“DriveGPT雪湖·海若将重塑轿车智能化手工蹊径，面向全职业敞开。毫未有决心在我国第 一个进入自动驾驭3.0颁发。”在4月11日举办的第八届HAOMOAIDAY上，毫末智行CEO顾维灏在《DriveGPT雪湖·海若驱动自动驾驭3.0颁发加快到来》的讲演中，重磅发布自动驾驭天然生成式大模子DriveGPT，中文名“雪湖·海若”，并共享了环绕大模子的运用才能，以及介绍了我国*自动驾驭数据智能跋涉MANA和我国自动驾驭职业*智算中心MANAOASIS雪湖·绿地最新晋级。绑架，顾维灏还宣告雪湖·海若智能驾驭才能首发车型将落地在行将量产上市的新摩卡DHT-PHEV上。

（毫末智行CEO顾维灏）

重塑轿车智能化手工蹊径，毫末发布自动驾驭天然生成式大模子DriveGPT雪湖·海若

当下，AI大模子的落地运用再度引发遍及重视，而差异职业范畴的从业者，也在尽力探究面向各自细分职业行之有用的AI大模子。在AI自动驾驭范畴，毫末是大模子研制和运用的先行者。AI DAY现场，顾维灏重磅发布自动驾驭天然生成式大模子DriveGPT，中文名雪湖·海若。

“海若”出自《庄子·秋水》。《庄子·秋水》中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，北海若经验，不因六合而觉大，不因毫末而觉小。因而，毫末把DriveGPT中文名命名为“雪湖·海若”，涵义着才智容纳、海纳百川，为职业成长孝顺力量。

毫末DriveGPT雪湖·海若经过引进驾驭数据建立RLHF（人类反应强化学习）手工，对自动驾驭认知抉择模子举办连续优化。DriveGPT雪湖·海若的意图是完结端到端自动驾驭，现阶段首要用于处理自动驾驭的认知抉择问题，后续连续会将毫末多个大模子的才能整合到DriveGPT雪湖·海若。现在，毫末DriveGPT雪湖·海若完结了模子架构与参数规划的晋级，参数规划抵达1200亿，预练习阶段引进4000万公里量产车驾驭数据，RLHF阶段引进 5万段人工精选的难题场景承受Clips。

DriveGPT雪湖·海若的底层模子接收GPT（Generative Pre-trained Transformer）天然生成式预练习大模子，与ChatGPT运用自然语言举办输入与输出差异，DriveGPT雪湖·海若面向自动驾驭场景，输入是感知交融后的文本序列，输出是自动驾驭场景文本序列，行将自动驾驭场景Token化，构成“Drive Language”，终究完结自车的抉择规控、障碍物展望以及抉择逻辑链的输出等责任。

（DriveGPT雪湖·海若的手工原理介绍）

顾维灏对DriveGPT雪湖·海若的完结进程举办了具体的注释。首要在预练习阶段经过引进量产驾驭数据，练习初始模子，再经过引进驾驭承受Clips数据完结反应模子（Reward Model）的练习，然后再经过强化学习的方法，运用反应模子去不断优化迭代初始模子，构成对自动驾驭认知抉择模子的连续优化。绑架，DriveGPT雪湖·海若还会凭据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驭场景库的抉择样本去练习模子，让模子学习推理联系，然后将完好驾驭策略拆分为自动驾驭场景的动态辨认进程，完结可清楚、可注释的推理逻辑链天然生成。

（DriveGPT雪湖·海若的完结进程）

顾维灏还在现场宣告雪湖·海若智能驾驭才能首发车型是行将量产上市的新摩卡DHT-PHEV。他暗示，雪湖·海若能够逐渐运用到都会NOH、捷径引荐、智能陪练以及脱困场景中。有了雪湖·海若的加持，车辆行进会更安全，动作更人道、更丝滑，并有合理的逻辑慎重驾驭者，车辆为何挑选这样的抉择动作。关于浅显用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，清楚到车辆的行为都是可预期、可清楚的。

（毫末雪湖·海若智能驾驭才能首发车型：新摩卡DHT-PHEV）

现在，毫末DriveGPT雪湖·海若已正式对职业敞开，敞开对定量第一批客户的相助，北京交通大学策画机与信息手工学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等承揽加人。DriveGPT雪湖·海若对职业供给敞开服务，将促进自动驾驭的从业者和研究机构快速构建根底才能，开释立异。

当时，毫末在运用数据进程中，逐渐建立起一套根据4D Clips驾驭场景辨认计划，具有极高性价比。在职业上，给出精确的标示作用，一张图片需要约5元；若是运用DriveGPT雪湖·海若的场景辨认服务，一张图片的价钱将下降到0.5元。单帧图片全体标示本钱仅相当于职业的1/10。接下来，毫末会将图画帧及4D Clips自场景辨认服务逐渐向职业敞开运用，这将大幅下降职业运用数据的本钱，进步数据质量，然后加快自动驾驭手工的快速成长。

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（雪湖·海若场景辨认才能对外敞开，价钱为职业当时水平的十分之一）

MANAOASIS晋级三大才能，为DriveGPT雪湖·海若供给算力支撑

云端算力关于大模子平稳落地运转不能或缺。此前，毫末承揽构建了我国自动驾驭职业*的智算中心MANA OASIS（雪湖·绿地）。流动上，顾维灏介绍，在DriveGPT雪湖·海若的算力支撑方面，MANA OASIS从算力优化等层面晋级了三大才能。

（MANAOASIS雪湖·绿地）

首要，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模子练习保障结构”，完结了反常责任分钟级捕捉和恢复才能，能够确保千卡责任连续练习数个月没有任何非正常间断,有用确保了大模子练习安定性。

其次，将“增量式学习”推行到大模子练习，构建 DriveGPT雪湖·海若大模子学习跋涉。毫末研制出以实在数据回传为焦点的增量学习手工，并将其推行到了大模子练习，构建了一个大模子连续学习跋涉，自主研制责任级弹性弹性调剂器，分钟级调剂资源，集群策画资源行使率抵达95%。

最终，优化要害算子，以宗族数据吞吐量，宗族 DriveGPT雪湖·海若大模子练习功率。MANAOASIS经过引进火山引擎供给的Lego算子库完结算子交融，端到端吞吐宗族84%，知足大模子练习的功率要求。

MANA视觉感知才能连续宗族，MANA架构全线晋级敞开赋能

毫末打造的我国*自动驾驭数据智能跋涉MANA，在经由一年多的运用迭代后，本次AIDAY也迎来了周全的晋级。顾维灏介绍，首要，感知和认知相关大模子才能一致整合到DriveGPT雪湖·海若；其次，策画根底服务针对大模子练习在参数规划、安定性和功率方面做了专项优化，并集成到OASIS傍边；第三，增添了运用NeRF手工的数据组成服务，下降Corner Case数据的获取本钱；最终，还针对多种芯片和多种车型的快速交给难题，优化了异构布置东西和车型适配东西。

此外，MANA的视觉感知才能连续宗族，一方面可绑架学习三维空间结构和图片纹路，并将纯视觉测距精度跨过了超声波雷达，也使得BEV计划也具有了更强的通用性和适配性；另一方面，可完结单趟和多趟纯视觉NeRF三维重修，蹊径场景更逼真，肉眼几乎看不出差异。经过NeRF举办场景重修后，能够修正组成实在环境难以网络到的CornerCase。在原有的大局视角修正、增加光照/气候作用的根底上，新增组成虚拟动态物体的才能，能够在原有设定的运动轨道上，组成种种Hard Case，模仿都会巨大交通环境，用更低本钱测验宗族都会NOH才能界限，更好宗族应对都会巨大交通环境。

（MANA视觉感知才能期望）

值得一提的是，面对现在职业里最难的视觉责任之一——单目视觉测量，继特斯拉后，毫末也在我国首先转换验证能否运用鱼眼相机替代超声波雷达举办测距，以知足泊车要求。毫末把视觉BEV感知结构引进到了车端鱼眼相机，做到了在15米限制内抵达30cm的测量精度，2米内精度高于10cm的视觉精度作用。泊车场景运用纯视觉测距来替代超声波雷达，将进一步下降全体智驾本钱。

（毫末纯视觉测距精度能够运用鱼眼相机替代超声波雷达）

在讲演最终，顾维灏表达了毫末人的手工崇奉，“毫末建立到现在接近三年半时刻……毫末对手工的坚决投入一直未变。毫末人一直酷爱手工，常备不懈，全力冲刺。再难，都不会抛弃。所爱隔山海，山海皆可平。手工必将改动全国！”