4月11日，在第八屆HAOMO AI DAY大會上，毫末發(fā)布業(yè)了內首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT，中文命名為“雪湖·海若”。毫末智行科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO顧維灝表示，現(xiàn)階段DriveGPT主要用于解決自動駕駛的認知決策問題，參數(shù)規(guī)模達已經達到1200億，預訓練階段引入4000萬公里量產車駕駛數(shù)據(jù)，而它的最終目標是實現(xiàn)端到端自動駕駛，重塑汽車智能化技術路線。

發(fā)布會現(xiàn)場，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首發(fā)車型是新摩卡DHT-PHEV，即將量產上市。于此同時，毫末目前已經取得3個主機廠定點合同，DriveGPT雪湖·海若正式對外開放，開啟對限量首批客戶的合作，北京交通大學計算機與信息技術學院、高通、火山引擎、華為云、京東科技、四維圖新、魏牌新能源、英特爾等已經加入。

全球首例自動駕駛模型落地 毫末是怎么做到的？

DriveGPT的發(fā)布，使毫末智行相較于一眾競爭對手而言，擁有了屬于自己的“數(shù)據(jù)庫”，并可基于這層龐大的積累，在未來進一步挖掘并提升其自動駕駛級別的能力。對比那些實力雄厚的國內外對手，之所以毫末智行能從中脫穎而出，想必其定是具備有一套專屬于自身的“修煉法則”。

根據(jù)顧維灝的介紹，其公司自成立以來，一直是通過數(shù)據(jù)驅動的方式，進行著對自動駕駛產品的升級。截止到2023月4月，毫末智行已經積累有突破4000萬公里的用戶輔助駕駛行駛里程，且小魔駝的配送量也超過了16萬單，加之MANA超56萬小時的學習時常，使得毫末智行具備了相當于人類司機6.8萬年的駕齡時長。

當然在這些龐大的數(shù)據(jù)積累背后，離不開毫末對旗下輔助駕駛技術的迭代與升級。眼下，毫末已經在乘用車領域落地了三代輔助駕駛產品HPilot。其中，HPilot1.0和2.0均已量產上車。最新一代的行泊一體產品HPilot 2.0去年發(fā)布后產品力逐步爆發(fā)。目前已經搭載到坦克、歐拉等多款車型上，預計今年的交付量會有更大幅地增長。

與此同時，得益于HPilot版本的不斷進化，在這期間，其行駛域功能和泊車域功能也深受著廣大用戶們的認可。技術層面目前“上車”的HPilot2.0，已經成為了國內領先的行泊一體的產品，其包括有高速NOH、城市巡航和泊車等功能。當下，毫末智行的HPilot2.0輔助駕駛日均使用率已高達到12.6%。

可以說，正是有了前兩代HPilot的實際應用，才使得毫末完成了對輔助駕駛數(shù)據(jù)的積累。實際上，毫末在去年9月的第六屆HAOMO AI DAY上，即提出了“自動駕駛3.0時代”的概念。當然想要完成這一層級的跨越，毫末智行必然要通過一個更為高階的“模型”進行數(shù)據(jù)采集，正因如此“DriveGPT”應運而生了。

DriveGPT對未來出行將產生怎樣的改變？

通過上述對毫末智行的發(fā)展進程回顧，我們已經了解到了該公司對原始數(shù)據(jù)的初期布局及建設。之所以說DriveGPT的發(fā)布是一項壯舉，究其原因在于，當前互聯(lián)網上并沒有對于自動駕駛方面的相關數(shù)據(jù)。所以，毫末智行能在四年內完成積攢可謂實屬不易。那么，這些數(shù)據(jù)能為其公司提出的“自動駕駛3.0時代”帶來什么？毫末智行的DriveGPT能對此起到哪些幫助？

從DriveGPT的命名中不難看出，其與我們已知的ChatGPT十分相近。實際上，兩者在技術上同樣有著許多相似之處。要知道，“GPT”原本就是對下次詞匯出現(xiàn)的概率進行求解，并通過數(shù)學原理，調用從概率分布中抽樣并生成詞匯，并通過這些詞匯不斷地循環(huán)，從而生成一連串的字符，用于各種下游任務。

至于DriveGPT底層邏輯，其也參考到了ChatGPT的理念。為此，毫末智行推出了人駕自監(jiān)督認知大模型，通過采用 RLHF（人類反饋強化學習）技術的方式，引入真實人駕接管數(shù)據(jù)，對自動駕駛認知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化，在深度學習過后，達成更加完善的智駕體驗。

顧維灝稱，DriveGPT要具備三個訓練能力：平行宇宙式感知、環(huán)境感知能力以及推理能力。未來DriveGPT也將對行業(yè)開放，本月上市的魏牌新摩卡將率先接入DriveGPT，屆時我們將會更直觀的感受DriveGPT的智駕能力。

截止2023年1月，毫末發(fā)布的中國自動駕駛領域最大智算中心MANA OASIS（雪湖·綠洲），每秒浮點運算達67億億次，全面保障毫末大模型訓練的穩(wěn)定性、效率和速度提升。但在顧維灝看來，單單依靠這樣的算力還遠遠不夠，想要更上一層樓，還需要訓練和推理框架的支持?；诖耍聊┻€完成了三大升級。分別為：訓練穩(wěn)定的性的保障和升級、彈性調度資源的升級以及吞吐效率的升級。

在坐擁這三項算力保障后，毫末智行便可更好、更快地讓DriveGPT雪湖·海若訓練迭代升級。

寫在最后：

通過這次DriveGPT雪湖·海若的發(fā)布中不難看出，如今自動駕駛技術的競賽早已不僅局限于基礎的硬件堆疊。相反，數(shù)據(jù)的積累已經成為了各家最為珍寶貴“秘密武器”。在當前高精尖地圖方案難以加速推進的前提下，或許唯有通過數(shù)字化方式積累，才能對當前復雜的國內路況進行更完善的分析。毫末智行DriveGPT的到來，無疑為國內自動駕駛技術的競爭開辟了一條新賽道。而毫末智行也正是基于更早的布局，實現(xiàn)了占得先機的空前優(yōu)勢。