上周和從事AI研究的朋友聊到ChatGPT，對(duì)方的一句話，讓我至今心有戚戚。他提到，未來(lái)取代人類(lèi)的不是AI，而是另一個(gè)熟練駕馭AI的人類(lèi)。

這讓我想到自動(dòng)駕駛：未來(lái)真正取代人類(lèi)駕駛、或是真正操控人類(lèi)方向盤(pán)的絕不是自動(dòng)駕駛，而是熟悉駕馭大模型、大數(shù)據(jù)和大算力的另一群人類(lèi)。

一場(chǎng)發(fā)布會(huì)，又給我了新的思考。

4月11日，毫末智行在其HAOMO AI DAY上，高調(diào)發(fā)布了行業(yè)首個(gè)自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT，中文取名為“雪湖·海若”。其底層模型，用的正是GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式預(yù)訓(xùn)練大模型，試圖解決自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的認(rèn)知決策問(wèn)題。

毫末的速度，確實(shí)夠快。

兩年前，特斯拉將Transformer模型引入自動(dòng)駕駛，作為中國(guó)自動(dòng)駕駛新秀的毫末智行很快跟進(jìn)，成為國(guó)內(nèi)第一家引入Transformer的出行科技公司。后來(lái)，毫末又推出了國(guó)內(nèi)第一個(gè)重感知、不依賴高清地圖的城市駕駛輔助系統(tǒng)，率先破題量產(chǎn)自動(dòng)駕駛。

有意思的是，即使是特斯拉這樣的頭部公司，往往也是一年才舉辦一次科技日或品牌日。毫末團(tuán)隊(duì)不一樣，他們把科技發(fā)布會(huì)的頻次提升到每季度一次，且似乎每次都能講出用高密度信息，吊足業(yè)界胃口，可見(jiàn)自我迭代的要求之高。

這場(chǎng)車(chē)展前夕的HAOMO AI DAY，讓我們?cè)俅慰吹搅撕聊┧俣龋约昂聊┧俣缺澈笤噲D改變?nèi)祟?lèi)駕駛的一群人?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，這次發(fā)布會(huì)主要釋放了兩個(gè)消息——

一個(gè)是毫末智行的城市NOH即將量產(chǎn)，將最先落地北京、上海、保定等城市；一個(gè)則是推出全球首個(gè)自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT 雪湖·海若，讓業(yè)界看到大模型落地應(yīng)用在車(chē)端的另一種可能，AI領(lǐng)域炙手可熱的GPT，終于可以用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域了。

｜毫末，憑什么？｜

目前，DriveGPT還處于云端模型階段，未來(lái)將最先落地應(yīng)用在新摩卡DHT-PHEV的城市NOH上。

回顧下毫末智行輔助駕駛產(chǎn)品HPilot的成長(zhǎng)歷程，三年多的時(shí)間已經(jīng)更新了三代，其中，Hpilot 1.0和Hpilot 2.0此前都已已經(jīng)量產(chǎn)上車(chē)。此前落地的最新一代的行泊一體產(chǎn)品HPilot 2.0，搭載于長(zhǎng)城旗下多款車(chē)型上，高速NOH是亮點(diǎn)。

伴隨著Hpilot 3.0（也就是城市NOH）即將在多個(gè)城市落地，DriveGPT即將迎來(lái)真正的用武之地。這也意味著，中國(guó)首個(gè)重感知、不依賴高精地圖的城市NOH即將量產(chǎn)上車(chē)，最先落地北京、上海以及保定等城市，且2024年上半年落地將達(dá)到100城。

產(chǎn)品落地，一直是毫末的強(qiáng)項(xiàng)。

顧維灝曾在上個(gè)月的電動(dòng)汽車(chē)百人會(huì)論壇表示，出眾的量產(chǎn)落地能力，一方面要得益于重感知的技術(shù)路線，另一方面則是大模型技術(shù)應(yīng)用比較領(lǐng)先，當(dāng)然，還有該公司的用戶閉環(huán)的數(shù)據(jù)建設(shè)，也是領(lǐng)先于業(yè)界很多同類(lèi)公司。因?yàn)檫@些優(yōu)勢(shì)，毫末智行才能第一個(gè)把大規(guī)模落地的城市導(dǎo)航駕駛輔助產(chǎn)品交付到客戶手上。

有意思的是，商湯也在前兩天發(fā)布自研類(lèi)ChatGPT產(chǎn)品，就和毫末智行推出DriveGPT幾乎前后腳，試圖打入通用人工智能（AGI）賽道，背后依托的，其實(shí)和毫末智行一樣，手握大模型，大數(shù)據(jù)和大算力，走出霸王步也在預(yù)料之中。

在毫末智行看來(lái)，自動(dòng)駕駛2.0時(shí)代和3.0時(shí)代最大的不同，前者是小規(guī)模數(shù)據(jù)和小模型的軟件驅(qū)動(dòng)，后者則是大規(guī)模數(shù)據(jù)和大參數(shù)模型驅(qū)動(dòng)。這意味著，誰(shuí)能優(yōu)化訓(xùn)練效率，誰(shuí)能壓低云端數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本，誰(shuí)能提升計(jì)算效能，誰(shuí)就能脫穎而出。

這正是毫末的發(fā)力方向。

戰(zhàn)略層面，毫末智行曾在2021年制定了數(shù)據(jù)智能的“思想鋼印”，即打通數(shù)據(jù)、算法和云端的閉環(huán)，共同賦能給車(chē)端，用更低的成本和更快的迭代速度（AI訓(xùn)練，系統(tǒng)測(cè)試，數(shù)據(jù)處理和收集等）開(kāi)發(fā)出更好的車(chē)端產(chǎn)品。

武器庫(kù)層面，則是推出了數(shù)據(jù)智能體系產(chǎn)品MANA，這是毫末智行自動(dòng)駕駛產(chǎn)品進(jìn)化的核心驅(qū)動(dòng)力。

MANA體系由四個(gè)子系統(tǒng)組成：

位于上層的是TARS（數(shù)據(jù)原型系統(tǒng)）、LUCAS（數(shù)據(jù)泛化系統(tǒng)）和VENUS（數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)），分別對(duì)應(yīng)核心算法原型實(shí)踐、算法應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐和數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，最底層的BASE（底層系統(tǒng)）則代表了數(shù)據(jù)通用能力，主要肩負(fù)著中間件、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)計(jì)算相關(guān)的服務(wù)。

整個(gè)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)感知、認(rèn)知、標(biāo)注、仿真、計(jì)算等多個(gè)環(huán)節(jié)融為一體，在數(shù)據(jù)高效利用的同時(shí)節(jié)省大量成本，從而提高產(chǎn)品迭代速度。

今年年初，毫末智行宣布成立了智算中心MANA OASIS，并宣稱(chēng)這是中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)目前規(guī)模最大的智算中心。

在國(guó)外，特斯拉率先為FSD準(zhǔn)備了屬于自己的AI計(jì)算中心DOJO，項(xiàng)目剛啟動(dòng)，就使用了1.4萬(wàn)個(gè)英偉達(dá)的GPU來(lái)訓(xùn)練AI模型。反觀國(guó)內(nèi)，毫末智行確實(shí)是第一批部署智算中心的自動(dòng)駕駛科技公司，不僅為算法模型的成熟提供了超強(qiáng)算力，也為自家的城市NOH提供了算力層面的保障。

｜大考之年｜

持續(xù)領(lǐng)先——

這是毫末的目標(biāo)，也是動(dòng)力。毫末董事長(zhǎng)張凱在HAOMO AI DAY上表示，團(tuán)隊(duì)未來(lái)的目標(biāo)是讓重感知的城市NOH產(chǎn)品至少領(lǐng)先行業(yè)一年以上，并到2024年在全國(guó)100個(gè)城市實(shí)現(xiàn)落地。目前，他們已經(jīng)獲得3家主機(jī)廠定點(diǎn)合同。

”2023年是智駕產(chǎn)品的全線爆發(fā)期。”

對(duì)此，張凱提到了三點(diǎn)：

-城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品將圍繞量產(chǎn)上車(chē)發(fā)力，主要玩家的城市導(dǎo)航輔助駕駛產(chǎn)品進(jìn)入到真實(shí)用戶覆蓋和多城市落地的比拼。

-行泊一體將成為自動(dòng)駕駛公司深耕的重點(diǎn)，在乘用車(chē)領(lǐng)域，搭載行泊一體功能的智駕產(chǎn)品將迎來(lái)前裝量產(chǎn)潮。

-末端物流自動(dòng)配送車(chē)在商超、快遞等場(chǎng)景迎來(lái)爆發(fā)，2023年將在這些場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)可持續(xù)商業(yè)化閉環(huán)。

值得一提的是，全線爆發(fā)的特征之一，是大模型開(kāi)啟在車(chē)端的落地應(yīng)用，毫末智行看到了趨勢(shì)，順勢(shì)推出DriveGPT，迎接智能駕駛行業(yè)的沖刺之年、大考之年。

競(jìng)爭(zhēng)只會(huì)越來(lái)越激烈。

下圖是過(guò)去五年世界范圍內(nèi)具備影響力的大模型，橫軸是發(fā)布或面世時(shí)間，縱軸是模型參數(shù)，紅色部分是我國(guó)自己推出的大模型，黑色的則是國(guó)外玩家的成果。我們可以看到，參數(shù)規(guī)模幾乎是瘋狂增長(zhǎng)，速度幾乎是每年增長(zhǎng)十倍。

一個(gè)問(wèn)題，是成本。

時(shí)間越是往后面走，大模型的成本將越來(lái)越高，其中就包括時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本。

之前看到一組數(shù)據(jù)，ChatGPT在訪問(wèn)階段的初始投入就是十億美元級(jí)別，訓(xùn)練階段的單次訓(xùn)練也要花掉約百萬(wàn)至千萬(wàn)美元。對(duì)于毫末智行來(lái)說(shuō)，項(xiàng)目推進(jìn)越快，面臨的現(xiàn)金流壓力也會(huì)越大，就要看投資人以及背后的金主爸爸長(zhǎng)城汽車(chē)未來(lái)如何“輸血”了。

在此次HAOMO AI DAY現(xiàn)場(chǎng)，毫末智行也聊到DriveGPT現(xiàn)階段的降本策略：

智駕硬件——

DriveGPT視覺(jué)方案直接重新配置感知硬件，毫末在BEV框架中開(kāi)始驗(yàn)證使用魚(yú)眼相機(jī)代替超聲波雷達(dá)進(jìn)行測(cè)距，以滿足泊車(chē)要求。經(jīng)DriveGPT加持，毫末魚(yú)眼相機(jī)方案可達(dá)到15m范圍內(nèi)感知精度30cm，2米內(nèi)精度10cm，大幅降低智駕成本。

視覺(jué)標(biāo)注——

毫末在使用數(shù)據(jù)過(guò)程中，逐步建立起一套基于4D Clips駕駛場(chǎng)景識(shí)別方案，如果使用DriveGPT雪湖·海若的場(chǎng)景識(shí)別服務(wù)，一張圖片的價(jià)格將下降到0.5元，單幀圖片整體標(biāo)注成本，僅相當(dāng)于行業(yè)的1/10。

另一個(gè)問(wèn)題，是計(jì)算能力。

大模型對(duì)計(jì)算能力的要求極高，毫末智行在HAOMO AI DAY上提出了底層算力的幾個(gè)解決方案——

首先，是與火山引擎簽署合作，搭建大模型訓(xùn)練保障框架，實(shí)現(xiàn)了異常任務(wù)分鐘級(jí)的補(bǔ)貨和恢復(fù)能力，可以保障千卡任務(wù)連續(xù)訓(xùn)練數(shù)月沒(méi)有任何非正常中斷，提升大模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性。

其次，是充分利用量產(chǎn)車(chē)數(shù)據(jù)回傳優(yōu)勢(shì)，并將其推廣到大模型訓(xùn)練，訓(xùn)練資源彈性調(diào)度，集群計(jì)算資源利用率達(dá)到95%。

最后，是底層算子優(yōu)化，MANA OASIS 通過(guò)提升數(shù)據(jù)吞吐量來(lái)降本增效，滿足Transformer大模型訓(xùn)練效率，再通過(guò)引入火山引擎提供的 Lego算子庫(kù)實(shí)現(xiàn)算子融合，端到端吞吐提升84%。

不過(guò)，萬(wàn)里長(zhǎng)征才邁出第一步。

毫末智行董事長(zhǎng)張凱這次的演講題目，是《HAOMO SPEED, AI SPEED》，第一層意思，是追趕AI時(shí)代的進(jìn)化速度，另一層意思，則是保持毫末智行自己的領(lǐng)先，前半程領(lǐng)先易，后半程領(lǐng)先難，特別是往L4級(jí)別走。

今年，毫末智行要打贏智能駕駛裝機(jī)量、MANA大模型進(jìn)化、城市 NOH大規(guī)模落地和末端物流自動(dòng)配送商業(yè)四場(chǎng)戰(zhàn)役。這四場(chǎng)戰(zhàn)役具體怎么打，毫末并沒(méi)有對(duì)外透露太多，不過(guò)，按照這家公司三個(gè)月一場(chǎng)AI發(fā)布會(huì)的節(jié)奏，很多信息，想必很快就能揭曉。

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