封面新闻记者 吴雨佳

10月10日，毫末智行CEO顾维灏以《自动驾驶3.0时代：大模型将重塑汽车智能化的技术路线》为主题，分享了毫末对于自动驾驶3.0时代AI开发模式的思考。

顾维灏认为，自动驾驶3.0时代与2.0时代相比，其开发模式和技术框架都将发生颠覆性的变革。在自动驾驶2.0时代，以小数据、小模型为特征，以Case任务驱动为开发模式。而自动驾驶3.0时代，以大数据、大模型为特征，以数据驱动为开发模式。

相比2.0时代主要采用传统模块化框架，3.0时代的技术框架会发生颠覆性变化。首先，自动驾驶会在云端实现感知大模型和认知大模型的能力突破，并将车端各类小模型逐步统一为感知模型和认知模型，同时将控制模块也AI模型化。随后，车端智驾系统的演进路线也是一方面会逐步全链路模型化，另一方面是逐步大模型化，即小模型逐渐统一到大模型内。然后，云端大模型也可以通过剪枝、蒸馏等方式逐步提升车端的感知能力，甚至在通讯环境比较好的地方，大模型甚至可以通过车云协同的方式实现远程控车。最后，在未来车端、云端都是端到端的自动驾驶大模型。

顾维灏还详细介绍了毫末DriveGPT大模型在推出200天后的整体进展。首先是DriveGPT训练数据规模提升。截止2023年10月DriveGPT雪湖·海若共计筛选出超过100亿帧互联网图片数据集和480万段包含人驾行为的自动驾驶4D Clips数据。其次是通用感知能力提升，DriveGPT通过引入多模态大模型，实现文、图、视频多模态信息的整合，获得识别万物的能力；同时，通过与NeRF技术整合，DriveGPT实现更强的4D空间重建能力，获得对三维空间和时序的全面建模能力；最后是通用认知能力提升，借助大语言模型，DriveGPT将世界知识引入到驾驶策略中。

顾维灏认为，未来的自动驾驶系统一定是跟人类驾驶员一样，不但具备对三维空间的精确感知测量能力，而且能够像人类一样理解万物之间的联系、事件发生的逻辑和背后的常识，并且能基于这些人类社会的经验来做出更好的驾驶策略，真正实现完全无人驾驶。

顾维灏也给出了毫末基于DriveGPT大模型开发模式的七大应用实践，包括驾驶场景理解、驾驶场景标注、驾驶场景生成、驾驶场景迁移、驾驶行为解释、驾驶环境预测和车端模型开发。

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