HAOMO发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT

，在HAOMO AI DAY上，HAOMO发布业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖?海若”，毫末智行CEO顾维灏表示，DriveGPT将重塑汽车智能化技术路线。据介绍，DriveGPT雪湖?海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。

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。”

顾维灏介绍，DriveGPT通过引入驾驶数据建立RLHF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。

目前，毫末DriveGPT雪湖?海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。

DriveGPT雪湖?海若的底层模型采用GPT生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，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，形成“Drive Language”，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。

顾维灏进一步阐释，DriveGPT雪湖?海若具有三个能力:

1. DriveGPT雪湖?海若可以按概率生成很多个场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况；

2.在所有场景序列都产生的情况下，DriveGPT雪湖?海若能把场景中最受关注的自车行为轨迹量化出来，也就是生成场景的同时，会产生自车未来的轨迹信息；

3. 有了自车未来的轨迹信息之后，希望这条轨迹是可解释的，而GPT模型最擅长的领域便是对话和推理，DriveGPT雪湖?海若也很好地继承了这种特性，在生成场景序列、轨迹的同时，也会把整个决策逻辑链给输出。

顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖?海若的算力。

首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；

其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%；

最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。

谈到DriveGPT雪湖?海若的实现过程，顾维灏介绍称，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。

DriveGPT雪湖?海若的一个关键设计，就是场景的Token化表达，顾维灏把这种方式叫做Drive Language。

同时，DriveGPT雪湖?海若还会根据Drive Language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。

另外，顾维灏提到，DriveGPT雪湖?海若可以逐步应用到城市NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。有了DriveGPT雪湖?海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

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。毫末DriveGPT雪湖?海若大模型的成果将首发落地在搭载毫末HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV上。

顾维灏表示，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。

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