DriveGPT雪湖·海若诞生,将重塑汽车智能化技术路线

作者&投稿:盛尚 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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和 ChatGPT 在 AIGC(AI- Generated Content,人工智能生成内容)领域一样具备颠覆性的事情正在发生。

4 月 11 日,自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上,重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT,中文名「雪湖·海若」,该模型参数规模达到 1200 亿,可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题,并通过能力迭代,最终实现端到端自动驾驶。

此前,受制于传统模型「数据量小基于规则」等局限性,智能驾驶技术进展一度较为缓慢,甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑,在这样的背景下,两年前,毫末率先投入到大模型技术的研发之中,旨在寻找新的突破。

经历了先行探索和反复验证,毫末成功找到了突破口——生成式大模型,通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域,大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。

「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键,基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。

毫末 CEO 顾维灏也表示:「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线,让辅助驾驶进化更快,让自动驾驶更早到来。」

顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到,布局非常领先。

事实上,毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索,并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中,然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知认知算法的快速升级,现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中,目标将实现端到端自动驾驶。

毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。

据了解,新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市,届时,用户市场还将迎来一轮新的震撼。

「毫末真正重塑了行业信心,」一位业内人士略微激动地说道,「这将是一场革命。」

01、DriveGPT 雪湖·海若,如何颠覆智能驾驶

在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前,先回顾一下 ChatGPT 的概念,其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer,字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型。

其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点,最早由谷歌在 2017 年提出,该模型基于注意力机制的设计,可以实现出色的算法并行性,因而迅速在自然语言处理(NLP) 领域流行起来,ChatGPT 就是其最新成果。

Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生,在 NLP 中奠定了核心地位之后,被逐渐被引入计算机视觉(CV)领域,后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中,用于提升感知端的模型效果。

如今,毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步,将其率先拓展到智能驾驶系统认知端,DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。

从同样使用 Transformer 大模型的角度来说,ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。

其中,ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型,输入是自然语言的文本串,输出是自然语言的文本,可以完成通用的下游语言生成任务,比如多轮对话、代码生成、翻译、数学 运算等能力。

而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型,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。

DriveGPT 雪湖·海若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。

具体来说,DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代,用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成,产出多种场景序列结果,再用反馈模型给这些结果进行打分排序,目标是把好的结果排上来,差的结果排下去,然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较,放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中,一直反复这个迭代过程。

其中,Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的,使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练,这些样本对来自于接管 Case,毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本,与被接管轨迹相似的作为负样本,这样来构建偏序对集合,再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model,进而得到一个打分模型。

此外,DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链:即在输入端提供 Prompts(提示语),根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。

毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入,拥有超过几十万个细颗粒度场景,将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习,学到推理关系,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。

除了用作认知决策,DriveGPT 雪湖·海若还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。

尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能,但这还不是它的「终局」,毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶,后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。

与此同时,毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态,通过对行业提供开放服务,促进自动驾驶的从业者和研究机构,快速构建基础能力,释放创新。

汽车之心获知,毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了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、英特尔等加入。

事实上,毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。

据了解,「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若,在该书中,另一神话人物河伯请教北海若,何谓大小之分,北海若教导河伯说,不因天地而觉大,不因毫末而觉小。

毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」,寓意着智慧包容、海纳百川,为行业发展贡献力量。

02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」,为何由毫末打响

自动驾驶领域顶级玩家众多,毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖·海若?

要回答这个问题,首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖·海若的本质,它是应用在智能驾驶上的人工智能,就必然离不开人工智能三要素:算法数据算力,而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。

首先在算法的技术路线上,毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线,比「跃进式」玩家的量产时间更早,更快形成规模化,从用户真实使用场景中积累足够多的数据。

毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径,并率先进入以数据驱动为核心的新时代。

从这时开始,自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀,在深度学习主导中,与大模型相辅相成,真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。

在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上,毫末发布中国首个数据智能体系 MANA,其由四大板块组成,分别是 TARSLUCASVENUS BASE

其中,BASE 是整个系统架构的底层,包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。

其他三大板块置于上层:

  • TARS 代表毫末智行的开发的原型算法,包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎;
  • LUCAS 是提取数据价值,以数据驱动系统能力持续迭代的核心子系统,解决场景泛化,评测和部署的问题;
  • VENUS 则是数据看板,以参考标准评价算法的好坏。

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