超級充電站剛討論過 GPT 上車沒幾天，就有廠商帶來新進(jìn)展。

4 月 11 日的第八屆 HAOMO AI DAY 上，毫末智行發(fā)布 DriveGPT 雪湖·海若，這是用于自動駕駛的生成式大模型，其參數(shù)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到 1200 億。

DriveGPT 雪湖·海若目前可以在計算中心完成高效的場景識別標(biāo)注，將每張圖片的標(biāo)注費(fèi)用從約 5 元下降到 0.5 元。它也會賦能汽車，很快上市的新摩卡 DHT-PHEV 就以此獲得城市領(lǐng)航輔助能力。

毫末 CEO 顧維灝說，「我們相信 DriveGPT 雪湖·海若將會重塑汽車智能化領(lǐng)域的技術(shù)路線。」

ChatGPT 一石激起千層浪，也帶來新的設(shè)想。

既然能讓機(jī)器像人一樣，對自然語言分析、推演再給出反饋，那么是不是也可用于增強(qiáng)自動駕駛，做到像真正的老司機(jī)一樣開得又好又快？

觀察道路理解正在發(fā)生的一切，推演并選擇合適路線前行，是所有駕駛者習(xí)以為常的事情，也是重感知、輕地圖技術(shù)方向下，自動駕駛必須達(dá)成的目標(biāo)。而這，恰好也是生成式預(yù)訓(xùn)練 Transformer 模型（GPT）的長項(xiàng)。

毫末智行率先公開大模型研發(fā)成果，這就是 DriveGPT 雪湖·海若。暫且放下略顯枯燥復(fù)雜的技術(shù)名詞，讓我先試著用通俗的話語描述它如何工作。

基于從影像翻譯成「語言」的當(dāng)前道路信息，DriveGPT 會預(yù)估出數(shù)個可能的場景，就像是奇異博士觀測無數(shù)個未來。

接著它會考慮自己，預(yù)測當(dāng)下這輛車將有怎樣的行駛軌跡。最后 DriveGPT 把場景推演和行車信行軌跡結(jié)合起缺坦閉來，大模型的邏輯推理特性，使其確定出符合決策規(guī)則的行駛策略。

在經(jīng)過 4000 萬公里以上海量行車數(shù)據(jù)的訓(xùn)練后，DriveGPT 終于要自己來掌控車輛前行了，當(dāng)然，是以符合道路交通法規(guī)和貼近人類駕駛為前提。

你可以像使用其他的生成式模型那樣，用提示詞改變它的行為模式，只不過輸入方式會是導(dǎo)航路線、司乘語音提示等，開快還是開穩(wěn)皆由此而定。

DriveGPT 的成果，將首發(fā)落地在搭載毫末 HPilot3.0 的新摩卡 DHT-PHEV 上，以城市 NOH 功能呈現(xiàn)。

也就是說，這輛全新的魏牌混動車不會對高精地圖有強(qiáng)依賴，它能在城市道路上用「雙眼」看路，接著在「大腦」中完成決策，最后自行前往目的地。

城市領(lǐng)航輔助可以丟掉高精地圖的「拐杖」，但也要經(jīng)過充分的驗(yàn)證才會開放給更多用戶。

不過，毫末城市 NOH 已經(jīng)在北京、保定、上海等城市開啟泛化測試，到 2024 年時則有望在上百個城市可用，速度比起高投入慢產(chǎn)出的高精地圖模式快了很多。

毫末將會通過 DriveGPT，覆蓋更多自動駕駛場景的研發(fā)，給高速 NOH，城市巡航、駕駛捷徑推薦、智能陪練、場景脫困等帶去突破。

顧維灝還把目光望向了更遙遠(yuǎn)的地方：「我們希望能夠抵達(dá)自動駕駛的終極場景：無人駕駛。」

在這個瞬間，我們似乎離完全自動駕駛更近了一步。

毫末智行稱，在乘用車高階輔助駕駛上，目前已獲得三家主機(jī)廠定點(diǎn)合同。在更多車型見證 DriveGPT 實(shí)力這件事，看來不會讓我們等太久。

小鵬、理想等車企也已經(jīng)開啟自動駕駛大模型研發(fā)，毫末在這條路上并不孤單。小鵬日前已經(jīng)在國內(nèi)數(shù)個城市，率先開放了脫離高精地圖路線的 XNGP 城區(qū)輔助駕駛，領(lǐng)先優(yōu)勢或?qū)⒃诖竽Ｐ蜕宪嚭罄酶_。

毫末的另兩個動作，倒是把 DriveGPT 的未來走寬了。

一是把朋友變得多多的。

毫末宣布，北京交通大學(xué)計算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院、火山引擎、華為云、京東科技、高通、四維圖新、英特爾等，成為 DriveGPT 雪湖·海若首批合作伙伴，它的潛力不止于自動駕駛。

能區(qū)分駕駛場景和非駕駛場景、理解駕駛環(huán)境下任意場景的 DriveGPT，還可用于場景識別標(biāo)注任務(wù)。標(biāo)注車道線、交通參與者、紅綠燈等信息，每張圖價格將從約 5 元下降到 0.5 元。

自動標(biāo)注技術(shù)悄然流行，多個技術(shù)供應(yīng)商都展示了自己的相關(guān)方案，亦有新勢力高管表示，自動標(biāo)注的成本僅是過去使用人工的十分之一不到，而且半個月就能完成人力一年的伏裂需求。

毫末讓更多企業(yè)能用上大模型，自動駕駛的生產(chǎn)力大爆炸說不定也不遠(yuǎn)了。

二是讓高階自動駕駛不再「高貴」。

特斯拉激進(jìn)地采用純視覺方案，之后又悄然調(diào)整找回雷達(dá)，讓外界對純視覺有了一些悲觀。毫末似乎不認(rèn)可如此觀點(diǎn)，想要在已經(jīng)成為行業(yè)共識的 BEV 方向中，用魚眼相機(jī)替代超聲波雷達(dá)。

引入視覺感知框架毫末智行的車端魚眼相機(jī)，在當(dāng)前有著值得另眼相看的視覺精度：在 15 米范圍內(nèi)可達(dá)到 30cm，2 米范圍內(nèi)精度則能達(dá)到 10cm。

有畫面變形缺陷，原本在全場景輔助駕駛難當(dāng)大用的魚眼相機(jī)，變得頗有「眼力」。

如果該方案能大規(guī)模應(yīng)用，魚眼相機(jī)將代替超聲波雷達(dá)完成自動駕駛感知工作，大幅降低高階輔助駕駛使用成本。大疆等輔助駕駛方案商拿出了萬元級別的城市 NOA，而魚眼相機(jī)有可能把整套裝車開銷拉到「白菜價」。

在 2022 年，L2 以上能力裝車規(guī)模達(dá) 585.99 萬輛，滲透率達(dá)到了 29.40%。毫末智行預(yù)測，高階智能駕駛搭載率將在 2025 年達(dá)到 70%，要達(dá)成這個規(guī)模，自然離不開發(fā)展和降本同步推動。

毫末展現(xiàn)了低售價高性能共存的希望，真正的自動駕駛?cè)嗣裰嚕赡芤呀?jīng)在路上。

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