日前，我們從官方渠道獲悉，在第八屆HAOMO AI DAY上，毫末智行發(fā)布自動駕駛生成式大模型DriveGPT，中文名"雪湖·海若"。生態(tài)方面，毫末官宣取得3個主機廠定點合同，商業(yè)化迎來躍升一步；同時毫末推出的中國首個重感知、不依賴高精地圖的城市NOH即將量產(chǎn)上車，最先落地北京、上海、保定等城市。

毫末打造的自動駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF（人類反饋強化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對自動駕駛認(rèn)知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化，現(xiàn)階段主要用于解決自動駕駛的認(rèn)知決策問題，終極目標(biāo)是實現(xiàn)端到端自動駕駛。

(資料圖)

毫末DriveGPT雪湖·海若已開啟對限量首批生態(tài)伙伴的開放合作，北京交通大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院、高通、火山引擎、華為云、京東科技、四維圖新、魏牌新能源、英特爾等高校與企業(yè)加入。

產(chǎn)品方面，毫末中國首款可大規(guī)模量產(chǎn)落地、重感知城市NOH，將首批落地北京、保定、上海等城市，并開啟泛化測試，到2024年有序落地100城。首款搭載HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即將重磅上市，這也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首發(fā)落地車型，全面確保毫末城市NOH的行業(yè)領(lǐng)先性。

生態(tài)層面，毫末乘用車6P開放合作取得重大突破，已與3家主機廠簽署定點合同，相關(guān)項目正在交付中。這是毫末商業(yè)化的重要一躍，全面保障了毫末高速發(fā)展態(tài)勢。

毫末智行董事長張凱判斷：“2023年智駕產(chǎn)品進入全線爆發(fā)期，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)。毫末不斷進步的數(shù)據(jù)驅(qū)動的六大閉環(huán)能力將進一步加速毫末進入自動駕駛3.0時代的步伐并形成相應(yīng)的護城河?！?/p>

張凱認(rèn)為，智駕產(chǎn)品正在進入快速增長的全線爆發(fā)期，2023年是非常關(guān)鍵的一年。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)品進入到真實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。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年將在這些場景實現(xiàn)可持續(xù)商業(yè)化閉環(huán)。

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。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%。海外布局方面，搭載毫末HPilot的車輛已運往歐盟、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。

3月，高工智能汽車研究院在每個年度基于前裝量產(chǎn)數(shù)據(jù)庫及定點車型庫數(shù)據(jù)進行綜合評估，通過對毫末前裝近20款車輛等數(shù)據(jù)研究，為毫末頒發(fā)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。

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、上海等城市開啟泛化測試，即將量產(chǎn)上車，到2024年有序落地100城。毫末會以“安全為先、用戶為先、規(guī)模為先”的原則，加速贏得城市NOH百城大戰(zhàn)。

最后是“末端物流自動配送商業(yè)之戰(zhàn)”，毫末末端物流自動配送車小魔駝已在商超履約、智慧社區(qū)、校園配送、餐飲零售、機場巡邏、高校教育、快遞接駁、智慧園區(qū)、大氣環(huán)評等九大場景開啟運營，加速商業(yè)化閉環(huán)能力。2023年3月，小魔駝2.0獲北京亦莊無人配送車車輛編碼，開啟亦莊運營。毫末也成為《北京智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策先行區(qū)無人配送測試規(guī)范》升級后，準(zhǔn)許在北京市高級別自動駕駛示范區(qū)公開道路進行無人配送車測試的首個公司。

“技術(shù)領(lǐng)先是生存根本，毫末鼓勵所有技術(shù)研發(fā)同學(xué)投入到技術(shù)創(chuàng)新當(dāng)中?！睆垊P在演講中再次強調(diào)了毫末對于技術(shù)研發(fā)投入的堅定決心。截至目前，毫末已獲得專利證書164件，國際頂級學(xué)術(shù)會議論文收錄6篇，最新2篇更是分別入選計算機視覺識別領(lǐng)域三大頂會之一的CVPR和全球首個智能車專業(yè)期刊IEEE TIV。毫末已將所有論文在GitHub開源，與業(yè)內(nèi)共享。

現(xiàn)場，張凱還向外界公布了毫末6P開放合作的重要進展，目前已與3家主機廠簽署定點合同，相關(guān)項目正在交付中?！昂聊┦冀K認(rèn)為，自動駕駛是一個共同進退、共享成果的前沿產(chǎn)業(yè)。只有健康的生態(tài)伙伴才能支持毫末高速發(fā)展?！睆垊P表示。

此外，毫末一直堅持場景化用戶體驗設(shè)計、人工智能技術(shù)、技術(shù)工程化能力均衡發(fā)展，不斷以數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)的方式完善用戶體驗。張凱介紹，三個月時間，毫末在數(shù)據(jù)驅(qū)動六大閉環(huán)體系上實現(xiàn)多重進展。

用戶需求閉環(huán)方面，毫末對駕駛場景數(shù)據(jù)持續(xù)分析完善策略，并進行新功能體驗反饋；研發(fā)效能閉環(huán)方面，毫末將數(shù)據(jù)驅(qū)動理念深入到產(chǎn)品需求定義、感知與認(rèn)知算法開發(fā)等產(chǎn)品開發(fā)流程，整體開發(fā)效率提升30%；數(shù)據(jù)積累閉環(huán)方面，毫末在車端部署診斷服務(wù)數(shù)據(jù)場景標(biāo)簽覆蓋92%的駕駛場景。

數(shù)據(jù)價值閉環(huán)方面，毫末大模型正在持續(xù)挖掘數(shù)據(jù)價值解決關(guān)鍵問題；產(chǎn)品自完善閉環(huán)方面，毫末實現(xiàn)售后問題處理速度較傳統(tǒng)方式的十倍效率提升，實現(xiàn)最快10分鐘定位售后問題。兩年時間有效挖掘產(chǎn)品提升點，問題閉環(huán)率達(dá)76%；業(yè)務(wù)工程化閉環(huán)方面，毫末進一步完善了從采集回流、標(biāo)注訓(xùn)練、系統(tǒng)標(biāo)定、仿真驗證等環(huán)節(jié)到最終OTA釋放環(huán)節(jié)的產(chǎn)品研發(fā)全流程工程化閉環(huán)。

毫末DriveGPT雪湖·海若通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF（人類反饋強化學(xué)習(xí)）技術(shù)，對自動駕駛認(rèn)知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化。它的最終目標(biāo)是實現(xiàn)端到端自動駕駛，現(xiàn)階段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。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若實現(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，與ChatGPT使用自然語言進行輸入與輸出不同，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)。

DriveGPT雪湖·海若的實現(xiàn)過程是，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。

現(xiàn)場，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首發(fā)車型是新摩卡DHT-PHEV，即將量產(chǎn)上市。顧維灝提到，DriveGPT雪湖·海若可以逐步應(yīng)用到城市NOH、捷徑推薦、智能陪練以及脫困場景中。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。對于普通用戶來說，車輛越來越像老司機，用戶對智能產(chǎn)品的信任感會更強，理解到車輛的行為都是可預(yù)期、可理解的。

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、駕駛行為驗證、困難場景脫困。當(dāng)前，毫末在使用數(shù)據(jù)過程中，逐步建立起一套基于4D Clips駕駛場景識別方案，具備極高性價比。在行業(yè)上，給出正確的標(biāo)注結(jié)果，一張圖片需要約5元；如果使用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。單幀圖片整體標(biāo)注成本僅相當(dāng)于行業(yè)的1/10。接下來，毫末會將圖像幀及4D Clips場景識別服務(wù)逐步向行業(yè)開放使用，這將大幅降低行業(yè)使用數(shù)據(jù)的成本，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而加速自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展。

顧維灝介紹，毫末在2023年1月發(fā)布的中國自動駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS（雪湖· 綠洲）此次從算力優(yōu)化等層面升級了三大能力，進一步支持DriveGPT雪湖·海若的算力。首先，毫末與火山引擎全新搭建了“全套大模型訓(xùn)練保障框架”，實現(xiàn)了異常任務(wù)分鐘級捕獲和恢復(fù)能力，可以保證千卡任務(wù)連續(xù)訓(xùn)練數(shù)個月沒有任何非正常中斷,有效保證了大模型訓(xùn)練穩(wěn)定性；其次，毫末研發(fā)出以真實數(shù)據(jù)回傳為核心的增量學(xué)習(xí)技術(shù)，并將其推廣到了大模型訓(xùn)練，構(gòu)建了一個大模型持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，自主研發(fā)任務(wù)級彈性伸縮調(diào)度器，分鐘級調(diào)度資源，集群計算資源利用率達(dá)到95%；最后，MANA OASIS通過提升數(shù)據(jù)吞吐量來降本增效，滿足Transformer大模型訓(xùn)練效率，通過引入火山引擎提供的Lego算子庫實現(xiàn)算子融合，端到端吞吐提升84%。

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，正式開放賦能。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；同時針對多種芯片和多種車型的快速交付難題優(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方案也擁有了更強的通用性和適配性；另一方面可實現(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進行場景重建后，可以編輯合成真實環(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證能否使用魚眼相機代替超聲波雷達(dá)進行測距，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，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)，將進一步降低整體智駕成本。

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責(zé)任編輯: 趙瑜

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