席卷自動(dòng)駕駛行業(yè)的寒冬還沒(méi)有過(guò)去，開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、成本高，又難落地的問(wèn)題并沒(méi)有完全被解決，而大量的車(chē)企都在激進(jìn)的進(jìn)行電動(dòng)化和智悉陪圓能化的轉(zhuǎn)型，自動(dòng)駕駛的研發(fā)又是繞不開(kāi)的重要一部分。

可是靠自動(dòng)駕駛技術(shù)和故事去吸引消費(fèi)者的路線已經(jīng)逐漸走不通了，比亞迪王傳福也站出來(lái)炮轟自動(dòng)駕駛，讓自動(dòng)駕駛的寒意更濃了。

其實(shí)自動(dòng)駕駛難落地的問(wèn)題，對(duì)于誰(shuí)都一樣，誰(shuí)都繞不過(guò)去這個(gè)問(wèn)題，但是車(chē)企和自動(dòng)駕駛企業(yè)們可以在“開(kāi)發(fā)周期和成本”方面開(kāi)卷，因?yàn)樵诖蟓h(huán)境不利的情況下，誰(shuí)能用更低的成本和更高的效率堅(jiān)持并維持住，才可能在春暖花開(kāi)之時(shí)迎來(lái)綻放。

在本周的在第八屆毫末AI DAY上，毫末智行發(fā)布了首個(gè)應(yīng)用GPT模型和技術(shù)邏輯的自動(dòng)駕駛算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名為“雪湖·海若”。DriveGPT首發(fā)車(chē)型是即將量產(chǎn)上市的全新摩卡DHT-PHEV，有了DriveGPT之后，自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)中的周期和成本都會(huì)大幅縮短和降低。

目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展情況，主流的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練方式主要有兩種：真實(shí)道路測(cè)試和虛擬仿真測(cè)試。

真實(shí)道路測(cè)試最大的特點(diǎn)是能夠與真實(shí)交通環(huán)境相匹配，模擬真實(shí)生活中的睜塌各種復(fù)雜情況。同時(shí)，真實(shí)道路測(cè)試還可以發(fā)現(xiàn)一些不常見(jiàn)或難以預(yù)測(cè)的情況，提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的適應(yīng)性和可靠性。然而，真實(shí)道路測(cè)試需要大量的時(shí)間和金錢(qián)投入，同時(shí)還涉及交通安全、法律法規(guī)以及人員傷害等問(wèn)題，給測(cè)試過(guò)程帶來(lái)了一定的風(fēng)險(xiǎn)和壓力。這些都會(huì)導(dǎo)致測(cè)試成本的增加。

另一種方式就是虛擬仿真測(cè)試，它是在計(jì)算機(jī)模擬環(huán)境下測(cè)試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，通過(guò)虛擬場(chǎng)景來(lái)訓(xùn)練模型。虛擬仿真測(cè)試可以避免真實(shí)道路測(cè)試中的安全問(wèn)題和成本壓力，同時(shí)還可以快速生成大量的數(shù)據(jù)，提高測(cè)試效率和數(shù)據(jù)量，而且在其中已經(jīng)輔以了不少AI人工智能技術(shù)。

但是，虛擬仿真測(cè)試中的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景是人為設(shè)計(jì)的，可能無(wú)法完全反映真實(shí)道路的復(fù)雜性和不確定性。因此，虛擬仿真測(cè)試有時(shí)需要進(jìn)行一定程度的真實(shí)道路測(cè)試來(lái)驗(yàn)證其結(jié)果。

DriveGPT采用了與ChatGPT一樣的Transformer模型與RLHF人類反饋學(xué)習(xí)能力，通過(guò)引入真實(shí)駕駛場(chǎng)景和人駕接管數(shù)據(jù)，可對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，從而為自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)降低成本。

由于DriveGPT是在虛擬仿真環(huán)境下進(jìn)行訓(xùn)練的，因此可以省去真實(shí)道路測(cè)試中的安全問(wèn)題亂好和成本壓力。DriveGPT能夠生成大量的仿真數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型，這些數(shù)據(jù)能夠很好地模擬真實(shí)道路的復(fù)雜性和不確定性，從而保證模型的魯棒性和可靠性。同時(shí)，在仿真環(huán)境下進(jìn)行訓(xùn)練還可以大大節(jié)約時(shí)間和成本。

與傳統(tǒng)的真實(shí)道路測(cè)試相比，DriveGPT能夠快速高效地獲取大量數(shù)據(jù)。DriveGPT的訓(xùn)練過(guò)程是完全自動(dòng)化的，不受測(cè)試時(shí)間、環(huán)境等因素的影響，從而大大提高了測(cè)試效率和數(shù)據(jù)量。這不僅節(jié)約了訓(xùn)練時(shí)間，還可以提高模型的精度和魯棒性。

DriveGPT自身能區(qū)分駕駛場(chǎng)景和非駕駛場(chǎng)景，并可以理解駕駛環(huán)境，還可用于場(chǎng)景識(shí)別標(biāo)注任務(wù)，比如標(biāo)注車(chē)道線、交通參與者、紅綠燈、路牌等細(xì)節(jié)信息，并且每張圖的識(shí)別優(yōu)化價(jià)格從約 5 元下降到 0.5 元，成本下降了近10倍，在OpenAI的GPT-4出來(lái)的時(shí)候，它的識(shí)圖能力引起了我們的高度關(guān)注，而與其底層類似的DriveGPT，已經(jīng)把這項(xiàng)能力用了起來(lái)。

AI自動(dòng)識(shí)圖逐漸開(kāi)始代替人工，人工標(biāo)注的效率和成本是繞不過(guò)的問(wèn)題，機(jī)器不需要休息，也幾乎不會(huì)眼花，而自動(dòng)標(biāo)注的成本僅是過(guò)去使用人工的十分之一不到，而且半個(gè)月就能完成人力一年的需求。

DriveGPT使用大量的仿真數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，這些數(shù)據(jù)能夠很好地反映真實(shí)道路的復(fù)雜性和不確定性，DriveGPT它能夠更好地處理自然語(yǔ)言、圖像等多種數(shù)據(jù)類型，還可以去自行學(xué)習(xí)，從而提高模型的復(fù)雜性和準(zhǔn)確性。

另外在產(chǎn)品迭代方面，DriveGPT能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛開(kāi)發(fā)者提供快速有效的反饋，幫助它們更快地調(diào)試和優(yōu)化系統(tǒng)，從而進(jìn)一步降低系統(tǒng)迭代方面的開(kāi)發(fā)成本。

通過(guò)DriveGPT訓(xùn)練出來(lái)的模型可以轉(zhuǎn)移到真實(shí)道路測(cè)試中進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的安全性和可靠性。DriveGPT訓(xùn)練出來(lái)的模型能夠很好地反映真實(shí)道路的復(fù)雜性和不確定性，從而在真實(shí)道路測(cè)試中能夠更快地適應(yīng)各種情況，DriveGPT還可以同時(shí)讓系統(tǒng)處于多個(gè)平行宇宙之中，也就是提前做好再一次遇到類似情況可能發(fā)生的各種駕駛情況，在預(yù)測(cè)人車(chē)軌跡能力上也得到了大幅提升。

DriveGPT的能力不只局限于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)，我們看到毫末的合作伙伴還有北京交通大學(xué)計(jì)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，當(dāng)然這里面有很多是供應(yīng)商伙伴，但四維圖新這個(gè)伙伴，可能是DriveGPT要去賦能的另外一部分。

此次四維圖新也官宣表示：接入毫末DriveGPT雪湖·海若，可實(shí)現(xiàn)持續(xù)雙向賦能。借助DriveGPT雪湖·海若算法能力可提升地圖成圖自動(dòng)化水平。DriveGPT對(duì)于圖像強(qiáng)大的理解能力，可以應(yīng)用于地圖測(cè)繪方面，DriveGPT可以使用AI大模型來(lái)進(jìn)行對(duì)物體的識(shí)別，特別是建筑物，具體來(lái)說(shuō)，它可以通過(guò)大量的地圖數(shù)據(jù)和衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用這些數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別、分類和標(biāo)注建筑物信息。同時(shí)，由于DriveGPT使用的是AI技術(shù)，因此其識(shí)別準(zhǔn)確率和效率都比傳統(tǒng)的人工測(cè)繪方法更高。

除了建筑物識(shí)別，DriveGPT還可以用于其他地圖測(cè)繪任務(wù)，例如道路標(biāo)注、地形分析、地圖更新等，特別是隨著搭載DriveGPT的車(chē)型越來(lái)越多，它們甚至可以去試試生成鮮度比較高的高精地圖，雖然毫末打造的是重感知、輕地圖的系統(tǒng)，DriveGPT也是為了去加深這一目的，但是高精地圖可以給到供應(yīng)商去做別的事情，并不是只有自動(dòng)駕駛需要高精地圖。

與傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練方式相比，DriveGPT能夠省去真實(shí)道路測(cè)試中的安全問(wèn)題和成本壓力，同時(shí)能夠高效快速地獲取大量數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)地反映真實(shí)道路的復(fù)雜性和不確定性、提供快速有效的反饋以及能夠轉(zhuǎn)移到真實(shí)道路測(cè)試中進(jìn)行驗(yàn)證等優(yōu)點(diǎn)。毫末接下來(lái)的輔助駕駛方案，可能會(huì)把軟硬件的成本卷得更低。

DriveGPT具有很大的應(yīng)用前景，雖然我們看到目前只看到了毫末智行入局GPT類自動(dòng)駕駛，但其他車(chē)企和供應(yīng)商們肯定不會(huì)放過(guò)這個(gè)機(jī)會(huì)，AI技術(shù)大爆發(fā)的當(dāng)下，或許比DriveGPT更高階的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練方式也在來(lái)的路上。

而且隨著AI的全面接入，再靠堆硬件，比激光雷達(dá)數(shù)量、攝像頭像素和個(gè)數(shù)、算力芯片能力，可能不再是吃香的辦法，沒(méi)人愿意為能力低，而靠堆硬件帶來(lái)的高成本而買(mǎi)單。

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