公布新定點、雪湖·海若宣布落地車型，毫末AI DAY依然看點十足

今年一季度的AI DAY后，我們曾提出——毫末拿出了這么多成績，但在外供上，還沒有第二家主機廠信息被披露。

彼時，距離毫末推出面向乘用車駕駛領域的“6P開放合作模式”（代碼、模塊、軟件、硬件、云端服務、全棧解決方案6個產品層面的合作方式）已經過去一段時間。

或許是看到了我們的疑惑，在今天舉辦的第八屆AI DAY上，毫末智行董事長張凱向外界公布了毫末6P 開放合作的重要進展：目前已與包括長城在內的3家主機廠簽署定點合同，相關項目正在交付中。

△毫末智行董事長張凱

這對于有著長城汽車深刻烙印的毫末，意義自是非同一般，張凱也再次強調“自動駕駛是一個共同進退、共享成果的前沿產業。只有健康的生態伙伴才能支持毫末高速發展?！?/p>

至此，毫末算是解答了我們在“上節課”留下的一個疑問。而這，僅僅是整場AI DAY中的冰山一角。

1

“戰爭”狂人

在我看來，毫末是有些“好戰”氣質在身上的。

2022年給自己安排了數據智能技術之戰、輔助駕駛城市場景之戰、末端物流智能配送車規模之戰三大戰役。

進入2023年，毫末擴大了戰爭范圍，升級了戰爭內容：智能駕駛裝機量王者之戰、MANA大模型的巔峰之戰、城市NOH百城大戰和末端物流自動配送商業之戰。

三個月過去，四大戰役也迎來了階段性捷報：

首先是“智能駕駛裝機量王者之戰”，首款搭載HPilot3.0 的新摩卡DHT-PHEV 即將上市，第二款搭載毫末HPilot3.0的車型魏牌藍山也將在今年發布。毫末HPilot 整體已搭載近20 款車型。用戶輔助駕駛行駛里程突破4000 萬公里，HPilot2.0 輔助駕駛日均里程使用率達到了12.6%。海外方面，搭載毫末HPilot 的車輛已運往歐盟、以色列等地區和國家，陸續交付到用戶手中；同時，毫末HPilot 即將量產墨西哥版本及俄羅斯版本。

其次是“MANA 大模型巔峰之戰”，毫末的自動駕駛數據智能體系MANA 架構已迎來全線升級。到2023 年4 月，MANA 學習時長近56 萬小時，相當于人類司機6.8 萬年。

第三是“城市NOH 百城大戰”，中國首款可大規模量產落地、重感知城市NOH，已在北京、保定、上海等城市開啟泛化測試，即將量產上車。到2024 年有序落地100 城。

最后是“末端物流自動配送商業之戰”，毫末末端物流自動配送車小魔駝已在商超履約、智慧社區、校園配送、餐飲零售、機場巡邏、高校教育、快遞接駁、智慧園區、大氣環評等九大場景開啟運營。2023 年3 月，小魔駝2.0 獲北京亦莊無人配送車車輛編碼，開啟亦莊運營。

對比上個季度的成績單，雖然增加了“戰爭”內容，數據也在有條不穩地推進，但對于長期關注毫末AI Day的人顯然少了一些新鮮感。

好在毫末這次準備了新的武器——自動駕駛生成式大模型DriveGPT，中文名為“雪湖·海若”。

2

如何練成“DriveGPT雪湖·海若”

這絕對是本場AI Day最受關注的一Part。

ChatGPT的爆火帶來的AI影響力有愈演愈烈的趨勢，就在上周三，Meta推出了一個AI模型SAM（Segment Anything Model），一個圖像分割基礎模型，能夠根據文本指令等方式實現圖像分割，并且能夠零樣本遷移到其他任務。而且萬物皆可識別和一鍵摳圖。

而在汽車圈，相關企業幾乎都已官宣布局。

其中兩家最為聲勢浩蕩。

今年第一季度，推出“文心一言”的百度，產品正式發布前，官宣與超10家的車企簽訂戰略合作協議；2月17日，毫末宣布即將發布“DriveGPT雪湖·海若”，在自動駕駛模型算法方面，全面應用ChatGPT的模型和技術邏輯。

今天，毫末智行CEO顧維灝終于帶來了DriveGPT雪湖·海若的具體信息。

本質上，GPT是在不斷求解下一個詞（Token）出現的概率，而DriveGPT雪湖·海若底層模型采用了GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式預訓練大模型，目的是求解駕駛場景Token的出現概率。通過不斷循環生成自動駕駛場景Token 序列，最終完成自車的決策規控、障礙物預測以及決策邏輯鏈的輸出等任務。毫末DriveGPT雪湖·海若通過引入駕駛數據建立RLHF（人類反饋強化學習）技術，對自動駕駛認知決策模型進行持續優化。現階段主要用于解決自動駕駛的認知決策問題，后續持續會將毫末多個大模型的能力整合到DriveGPT雪湖·海若，最終目標是實現端到端自動駕駛。

這確實是一招有利的先手布局，畢竟，AI大模型更好的規模化落地確實是在產業側，而自動駕駛就是其規?；涞剌^好的“土壤”之一。應用得當，甚至能成為幫助自動駕駛行業走出低谷的關鍵。

當然，這需要實際應用結果去給予信心。

據顧維灝介紹，毫末DriveGPT雪湖·海若使用了基于4000萬公里的駕駛數據做預訓練，為了對生成決策結果進行調優，又引入大約5萬段駕駛接管Clips數據，完成模型的訓練和推理。

具體過程如下：DriveGPT雪湖·海若會通過人類反饋強化學習的方式進行迭代，用DriveGPT雪湖·海若最新模型（Active Model）對真實場景Case做生成，產出多種場景序列結果，再用反饋模型給這些結果進行打分排序，目標是把好的結果排上來，差的結果排下去，然后與初始模型（Pretrain-Model）的生成概率做比較，放大比分。最后通過強化學習的方式將參數再次更新到最新模型中，一直反復這個迭代過程。其中，Reward Model（反饋模型）的訓練過程是獨立的，使用帶有偏序關系的Pair樣本對來訓練，這些樣本對來自于接管Case，毫末將與人類駕駛結果相似的模型結果作為正樣本，與被接管軌跡相似的作為負樣本，這樣來構建偏序對集合，再利用LTR（Learning To Rank）的思路去訓練Reward Model，進而得到一個打分模型。此外，DriveGPT雪湖·海若還可以輸出決策邏輯鏈：即在輸入端提供Prompts（提示語），根據提示輸出含有決策邏輯鏈（Chain of Thought）的未來序列。CoT的思路來自于毫末CSS自動駕駛場景庫的超過幾十萬個細顆粒度場景，將Prompt提示語和完整決策過程的樣本交給模型去學習，學到推理關系，從而將完整駕駛策略拆分為自動駕駛場景的動態識別過程，完成可理解、可解釋的推理邏輯鏈生成。

發布會現場，毫末宣布DriveGPT雪湖·海若將首發于新摩卡DHT-PHEV，新車即將量產上市。相比“文心一言”在車端落地的“暫無音訊”，毫末的DriveGPT雪湖·海若算是有了一個實實在在的落腳點。

現場顧維灝提到，DriveGPT雪湖·海若可以逐步應用到智能代駕、捷徑推薦、智能陪練以及脫困場景中。有了DriveGPT雪湖·海若的加持，車輛行駛會更安全；動作更人性、更絲滑，并有合理的邏輯告訴駕駛者，車輛為何選擇這樣的決策動作。對于普通用戶來說，車輛越來越像老司機，用戶對智能產品的信任感會更強。

是騾子是馬，很快我們就能體驗到。

3

MANA架構全線升級

DriveGPT雪湖·海若 的算力支持，來自于毫末的算中心“雪湖·綠洲”（MANA OASIS），這也是毫末面對全新四大戰役的核心關鍵。

顧維灝介紹，MANA OASIS此次從算力優化等層面升級了三大能力。

首先，毫末與火山引擎全新搭建了“全套大模型訓練保障框架”，實現了異常任務分鐘級捕獲和恢復能力，可以保證千卡任務連續訓練數個月沒有任何非正常中斷,有效保證了大模型訓練穩定性；其次，毫末研發出以真實數據回傳為核心的增量學習技術，并將其推廣到了大模型訓練，構建了一個大模型持續學習系統，自主研發任務級彈性伸縮調度器，分鐘級調度資源，集群計算資源利用率達到95%；最后，MANA OASIS通過提升數據吞吐量來降本增效，滿足Transformer 大模型訓練效率，通過引入火山引擎提供的Lego算子庫實現算子融合，端到端吞吐提升84%。

最后，就不得不提毫末AI Day的常駐嘉賓——毫末自動駕駛數據智能體系MANA，在經過一年多的應用迭代后，也迎來了全面的升級。顧維灝表示，MANA 計算基礎服務針對大模型訓練在參數規模、穩定性和效率方面做了專項優化，并集成到OASIS中；其次，MANA感知和認知相關大模型能力統一整合到DriveGPT雪湖·海若中；第三，增加了使用NeRF 技術的數據合成服務，降低corner case 數據的獲取成本；同時針對多種芯片和多種車型的快速交付難題優化了異構部署工具和車型適配工具。

此外，MANA的視覺感知能力持續提升，一方面可同時學習三維空間結構和圖片紋理，并將純視覺測距精度超過了超聲波雷達，BEV 方案也擁有了更強的通用性和適配性；另一方面可實現單趟和多趟純視覺NeRF三維重建，道路場景更逼真。通過NeRF 進行場景重建后，可以編輯合成真實環境難以收集到的Corner Case。在原有的全局視角修改、添加光照/天氣效果的基礎上，新增合成虛擬動態物體的能力，可以在原有設定的運動軌跡上，合成各種Hard Case，模擬城市復雜交通環境，用更低成本測試提升城市NOH能力邊界，更好提升應對城市復雜交通環境。

相信MANA的能力提升，將是毫末城市NOH在2024年上半年落地城市達100城的關鍵。

4

“挖坑”、“填坑”

當你連續關注了毫末AI Day之后，你會發現它除了是毫末定期對外展示的平臺，也是對內管理的重要抓手。每季度的階段性成績看似是數據的更新，其實是企業滾雪球般發展的重要推動力。

同時，毫末的AI Day也是一個自我”挖坑”、又不斷去”填坑”的公眾監督舞臺，上次的外供情況、這次的DriveGPT雪湖·海若的實操性究竟如何、2024年上半年城市NOH落地將達到100城等等，毫末需要不斷推進，去一步步實現這些flag。

這不是件易事。

與此同時，毫末還在給自己加難度。

我們看到，在毫末的ppt有一頁已經成了連續幾次AI Day的固定內容，那就是“首個”&“第一”展示。對比三個月前，這張PPT上又多了一枚“勛章”。

△上圖：來源于第七屆毫末AI DAY；下圖：來源于第八屆毫末AI DAY

這些是成績、是榮譽、更是對毫末的鞭策。

從這一次的發布來看，毫末還有很多去戰斗的力量。