自動(dòng)駕駛?cè)绾晤A(yù)測(cè)未來(lái)？毫末CEO顧維灝：GPT大語(yǔ)言模型大力出奇跡！

2023年10月11日，北京金秋時(shí)節(jié)，第九屆HAOMOAIDAY如期而至。本屆HAOMO AI DAY以"BETTER AI，BETTER HAOMO"為主題。毫末重磅發(fā)布三款“極致性價(jià)比”千元級(jí)無(wú)圖NOH，全面滿足高中低價(jià)位智駕車型量產(chǎn)需求；毫末發(fā)布的行業(yè)首個(gè)自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若公布最新成果：共計(jì)篩選出超過(guò)100億幀互聯(lián)網(wǎng)圖片數(shù)據(jù)集和480萬(wàn)段包含人駕行為的自動(dòng)駕駛4D Clips數(shù)據(jù)；進(jìn)一步升級(jí)引入多模態(tài)大模型，獲得識(shí)別萬(wàn)物的能力；與NeRF技術(shù)進(jìn)一步整合，渲染重建4D空間；借助LLM（大語(yǔ)言模型），讓自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策具備了世界知識(shí)。產(chǎn)品層面，搭載毫末城市NOH功能的魏牌藍(lán)山將在2024年第一季度正式量產(chǎn)上市；小魔駝即將在2023年第四季度在商超履約配送場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)盈利。

（毫末董事長(zhǎng)張凱重磅發(fā)布三款“極致性價(jià)比”千元級(jí)HPilot產(chǎn)品）

成立近四年時(shí)間，毫末始終引領(lǐng)中國(guó)自動(dòng)駕駛技術(shù)風(fēng)向標(biāo)，HAOMOAIDAY更成為中國(guó)自動(dòng)駕駛技術(shù)的一面旗幟。毫末率先在行業(yè)布局大模型、大數(shù)據(jù)、大算力技術(shù)發(fā)展方向，沖刺自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代。

（毫末CEO顧維灝公布DriveGPT發(fā)布200天重要成果）

毫末董事長(zhǎng)張凱表示：“毫末一直在全力以赴投入到AI自動(dòng)駕駛的技術(shù)浪潮中，毫末堅(jiān)持的漸進(jìn)式路線與對(duì)技術(shù)投入的長(zhǎng)期主義，讓毫末模式成為中國(guó)自動(dòng)駕駛發(fā)展的新范式?！?/p>

（從左至右：毫末智行COO侯軍、董事長(zhǎng)張凱、CEO顧維灝、CIO甄龍豹）

重磅發(fā)布三款千元級(jí)HPilot產(chǎn)品，以“極致性價(jià)比”搶占智駕市場(chǎng)

“2023年我國(guó)高階智能輔助駕駛市場(chǎng)迎來(lái)大爆發(fā)?！被顒?dòng)現(xiàn)場(chǎng)，張凱以《BETTER AI，BETTER HAOMO》為主題，分享了對(duì)2023年智駕市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)局勢(shì)的判斷，以及毫末四大戰(zhàn)役的最新進(jìn)展。

（張凱介紹2023年中國(guó)高階智能輔助駕駛市場(chǎng)迎來(lái)大爆發(fā)）

張凱介紹，目前乘用車銷量和智能化指數(shù)都在穩(wěn)步提升，同時(shí)智能駕駛滲透率與價(jià)格卻呈反向增長(zhǎng)，乘用車市場(chǎng)L2及以上智能駕駛滲透率達(dá)42.4%，2025年將達(dá)70%，并普及到10-20萬(wàn)的主銷車型上；城市NOA迎來(lái)量產(chǎn)上車潮，目前占L2及以上輔助駕駛份額的17%，2025年將達(dá)70%；行泊分體的硬件設(shè)計(jì)、一體機(jī)逐步退出市場(chǎng)，更具性價(jià)比的行泊一體的域控方案將成為主流。

為了迎戰(zhàn)智駕市場(chǎng)的變化，現(xiàn)場(chǎng)，毫末重磅發(fā)布了HP170、HP370、HP570三款“極致性價(jià)比”智能輔助駕駛產(chǎn)品，預(yù)計(jì)將在2023年和2024年先后上車。

（重磅發(fā)布三款千元級(jí)HPilot產(chǎn)品）

張凱表示：“毫末全新發(fā)布的第二代HPilot乘用車輔助駕駛?cè)町a(chǎn)品，價(jià)格打下來(lái)的同時(shí)性能都打了上去，讓中階智駕便宜更好用，讓高階智駕好用更便宜。”這也是2023年，毫末給中國(guó)如此“卷”的智駕市場(chǎng)交出的答卷。

毫末HP170是3000元級(jí)“極致性價(jià)比”的高速無(wú)圖NOH，可以實(shí)現(xiàn)行泊一體智駕。硬件配置上，算力5TOPS，傳感器方案標(biāo)配1個(gè)前視相機(jī)、4個(gè)魚眼相機(jī)、2個(gè)后角雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)，靈活選裝1個(gè)前視雷達(dá)和2個(gè)前角雷達(dá)。場(chǎng)景上，可實(shí)現(xiàn)高速、城市快速路上的無(wú)圖NOH，短距離記憶泊車等功能，并獲E-NCAP 5星AEB的高安全標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證。

（毫末HP170）

毫末HP370是5000元級(jí)“極致性價(jià)比”的城市記憶行車與記憶泊車，可以實(shí)現(xiàn)行泊一體智駕。硬件配置上，算力32TOPS，傳感器方案標(biāo)配2個(gè)前視相機(jī)、2個(gè)側(cè)視相機(jī)、1個(gè)后視相機(jī)、4個(gè)魚眼相機(jī)、1個(gè)前雷達(dá)、2個(gè)后角雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)，靈活選裝2個(gè)前角雷達(dá)。場(chǎng)景上，可實(shí)現(xiàn)高速、城快，以及城市內(nèi)的記憶行車，免教學(xué)記憶泊車、智能繞障等功能。張凱表示：“毫末的記憶行車可看作毫末城市NOH的最小集，是城市NOH的強(qiáng)有力補(bǔ)充?！?/p>

（毫末HP370）

毫末HP570是8000元級(jí)“極致性價(jià)比”的城市全場(chǎng)景無(wú)圖NOH產(chǎn)品，未來(lái)將在100+城落地。硬件配置上，算力可選72TOPS和100TOPS兩款芯片，傳感器方案標(biāo)配2個(gè)前視相機(jī)、4個(gè)側(cè)視相機(jī)、1個(gè)后視相機(jī)、4個(gè)魚眼相機(jī)、1個(gè)前雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)，還支持選配1顆激光雷達(dá)。場(chǎng)景上，可實(shí)現(xiàn)城市無(wú)圖NOH、全場(chǎng)景輔助泊車、全場(chǎng)景智能繞障、跨層免教學(xué)記憶泊車等功能。張凱強(qiáng)調(diào)：“HP570平臺(tái)的歷史使命是打造行業(yè)內(nèi)最具性價(jià)比的高階城市智駕產(chǎn)品。”

（毫末HP570）

發(fā)布新產(chǎn)品的同時(shí)，張凱介紹了毫末2023年四大戰(zhàn)役的最新成果。首先是“智能駕駛裝機(jī)量王者之戰(zhàn)”，在中國(guó)的自動(dòng)駕駛公司中，毫末穩(wěn)居中國(guó)量產(chǎn)自動(dòng)駕駛第一名，輔助駕駛產(chǎn)品HPilot整體已搭載至超過(guò)20款車型，用戶輔助駕駛行駛里程突破8700萬(wàn)公里。其中，最新搭載毫末HPilot的車型為山海炮HEV版、新摩卡Hi-4S等。

（毫末HPilot整體已搭載超過(guò)20款車型）

其次是“MANA大模型巔峰之戰(zhàn)”，DriveGPT發(fā)布200天左右的時(shí)間里，累積480萬(wàn)段Clips高質(zhì)量測(cè)試。目前已有生態(tài)伙伴17家，助力生態(tài)伙伴提效90%。2023年DriveGPT成功入選“北京市通用人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新伙伴計(jì)劃”成為首批模型伙伴觀察員及入選北京市首批人工智能10個(gè)行業(yè)大模型應(yīng)用案例。此外，DriveGPT還助力毫末榮獲2023中國(guó)AI基礎(chǔ)大模型創(chuàng)新企業(yè)的稱號(hào)。

（DriveGPT發(fā)布200天的蝶變生長(zhǎng)）

第三是“城市NOH百城大戰(zhàn)”， 具備城市NOH導(dǎo)航輔助駕駛功能的毫末HP550（原HPilot3.0），將搭載魏牌藍(lán)山在2024年第一季度正式量產(chǎn)上市。現(xiàn)場(chǎng)，張凱和顧維灝首次公開(kāi)測(cè)試搭載HP550的城市NOH的魏牌藍(lán)山視頻曝光，在保定鬧市區(qū)全程12公里的行駛中，歷時(shí)35分鐘，手動(dòng)接管3次。其中包含21個(gè)紅綠燈，7個(gè)路口轉(zhuǎn)向……重感知路線的毫末城市NOH展現(xiàn)出出色性能，尤其是面對(duì)擁堵道路、紅綠燈交替以及非機(jī)混行等復(fù)雜場(chǎng)景，處理得非常自然，產(chǎn)品力行業(yè)領(lǐng)先。

（HP550將搭載魏牌藍(lán)山在2024年第一季度正式量產(chǎn)上市）

最后是“末端物流自動(dòng)配送商業(yè)之戰(zhàn)”，末端物流自動(dòng)配送車小魔駝3.0，售價(jià)89999元，是全球首款9萬(wàn)元內(nèi)中型末端物流自動(dòng)配送車，可以滿足在物流、商超、零售等9大場(chǎng)景的需求，小魔駝3.0產(chǎn)品推出在中國(guó)無(wú)人車規(guī)模化商用的行業(yè)進(jìn)程中具有里程碑式的意義。目前，小魔駝已配送超過(guò)22萬(wàn)單。小魔駝即將在2023年第四季度在商超履約配送場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)盈利。從商業(yè)意義上，毫末具備了成為全球范圍內(nèi)首家擁有規(guī)模化盈利 L4業(yè)務(wù)公司的能力。

（毫末小魔駝3.0亮相）

演講中張凱還介紹毫末總部已落戶北京市順義區(qū)，毫末將充分發(fā)揮在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，助力順義打造中國(guó)新能源智能汽車產(chǎn)業(yè)高地。

DriveGPT雪湖·海若200天蝶變：通用感知實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物識(shí)別”、通用認(rèn)知具備世界知識(shí)

歷屆HAOMO AI DAY的核心主題都是聚焦最硬核的自動(dòng)駕駛AI技術(shù)。此次，顧維灝帶來(lái)了主題為《自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代：大模型將重塑汽車智能化的技術(shù)路線》的演講，分享了毫末對(duì)于自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代AI開(kāi)發(fā)模式的思考以及毫末DriveGPT大模型的最新進(jìn)展和實(shí)踐。

顧維灝認(rèn)為，自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代與2.0時(shí)代相比，其開(kāi)發(fā)模式和技術(shù)框架都將發(fā)生顛覆性的變革。在自動(dòng)駕駛2.0時(shí)代，以小數(shù)據(jù)、小模型為特征，以Case任務(wù)驅(qū)動(dòng)為開(kāi)發(fā)模式。而自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代，以大數(shù)據(jù)、大模型為特征，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為開(kāi)發(fā)模式。

（毫末提出的自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代的技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)趨勢(shì)）

相比2.0時(shí)代主要采用傳統(tǒng)模塊化框架，3.0時(shí)代的技術(shù)框架會(huì)發(fā)生顛覆性變化。首先，自動(dòng)駕駛會(huì)在云端實(shí)現(xiàn)感知大模型和認(rèn)知大模型的能力突破，并將車端各類小模型逐步統(tǒng)一為感知模型和認(rèn)知模型，同時(shí)將控制模塊也AI模型化。隨后，車端智駕系統(tǒng)的演進(jìn)路線也是一方面會(huì)逐步全鏈路模型化，另一方面是逐步大模型化，即小模型逐漸統(tǒng)一到大模型內(nèi)。然后，云端大模型也可以通過(guò)剪枝、蒸餾等方式逐步提升車端的感知能力，甚至在通訊環(huán)境比較好的地方，大模型甚至可以通過(guò)車云協(xié)同的方式實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控車。最后，在未來(lái)車端、云端都是端到端的自動(dòng)駕駛大模型。

顧維灝還詳細(xì)介紹了毫末DriveGPT大模型在推出200天后的整體進(jìn)展。首先是DriveGPT訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模提升。截止2023年10月DriveGPT雪湖·海若共計(jì)篩選出超過(guò)100億幀互聯(lián)網(wǎng)圖片數(shù)據(jù)集和480萬(wàn)段包含人駕行為的自動(dòng)駕駛4D Clips數(shù)據(jù)。其次是通用感知能力提升，DriveGPT通過(guò)引入多模態(tài)大模型，實(shí)現(xiàn)文、圖、視頻多模態(tài)信息的整合，獲得識(shí)別萬(wàn)物的能力；同時(shí)，通過(guò)與NeRF技術(shù)整合，DriveGPT實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的4D空間重建能力，獲得對(duì)三維空間和時(shí)序的全面建模能力；最后是通用認(rèn)知能力提升，借助大語(yǔ)言模型，DriveGPT將世界知識(shí)引入到駕駛策略中。

顧維灝認(rèn)為，未來(lái)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)一定是跟人類駕駛員一樣，不但具備對(duì)三維空間的精確感知測(cè)量能力，而且能夠像人類一樣理解萬(wàn)物之間的聯(lián)系、事件發(fā)生的邏輯和背后的常識(shí)，并且能基于這些人類社會(huì)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)做出更好的駕駛策略，真正實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人駕駛。
毫末DriveGPT是如何具備識(shí)別萬(wàn)物的通用感知能力，以及擁有世界知識(shí)的通用認(rèn)知能力？顧維灝也給出了詳盡解釋。

（毫末DriveGPT升級(jí)：大模型讓自動(dòng)駕駛擁有世界知識(shí)）

在感知階段，DriveGPT首先通過(guò)構(gòu)建視覺(jué)感知大模型來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)物理世界的學(xué)習(xí)，將真實(shí)世界建模到三維空間，再加上時(shí)序形成4D向量空間；然后，在構(gòu)建對(duì)真實(shí)物理世界的4D感知基礎(chǔ)上，毫末進(jìn)一步引入開(kāi)源的圖文多模態(tài)大模型，構(gòu)建更為通用的語(yǔ)義感知大模型，實(shí)現(xiàn)文、圖、視頻多模態(tài)信息的整合，從而完成4D向量空間到語(yǔ)義空間的對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)跟人類一樣的“識(shí)別萬(wàn)物”的能力。

（毫末DriveGPT通用感知大模型：讓自動(dòng)駕駛認(rèn)識(shí)萬(wàn)物）

毫末通用感知能力的進(jìn)化升級(jí)包含兩個(gè)方面。首先是視覺(jué)大模型的CV Backbone的持續(xù)進(jìn)化，當(dāng)前基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練范式，采用Transformer大模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)視頻生成的方式來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建包含三維的幾何結(jié)構(gòu)、圖片紋理、時(shí)序信息等信息的4D表征空間，實(shí)現(xiàn)對(duì)全面的物理世界的感知和預(yù)測(cè)。其次是構(gòu)建起更基礎(chǔ)的通用語(yǔ)義感知大模型，在視覺(jué)大模型基礎(chǔ)上引入圖文多模態(tài)模型來(lái)提升感知效果，圖文多模態(tài)模型可以對(duì)齊自然語(yǔ)言信息和圖片的視覺(jué)信息，在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中就可以對(duì)齊視覺(jué)和語(yǔ)言的特征空間，從而具備識(shí)別萬(wàn)物的能力，也由此可以更好完成目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、深度預(yù)測(cè)等各類任務(wù)。

在認(rèn)知階段，基于通用語(yǔ)義感知大模型提供的“萬(wàn)物識(shí)別”能力，DriveGPT通過(guò)構(gòu)建駕駛語(yǔ)言（Drive Language）來(lái)描述駕駛環(huán)境和駕駛意圖，再結(jié)合導(dǎo)航引導(dǎo)信息以及自車歷史動(dòng)作，并借助外部大語(yǔ)言模型LLM的海量知識(shí)來(lái)輔助給出駕駛決策。

（毫末DriveGPT認(rèn)知大模型：讓自動(dòng)駕駛具備常識(shí)）

由于大語(yǔ)言模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到并壓縮了人類社會(huì)的全部知識(shí)，因而也就包含了駕駛相關(guān)的知識(shí)。經(jīng)過(guò)毫末對(duì)大語(yǔ)言模型的專門訓(xùn)練和微調(diào)，從而讓大語(yǔ)言模型更好地適配自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，使得大語(yǔ)言模型能真正看懂駕駛環(huán)境、解釋駕駛行為，做出駕駛決策。認(rèn)知大模型通過(guò)與大語(yǔ)言模型結(jié)合，使得自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策獲得了人類社會(huì)的常識(shí)和推理能力，也就是獲得了世界知識(shí)，從而提升自動(dòng)駕駛策略的可解釋性和泛化性。

（毫末DriveGPT應(yīng)用的七大實(shí)踐）

在分享了最新DriveGPT大模型技術(shù)框架后，顧維灝隨后也給出了毫末基于DriveGPT大模型開(kāi)發(fā)模式的七大應(yīng)用實(shí)踐，包括駕駛場(chǎng)景理解、駕駛場(chǎng)景標(biāo)注、駕駛場(chǎng)景生成、駕駛場(chǎng)景遷移、駕駛行為解釋、駕駛環(huán)境預(yù)測(cè)和車端模型開(kāi)發(fā)。
其中，在駕駛行為解釋方面，毫末DriveGPT在原有結(jié)合場(chǎng)景庫(kù)及人工標(biāo)注方式來(lái)對(duì)駕駛行為進(jìn)行解釋的基礎(chǔ)上，升級(jí)為引入大語(yǔ)言模型來(lái)解釋駕駛環(huán)境，讓AI自己解釋自己的駕駛決策。接下來(lái)，毫末會(huì)持續(xù)通過(guò)構(gòu)建自動(dòng)駕駛描述數(shù)據(jù)，來(lái)對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，讓大語(yǔ)言模型能夠像駕校教練或者陪練一樣，對(duì)駕駛行為做出更詳細(xì)的解釋。

（駕駛行為解釋：透視AI的思考過(guò)程）

駕駛環(huán)境預(yù)測(cè)方面，毫末DriveGPT原來(lái)基于海量人駕數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和接管數(shù)據(jù)的反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)完成未來(lái)BEV場(chǎng)景的預(yù)測(cè)生成，現(xiàn)在則在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過(guò)引入大語(yǔ)言模型，在使用駕駛行為數(shù)據(jù)的同時(shí)，讓大語(yǔ)言模型對(duì)當(dāng)前的駕駛環(huán)境給出解釋和駕駛建議，然后再將駕駛解釋和駕駛建議作為prompt輸入到生成式大模型，來(lái)讓自動(dòng)駕駛大模型獲得外部大語(yǔ)言模型內(nèi)的人類知識(shí)，從而具備常識(shí)，才能理解人類社會(huì)的各種明規(guī)則、潛規(guī)則，才能跟老司機(jī)一樣，預(yù)測(cè)未來(lái)最有可能出現(xiàn)的駕駛場(chǎng)景，從而與各類障礙物進(jìn)行更好地交互。

（駕駛環(huán)境預(yù)測(cè)：生成未來(lái)世界）

車端模型開(kāi)發(fā)模式變革方面，毫末正在嘗試用蒸餾的方法，也就是用大模型輸出的偽標(biāo)簽作為監(jiān)督信號(hào)，讓車端小模型來(lái)學(xué)習(xí)云端大模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，或者通過(guò)對(duì)齊Feature Map的方式，讓車端小模型直接學(xué)習(xí)并對(duì)齊云端的Feature Map，從而提升車端小模型的能力?；谡麴s的方式，可以讓車端的感知效果提升五個(gè)百分點(diǎn)。

（車端模型開(kāi)發(fā)新模式：把大模型蒸餾成小模型）

此外，毫末DriveGPT的駕駛場(chǎng)景理解可以對(duì)海量駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行秒級(jí)特征搜索，從而實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)篩選，為大模型挖掘海量高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)；駕駛場(chǎng)景標(biāo)注是采用了開(kāi)集（Open-set）場(chǎng)景下的Zero-Shot自動(dòng)標(biāo)注，可實(shí)現(xiàn)對(duì)任意物體既快速又精準(zhǔn)的標(biāo)注，不僅可實(shí)現(xiàn)針對(duì)新品類的Zero-Shot快速標(biāo)注，而且精度還非常高，預(yù)標(biāo)注準(zhǔn)召達(dá)到80%以上；駕駛場(chǎng)景生成，可以基于駕駛場(chǎng)景的文生圖模型，通過(guò)文字描述批量生成平時(shí)難以獲取的Hardcase數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)中生有的可控生成；對(duì)于駕駛場(chǎng)景遷移，基于AIGC生成能力，可實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)場(chǎng)景生成，能將采集到的一個(gè)場(chǎng)景，遷移到該場(chǎng)景的不同時(shí)間、不同天氣、不同光照等各類新場(chǎng)景下，可同時(shí)獲取全天候駕駛數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)瞬息萬(wàn)變的高效場(chǎng)景遷移。

現(xiàn)場(chǎng)，顧維灝還給出了DriveGPT賦能車端的三大測(cè)試成果：

第一個(gè)是毫末純視覺(jué)自動(dòng)泊車測(cè)試成果。毫末利用視覺(jué)感知模型，使用魚眼相機(jī)可以識(shí)別墻、柱子、車輛等各類型的邊界輪廓，形成360度的全視野動(dòng)態(tài)感知，可以做到在15米范圍內(nèi)達(dá)到30cm的測(cè)量精度，2米內(nèi)精度可以高于10cm。這樣的精度可實(shí)現(xiàn)用視覺(jué)取代USS超聲波雷達(dá)，從而進(jìn)一步降低整體智駕方案成本。

（毫末純視覺(jué)泊車）

第二個(gè)是毫末對(duì)交通場(chǎng)景全要素識(shí)別測(cè)試成果。DriveGPT基于通用感知的萬(wàn)物識(shí)別的能力，從原有感知模型只能識(shí)別少數(shù)幾類障礙物和車道線，到現(xiàn)在可以識(shí)別各類交通標(biāo)志、地面箭頭、甚至井蓋等交通場(chǎng)景的全要素?cái)?shù)據(jù)。大量高質(zhì)量的道路場(chǎng)景全要素標(biāo)注數(shù)據(jù)，可以有效幫助毫末重感知的車端感知模型實(shí)現(xiàn)效果的提升，助力城市NOH的加速進(jìn)城。

（城市NOH全要素覆蓋）

第三個(gè)是毫末城市NOH對(duì)小目標(biāo)障礙物檢測(cè)的測(cè)試成果。毫末在當(dāng)前城市NOH的測(cè)試中，可以在城市道路場(chǎng)景中，在時(shí)速最高70公里的50米距離外，就能檢測(cè)到大概高度為35cm的小目標(biāo)障礙物，可以做到100%的成功繞障或剎停，這樣可以對(duì)道路上穿行的小動(dòng)物等移動(dòng)障礙物起到很好地檢測(cè)保護(hù)作用。

（毫末城市NOH小目標(biāo)障礙物檢測(cè)）

顧維灝也提到，毫末DriveGPT大模型的應(yīng)用，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中帶來(lái)了巨大技術(shù)提升，使得毫末的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)徹底進(jìn)入了全新模式，新開(kāi)發(fā)模式和技術(shù)架構(gòu)將大大加速汽車智能化的進(jìn)化進(jìn)程。

全球頂尖產(chǎn)學(xué)研重磅嘉賓助陣，毫末生態(tài)伙伴已達(dá)近百家

本屆HAOMO AI DAY再度齊聚自動(dòng)駕駛領(lǐng)域超豪華嘉賓陣容。中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)教授、清華智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長(zhǎng)張亞勤；清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院副院長(zhǎng)、長(zhǎng)聘教授、博士生導(dǎo)師李升波發(fā)表主題演講；合眾新能源汽車CTO戴大力；中汽創(chuàng)智智能駕駛CTO張振林；美團(tuán)自動(dòng)車研發(fā)總監(jiān)穆北鵬；達(dá)達(dá)快送產(chǎn)品與規(guī)劃負(fù)責(zé)人郭瑜；火山引擎汽車行業(yè)總經(jīng)理?xiàng)盍ィ卉囋凭W(wǎng)&電動(dòng)邦創(chuàng)始人、CEO程里等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍人物出席第九屆HAOMOAIDAY尖峰對(duì)話環(huán)節(jié)，圍繞“2023自動(dòng)駕駛：乘風(fēng)大模型，創(chuàng)造新范式”展開(kāi)討論。

（尖峰對(duì)話——2023自動(dòng)駕駛：乘風(fēng)大模型，創(chuàng)造新范式）

張亞勤發(fā)表了題為《Big Model, Generative Al and Intelligent Driving》的主題演講，他表示：“AI大模型帶來(lái)了從判別式AI到生成式AI的新技術(shù)范式變革，清華AIR正在利用生成式AI來(lái)構(gòu)建自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)以及Real2Sim2Real基礎(chǔ)模型平臺(tái)。同時(shí)，清華AIR與毫末智行在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策優(yōu)化方向展開(kāi)深入探索，共同推動(dòng)全方位、多層次的產(chǎn)學(xué)研深度合作，加速AI技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的落地應(yīng)用。”

（張亞勤出席第九屆毫末AI DAY）

李升波表示：“自動(dòng)駕駛是人工智能的皇冠明珠，算法的突破與數(shù)據(jù)的累積使得汽車駕駛智能性呈現(xiàn)快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，這也是自動(dòng)駕駛技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向。毫末智行近年于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的感知、預(yù)測(cè)、決控方向進(jìn)行了突破性探索，取得了一系列前瞻技術(shù)，為生成式人工智能的自動(dòng)駕駛應(yīng)用做出了有益嘗試?！?/p>

（李升波出席第九屆毫末AI DAY）

演講結(jié)尾，顧維灝提到：“毫末即將成立四周年，一約既定，萬(wàn)山無(wú)阻。毫末人將繼續(xù)用AI連接更廣闊的世界，用技術(shù)叩問(wèn)更浩遠(yuǎn)的未來(lái)?！?/p>

張凱表示：“風(fēng)好正揚(yáng)帆，毫末人將始終秉持初心，保持創(chuàng)業(yè)者的激昂斗志，共同實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的夢(mèng)想?！?/p>