(资料图)
在4月11日召开的发布会上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖·海若”。它通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
毫末智行董事长张凯表示，2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。毫末不断进步的数据驱动的六大闭环能力将进一步加速毫末进入自动驾驶3.0时代的步伐，并形成相应的护城河。
据了解，DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT生成式预训练大模型，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景Token化，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。
针对DriveGPT雪湖·海若的实现过程，毫末智行CEO顾维灏表示，首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。同时，DriveGPT雪湖·海若还会根据输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。
毫末DriveGPT雪湖·海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。目前，毫末DriveGPT雪湖·海若已正式对外开放，开启对限量首批客户的合作，北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等已经加入。此外，首款搭载HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV即将上市，这也是毫末DriveGPT雪湖·海若的首发落地车型。
“技术领先是生存根本，毫末鼓励所有技术研发同学投入到技术创新当中。”张凯在演讲中表达了毫末对于技术研发投入的坚定决心。截至目前，毫末已获得专利证书164件，国际顶级学术会议论文收录6篇，最新2篇更是分别入选计算机视觉识别领域三大顶会之一的CVPR和全球首个智能车专业期刊IEEE TIV。毫末已将所有论文在GitHub开源，与业内共享。
关键词：
责任编辑：Rex_12
