AIDAY:毫末智行展现自动驾驶最新成果与进展
文章主题：沙尘, 毫末智行, AI DAY, 自动驾驶
撰文| 张瑞辰
编辑| 潘 谈
4月11日一场沙尘，不光吹迷了眼，还吹得毫末智行跳了票。
从本次发布的筹备情况来看，毫末显然对此高度重视并做了充分的准备。管理层的详细介绍，以及各种大学教授的精彩发言，都展示了自动驾驶领域的最新成果和进展。然而，我注意到有部分观众可能因为信息量过大而感到疲惫，发布会的时间安排可能过于冗长，这也许可以作为一个值得改进的地方。
毫末智行是致力于打造AI自动驾驶行业潮头、由长城汽车孵化而出的自动驾驶的人工智能技术公司。
在本次由毫末科技举办的“HAOMO SPEED，AI SPEED” AI DAY活动中，主题围绕自动驾驶数据智能体系和智算中心，探讨了从五大模型到重感知轻地图的转变。活动期间，我们展示了全球首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT（中文名称为“雪湖·海若”）的最新成果和进展，该模型在前不久的2月中旬发布。
那我们一起来看看此次HAOMO AI DAY上的重点内容吧。
毫末智行交出了怎样的成绩单？
在一场盛大的发布会上，毫末智行董事长张凯明确指出：“2023年将是对自动驾驶技术的关键性挑战，也是各大企业检验自身实力的重要时刻。”事实上，根据数据显示，2022年中国乘用车市场高级辅助驾驶系统的搭载率已经达到了29.4%，这也就意味着在全年585.99万辆L2级以上的乘用车中，超过172万辆车辆装备了这项先进技术。然而，令人意外的是，实际上只有不到10%的车辆配备了毫末智行的相关产品。
而毫末对行业的判断为到2025年实现70%以上的搭载率。
毫末智行的智驾产品正在经历全面的爆发式增长，这其中包括城市导航辅助驾驶的大规模上车应用、行泊一体前装市场的量产高峰，以及末端物流自动配送的商业化闭环。此外，在大模型成果的车端应用上，我们已经取得了显著的进展。首先，里程渗透率指数级的提升，这充分展示了我们的技术在实际应用中的高效性和可靠性。其次，大模型驱动的数据闭环已经初步建立，这将极大地推动我们在自动驾驶领域的深度发展。最后，智算中心的构建，使其成为我们自动驾驶新基建的支撑力量。总的来说，毫末智行的智驾产品正以一种全面、深入的方式推动自动驾驶技术的进步。
具体表现为：
自3月28日起，毫末智行旗下末端物流自动配送车小魔驼2.0在北京亦庄经济开发区正式公开道路行驶测试。这一重要事件标志着小魔驼2.0已具备在北京市经开区进行常态化测试和运营的能力。如今，小魔驼2.0已能够应对九大场景的需求，并覆盖到多元化的场景设置。
在物流领域，毫末智行的末端物流自动配送车小魔驼无疑是实力派的代表。然而，这家公司并未满足于此，始终秉持着6P开放合作原则，不断拓展合作伙伴，提升自身技术实力。目前，毫末智行已经与三家主机厂建立了定点合作关系，相关项目正在紧锣密鼓地推进中，展示了其强大的技术实力和高阶智能驾驶能力。
毫末智行高阶智能驾驶能力的进展
毫末智行CEO顾维灏指出，传统的视觉自监督学习模型只能掌握图像纹理，而传统的占用网络仅擅长空间结构。要让大型模型同时掌握三维空间结构和普遍纹理，已成为感知领域的核心挑战。
在提升MANA视觉感知能力方面，我们首先强化了同时识别纹理与结构的能力，这使得系统能够更为精准地捕捉图像信息。接着，我们对鱼眼相机的纯视觉测距技术进行了升级，逐步替代了超声波雷达，从而实现了更精确的距离测量。随后，我们成功地运用单趟纯视觉NeRF三维重建技术，实现了自动标注，大大提高了工作效率。最后，加强了对MANA支持障碍物编辑以生成全新场景的能力，为用户提供了更多可能性。
毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT相关的更新进展：
DriveGPT是采用了和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。
进展方面，DriveGPT可以同时生成多个“平行宇宙”，提前做好再一次遇到类似情况可能发生的各种驾驶情况，还在预测自车未来轨迹能力上得到了提升，第三点在行驶过程中发生要决策的时候输出决策推理链Chain of Thought。
基于重感知轻地图的技术路线，DriveGPT还可以进一步使用重感知的技术，降低了对高精度地图的依赖，并且目前完成模型搭建且通过第一阶段数据跑通的DriveGPT，已经实现了超过4000万公里的量产车驾驶数据训练，参数规模达到了1200亿。
有意思的是展示智驾大数据用户使用总里程的时候，毫末PPT上用了一个动图来强行强调正在进行时，不到四十秒的时间总里程又多了30.6km，未免太过于刻意了。
算力方面，毫末智行的智算中心MANA OASIS拥有高达67亿亿次每秒的浮点高性能运算、2T每秒的存储带宽以及800G每秒的通信带宽，从而实现DriveGPT的训练稳定性优化。
在我看来，的确GPT的模式可以应用到高阶智能驾驶领域上，但会上所展示的功能或许还只是大模型的冰山一角，即便不用GPT也能实现快速标记车辆、行人、信号灯等物体，大家对DriveGPT的期待还是更高层面的功能，通过这次发布会的了解，目前能力表现还很局限，期待后续的技术升级。
顾维灏表示未来DriveGPT也将对行业开放包括机器人行业、自动驾驶行业、汽车主机厂、芯片厂商以及科研机构，还是先把第一款本月即将上市率先接入DriveGPT，搭载毫末HPilot3.0的魏牌新摩卡做好再考虑别的行业吧，这一点倒是可以学学前两天联手领克打造车机的魅族。
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