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ChatGPT将成中国首发

发布时间：2023-05-20 03:34:13 稿源：创意岭阅读： 54

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ChatGPT将成中国首发的问题，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:

不「看地图」就能自己走的车，也能由毫末智行驱动
大咖论道｜百人会论坛上遗落的“几片叶子、几朵花”
DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线
中国自动驾驶又往前迈了一大步！
AI的「iPhone 时刻」，英伟达的「核弹发射」

ChatGPT将成中国首发

不「看地图」就能自己走的车，也能由毫末智行驱动

超级充电站刚讨论过 GPT 上车没几天，就有厂商带来新进展。

4 月 11 日的第八届 HAOMO AI DAY 上，毫末智行发布 DriveGPT 雪湖·海若，这是用于自动驾驶的生成式大模型，其参数规模已经达到 1200 亿。

DriveGPT 雪湖·海若目前可以在计算中心完成高效的场景识别标注，将每张图片的标注费用从约 5 元下降到 0.5 元。它也会赋能汽车，很快上市的新摩卡 DHT-PHEV 就以此获得城市领航辅助能力。

毫末 CEO 顾维灏说，「我们相信 DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化领域的技术路线。」

自动驾驶大模型，由毫末先发

ChatGPT 一石激起千层浪，也带来新的设想。

既然能让机器像人一样，对自然语言分析、推演再给出反馈，那么是不是也可用于增强自动驾驶，做到像真正的老司机一样开得又好又快？

观察道路理解正在发生的一切，推演并选择合适路线前行，是所有驾驶者习以为常的事情，也是重感知、轻地图技术方向下，自动驾驶必须达成的目标。而这，恰好也是生成式预训练 Transformer 模型（GPT）的长项。

毫末智行率先公开大模型研发成果，这就是 DriveGPT 雪湖·海若。暂且放下略显枯燥复杂的技术名词，让我先试着用通俗的话语描述它如何工作。

基于从影像翻译成「语言」的当前道路信息，DriveGPT 会预估出数个可能的场景，就像是奇异博士观测无数个未来。

接着它会考虑自己，预测当下这辆车将有怎样的行驶轨迹。最后 DriveGPT 把场景推演和行车轨迹结合起来，大模型的逻辑推理特性，使其确定出符合决策规则的行驶策略。

在经过 4000 万公里以上海量行车数据的训练后，DriveGPT 终于要自己来掌控车辆前行了，当然，是以符合道路交通法规和贴近人类驾驶为前提。

你可以像使用其他的生成式模型那样，用提示词改变它的行为模式，只不过输入方式会是导航路线、司乘语音提示等，开快还是开稳皆由此而定。

DriveGPT 的成果，将首发落地在搭载毫末 HPilot3.0 的新摩卡 DHT-PHEV 上，以城市 NOH 功能呈现。

也就是说，这辆全新的魏牌混动车不会对高精地图有强依赖，它能在城市道路上用「双眼」看路，接着在「大脑」中完成决策，最后自行前往目的地。

城市领航辅助可以丢掉高精地图的「拐杖」，但也要经过充分的验证才会开放给更多用户。

不过，毫末城市 NOH 已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，到 2024 年时则有望在上百个城市可用，速度比起高投入慢产出的高精地图模式快了很多。

毫末将会通过 DriveGPT，覆盖更多自动驾驶场景的研发，给高速 NOH，城市巡航、驾驶捷径推荐、智能陪练、场景脱困等带去突破。

顾维灏还把目光望向了更遥远的地方：「我们希望能够抵达自动驾驶的终极场景：无人驾驶。」

在这个瞬间，我们似乎离完全自动驾驶更近了一步。

自动驾驶普及第一步？

毫末智行称，在乘用车高阶辅助驾驶上，目前已获得三家主机厂定点合同。在更多车型见证 DriveGPT 实力这件事，看来不会让我们等太久。

小鹏、理想等车企也已经开启自动驾驶大模型研发，毫末在这条路上并不孤单。小鹏日前已经在国内数个城市，率先开放了脱离高精地图路线的 XNGP 城区辅助驾驶，领先优势或将在大模型上车后拉得更开。

毫末的另两个动作，倒是把 DriveGPT 的未来走宽了。

一是把朋友变得多多的。

毫末宣布，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，成为 DriveGPT 雪湖·海若首批合作伙伴，它的潜力不止于自动驾驶。

能区分驾驶场景和非驾驶场景、理解驾驶环境下任意场景的 DriveGPT，还可用于场景识别标注任务。标注车道线、交通参与者、红绿灯等信息，每张图价格将从约 5 元下降到 0.5 元。

自动标注技术悄然流行，多个技术供应商都展示了自己的相关方案，亦有新势力高管表示，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。

毫末让更多企业能用上大模型，自动驾驶的生产力大爆炸说不定也不远了。

二是让高阶自动驾驶不再「高贵」。

特斯拉激进地采用纯视觉方案，之后又悄然调整找回雷达，让外界对纯视觉有了一些悲观。毫末似乎不认可如此观点，想要在已经成为行业共识的 BEV 方向中，用鱼眼相机替代超声波雷达。

引入视觉感知框架毫末智行的车端鱼眼相机，在当前有着值得另眼相看的视觉精度：在 15 米范围内可达到 30cm，2 米范围内精度则能达到 10cm。

有画面变形缺陷，原本在全场景辅助驾驶难当大用的鱼眼相机，变得颇有「眼力」。

如果该方案能大规模应用，鱼眼相机将代替超声波雷达完成自动驾驶感知工作，大幅降低高阶辅助驾驶使用成本。大疆等辅助驾驶方案商拿出了万元级别的城市 NOA，而鱼眼相机有可能把整套装车开销拉到「白菜价」。

在 2022 年，L2 以上能力装车规模达 585.99 万辆，渗透率达到了 29.40%。毫末智行预测，高阶智能驾驶搭载率将在 2025 年达到 70%，要达成这个规模，自然离不开发展和降本同步推动。

毫末展现了低售价高性能共存的希望，真正的自动驾驶人民之车，可能已经在路上。

【本文来自易车号作者超级充电站，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】

大咖论道｜百人会论坛上遗落的“几片叶子、几朵花”

作者｜沈承鹏

出品｜汽车大观

百花争艳，四月的北京似乎一下子从料峭寒冬跳进了春天，中国电动汽车百人会论坛（2023）就在这个季节召开、闭幕了。

黑芝麻智能科技有限公司CMO 杨宇欣说，百人会的活动我们每年都参加，它是汽车行业的风向标，年初的观点会左右整个行业对全年的展望。

本届论坛以“中国汽车产业发展形势与政策”为主题，共15场会议253位嘉宾登台演讲，其中精华已被112家媒体186位记者搜刮一空，不过天网恢恢总有“神仙”跑出来，本文采集的是遗落在钓鱼台的“几片叶子、几朵花”。

新能源汽车购置税减免政策应延续

自从有了新能源汽车补贴，该不该补的争论就没停过。反对的观点有二：一是从全生命周期看，新能源汽车的排放并不少，不应该补；二是新能源车与燃油车一样也要占用道路，它不用缴燃油税，再免去购置税不公平。

随着2022年的结束，新能源汽车“躺着赚”的好日子即将到头，长达9年的购置补贴归零，购置税减免亦于年底到期，车企的应对之策是把车价提上去，堤内损失堤外补。可没想到集体式的涨价没几天，特斯拉一棒子大降价打过来，还没缓过神，湖北又踹一脚，整个行业都慌了，许多车企的眼睛又瞄向了政府。

比亚迪董事长王传福在演讲中指出，目前电动车的成本还是高，未来几年与燃油车的成本至少有2万—8万元的差距。财政补贴取消，购置税减免结束，都会影响新能源汽车的发展。

他的意见是，在2024年、2025年这两个“十四五”末期年，继续减免新能源汽车购置税，将电动车与燃油车的价格差缩小，以利于新能源车的健康发展。

一位传统能源行业的老总不谈本行业的事，却强烈建议对新能源汽车“政府所有的优惠政策只能加强、不能撤退”。他的理由是，看看美西方的行为我们就不能撤。美国的《芯片科学法案》、《通胀消减法案》都在全力支持新能源汽车，我们必须有对应的政策，否则很多汽车、电池企业可能被吸引过去。我们一松劲，人家很快就会赶上来。

他们的观点引起了很多车企的共鸣。

中国汽车应参与碳交易

汽车界一直有一种观点，认为发达国家发起的碳交易，是用环境保护之名实行贸易保护，我们不应理睬。但现实是，欧洲从2024年始，要求向其出口的厂商提供产品累计碳排放量足迹，从2026年始征收碳关税。世界银行估计，届时中国对欧出口产品的关税或达26%，汽车关税可能更高。

你到别人家里做客又不守人家的规矩自然要吃亏。而实际上，欧洲的环保政策针对的并不全是中国车企，自家兄弟也在其中。华晨宝马技术规划部副总裁方思扬介绍，宝马从2019年就开始采购100%的绿色电力，生产的太阳能电池占比越来越高，还用地热取代天然气。宝马的供应商从今年年中开始必须供应低碳钢，碳排放能减少30%以上，合作伙伴供应的电池也要使用回收材料，包括钢和铝都是百分之百循环利用的材料。简而言之，宝马是在整个供应链中高效利用资源并减少排放。

2023年2月22日，欧盟碳交易价格突破每吨100欧元（约107美元、648人民币）大关，为欧盟2005年推出碳排放交易系统（ETS）以来首见。碳市场的火热表明欧盟正加速能源转型，工厂碳排放的代价越来越高。

大众集团2020年新车平均碳排放值比于2019年降低约20%，特斯拉早在2013年就成为碳交易的首批获益者。其财报显示，从2012到2021财年，碳积分交易总收入达53.4亿美元。

另一边，我国碳交易于2021年7月16日开市，一年后碳配额累计成交量1.94亿吨，成交额85亿元，交易换手率4.3%，价格一直波动在每吨40-60元人民币区间。作为我国能源结构、产业结构、发展方式调整最成功的范例，新能源汽车没有参加碳交易，没有挣到一分卖碳的钱。

中国石油化工集团公司原董事长、党组书记傅成玉建议，不久后，在欧盟市场出售的电动汽车都必须是零碳排放，国家层面要做出协调，尽快完善实现“双碳”目标的体制机制。

加速补强供应链短板

在去年百人会南京论坛上，全国政协经济委员会副主任苗圩曾指出“缺芯已被重视，但少魂易被忽视”，未来3—5年是我国汽车操作系统发展的战略机遇期。本次演讲中，还有嘉宾引用苗圩这句话，说明“缺芯少魂”对中国汽车业的紧迫性。

广汽埃安新能源汽车副总经理席忠民说，2022年吃了产业链布局的亏，缺芯、贵电、疫情封控造成产业链混乱，必须深刻思考怎么布局产业链。

阿里巴巴集团副总裁、斑马智行CEO张春晖说，国产自主操作系统在加速发展，但仍未跨过临界点，2022年的渗透率仅有5.2%，大部分企业还在采用安卓，而且是中国版的安卓，带来严重的同质化竞争。他认为，智能汽车操作系统已成为行业热点，但技术、市场都在探索期，仍需政策引导和市场联合发力，才能把这个窗口用好。

中国质量认证中心副主任刘江介绍，该中心和中国电动汽车百人会牵头启动了提链计划，已联合一线整车企业、龙头供应链企业、权威机构组建起车用半导体合作平台，推动国内设计、生产、封测、全供应链打通，助力国内半导体实现完整的车规级要求，进入国内外车企供应链，实现规模化应用，努力补齐芯片产业链短板。

席忠民说，广汽埃安实行的是“自主研发+合资合作”的双轨并进战略，形成了先进、自主、稳定、可控的自主链。缺芯之痛过后，大湾区已经聚集了埃安80%的产业链，他的目标是到2025年将100%的产业链聚集到大湾区。埃安还制定了用全国产化芯片打造一款车的计划。

院士张亚勤：无人驾驶汽车要首先用ChatGPT

寒武纪行歌（南京）科技有限公司执行总裁王平做了一次有趣的试验：我给ChatGPT提了一个问题，智能驾驶会给汽车带来什么样的变化？ChatGPT的回答是，能够实现更准确的语音控制，更智能的交互体验，更好的安全性和更高效的数据处理。

王平说，未来是不是这样我们要拭目以待，但有一点可以肯定，智能驾驶对于算力的需求会越来越高。

中国工程院院士张亚勤认为，ChatGPT大模型生成的AI，将颠覆包括智能汽车在内的每个行业。ChatGPT 4.0最新版本已具备通用人工智能雏形，最大特点是大众都可以用，用后能不断迭代、不断优化。他呼吁，无人驾驶汽车要首先用ChatGPT。如果我们不用，不去迭代它，我们就会落后。

中国科学院院士欧阳明高更将ChatGPT称为将重塑行业技术路线的新技术。他说，ChatGPT会引发人工智能新一代革命，对我国智能驾驶产生深远影响。大模型、大数据、自标注、仿真、超算中心等将成为智能汽车的标配，这对我国大部分车企都是巨大挑战。

尹同跃担心内卷卷到海外去

吉利控股集团总裁、极氪智能科技CEO安聪慧认为，中国新能源车产业在政府悉心培育十多年后，已经具备了国际竞争力，大规模出海有助于进一步释放创新和增长的活力。

奇瑞汽车是我国实现汽车规模化出口较早的企业，有辉煌的成就也有惨痛的教训。董事长尹同跃最大的希望就是中国汽车业的内卷不要变成外卷。

中国汽车工业协会原副秘书长师建华介绍过中国车企外卷的情况：许多企业并不研究国外市场，一家企业出海成功后，一批企业就跟着进那个国家，瞄着自家企业打价格战，搞得谁也活不了。

被卷怕了的尹同跃说，现在中国的汽车出口，特别是新能源汽车出口越来越多，希望国家对有能力的企业走出去提供政策上的支持，特别要有效防止国内车企将内卷变成外卷。

江汽集团董事长项兴初担心的是劣币驱逐良币。他说，去年我们好不容易实现了300万辆出口的好形势，要高度重视影响中国品牌的因素，杜绝劣币驱逐良币的事情发生。

中国汽车工程研究院股份有限公司董事长万鑫铭说，新能源汽车在出口量快速增长的同时面临着包括政策法规、标准、市场和本土化服务能力、金融物流等基础保障能力不健全等一系列挑战。

中国汽车技术研究中心副总经理吴志新的建议是，国内标准化组织、政策市场研究机构要提前走出去，协助出口企业打通渠道，了解出口目的地的政策、标准、法规和非关税壁垒，协调标准法规的认证互认。

王传福力荐“双枪快充”李想要“插电式”升级新标准

继特斯拉掀起降价潮后，中国车企车一改以往在加料、豪华再豪华路上比拼的态势，开始研究降成本增效益实现盈利的事了。

用“刀片”挽磷酸铁锂电池于即倒的王传福，又推出了一个让人耳目一新的“双（多）枪快充”构想，并在本企业加力实施。

所谓“双枪快充”，就是用两把枪同时给一辆乘用车充电，或者用6把、8把枪同时给一辆重卡充电。

近几年来，为了解决电动汽车充电难、充电慢这一老大难问题，车企和电企想了许多办法，快充成为新车型标配，超充成为新方向，广州甚至喊出打造“超充之都”的口号。但是，超级充电存在成本高、难度大、周期长和运营商不挣钱的难题。

王传福列举了双枪快充的五大优点：第一，沿用旧标准，可以兼容已有的1000多万辆旧车充电。第二可以向未来的车辆扩展。超充是单枪，随着功率的提高枪也会加重，双枪充电是简单乘法，如果一把枪的功率是120千瓦，5把枪就能达到600千瓦。第三对女性友好。一把120千瓦的“**”女同志还能端起来，换成更大功率的“机关枪”一个女同志开车时充电就有困难，两把“**”一把一把地插就没问题。第四是对充电运营商友好。双枪充电只需增加一个充电柜、一把枪，原来的投资依然能用。第五是双枪充电的枪与现用的枪硬件相同，只需改软件。他说比亚迪推出的D9腾势就采用了双枪充电，很受欢迎。目前比亚迪已有100多项专利，他宣布，愿意把这些专利免费向全行业开放。

理想汽车董事长李想的建议只有一条，为大电池的插电式和增程式电动车升级新的行业标准。他的理由是，过去PHEV插电式混合动力50公里纯电行驶标准，是欧美在燃油车基础上建立的行业标准，存在着续航不够用、可靠性差，不能为用户创造价值等问题。他建议为纯电续航100—200公里的插电式和增程汽车建立新的真正的插混标准。

李想的建议是通过提高续驶里程，降低使用成本，提高插电式和增程式电动车的性价比，其实质与王传福一致：降低成本，吸引客户。

朱江明说电动车迭代和降价速度比燃油车快

出身电子产业的零跑汽车董事长朱江明演讲的题目是“两年是智能电动汽车的更新周期”，直接把国内传统车企的四年、国外车企的六年更新一代产品的周期压缩到了两年。他的论据很简单：因为智能电动汽车是电子产品。

朱江明以十年为一个周期，统计TCL 55英寸彩电、诺基亚N9手机、三匹格力空调十年前的价格，与今天这些产品的价格相差2-5倍。他认为，以电子成分为主的产品都会遵循摩尔定律，有很大的价格下降空间。

2013年，电动汽车电池每度电的价格是3200元，每瓦时3.2元。当前磷酸铁锂电池每瓦时的价格是0.6元-0.7元，十年后还可能减半。现在200千瓦电驱的价格是8000元-9000元，重量约85公斤，十年后重量可以降到50公斤。

电驱的成本有两部分，一部分是金属铝、铜、锭子、转子，重量和成本成正比，重量降成本也降；另一部分是IGBT模块、驱动隔离、MCU等半导体零部件，成本按照摩尔定律降到4000元很轻松。

降价空间更大的是智能驾驶、智能座舱以及域控三大功能，未来会实现三位一体的单芯片解决方案。总括起来，十年后像零跑C11这种当前价格15万-21万元的中大型SUV的价格将降到五万元。

朱江明指出，智能电动汽车的成本构成中60%-70%是电子零部件，所以也会遵循摩尔定律，迭代快、降价快。但他强调，这是平台的迭代，是几款车型同步到一个平台上的迭代，需要车企有非常强的自研能力，否则就会被淘汰。

华为造车进退维谷

华为像是一朵梅花，从孤寒傲骨一花独放的寒冬开到春天隐没进钓鱼台的花海中。

华为常务董事、终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东，是近年来参加百人会论坛的华为最高领导人，但他却一反往日傲视群芳狂言不止的常态，低调演讲中流露出浓浓的悲情和无奈。

每年投入100亿，直接研发人员7000，间接支持人员1万，投入包括电机、电控、电源管理、座椅背投、智能座舱、智能驾驶、智能网联、车云等几乎汽车智能的全领域，但结果是：因为制裁，奔驰、大众、特斯拉等国外车企纷纷离开，国内的新势力、怕失去灵魂的传统车企也躲着他。

投入巨大，合作者寥寥，大批量销售无望，商业变现难。曾是智能网联领域最大、最强，在智能驾驶领域有整套技术方案，质量体系、管理体系积累30多年，具有世界一流水准的华为，如今只剩下阿维塔、赛力斯两个小伙伴了。

四顾无友、举目无亲，左右无助；高投入、长周期、回报难、高风险，汽车业进退维谷，这就是3月初余承东推动的AITO问界变更为HUAWEI问界后不久，3月31日华为紧急发声重申华为不造车的根本原因。

更让人担忧的是，本该掩藏的内部矛盾被公开，余承东的“问界”变成了个人行为

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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*的*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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ChatGPT将成中国首发

中国自动驾驶又往前迈了一大步！

撰文 / 温莎

编辑 / 黄大路

设计 / 赵昊然

伴随高阶智能辅助驾驶进入下半场，自动驾驶领域最近风向突变。

过去很长一段时间，小鹏、理想、蔚来，华为等企业均以高精地图作为驾驶决策的底层信息。然而，从2022下半年开始，自动驾驶圈开始了浩浩荡荡的去高精地图化，众多企业纷纷抛弃纯高精地图的路线，在布局多年后换道。

尤其是在智能驾驶渗透城市的过程中，受政策影响，这波“去高精地图”的运动在2023年年初到达顶峰。

在这条赛道上，有一家企业已经率先抢跑多年。

在中国的自动驾驶江湖，最早提出“重感知”路线的是毫末智行，且在相当一段时间内几乎是行业内唯一采用这一路线的厂商。竞争激烈的市场中，提前预判到了正确的方向，意味着少走了弯路，争取到了宝贵的时间。现实也正是如此。

4月11日，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末再次官宣了3家主机厂定点合作，全新搭载毫末HPilot2.0的2023款坦克500已于3月上市，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上市。

至此，毫末完成了商业化跃的升重要一步，展现出了毫末独有的速度。

作为中国唯一聚焦自动驾驶的AI技术盛宴，每届的HAOMO AI DAY已经成为一场行业盛会。本届 AI DAY 再度齐聚自动驾驶领域超豪华嘉宾阵容，不仅有最前沿的技术发布，也有深刻的洞见。

“2023年将是智能驾驶冲刺之年、大考之年。”活动现场，张凯以《HAOMO SPEED，AI SPEED》为题发表了演讲。

他指出，2022年度中国市场乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至29.40%，前装标配交付585.99万辆。毫末在去年预估，到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%，这意味着智驾产品进入快速增长的全线爆发，2023年将是非常关键的一年。

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，行泊一体和无人车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；在无人驾驶领域，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。大模型、智算中心等成为自动驾驶新基建。

如果将这四个领域比喻为四大战场，毫末智行在其中已经全面打响了四大战役。

加速落地，毫末有理论更要有实践

自动驾驶路线之争由来已久。

在诸多车企重注地图路线时，2022年4月，毫末智行就表示要做重感知的城市智能驾驶，降低智能驾驶中高精地图的权重，乃至做到无需高精地图。做出这样的决定，是因为毫末智行判断，高精地图更新频次太低，无法满足智能驾驶的需求。

毫末智行CEO顾维灏曾对此做出过形象的比喻：高精度地图提供的是道路先验信息，但是它并不稳定，总是施工。如果你把它当做是激光雷达，且这个激光雷达总是施工不可用，那它的置信度当然就会被降低。

之后的故事已经证明，重感知路线，是能够走通的自动驾驶商业化道路。前瞻性令毫末引领了中国自动驾驶量产提速，其城市NOH也其因强感知能力成为可大规模量产落地的辅助驾驶系统。

2023年年初，毫末打响了智能驾驶装机量的王者之战。如今，毫末三代乘用车产品搭载车型近20款，新摩卡DHT-PHEV将是首款搭载HPilot3.0的产品；毫末智能辅助驾驶用户行驶里程已经突破4000万公里，毫末城市NOH已经在北京、保定、上海等城市开启泛化测试，落地即可体验到毫末的城市NOH功能。2024年，毫末辅助驾驶乘用车总量预计达到百万量级。

海外市场，毫末也在加速布局之中。搭载毫末HPilot的车辆将在欧盟、以色列等地区和国家陆续交付到用户手中，同时即将量产墨西哥版本及俄罗斯版本；接下来，也将在中东、南非、澳大利亚市场陆续投放助力中国智能驾驶出海。

势如破竹之际，毫末引爆了“城市NOH百城大战”。活动现场，张凯播放了一段路测视频，其中完整的记录了毫末城市NOH可以在北京、上海丝滑流畅的进行红绿灯控车路口转向，实现无保护左转等场景。

为加速攻城略地，毫末提出了安全为先、用户为先、规模为先的原则，优先落地规范性城市、用户期待的城市以及搭载车型销量较大的城市。随着量产车型的逐步落地，毫末城市NOH预计在到2024年，城市NOH将有序落地100城。

对于先进的技术而言，应用远比理论更重要。先打通特定的场景、让智能驾驶系统量产落地，比单纯地强调更高的自动驾驶级别更重要。这一方面能让消费者尽快体验到自动驾驶带来的便利，同时也能为技术开发积累宝贵的数据和经验。

有眼光，有胆量，也有实力，毫末堪称敢想敢干的实践者。可以期待的是，随着更多搭载毫末 HPilot 智能驾驶产品的量产车型的落地，毫末将继续夯实量产自动驾驶第一名的领先位置，未来具有更大的想象空间。

海若亮相，毫末重塑汽车智能化技术路线

人工智能技术正在迎来从量变到质变的重大节点。

2023年，ChatGPT应用的火爆和GPT-4等大模型的发布，让所有人都相信一个真正属于人工智能的时代开启了。有人说， ChatGPT的出现不亚于PC和互联网的发明；也有人说，现在是AI的iPhone时刻。

无论怎样，ChatGPT的到来即将改变人类，未来已来，毫末智行推出了全球首个自动驾驶生成式大模型——DriveGPT。

演讲中，顾维灏在演讲中揭秘了DriveGPT中文名“雪湖·海若”的来源：“‘海若’，出自《庄子·秋水》，里面有两个神话人物河伯和北海若。河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末把 DriveGPT 命名为雪湖·海若，寓意智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

作为全球首个自动驾驶生成式大模型，毫末雪湖·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。在整个行业才有认知之际就拿出产品，这缘于毫末从很早开始就对大模型进行研究。

毫末雪湖·海若的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。

目前，毫末雪湖·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。

此外，雪湖·海若还开放了场景识别能力，能够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。这以进化，对于整个行业的进步，有极大的推动作用。

现场，毫末宣布雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。这将使得城市NOH的能力至少领先业内一年，DriveGPT的横空出世，将重塑汽车智能化技术路线。

顾维灏提到，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。

“毫末是自动驾驶公司中最懂如何量产落地的，在 Tier1 中最懂怎么做自动驾驶的，在具有数据的公司中最懂如何真正数据闭环的。”张凯在现场有些自豪的表示。

复盘毫末智行一路走来的脚步，对数据的理解和使用、自动驾驶公司最大智算中心的投入使用，全新雪湖·海若的推出，都进一步加强了毫末在数据闭环上的优势，随着更多量产车的上市，毫末的优势或许会进一步的放大。

以技术为生存根本，毫末冲刺自动驾驶3.0时代

2022年9月的第六届HAOMO AI DAY上，毫末在业内首提了自动驾驶3.0时代。

结合技术发展的规律和自动驾驶近十年的发展历史，毫末认为可以将这近十年的自动驾驶技术发展分成了三个阶段：最早的硬件驱动方式，为自动驾驶1.0时代；最近几年的软件驱动方式，为自动驾驶2.0时代；即将很快发生，并将持续发展的数据驱动方式，为自动驾驶3.0时代。

因此，毫末一直在为自动驾驶3.0时代作准备。在感知、认知、模式建设上，都是按照数据驱动的方式建设的。本次AI DAY，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，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 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。

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AI的「iPhone 时刻」，英伟达的「核弹发射」

近日，一年一度的英伟达 GTC 大会再度拉开帷幕。穿着标志性皮夹克的「AI 黄仁勋」向开发者介绍了英伟达在硬件和 AI 领域最新的进展。

年初的 CES 刚刚过去，对于英伟达来说，短时间就要拿出很多新的东西，挑战不小。但是从 CES 到现在，短短 3 个月里，全球 AI 领域发生了翻天覆地的变化，这也成了英伟达的新契机。

AI的「iPhone 时刻」

「AI 的『iPhone 时刻』已经到来」，老黄这样形容最近 AI 行业的「大事件」。

2016年8月，黄仁勋将当年全球第一台 AI 超算捐给了 OpenAI。6年多后，OpenAI 带着 ChatGPT搅动了整个地球。大量的新型创业公司希望借助于这股东风来颠覆既有的传统商业模式，而许多传统的科技巨头也在纷纷拥抱 AI，来维系自己的领先地位。

在 2023GTC 大会上，英伟达宣布了将和谷歌云、微软 Azure、甲骨文云联手推出 DGX 云服务。ChatGPT 将从目前使用的 A100 GPU 升级到使用微软 Azure 超级计算机用上 H100，理论上回复速度将快 10 倍。

毫无疑问，ChatGPT 将会引发新一轮的人工智能革命，其对整个汽车行业也会产生深远的影响。ChatGPT 模型也将逐渐从人机沟通逐步赋能包括自动驾驶在内的智能网联系统的各个环节。在百度推出「中国版 ChatGPT」的「文心一言」后，吸引了包括集度、长安、吉利、长城、东风日产、零跑等车企纷纷抛来合作的橄榄枝。

而在 ChatGPT 以及其他一众 AI 大模型技术的背后，都离不开英伟达在算力层面的大力支持。自从英伟达向 OpenAI 交付首台 DGX 超级计算机后，目前台 DGX 超级计算机已经成为市场上最主流的产品。最新 DGX 超级计算机的核心，是英伟达的 8 块 H100 模组。当 ChatGPT 这样的 AI 工具逐步渗透车企之后，最大的赢家之一依然会是英伟达。

联想 x 英伟达，汽车行业新亮点？

对于英伟达来说，在这次 GTC 上，和车企的合作，尤其是自动驾驶领域着墨不多。但这并不影响未来汽车领域的业务会成为英伟达的一个快速增长的新引擎。

作为如今全球可以和特斯拉齐平、最为炙手可热的新能源车企之一，比亚迪与英伟达进一步扩大合作当消息得到了官宣。比亚迪的下一代王朝系列和海洋系列中的多款车型都将使用英伟达 DRIVE Orin 高性能计算平台。其中，在今年二季度，比亚迪首款采用英伟达芯片且搭载了激光雷达的车型就将上市。

在王传福看来，作为新能源汽车的上半场，比亚迪在电动化方面凭借刀片电池赚得盆满钵满；而在新能源汽车的下半场，比亚迪选择了英伟达作为智能化方面的最重要合作伙伴之一，也是希望在芯片算力层面，能够走在市场的最前列。除了 Drive Orin 平台之外，在今年 1 月份的 CES 展上，比亚迪也作为首批合作企业，将落地英伟达旗下 GeForce NOW 云游戏服务计划。而后者也是英伟达进军智能座舱市场的最新布局。

不过让我们惊讶的是，联想成为首家采用英伟达新的自动驾驶域控制器的一级制造商，在不远的未来，其域控制器将采用英伟达的 SoC 芯片。

对于联想这样从事电脑服务器的硬件公司，进军智能电动车的高算力中央计算平台，既在意料之外，也是情理之中。对于联想来说，布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域是对现有技术和产品的延伸，虽然会面临一定的困难，但是联想并不是从零开始，过往的技术积累可以发挥不小的作用。众所周知，联想一直没有涉足芯片领域，因此引入英伟达的雷神芯片将帮助联想补齐最重要的一块短板。

根据英伟达的介绍，雷神这款 SoC 芯片内部拥有 770 亿个晶体管，可以实现 2000 TOPS 的 AI 算力，或者是 2000 TFLOPs，其在算力上不仅已经远远超过了满足高等级自动驾驶的需要，已经完全有能力承担起汽车高算力中央计算平台的重任。这款芯片将在 2025 年大规模量产，而这个也和联想在 2025 年推出高算力的中央计算平台的时间表相吻合。

在此之前，联想会推出算力达到 32TOPS 的行泊一体方案，而这也是目前被不少国内车企，尤其是在低成本车型上广泛应用的驾驶辅助解决方案，市场前景较为看好。

不过对于国内汽车领域来说，已经有不少像联想这样的跨界玩家入局，甚至已经上车量产；对于联想来说，除了首发英伟达自动驾驶域控制器的一级制造商的先发优势外，还有哪些优势能让它赢得市场，还是未知数。

Omniverse，英伟达征战车圈的新工具

在汽车行业，英伟达的触角不仅仅是提供自动驾驶算力平台以及中央计算平台，其早已经将目光投向了汽车零部件的设计以及整车制造领域。通过赋能汽车行业的虚拟制造和虚拟工厂，英伟达希望让汽车设计和生产的数字化进程再上一个新的台阶。

在过去几十年里，CATIA、UG 这些软件已经成为工程师必不可少的助手。整车企业使用这些虚拟仿真软件，通过数字化模拟的手段提前对后期的成品进行预览的方法来进行前期的零部件设计以及整车的总布置工作。如果没有前期的虚拟仿真，后期重新设计不仅成本较高，而且很有可能造成项目的时间节点的延误。

但最近十多年来，这些软件都没有突破性的革命成为席卷全球的 AI 浪潮的「法外之地」，没有能够对整车企业的零部件设计提供更大的帮助。

为此，英伟达打造了 Omniverse，它说到底是一个虚拟世界仿真引擎，不仅可以精确反映真实的物理世界，同时也能够遵守物理学定理。所以 Omniverse 不仅能够在前期验证零部件与整车的装配关系，避免后期的包括动态干涉在内的各种装配上的问题，同时也能指导工厂设计，并帮助整车企业对工厂布局进行持续优化。

对于绝大部分希望全面转型电动车的传统车企来说，工厂的改造任务非常繁重。前期虚拟阶段验证地越充分，后期实际占用工厂时间就会越少，而节约出来的时间就可以被用来进行生产。

根据 GTC 现场黄仁勋的介绍，宝马时下正在使用 Omniverse 来对全球 30 家工厂的运营进行规划。在每座工厂正式投入量产前两年，宝马就会使用 Omniverse 模拟建造一座完整的虚拟工厂，并进行持续的调整和优化，以此避免后期工厂建设完毕之后再进行比较大规模的调整，进而影响生产。

宝马之外，包括沃尔沃、通用汽车、奔驰、捷豹路虎、Lotus、丰田等都已经是英伟达 Omniverse 的用户。

从某种程度上来说，未来英伟达很有可能利用自己的优势地位来逐步取代我们熟悉的 CATITA 和 UG，成为整车企业的数字化设计工具。而这个所能撬动的，同样是一个体量巨大且前景非常可观的市场。

最后

「生成式 AI 正在推动 AI 的快速应用，并重塑无数行业。」在 ChatGPT 之后，相信没有人再会去怀疑这句话。汽车行业只是英伟达当前涉足的一个产业而已，可能深深埋藏在老黄心底的，是让 AI 去赋能整个社会的方方面面，以此来推动全世界科技的进步和产业发展的梦想。

AI 的「iPhone 时刻」，也正是英伟达「核弹发射」的时刻。

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