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“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。领先的技术布局、数据驱动闭环体系、工程效率等，都将确保品牌始终跑在行业前列。”4月11日，毫末智行董事长张凯分享了对于2023年自动驾驶发展宏观趋势的判断，并带来毫末2023四大战役进展、新主机厂合作成果和对智能驾驶产品能力迭代的新思考。

张凯对2023年自动驾驶发展最新趋势进行了分析。对于2023年的智能驾驶市场，毫末的判断是，今年是冲刺之年、大考之年。2022年度中国市场，乘用车L2及以上辅助驾驶前装搭载率升至29.40%，前装标配交付585.99万辆。而毫末在去年预估，到2025年高级别辅助驾驶搭载率超过70%。张凯认为，这意味着智驾产品正在进入快速增长的全线爆发期，2023年是非常关键的一年。

首先，城市导航辅助驾驶产品在2023年将围绕量产上车发力，主要玩家的城市辅助驾驶产品进入到真实用户覆盖和多城市落地的比拼。其次，行泊一体和末端物流自动配送产业商业化将成为自动驾驶公司深耕的重点。在乘用车领域，搭载行泊一体功能的智驾产品将迎来前装量产潮；在末端物流自动配送领域，商超、快递等场景迎来爆发，2023年将在这些场景实现可持续商业化闭环。

张凯表示，“趋势变化背后是AI大模型推动下的产业生态的进化升级”。在数据生态上，随着用户更高频地开启辅助驾驶功能，智驾行驶里程渗透率呈现指数级提升，可以更好驱动自动驾驶技术的快速迭代升级；在AI技术生态上，生成式大模型成为自动驾驶系统进化的关键；在算力生态上，基于自动驾驶数据的大规模增长，以及大模型的深入应用，智算中心已经成为自动驾驶行业的“新基建”。

毫末智行CEO顾维灏围绕大模型的应用能力，以及介绍了中国首个自动驾驶数据智能体系MANA和中国自动驾驶行业最大智算中心MANA OASIS雪湖·绿洲最新升级。

当下，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。顾维灏介绍了自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名雪湖·海若。

资料显示，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。其目标是实现端到端自动驾驶，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，已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。底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）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，面向自动驾驶场景，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。

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