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全程英文发言！樊振东获顶级荣誉_我的网站

爸爸去哪儿

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北京时间8月20日，樊振东出席杜塞尔多夫乒乓球俱乐部2026/27赛季新赛季发布会，正式公开亮相。

二 | 樊振东在发布会上全程用英文发言：“我很荣幸站在这里。

【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。

三 | 我很兴奋能开启这段新的旅程。我会尽我所能，追随波尔的脚步，为俱乐部和这座城市建立属于自己的传奇。”杜塞尔多夫市长授予樊振东特别荣誉，樊振东在杜塞尔多夫《城市金册》签名。”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。” 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。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。

四 | 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。Goldene Buch der Stadt：城市金册，德国城市高级官方荣誉，只有对城市有重要意义的人物才可以签名留名，是非常高的城市礼遇。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。谈及加盟感受，樊振东说已适应杜塞尔多夫的生活节奏，正为新赛季积极备战，非常期待周六的首场比赛。”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。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。

五 | 被问及面对新赛季是否会紧张，他坦承“会紧张”，但会保持专注、打出自己的风格，相信队友和教练会给予帮助。谈到新赛季，樊振东说：“每个赛季都是新的挑战，也是一次巨大的挑战，想赢下每一场比赛。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。”他感谢了杜塞尔多夫市长授予的荣誉：“对我来说，这是一种不同的荣誉，也是一份巨大的荣誉。“我们有理由认为，辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路。”据此前消息，樊振东加盟德甲杜塞尔多夫俱乐部后的首组官方定妆照正式释出。一身红色新战袍搭配训练后略带汗意的松弛状态，直接眼前一亮。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。

六 | ” 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。杜塞尔多夫官网更新樊振东个人简介，樊振东在自我介绍中写到：我是樊振东，今年29岁，右手持拍。我的球风偏向于主动进攻。在训练之余，我希望能去体验许多有趣的活动，比如看几部好电影、游览一些名胜古迹，或者去市中心逛逛。衷心希望我在杜塞尔多夫能度过一段非常愉快的时光。” 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。非常开心今年夏天能够加盟杜塞尔多夫俱乐部。其实在此之前，我就对这家俱乐部有过很多了解。我经常和我的好朋友蒂莫交流，在转会以及融入这个大家庭的过程中，他给予了我很大的帮助。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。我非常期待本赛季的征程，也会全力以赴打好每一场球，为球队赢取胜利贡献自己的力量。”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。此外，官网还更新了蒂莫·波尔对樊振东的评价：“在樊振东身上，你可以看到一个完美球员所具备的终极平衡。”

。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。

七 | 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。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”。

八 | 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。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。其次，MANA感知能力提升，让海量数据不再被区别对待。