第八届HAOMO AI DAY：自动驾驶生成式大模型DriveGPT正式发布

4月11日，以“HAOMO SPEED，AI SPEED”为主题第八届HAOMO AI DAY在北京举行，毫末智行发布了其在自动驾驶领域的最新进展。

毫末DriveGPT雪湖·海若正式发布

活动现场，毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT（中文名“雪湖·海若”）正式发布。

这是业内首个以GPT（Generative Pre-trained Transformer）为底层架构的自动驾驶认知大模型， 据介绍，作为大模型技术落地自动驾驶新范式，毫末DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。

与全新大模型智能技术使用自然语言进行输入与输出不同，雪湖·海若的DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，形成“Drive Language”，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

目前，毫末DriveGPT雪湖·海若已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，包括北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等高校与企业。

DriveGPT将加速毫末智行在自动驾驶量产上车方面的进展，毫末DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市，同时，毫末智行CEO顾维灏还表示，DriveGPT雪湖·海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。

毫末2023年“四大战役”最新成果

“2023年将是智能驾驶冲刺之年、大考之年。”活动现场，毫末智行董事长张凯分享了对2023年自动驾驶发展宏观趋势的判断，并在现场公布了毫末四大战役及商业化发展的最新进展。

张凯认为，智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期，2023年是非常关键的一年。首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市导航辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，末端物流自动配送车在商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。

年初，毫末智行宣布今年在智能驾驶装机量、MANA大模型、城市NOH、末端物流自动配送四大领域有硬仗要打。

本次活动上，张凯还介绍了毫末2023年“四大战役”的最新成果：首先是“智能驾驶装机量王者之战”，首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，第二款搭载毫末HPilot3.0的车型魏牌蓝山也将在今年发布。毫末HPilot整体已搭载近20款车型。其次是“MANA大模型巅峰之战”，中国首个自动驾驶数据智能体系MANA架构已迎来全线升级。第三是“城市NOH百城大战”，中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，即将量产上车，到2024年有序落地100城。最后是“末端物流自动配送商业之战”，毫末末端物流自动配送车小魔驼已在商超履约、智慧社区、校园配送、餐饮零售、机场巡逻、高校教育、快递接驳、智慧园区、大气环评等九大场景开启运营，加速商业化闭环能力。

此外，张凯还向公布了毫末6P开放合作的重要进展，目前已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。“毫末始终认为，自动驾驶是一个共同进退、共享成果的前沿产业。只有健康的生态伙伴才能支持毫末高速发展。”张凯表示。

开放赋能 MANA架构全线升级

本次AI DAY上，作为毫末打造的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，在经过一年多的应用迭代后，也迎来了全面的升级。据顾维灏介绍，MANA计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本；同时针对多种芯片和多种车型的快速交付难题优化了异构部署工具和车型适配工具。

据悉，MANA的视觉感知能力持续提升，一方面可同时学习三维空间结构和图片纹理，并将纯视觉测距精度超过了超声波雷达，BEV方案也拥有了更强的通用性和适配性；另一方面可实现单趟和多趟纯视觉NeRF三维重建，道路场景更逼真，肉眼几乎看不出差异。通过NeRF进行场景重建后，可以编辑合成真实环境难以收集到的Corner Case。在原有的全局视角修改、添加光照/天气效果的基础上，新增合成虚拟动态物体的能力，可以在原有设定的运动轨迹上，合成各种Hard Case，模拟城市复杂交通环境，用更低成本测试提升城市NOH能力边界，更好提升应对城市复杂交通环境。

顾维灏表示：“我们一直提到，基于真实用户场景的反馈数据能够让我们更好的优化产品，让产品进步的更快。所有技术都要转化为对人有用的产品才最有价值。现在，毫末的产品正在为用户提供着更多价值。”