ChatGPT的火爆，讓AI大模型成為各大科技巨頭爭相布局的重點(diǎn)。

無論是國外的微軟、谷歌、Meta，還是國內(nèi)的百度、華為、阿里、商湯等企業(yè)，都已經(jīng)涉足AI大模型的研究與探索。

如同2016年AlphaGo的橫空出世一般，AI大模型的爆發(fā)也是引發(fā)AI變革的劃時代里程碑。阿里巴巴集團(tuán)董事會主席兼CEO張勇甚至認(rèn)為，所有行業(yè)、所有應(yīng)用、所有軟件、所有服務(wù)都值得基于新型人工智能技術(shù)以及大模型支撐重做一遍。

英偉達(dá)CEO黃仁勛也曾表達(dá)過同樣的觀點(diǎn)，他認(rèn)為AI產(chǎn)業(yè)迎來“iPhone”時刻，AI技術(shù)爆炸、產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的趨勢已經(jīng)勢不可擋，甚至將撬動涵蓋交通醫(yī)療、運(yùn)輸、零售及物流在內(nèi)的百萬億美金的市場。

正如毫末智行董事長張凱在4月11日舉辦的第八屆HAOMO AI DAY的演講中所形容的，“距離上一屆HAOMO AI DAY剛剛過去三個月，卻仿佛跨入了一個新周期”，一系列AI大模型的陸續(xù)發(fā)布，讓更多人相信人工智能技術(shù)迎來從量變到質(zhì)變的重大節(jié)點(diǎn)。

在第八屆HAOMO AI DAY上，毫末智行也發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖·海若”。

△毫末智行董事長張凱、CEO顧維灝、COO侯軍、CIO甄龍豹在HAOMO AI DAY現(xiàn)場

對于大模型，毫末并不陌生。此次發(fā)布自動駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若，既不是毫末的跟風(fēng)之舉，也不是為了蹭GPT的熱點(diǎn)。

早在兩年前，毫末就已經(jīng)開始關(guān)注并投入到AI大模型技術(shù)的研發(fā)之中。在AI自動駕駛領(lǐng)域，毫末可以說是大模型研發(fā)和應(yīng)用的先行者。

毫末為什么要研發(fā)DriveGPT雪湖·海若？

毫末智行CEO顧維灝說，他在這段時間經(jīng)常會被問到這個問題。在毫末看來，DriveGPT雪湖·海若將會重塑汽車智能化技術(shù)路線，讓輔助駕駛進(jìn)化更快，讓自動駕駛更早到來。

張凱判斷，2023年智駕產(chǎn)品將進(jìn)入全線爆發(fā)期，“生成式大模型將成為自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)化的關(guān)鍵”。

接下來，基于 Transformer 大模型訓(xùn)練的感知、認(rèn)知算法會逐步在車端進(jìn)行落地部署，而隨著大模型開啟在車端的落地應(yīng)用，車主的使用頻率和滿意度成為產(chǎn)品競爭力的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。張凱表示，“毫末不斷進(jìn)步的數(shù)據(jù)驅(qū)動的六大閉環(huán)能力，將進(jìn)一步加速毫末進(jìn)入自動駕駛3.0時代的步伐，并形成相應(yīng)的護(hù)城河”。

01

業(yè)內(nèi)首個自動駕駛生成式大模型

最近一段時間，關(guān)于自動駕駛的未來，行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了截然不同的觀點(diǎn)。

樂觀派認(rèn)為到2030年之前L3級自動駕駛將會批量落地；悲觀派斷定，“十年內(nèi)L3自動駕駛技術(shù)都不會到來”；唱衰派則稱自動駕駛“都是扯淡...都是忽悠，就是一場皇帝的新裝……最終就是一個高級輔助駕駛而已”。

無論哪一派觀點(diǎn)，一個不容忽視的現(xiàn)實(shí)是，自動駕駛技術(shù)的變革才剛剛開始。特別是AI大模型引發(fā)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和變革，更是為自動駕駛技術(shù)發(fā)展注入全新的動力。

同濟(jì)大學(xué)教授、汽車安全技術(shù)研究所所長朱西產(chǎn)也在第八屆HAOMO AI DAY上分享了自己的觀點(diǎn)：自動駕駛不能長期停留在L2+，還是要去做到L3、L4，最終走向終局的無人駕駛。

毫末也一直相信，AI大模型已成為自動駕駛技術(shù)進(jìn)化的核心動力之一。在今年1月的第七屆HAOMO AI DAY上，顧維灝就分享了其智算中心，以及從感知到認(rèn)知以及仿真的五大大模型，包括視覺自監(jiān)督大模型、3D重建大模型、多模態(tài)互監(jiān)督大模型、動態(tài)環(huán)境大模型、人駕自監(jiān)督認(rèn)知大模型。

毫末這五大大模型，與如今爆火的AI大模型有很多共同之處。

據(jù)顧維灝介紹，DriveGPT雪湖·海若通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對自動駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。

現(xiàn)階段，DriveGPT雪湖·海若主要用于解決自動駕駛的認(rèn)知決策問題，后續(xù)持續(xù)會將毫末多個大模型的能力整合到DriveGPT，但最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)端到端自動駕駛。

目前，毫末DriveGPT雪湖·海若實(shí)現(xiàn)了模型架構(gòu)與參數(shù)規(guī)模的升級，參數(shù)規(guī)模達(dá)到1200億，預(yù)訓(xùn)練階段引入4000萬公里量產(chǎn)車駕駛數(shù)據(jù)，RLHF階段引入 5萬段人工精選的困難場景接管Clips。

DriveGPT雪湖·海若的底層模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式預(yù)訓(xùn)練大模型，不過與ChatGPT使用自然語言進(jìn)行輸入與輸出不同，DriveGPT輸入是感知融合后的文本序列，輸出是自動駕駛場景文本序列，即將自動駕駛場景Token化，形成“Drive Language”，最終完成自車的決策規(guī)控、障礙物預(yù)測以及決策邏輯鏈的輸出等任務(wù)。

在實(shí)現(xiàn)過程上，DriveGPT雪湖·海若首先在預(yù)訓(xùn)練階段通過引入量產(chǎn)駕駛數(shù)據(jù)，訓(xùn)練初始模型，再通過引入駕駛接管Clips數(shù)據(jù)完成反饋模型（Reward Model）的訓(xùn)練，然后再通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式，使用反饋模型去不斷優(yōu)化迭代初始模型，形成對自動駕駛認(rèn)知決策模型的持續(xù)優(yōu)化。

同時，DriveGPT雪湖·海若還會根據(jù)輸入端的提示語以及毫末CSS自動駕駛場景庫的決策樣本去訓(xùn)練模型，讓模型學(xué)習(xí)推理關(guān)系，從而將完整駕駛策略拆分為自動駕駛場景的動態(tài)識別過程，完成可理解、可解釋的推理邏輯鏈生成。

隨著技術(shù)不斷優(yōu)化，DriveGPT雪湖·海若將逐步應(yīng)用到城市NOH、捷徑推薦、智能陪練以及脫困場景中。

從用戶可感知的角度來看，有了DriveGPT雪湖·海若的加持，車輛行駛會更安全；動作更人性、更絲滑，并有合理的邏輯告訴駕駛者，車輛為何選擇這樣的決策動作。也就是說車輛的智能駕駛系統(tǒng)會越來越像老司機(jī)，從而加強(qiáng)用戶對智能產(chǎn)品的信任感。

顧維灝透露，DriveGPT雪湖·海若的首發(fā)車型是新摩卡DHT-PHEV，即將量產(chǎn)上市。

值得一提的是，毫末DriveGPT雪湖·海若已正式對外開放，開啟對限量首批客戶的合作，除了魏牌新能源，北京交通大學(xué)計算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院、高通、火山引擎、華為云、京東科技、四維圖新、英特爾等已經(jīng)加入。

毫末DriveGPT雪湖·海若將攜手生態(tài)伙伴率先探索四大應(yīng)用能力，包括智能駕駛、駕駛場景識別、駕駛行為驗(yàn)證、困難場景脫困。

這將有效促進(jìn)自動駕駛從業(yè)者和研究機(jī)構(gòu)快速構(gòu)建基礎(chǔ)能力。

02

數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)升級

毫末一直堅(jiān)信數(shù)據(jù)是人工智能最大的驅(qū)動力，并一直以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來推動自動駕駛產(chǎn)品的升級。

截止到2023月4月，毫末輔助駕駛用戶行駛里程已經(jīng)突破4000萬公里，小魔駝的配送量也超過了16萬單，MANA的學(xué)習(xí)時長超過56萬小時，虛擬駕齡相當(dāng)于人類司機(jī)6.8萬年。

顧維灝表示，這些數(shù)據(jù)每時每刻都在增長變化，2023年將迎來指數(shù)級增長。

在對數(shù)據(jù)的大量應(yīng)用過程中，毫末已經(jīng)逐步建立起一套基于4D Clips駕駛場景識別方案，并將逐步向行業(yè)開放使用。

毫末這套場景識別方案具備極高性價比。比如，給出正確的場景識別標(biāo)注結(jié)果，行業(yè)內(nèi)普遍的價格是一張圖片約5元；而使用DriveGPT雪湖·海若的場景識別服務(wù)，一張圖片的價格將下降到0.5元。

此前有業(yè)內(nèi)人士提到，自動駕駛一年要做大概1000萬幀圖像人工標(biāo)定，如果單幀圖片整體標(biāo)注成本降低到行業(yè)的1/10，這將極大地降低自動駕駛使用數(shù)據(jù)的成本，并且提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和效率，從而加速自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展。

毫末打造的中國首個自動駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA，在經(jīng)過一年多的應(yīng)用迭代后，本次AI DAY也迎來了全面的升級，并正式對外開放賦能。

顧維灝介紹，MANA計算基礎(chǔ)服務(wù)針對大模型訓(xùn)練在參數(shù)規(guī)模、穩(wěn)定性和效率方面做了專項(xiàng)優(yōu)化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和認(rèn)知相關(guān)大模型能力統(tǒng)一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF技術(shù)的數(shù)據(jù)合成服務(wù)，降低Corner Case數(shù)據(jù)的獲取成本。

與此同時，針對多種芯片和多種車型的快速交付難題，MANA優(yōu)化了異構(gòu)部署工具和車型適配工具。

此外，MANA的視覺感知能力持續(xù)提升，一方面可同時學(xué)習(xí)三維空間結(jié)構(gòu)和圖片紋理，并將純視覺測距精度超過了超聲波雷達(dá)，BEV方案也擁有了更強(qiáng)的通用性和適配性；另一方面可實(shí)現(xiàn)單趟和多趟純視覺NeRF三維重建，道路場景更逼真，肉眼幾乎看不出差異。

通過NeRF進(jìn)行場景重建后，可以編輯合成真實(shí)環(huán)境難以收集到的Corner Case。在原有的全局視角修改、添加光照/天氣效果的基礎(chǔ)上，新增合成虛擬動態(tài)物體的能力，可以在原有設(shè)定的運(yùn)動軌跡上，合成各種Hard Case，模擬城市復(fù)雜交通環(huán)境，用更低成本測試提升城市NOH能力邊界，更好提升應(yīng)對城市復(fù)雜交通環(huán)境。

值得一提的是，面對目前行業(yè)里最難的視覺任務(wù)之一——單目視覺測量，繼特斯拉后，毫末也在中國率先開始驗(yàn)證能否使用魚眼相機(jī)代替超聲波雷達(dá)進(jìn)行測距，以滿足泊車要求。

毫末把視覺BEV感知框架引入到了車端魚眼相機(jī)，做到了在15米范圍內(nèi)達(dá)到30cm的測量精度，2米內(nèi)精度高于10cm的視覺精度效果。泊車場景使用純視覺測距來取代超聲波雷達(dá)，將進(jìn)一步降低整體智駕成本。

03

四大戰(zhàn)役全面突圍，拿下三大主機(jī)廠定點(diǎn)

作為中國唯一聚焦自動駕駛 AI 技術(shù)的盛宴，每屆HAOMO AI DAY，毫末都會分享最前沿的自動駕駛行業(yè)趨勢，發(fā)布最新的技術(shù)和產(chǎn)品進(jìn)展。

這一次也不例外。

張凱以《HAOMO SPEED，AI SPEED》為題，分享了對于2023年自動駕駛發(fā)展宏觀趨勢的判斷，以及毫末四大戰(zhàn)役及商業(yè)化發(fā)展的最新進(jìn)展。

張凱認(rèn)為，智駕產(chǎn)品正在進(jìn)入快速增長的全線爆發(fā)期，2023年將是智能駕駛沖刺之年、大考之年。

首先，城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品在2023年將圍繞量產(chǎn)上車發(fā)力，主要玩家的城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品進(jìn)入到真實(shí)用戶覆蓋和多城市落地的比拼。

其次，行泊一體和末端物流自動配送產(chǎn)業(yè)商業(yè)化將成為自動駕駛公司深耕的重點(diǎn)。

在乘用車領(lǐng)域，搭載行泊一體功能的智駕產(chǎn)品將迎來前裝量產(chǎn)潮；在末端物流自動配送領(lǐng)域，末端物流自動配送車在商超、快遞等場景迎來爆發(fā)，2023年將在這些場景實(shí)現(xiàn)可持續(xù)商業(yè)化閉環(huán)。

在第七屆HAOMO AI DAY上，毫末提出要打響“2023 年四大戰(zhàn)役”。如今這四大戰(zhàn)役在短短三個多月時間內(nèi)已經(jīng)取得了快速進(jìn)展。

首先，在“智能駕駛裝機(jī)量王者之戰(zhàn)”上，據(jù)張凱介紹，首款搭載HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即將重磅上市，第二款搭載毫末HPilot3.0的車型魏牌藍(lán)山也將在今年發(fā)布。

截至目前，毫末HPilot整體已搭載近20款車型。用戶輔助駕駛行駛里程突破4000萬公里，HPilot2.0輔助駕駛?cè)站旭偫锍淌褂寐蔬_(dá)到了12.6%，而且這一比例也在隨著用戶認(rèn)可度的提高不斷增加。

在海外布局方面，搭載毫末HPilot的車輛已運(yùn)往歐盟、以色列等地區(qū)和國家，陸續(xù)交付到用戶手中，接下來將在中東、南非、澳大利亞等市場陸續(xù)投放；同時，毫末HPilot即將量產(chǎn)墨西哥版本及俄羅斯版本。

今年3月，高工智能汽車研究院基于前裝量產(chǎn)數(shù)據(jù)庫及定點(diǎn)車型庫數(shù)據(jù)進(jìn)行的年度綜合評估中，毫末憑借前裝近20款車輛的優(yōu)異表現(xiàn)，獲頒年度高階智能駕駛系統(tǒng)量產(chǎn)份額領(lǐng)軍獎。第三方數(shù)據(jù)佐證毫末是中國量產(chǎn)自動駕駛絕對領(lǐng)軍者，毫末持續(xù)引領(lǐng)中國自動駕駛第一名。

其次是“MANA大模型巔峰之戰(zhàn)”，中國首個自動駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA架構(gòu)已迎來全線升級。到2023年4月，MANA學(xué)習(xí)時長超56萬小時，相當(dāng)于人類司機(jī)6.8萬年。毫末DriveGPT雪湖·海若，已經(jīng)完成基于4000萬公里駕駛數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，參數(shù)規(guī)模達(dá)1200億。

第三是“城市NOH百城大戰(zhàn)”，中國首款可大規(guī)模量產(chǎn)落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、 標(biāo)簽：模型商湯華為阿里各大毫末DriveGPT雪湖海若讓自動駕駛更早到來