国产自动驾驶生成式大模型DriveGPT发布，已对行业开放

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在4月11日举行的第八届HAOMO AI DAY上，北京自动驾驶企业毫末智行发布了自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖·海若”。

当下，人工智能AI大模型的落地应用再度引发广泛关注，而不同行业领域的从业者也在积极探索面向各自细分行业行之有效的AI大模型。据了解， “海若”一词出自《庄子·秋水》。DriveGPT雪湖·海若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。其现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将多个大模型的能力整合到DriveGPT雪湖·海若。目前，其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进行训练。

雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型。技术人员介绍，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，雪湖·海若面向自动驾驶场景，输入的是感知融合后的文本序列，输出的是自动驾驶场景文本序列，形成自动驾驶语言“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。

据悉，雪湖·海若可以逐步应用到城市智能辅助驾驶、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中，车辆行驶会更安全、动作更人性化，并有合理的逻辑来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，这样车辆越来越像“老司机”，车辆的行为都是可预期、可理解的，人们对智能设备的信任感也会更强。

目前，雪湖·海若已正式对行业开放，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。举例而言，在行业应用方面，在自动驾驶场景中如需给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用雪湖·海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的十分之一。下一步相关场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速我国自动驾驶技术的快速发展。

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