隨著汽車智能化趨勢加速，我國智能駕駛賽道迎來爆發(fā)。當(dāng)前高階智駕產(chǎn)品正經(jīng)歷從高速場景到城市場景落地的比拼，而城市輔助駕駛被認為是邁向真正自動駕駛的最后一個挑戰(zhàn)。毫末認為，決定這場智能駕駛產(chǎn)品躍遷的關(guān)鍵，是自動駕駛AI算法在開發(fā)模式和技術(shù)框架的顛覆性變革，而AI大模型則成為引領(lǐng)這場技術(shù)變革的核心變量。

2023年10月11日第九屆毫末AI DAY上，顧維灝發(fā)表了主題為《自動駕駛3.0時代：大模型將重塑汽車智能化的技術(shù)路線》的演講，分享了毫末對于自動駕駛3.0時代AI開發(fā)模式和技術(shù)架構(gòu)變革的思考，同時也公布了毫末DriveGPT大模型的最新進展和實踐。其中，截至目前，毫末型DriveGPT雪湖·海若已累計計篩選出超過100億幀互聯(lián)網(wǎng)圖片數(shù)據(jù)集和480萬段包含人駕行為的自動駕駛4D Clips數(shù)據(jù)；在通用感知上，進一步升級引入多模態(tài)大模型，獲得識別萬物的能力；與NeRF技術(shù)進一步整合，渲染重建4D空間；在通用認知上，借助LLM（大語言模型），讓自動駕駛認知決策具備世界知識，能夠做出更好的駕駛策略。

（顧維灝：DriveGPT通用感知與通用認知能力全面升級）

毫末智行CEO顧維灝提出：“在大數(shù)據(jù)、大模型、大算力的自動駕駛3.0時代，自動駕駛技術(shù)框架也會發(fā)生顛覆性的變化。在感知階段，通過海量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練感知基礎(chǔ)模型，學(xué)習(xí)并認識客觀世界的各種物體；在認知階段，則通過海量司機的駕駛行為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)駕駛常識，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式不斷迭代并提升整個系統(tǒng)的能力水平。毫末一直以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來推動自動駕駛產(chǎn)品的升級，為進入自動駕駛3.0時代做準備?！?/span>

通用感知可識別萬物、通用認知學(xué)會世界知識：毫末DriveGPT引領(lǐng)自動駕駛大模型新范式

顧維灝認為，與2.0時代相比，自動駕駛3.0時代的開發(fā)模式將發(fā)生顛覆性的變革。在自動駕駛2.0時代，以小數(shù)據(jù)、小模型為特征，以Case任務(wù)驅(qū)動為開發(fā)模式。而自動駕駛3.0時代，以大數(shù)據(jù)、大模型為特征，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為開發(fā)模式。

相比2.0時代主要采用傳統(tǒng)模塊化框架，3.0時代的技術(shù)框架也發(fā)生了顛覆性變化。

首先，自動駕駛會在云端實現(xiàn)感知大模型和認知大模型的能力突破，并將車端各類小模型逐步統(tǒng)一為感知模型和認知模型，同時將控制模塊也AI模型化。隨后，車端智駕系統(tǒng)的演進路線也是一方面會逐步全鏈路模型化，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車云協(xié)同的方式實現(xiàn)遠程控車。最后，在未來車端、云端都是端到端的自動駕駛大模型。

（毫末DriveGPT升級：大模型讓自動駕駛擁有世界知識）

毫末DriveGPT大模型正是按照3.0時代的技術(shù)框架要求進行升級。在通用感知能力提升上，DriveGPT通過引入多模態(tài)大模型，實現(xiàn)文、圖、視頻多模態(tài)信息的整合，獲得識別萬物的能力；同時，通過與NeRF技術(shù)整合，DriveGPT實現(xiàn)更強的4D空間重建能力，獲得對三維空間和時序的全面建模能力；在通用認知能力提升上，DriveGPT借助大語言模型，將世界知識引入到駕駛策略，從而做出更好的駕駛決策優(yōu)化。

具體來講，在感知階段，DriveGPT首先通過構(gòu)建視覺感知大模型來實現(xiàn)對真實物理世界的學(xué)習(xí)，將真實世界建模到三維空間，再加上時序形成4D向量空間；然后，在構(gòu)建對真實物理世界的4D感知基礎(chǔ)上，毫末進一步引入開源的圖文多模態(tài)大模型，構(gòu)建更為通用的語義感知大模型，實現(xiàn)文、圖、視頻多模態(tài)信息的整合，從而完成4D向量空間到語義空間的對齊，實現(xiàn)跟人類一樣的“識別萬物”的能力。

（毫末DriveGPT通用感知大模型：讓自動駕駛認識萬物）

毫末通用感知能力的進化升級包含兩個方面。首先是視覺大模型的CV Backbone的持續(xù)進化，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)，實現(xiàn)視頻生成的方式來進行訓(xùn)練，構(gòu)建包含三維的幾何結(jié)構(gòu)、圖片紋理、時序信息等信息的4D表征空間，實現(xiàn)對全面的物理世界的感知和預(yù)測。其次是構(gòu)建起更基礎(chǔ)的通用語義感知大模型，在視覺大模型基礎(chǔ)上，引入圖文多模態(tài)模型來提升感知效果，圖文多模態(tài)模型可以對齊自然語言信息和圖片的視覺信息，在自動駕駛場景中就可以對齊視覺和語言的特征空間，從而具備識別萬物的能力，也由此可以更好完成目標檢測、目標跟蹤、深度預(yù)測等各類任務(wù)。

在認知階段，基于通用語義感知大模型提供的“萬物識別”能力，DriveGPT通過構(gòu)建駕駛語言（Drive Language）來描述駕駛環(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作，并借助外部大語言模型LLM的海量知識來輔助給出駕駛決策。

（毫末DriveGPT認知大模型：讓自動駕駛具備常識）

由于大語言模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到并壓縮了人類社會的全部知識，因而也就包含了駕駛相關(guān)的知識。經(jīng)過毫末對大語言模型的專門訓(xùn)練和微調(diào)，從而讓大語言模型更好地適配自動駕駛?cè)蝿?wù)，使得大語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。

認知大模型通過與大語言模型結(jié)合，使得自動駕駛認知決策獲得了人類社會的常識和推理能力，也就是獲得了世界知識，從而提升自動駕駛策略的可解釋性和泛化性。

顧維灝表示：“未來的自動駕駛系統(tǒng)一定是跟人類駕駛員一樣，不但具備對三維空間的精確感知測量能力，而且能夠像人類一樣理解萬物之間的聯(lián)系、事件發(fā)生的邏輯和背后的常識，并且能基于這些人類社會的經(jīng)驗來做出更好的駕駛策略，真正實現(xiàn)完全無人駕駛。”

能生成、會解釋、可預(yù)測：毫末DriveGPT大模型升級帶來七大應(yīng)用實踐

在毫末DriveGPT大模型的最新開發(fā)模式和技術(shù)框架基礎(chǔ)上，顧維灝同時分享了自動駕駛大模型的七大應(yīng)用實踐，包括駕駛場景理解、駕駛場景標注、駕駛場景生成、駕駛場景遷移、駕駛行為解釋、駕駛環(huán)境預(yù)測和車端模型開發(fā)。

（毫末DriveGPT應(yīng)用的七大實踐）

顧維灝表示：“毫末DriveGPT大模型的應(yīng)用，在自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)過程中帶來了巨大技術(shù)提升，使得毫末的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)徹底進入了全新模式，新開發(fā)模式和技術(shù)架構(gòu)將大大加速汽車智能化的進化進程?！?/span>

第一、駕駛場景理解，可實現(xiàn)秒級數(shù)據(jù)篩選，為圖文多模態(tài)模型發(fā)掘海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。

（駕駛場景理解：開集語義圖像檢索）

原有自動駕駛技術(shù)方案在解決Corner case時，都需要先收集一批與此case相關(guān)的數(shù)據(jù)，然后以標簽加人工的方式進行數(shù)據(jù)標注，即先對圖片打上標簽，然后用標簽做粗篩選、再人工細篩選，成本非常高、效率非常低。現(xiàn)在，毫末采用通用感知大模型，可以利用圖文多模態(tài)模型對海量采集圖片進行目標級別和全圖級別的特征提取，變成圖片表征向量，并對這些海量的向量數(shù)據(jù)建立向量數(shù)據(jù)庫，可以從百億級別的向量數(shù)據(jù)庫中找到任意文本對應(yīng)的駕駛場景數(shù)據(jù)，實現(xiàn)秒級搜索。

基于這一能力，毫末還構(gòu)建了專有的自動駕駛場景多模態(tài)數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練了毫末的圖文多模態(tài)模型，來對如魚骨線、雙黃實線車道線等理解難度較大的駕駛環(huán)境特有場景進行專門訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。

第二、駕駛場景標注，實現(xiàn)更高效的Zero-Shot的自動數(shù)據(jù)標注，讓萬物皆可被認出。

（駕駛場景標注：zeroShot自動標注）

原有的自動駕駛感知算法，僅僅能識別人工標注過的有限個品類的物體，一般也就幾十類，這些品類之外的物體都無法識別，通常稱之為閉集（Closed-set）數(shù)據(jù)。毫末通過圖文多模態(tài)大模型將原有僅識別少數(shù)交通元素的閉集場景標注，升級為開集（Open-set）場景中進行Zero-Shot的自動標注，從而應(yīng)對千變?nèi)f化的真實世界的各類駕駛場景，實現(xiàn)對任意物體既快速又精準的標注。

通過多模態(tài)技術(shù)對齊圖文表征，再利用大語言模型輔助用于提供開放詞句的表征能力，最終完成Zero-Shot的自動標注。通過該方案，毫末不僅實現(xiàn)了針對新品類的Zero-Shot快速標注，而且精度還非常高，預(yù)標注準召達到80%以上。

第三、駕駛場景生成，實現(xiàn)無中生有的可控生成技術(shù)，讓Hardcase不再難找。

（駕駛場景生成：無中生有的可控生成）

為應(yīng)對海量數(shù)據(jù)中相關(guān)困難場景（Hardcase）數(shù)據(jù)不足的問題，毫末基于DriveGPT大模型構(gòu)建了AIGC能力，從而生成平時難以獲取的Hardcase數(shù)據(jù)?；诤聊┴S富的駕駛數(shù)據(jù)，訓(xùn)練了駕駛場景的AIGC模型，可通過輸入標注結(jié)果，比如路口、大區(qū)率彎道等車道線，再以這個標注結(jié)果為Prompt來生成對應(yīng)的圖像?；谶@樣的可控生成的圖像，一方面可以通過標注進行更加精細的位置控制，另一方面也讓新生成的數(shù)據(jù)自帶了標注信息，可以直接用于下游任務(wù)的訓(xùn)練。

第四、駕駛場景遷移，通過瞬息萬變的場景遷移技術(shù)，實現(xiàn)全天候駕駛數(shù)據(jù)的同時獲取。

（駕駛場景遷移：輕松獲取全天候駕駛數(shù)據(jù)）

除了基于標注結(jié)果的數(shù)據(jù)生成之外，DriveGPT還可以進行高效的場景遷移。通過引入文字引導(dǎo)，AIGC生成能力可以用單個模型實現(xiàn)多目標場景生成?；诤聊┑母兄竽Ｐ?，以真實的采集圖像作為引導(dǎo)，通過文本語言來描述希望生成的目標場景，可實現(xiàn)清晨、正午、黃昏、夜晚等多時間段光照變換，同時也可把晴天轉(zhuǎn)換為雨天、雪天、霧天等各種極端天氣。通過這種方式，能將采集到的一個場景，遷移到該場景的不同時間、不同天氣、不同光照等各類新場景下，極大地豐富了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高模型在極端場景下的泛化性。

第五、駕駛行為解釋，通過引入大語言模型，讓AI解說駕駛場景和駕駛策略。

毫末DriveGPT原本對自動駕駛策略解釋的做法是引入場景庫、并對典型場景用人工標注的方式給出駕駛解釋，這次升級則是通過引入大語言模型來對駕駛環(huán)境、駕駛決策做出更豐富的解釋，相當(dāng)于讓AI自己解釋自己的駕駛策略。

首先，將感知大模型的結(jié)果解碼得到當(dāng)前的感知結(jié)果，再結(jié)合自車信息和駕駛意圖，構(gòu)造典型的Drive Prompt（駕駛提示語），將這些Prompt輸入大語言模型，從而讓大語言模型對當(dāng)前的自動駕駛環(huán)境做出解釋。其次，大語言模型也可以對自動駕駛系統(tǒng)所做出的駕駛行為給出合理的解釋，掌握例如為什么要加速、為什么要減速、為什么要變道等，讓大語言模型能夠像駕校教練或者陪練一樣，對駕駛行為做出詳細的解釋。大語言模型的引入，一方面能解決大模型不可解釋的問題，另一方面也能基于這些駕駛解釋來進行駕駛決策的優(yōu)化。

（駕駛行為解釋：讓AI解釋自己的駕駛決策）

第六、駕駛環(huán)境預(yù)測，讓DriveGPT具備社會常識，從而可以準確地預(yù)測未來場景。

DriveGPT原有采用生成式預(yù)訓(xùn)練的方式，使用海量司機駕駛行為進行預(yù)訓(xùn)練以及引入大量司機接管數(shù)據(jù)座位人類反饋數(shù)據(jù)進行強化學(xué)習(xí)，從而基于已有的BEV場景來更好預(yù)測生成未來幾秒的BEV場景。但是DriveGPT需要具備像人類一樣對社會常識、社會潛規(guī)則的理解，并基于這種潛規(guī)則做出更好的預(yù)測。因此，除了使用駕駛行為數(shù)據(jù)，DriveGPT還需要引入大語言模型，才可以在預(yù)測規(guī)劃中融入人類社會的知識或常識，才能給出更合理的駕駛決策。

顧維灝認為：“我們相信，必須要引入大語言模型，才能讓自動駕駛具備常識，而自動駕駛必須具備常識，才能理解人類社會的各種明規(guī)則、潛規(guī)則，才能跟老司機一樣，與各類障礙物進行更好地交互。”

（駕駛環(huán)境預(yù)測：更像人類一樣預(yù)測未來場景）

第七、車端模型開發(fā)，把大模型蒸餾成小模型，從而在有限車端算力上得到更好效果。

大模型訓(xùn)練需要依靠云端的海量數(shù)據(jù)和超大算力，短期內(nèi)難以直接部署到車端芯片，而如何讓大模型的能力幫助車端提升效果，可以采用蒸餾的方式。第一種蒸餾方法是使用大模型來輸出各類偽標簽，偽標簽既可以作為訓(xùn)練語料，來豐富車端小模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也可以作為監(jiān)督信號，讓車端小模型來學(xué)習(xí)云端大模型的預(yù)測結(jié)果；第二種蒸餾方法是通過對齊Feature Map的方式，讓車端小模型直接學(xué)習(xí)并對齊云端的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5個百分點。

（車端模型開發(fā)新模式：把大模型蒸餾成小模型）

純視覺泊車、道路全要素識別、小目標檢測：毫末DriveGPT賦能車端感知提升

毫末利用視覺感知模型，使用魚眼相機可以識別墻、柱子、車輛等各類型的邊界輪廓，形成360度的全視野動態(tài)感知，可以做到在15米范圍內(nèi)達到30cm的測量精度，2米內(nèi)精度可以高于10cm。這樣的精度可實現(xiàn)用視覺取代USS超聲波雷達，從而進一步降低整體智駕方案成本。

（毫末純視覺泊車）

基于DriveGPT基于通用感知的萬物識別的能力，毫末對交通場景全要素識別也有了較大提升，從原有感知模型只能識別少數(shù)幾類障礙物和車道線，到現(xiàn)在可以識別各類交通標志、地面箭頭、甚至井蓋等交通場景的全要素數(shù)據(jù)。大量高質(zhì)量的道路場景全要素標注數(shù)據(jù)，可以有效幫助毫末重感知的車端感知模型實現(xiàn)效果的提升，助力城市NOH的加速進城。

（毫末城市NOH感知全要素識別）

基于DriveGPT的通用語義感知模型能力對通用障礙物的開集場景標注，可實現(xiàn)對道路上小目標障礙物檢測也有較好的效果。毫末在當(dāng)前城市NOH的測試中，可以在城市道路場景中，在時速最高70公里的50米距離外，就能檢測到大概高度為35cm的小目標障礙物，可以做到100%的成功繞障或剎停，這樣可以對道路上穿行的小動物等移動障礙物起到很好地檢測保護作用。

（毫末城市NOH小目標障礙物檢測）

歷屆HAOMO AI DAY的核心主題都是聚焦最硬核的自動駕駛AI技術(shù)，這次更是專門聚焦AI大模型對于自動駕駛技術(shù)的賦能，提出了探索端到端自動駕駛技術(shù)路線的一種新可能。

正如顧維灝在結(jié)尾說道：“毫末即將成立四周年，一約既定，萬山無阻。毫末人將繼續(xù)用AI連接更廣闊的世界，用技術(shù)叩問更浩遠的未來。”HAOMO AI DAY成為中國自動駕駛技術(shù)的一面旗幟，同時也正在成為毫末向年輕的AI人才發(fā)出邀請的最好的一扇窗口。

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