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DriveGPT（drivegpt概念股）

发布时间：2023-06-15 05:32:01 稿源：创意岭阅读： 72

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于DriveGPT的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

HAOMO AI DAY定档4月11日展示DriveGPT自动驾驶模型
毫末发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT 中文名"雪湖·海若"
DriveGPT落地后，卷激光雷达和算力会变得毫无意义？
DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线
当GPT遇到自动驾驶，毫末首发DriveGPT

DriveGPT（drivegpt概念股）

HAOMO AI DAY定档4月11日展示DriveGPT自动驾驶模型

易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，毫末智行第八届 HAOMO AI DAY 正式定档4月11日，主题为“ HAOMO SPEED，AI SPEED ”。在主视觉中，DriveGPT、HPilot 3.0、MANA OASIS 等字样隐现，尤其是 DriveGPT 生成式大模型自2023年2月宣布后其进展一直备受关注。

第八届 HAOMO AI DAY 举办地设在中德交往与开放创新的重要窗口“北京中德产业园”。北京顺义区一直是毫末研发中心所在地之一，毫末的辅助驾驶产品 HPilot、末端物流自动配送车小魔驼，也一直在顺义开展道路测试。

此外，大会主视觉上齿轮与集成电路构成的 Logo 元素未来感炸裂，结合此前已经官宣透露的全球首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 、中国自动驾驶行业最大智算中心“雪湖·绿洲”( MANA OASIS )、中国首个重感知技术方案的毫末城市 NOH 已在北京、上海、保定等地路测、2023毫末四大战役等信息。

2023年开局，全球人工智能风起云涌，大模型驱动产业加速发展。ChatGPT 火爆出圈，让人工智能走向每一个终端用户。在智能时代的浪潮下，HAOMO AI DAY 已连续成功举办七届。每届 AI DAY 上，毫末都会分享全球最前沿自动驾驶 AI 技术趋势及领先产品进展。

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毫末发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT 中文名"雪湖·海若"

易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名"雪湖·海若"。生态方面，毫末官宣取得3个主机厂定点合同，商业化迎来跃升一步；同时毫末推出的中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH即将量产上车，最先落地北京、上海、保定等城市。

毫末打造的自动驾驶生成式大模型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。

毫末DriveGPT雪湖·海若已开启对限量首批生态伙伴的开放合作，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加入。

产品方面，毫末中国首款可大规模量产落地、重感知城市NOH，将首批落地北京、保定、上海等城市，并开启泛化测试，到2024年有序落地100城。首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将重磅上市，这也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首发落地车型，全面确保毫末城市NOH的行业领先性。

生态层面，毫末乘用车6P开放合作取得重大突破，已与3家主机厂签署定点合同，相关项目正在交付中。这是毫末商业化的重要一跃，全面保障了毫末高速发展态势。

毫末智行董事长张凯判断：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末不断进步的数据驱动的六大闭环能力将进一步加速毫末进入自动驾驶3.0时代的步伐并形成相应的护城河。”

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。

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。用户辅助驾驶行驶里程突破4000万公里，HPilot2.0辅助驾驶日均行驶里程使用率达到了12.6%。海外布局方面，搭载毫末HPilot的车辆已运往欧盟、以色列等地区和国家，陆续交付到用户手中，接下来将在中东、南非、澳大利亚等市场陆续投放；同时，毫末HPilot即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本。

3月，高工智能汽车研究院在每个年度基于前装量产数据库及定点车型库数据进行综合评估，通过对毫末前装近20款车辆等数据研究，为毫末颁发年度高阶智能驾驶系统量产份额领军奖。第三方数据佐证毫末是中国量产自动驾驶绝对领军者。

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。到2023年4月，MANA学习时长超56万小时，相当于人类司机6.8万年。毫末DriveGPT雪湖·海若，已经完成基于4000万公里驾驶数据的训练，参数规模达1200亿。

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。毫末会以“安全为先、用户为先、规模为先”的原则，加速赢得城市NOH百城大战。

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。2023年3月，小魔驼2.0获北京亦庄无人配送车车辆编码，开启亦庄运营。毫末也成为《北京智能网联汽车政策先行区无人配送测试规范》升级后，准许在北京市高级别自动驾驶示范区公开道路进行无人配送车测试的首个公司。

“技术领先是生存根本，毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。”张凯在演讲中再次强调了毫末对于技术研发投入的坚定决心。截至目前，毫末已获得专利证书164件，国际顶级学术会议论文收录6篇，最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源，与业内共享。

现场，张凯还向外界公布了毫末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。

此外，毫末一直坚持场景化用户体验设计、人工智能技术、技术工程化能力均衡发展，不断以数据驱动闭环的方式完善用户体验。张凯介绍，三个月时间，毫末在数据驱动六大闭环体系上实现多重进展。

用户需求闭环方面，毫末对驾驶场景数据持续分析完善策略，并进行新功能体验反馈；研发效能闭环方面，毫末将数据驱动理念深入到产品需求定义、感知与认知算法开发等产品开发流程，整体开发效率提升30%；数据积累闭环方面，毫末在车端部署诊断服务数据场景标签覆盖92%的驾驶场景。

数据价值闭环方面，毫末大模型正在持续挖掘数据价值解决关键问题；产品自完善闭环方面，毫末实现售后问题处理速度较传统方式的十倍效率提升，实现最快10分钟定位售后问题。两年时间有效挖掘产品提升点，问题闭环率达76%；业务工程化闭环方面，毫末进一步完善了从采集回流、标注训练、系统标定、仿真验证等环节到最终OTA释放环节的产品研发全流程工程化闭环。

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。它的最终目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。

DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，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。

DriveGPT雪湖·海若的实现过程是，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。同时，DriveGPT雪湖·海若还会根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

现场，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。顾维灏提到，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。有了DriveGPT雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

毫末DriveGPT雪湖·海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖·海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。

顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖· 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖·海若的算力。首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。

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，本次AI DAY也迎来了全面的升级，正式开放赋能。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。

此外，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。

值得一提的是，面对目前行业里最难的视觉任务之一——单目视觉测量，继特斯拉后，毫末也在中国率先开始验证能否使用鱼眼相机代替超声波雷达进行测距，以满足泊车要求。毫末把视觉BEV感知框架引入到了车端鱼眼相机，做到了在15米范围内达到30cm的测量精度，2米内精度高于10cm的视觉精度效果。泊车场景使用纯视觉测距来取代超声波雷达，将进一步降低整体智驾成本。

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DriveGPT落地后，卷激光雷达和算力会变得毫无意义？

席卷自动驾驶行业的寒冬还没有过去，开发周期长、成本高，又难落地的问题并没有完全被解决，而大量的车企都在激进的进行电动化和智能化的转型，自动驾驶的研发又是绕不开的重要一部分。

可是靠自动驾驶技术和故事去吸引消费者的路线已经逐渐走不通了，比亚迪王传福也站出来炮轰自动驾驶，让自动驾驶的寒意更浓了。

其实自动驾驶难落地的问题，对于谁都一样，谁都绕不过去这个问题，但是车企和自动驾驶企业们可以在“开发周期和成本”方面开卷，因为在大环境不利的情况下，谁能用更低的成本和更高的效率坚持并维持住，才可能在春暖花开之时迎来绽放。

自动驾驶寒冬之下，靠AI真能降成本？

在本周的在第八届毫末AI DAY上，毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。DriveGPT首发车型是即将量产上市的全新摩卡DHT-PHEV，有了DriveGPT之后，自动驾驶开发中的周期和成本都会大幅缩短和降低。

目前的自动驾驶技术发展情况，主流的自动驾驶训练方式主要有两种：真实道路测试和虚拟仿真测试。

真实道路测试最大的特点是能够与真实交通环境相匹配，模拟真实生活中的各种复杂情况。同时，真实道路测试还可以发现一些不常见或难以预测的情况，提高自动驾驶系统的适应性和可靠性。然而，真实道路测试需要大量的时间和金钱投入，同时还涉及交通安全、法律法规以及人员伤害等问题，给测试过程带来了一定的风险和压力。这些都会导致测试成本的增加。

另一种方式就是虚拟仿真测试，它是在计算机模拟环境下测试自动驾驶系统，通过虚拟场景来训练模型。虚拟仿真测试可以避免真实道路测试中的安全问题和成本压力，同时还可以快速生成大量的数据，提高测试效率和数据量，而且在其中已经辅以了不少AI人工智能技术。

但是，虚拟仿真测试中的数据和场景是人为设计的，可能无法完全反映真实道路的复杂性和不确定性。因此，虚拟仿真测试有时需要进行一定程度的真实道路测试来验证其结果。

DriveGPT采用了与ChatGPT一样的Transformer模型与RLHF人类反馈学习能力，通过引入真实驾驶场景和人驾接管数据，可对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，从而为自动驾驶开发降低成本。

由于DriveGPT是在虚拟仿真环境下进行训练的，因此可以省去真实道路测试中的安全问题和成本压力。DriveGPT能够生成大量的仿真数据用于训练模型，这些数据能够很好地模拟真实道路的复杂性和不确定性，从而保证模型的鲁棒性和可靠性。同时，在仿真环境下进行训练还可以大大节约时间和成本。

15天就能完成1年的任务量，还能“赚外快”？

与传统的真实道路测试相比，DriveGPT能够快速高效地获取大量数据。DriveGPT的训练过程是完全自动化的，不受测试时间、环境等因素的影响，从而大大提高了测试效率和数据量。这不仅节约了训练时间，还可以提高模型的精度和鲁棒性。

DriveGPT自身能区分驾驶场景和非驾驶场景，并可以理解驾驶环境，还可用于场景识别标注任务，比如标注车道线、交通参与者、红绿灯、路牌等细节信息，并且每张图的识别优化价格从约 5 元下降到 0.5 元，成本下降了近10倍，在OpenAI的GPT-4出来的时候，它的识图能力引起了我们的高度关注，而与其底层类似的DriveGPT，已经把这项能力用了起来。

AI自动识图逐渐开始代替人工，人工标注的效率和成本是绕不过的问题，机器不需要休息，也几乎不会眼花，而自动标注的成本仅是过去使用人工的十分之一不到，而且半个月就能完成人力一年的需求。

DriveGPT使用大量的仿真数据来训练模型，这些数据能够很好地反映真实道路的复杂性和不确定性，DriveGPT它能够更好地处理自然语言、图像等多种数据类型，还可以去自行学习，从而提高模型的复杂性和准确性。

另外在产品迭代方面，DriveGPT能够为自动驾驶开发者提供快速有效的反馈，帮助它们更快地调试和优化系统，从而进一步降低系统迭代方面的开发成本。

通过DriveGPT训练出来的模型可以转移到真实道路测试中进行验证，进一步提高了系统的安全性和可靠性。DriveGPT训练出来的模型能够很好地反映真实道路的复杂性和不确定性，从而在真实道路测试中能够更快地适应各种情况，DriveGPT还可以同时让系统处于多个平行宇宙之中，也就是提前做好再一次遇到类似情况可能发生的各种驾驶情况，在预测人车轨迹能力上也得到了大幅提升。

DriveGPT的能力不只局限于自动驾驶领域内，我们看到毫末的合作伙伴还有北京交通大学计算机与信息技术学院、火山引擎、华为云、京东科技、高通、四维图新、英特尔等，当然这里面有很多是供应商伙伴，但四维图新这个伙伴，可能是DriveGPT要去赋能的另外一部分。

此次四维图新也官宣表示：接入毫末DriveGPT雪湖·海若，可实现持续双向赋能。借助DriveGPT雪湖·海若算法能力可提升地图成图自动化水平。DriveGPT对于图像强大的理解能力，可以应用于地图测绘方面，DriveGPT可以使用AI大模型来进行对物体的识别，特别是建筑物，具体来说，它可以通过大量的地图数据和卫星影像数据进行训练，然后利用这些数据来识别、分类和标注建筑物信息。同时，由于DriveGPT使用的是AI技术，因此其识别准确率和效率都比传统的人工测绘方法更高。

除了建筑物识别，DriveGPT还可以用于其他地图测绘任务，例如道路标注、地形分析、地图更新等，特别是随着搭载DriveGPT的车型越来越多，它们甚至可以去试试生成鲜度比较高的高精地图，虽然毫末打造的是重感知、轻地图的系统，DriveGPT也是为了去加深这一目的，但是高精地图可以给到供应商去做别的事情，并不是只有自动驾驶需要高精地图。

总结：

与传统的自动驾驶训练方式相比，DriveGPT能够省去真实道路测试中的安全问题和成本压力，同时能够高效快速地获取大量数据、精准地反映真实道路的复杂性和不确定性、提供快速有效的反馈以及能够转移到真实道路测试中进行验证等优点。毫末接下来的辅助驾驶方案，可能会把软硬件的成本卷得更低。

DriveGPT具有很大的应用前景，虽然我们看到目前只看到了毫末智行入局GPT类自动驾驶，但其他车企和供应商们肯定不会放过这个机会，AI技术大爆发的当下，或许比DriveGPT更高阶的自动驾驶训练方式也在来的路上。

而且随着AI的全面接入，再靠堆硬件，比激光雷达数量、摄像头像素和个数、算力芯片能力，可能不再是吃香的办法，没人愿意为能力低，而靠堆硬件带来的高成本而买单。

【本文来自易车号作者路咖汽车，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

DriveGPT（drivegpt概念股）

DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线

和 ChatGPT 在 AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。

4 月 11 日，自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。

此前，受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性，智能驾驶技术进展一度较为缓慢，甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑，在这样的背景下，两年前，毫末率先投入到大模型技术的研发之中，旨在寻找新的突破。

经历了先行探索和反复验证，毫末成功找到了突破口——生成式大模型，通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域，大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。

「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。

毫末 CEO 顾维灏也表示：「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线，让辅助驾驶进化更快，让自动驾驶更早到来。」

顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。

事实上，毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，目标将实现端到端自动驾驶。

毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。

据了解，新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市，届时，用户市场还将迎来一轮新的震撼。

「毫末真正重塑了行业信心，」一位业内人士略微激动地说道，「这将是一场革命。」

01、DriveGPT 雪湖·海若，如何颠覆智能驾驶

在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前，先回顾一下 ChatGPT 的概念，其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer，字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型。

其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点，最早由谷歌在 2017 年提出，该模型基于注意力机制的设计，可以实现出色的算法并行性，因而迅速在自然语言处理（NLP) 领域流行起来，ChatGPT 就是其最新成果。

Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生，在 NLP 中奠定了核心地位之后，被逐渐被引入计算机视觉（CV）领域，后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中，用于提升感知端的模型效果。

如今，毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步，将其率先拓展到智能驾驶系统认知端，DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。

从同样使用 Transformer 大模型的角度来说，ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。

其中，ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出是自然语言的文本，可以完成通用的下游语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学运算等能力。

而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，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。

DriveGPT 雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管 Clips 数据完成反馈模型 (Reward Model) 的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

具体来说，DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代，用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成，产出多种场景序列结果，再用反馈模型给这些结果进行打分排序，目标是把好的结果排上来，差的结果排下去，然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较，放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中，一直反复这个迭代过程。

其中，Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的，使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练，这些样本对来自于接管 Case，毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本，与被接管轨迹相似的作为负样本，这样来构建偏序对集合，再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model，进而得到一个打分模型。

此外，DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链：即在输入端提供 Prompts(提示语)，根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。

毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入，拥有超过几十万个细颗粒度场景，将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习，学到推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

除了用作认知决策，DriveGPT 雪湖·海若还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。

有了 DriveGPT 雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。

对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能，但这还不是它的「终局」，毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。

与此同时，毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态，通过对行业提供开放服务，促进自动驾驶的从业者和研究机构，快速构建基础能力，释放创新。

汽车之心获知，毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了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、英特尔等加入。

事实上，毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。

据了解，「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若，在该书中，另一神话人物河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导河伯说，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」，寓意着智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」，为何由毫末打响

自动驾驶领域顶级玩家众多，毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖·海若？

要回答这个问题，首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖·海若的本质，它是应用在智能驾驶上的人工智能，就必然离不开人工智能三要素：算法、数据和算力，而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。

首先在算法的技术路线上，毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线，比「跃进式」玩家的量产时间更早，更快形成规模化，从用户真实使用场景中积累足够多的数据。

毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径，并率先进入以数据驱动为核心的新时代。

从这时开始，自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀，在深度学习主导中，与大模型相辅相成，真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。

在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上，毫末发布中国首个数据智能体系 MANA，其由四大板块组成，分别是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。

其中，BASE 是整个系统架构的底层，包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。

其他三大板块置于上层：

原型算法

提取数据价值

数据看板

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当GPT遇到自动驾驶，毫末首发DriveGPT

GPT之于自动驾驶意味着什么？

文丨智驾网黄华丹

ChatGPT带火了AI，那么，当GPT遇到自动驾驶，又会发生怎样的化学反应？

GPT全称Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练Transformer。简单概括即是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。

4月11日，在第八届毫末AI DAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。

DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AI DAY上都做了详细解读。此外，AI DAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。

01.

什么是DriveGPT？能实现什么？

顾维灏首先讲解了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率，每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。

以中文自然语言为例，单字或单词就是Token，中文的Token词表有5万个左右。把Token输入到模型，输出就是下一个字词的概率，这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部侦探小说的复杂线索来推理凶手是谁。

而作为适用于自动驾驶训练的大模型，DriveGPT雪湖·海若三个能力：

1.可以按概率生成很多个这样的场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况。

2.是在所有场景序列都产生的情况下，能把场景中最关注的自车行为轨迹给量化出来，也就是生成场景的同时，便会产生自车未来的轨迹信息。

3.有了这段轨迹之后，DriveGPT雪湖·海若还能在生成场景序列、轨迹的同时，输出整个决策逻辑链。

也就是说，利用DriveGPT雪湖·海若，在一个统一的生成式框架下，就能做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。

具体来看，DriveGPT雪湖·海若的设计是将场景Token化，毫末将其称为Drive Language。

Drive Language将驾驶空间进行离散化处理，每一个Token都表征场景的一小部分。目前毫末拥有50万个左右的Token词表空间。如果输入一连串过去已经发生的场景Token序列，模型就可以根据历史，生成未来所有可能的场景。

也就是说，DriveGPT雪湖·海若同样像是一部推理机器，告诉它过去发生了什么，它就能按概率推理出未来的多个可能。

一连串Token拼在一起就是一个完整的驾驶场景时间序列，包括了未来某个时刻整个交通环境的状态以及自车的状态。

有了Drive Language，就可以对DriveGPT进行训练了。

毫末对DriveGPT的训练过程首先是根据驾驶数据以及之前定义的驾驶尝试做一个大规模的预训练。

然后，通过在使用过程中接管或者不接管的场景，对预训练的结果进行打分和排序，训练反馈模型。也就是说利用正确的人类开法来替代错误的自动驾驶开法。

后续就是用强化学习的思路不断优化迭代模型。

在预训练模型上，毫末采用Decode-only结构的GPT模型，每一个Token用于描述某时刻的场景状态，包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。

目前，毫末的预训练模型拥有1200亿个参数，使用4000万量产车的驾驶数据，本身就能够对各种场景做生成式任务。

这些生成结果会按照人类偏好进行调优，在安全、高效、舒适等维度上做出取舍。同时，毫末会用部分经过筛选的人类接管数据，大概5万个Clips去做反馈模型的训练，不断优化预训练模型。

在输出决策逻辑链时，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示语技术。输入端给到模型一个提示，告诉它“要去哪、慢一点还是快一点、并且让它一步步推理”，经过这种提示后，它就会朝着期望的方向去生成结果，并且每个结果都带有决策逻辑链。每个结果也会有未来出现的可能性。这样我们就可以选择未来出现可能性最大，最有逻辑的链条驾驶策略。

可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假设提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的稳重，跟车行驶到终点。这时如果提示语里没有其他额外指示，DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果，最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。

02.

实现DriveGPT毫末做了什么？

首先，DriveGPT雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。

今年1月，毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心，毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。OASIS的算力高达67亿亿次/秒，存储带宽2T/秒，通信带宽达到800G/秒。

当然，光有算力还不够，还需要训练和推理框架的支持。因此，毫末也做了以下三方面的升级。

一是训练稳定性的保障和升级。

大模型训练是一个十分艰巨的任务，随着数据规模、集群规模、训练时间的数量级增长，系统稳定性方面微小的问题也会被无限放大，如果不加处理，训练任务就会经常出错导致非正常中断，浪费前期投入的大量资源。

毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。

二是弹性调度资源的升级。

毫末拥有量产车带来的海量真实数据，可自动化的利用回传数据不断的学习真实世界。由于每天不同时段回传的数据量差异巨大，需要训练平台具备弹性调度能力，自适应数据规模大小。

毫末将增量学习技术推广到大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，研发了任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%。

三是吞吐效率的升级。