可以看出，哪吒汽车将会在智能驾驶领域不断招兵买马，持续壮大。
▲ 哪吒汽车联合创始人兼 CEO 张勇
在研发投入方面，目前哪吒汽车预计在智能驾驶研发方面每年投入 8～10 亿元，而在整个智能化方面的总投入将会达到 100 亿元。
在总部设置方面，哪吒汽车选择了京沪双中心，其研发总部位于上海，而在北京也拥有算法、数据开发中心，并且京沪两中心目前正在持续扩张。
▲ 哪吒汽车位于浙江桐乡的工厂
当被问到哪吒汽车为什么会选择全栈自研这条道路时，哪吒汽车智能驾驶团队表示，因为传统汽车生态并不能够提供很好的智能化能力和驾乘体验，智能化赛道大家处在同一起跑线。
而且智能驾驶又是一个相对长周期的赛道，并具有快速迭代的特点。所以如果要适应长周期且可以满足快速迭代，全栈自研的方式才是最优解，通过长期系统能力积累，最终才能给用户提供安全的驾驶体验。
▲ 智能驾驶全栈自研解决方案
在数据积累方面，随着越来越多哪吒汽车搭载智能驾驶系统，数据将会以几何倍数增加，预计 2022 年累计数据量将达到 10+PB，大规模仿真平台更是达到日行百万公里。
而为了更高效利用数据，哪吒汽车研发了自动化处理平台，依托大规模异构数据湖、半自动标注大模型、超高算力 GPU 集群、大规模仿真平台及数据挖掘算法，在海量数据中不断挖掘有效场景数据，进行算法迭代验证。
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