自动驾驶圈，竟也卷成这样！

3000元，比一次高档汽车贴膜服务，或一个洗车店年卡更便宜…

但它是现在最新量产L2+智能驾驶底层套件的成本价——

3000元，带1个前视相机、4个鱼眼相机、2个后角雷达、12个超声波雷达，算力5TOPS。能实现的却是高阶行泊一体智驾功能。

包括高速、城市快速路上的无图NOH （领航辅助） ，短距离记忆泊车。

系列产品还有5000、8000元版本，分别搭载不同价位车型，实现城市NOH功能。但同样突出超高功能体验下相对的超轻传感器方案、超低算力需求。

不是期货，而是明年就量产上车的现货。

L2++体验的入门门槛被卷到3000元成本，行业前所未见。

智驾落地新“卷王”，不是新面孔，而是之前业内一直有“最懂量产自动驾驶”之名的毫末智行。

智驾新卷王，高阶智驾极致性价比

量产智驾系统市场上很多，但在2023年这个时间点，明确区分“高阶”的，是是否具备领航辅助功能，也就是常说的NOA能力。

在领航辅助功能开启下，ADAS自主识别车道线、路上的其他目标，包括红绿灯在内的交通标志，实时制定驾驶策略。

最重要的，是根据导航信息自助规划路线，包括什么时候进出匝道、何时离开环岛，什么时候准备变道转弯等等。

简单的理解，就是用户不用直接承担驾驶任务，只作为安全员，负担大大减轻。

根据落地场景的复杂程度，NOA又分成高速和城市两种，对应着不同的方案和成本。

毫末智行的相关产品，叫做NOH。毫末智行董事长张凯，刚刚在AI Day上发布了支持量产NOH功能的最新智驾硬件方案产品。

最大的特征，总结成一句话：高速NOH起步标配，极致性价比前所未有。

HP170，成本3000元级“极致性价比”智驾硬件方案，但其实在行业平均水平中已经实现了高阶的功能能体验。实现高速上和城市快速路上的NOH功能，以及自主泊车能力，而且比常见的量产方案更近一步。

高速或城市快速路NOH，不依赖高精地图；而自主泊车能力，支持短距离记忆功能。

不依赖高精地图意味着更广泛更快速的城市能够解锁NOH；记忆泊车，则大大方便了有固定车位的用户。

硬件配置上，算力5TOPS，传感器方案标配1个前视相机、4个鱼眼相机、2个后角雷达、12个超声波雷达，灵活选装1个前视雷达和2个前角雷达。

毫末HP370，5000元级，实现的功能同样是“极致性价比”。除了高速、城市快速路的NOH，还支持城市内的记忆行车功能。泊车层面也有升级，实现免教学记忆泊车、智能绕障。

城市内记忆行车，就是今年流行的“通勤NOA”功能：系统可以通过训练，记住你常走的上下班路线，实现这一特定路段上的高阶领航辅助。这也是在成本和法规限制下，瞄准最高频需求推出的高阶智驾落地方案。

HP370底层算力32TOPS，传感器方案标配2个前视相机、2个侧视相机、1个后视相机、4鱼眼相机、1个前雷达、2个后角雷达、12个超声波雷达，灵活选装2个前角雷达。

最后还有一个HP570，可实现全场景城市无图NOH、全场景辅助泊车、全场景智能绕障、跨层免教学记忆泊车等功能。

功能拉满，体验最强，实现了“从P档到P档”的智能驾驶能力。这样的量产智驾天花板方案，之前在业界至少是数万元成本，毫末的“极致性价比”体现在官宣成本为8000元。

算力可选72TOPS和100TOPS两款芯片，传感器方案标配2个前视相机、4个侧视相机、1个后视相机、4个鱼眼相机、1个前雷达、12个超声波雷达，还支持选配1颗激光雷达。

简单科普一下智能驾驶量产落地目前的普遍情况：实现高速NOH，一般供应商方案至少需要20TOPS起步，平均数十TOPS的算力支持，传感器方案，也都在视觉和毫米波之外标配至少1个激光雷达。

而上升到城市NOH功能，则至少是254TOPS算力的英伟达Orin芯片起步，有的还要数颗，传感器一般是前向及补盲激光雷达至少3颗。

毫末智行董事长张凯这样评价这些方案：

毫末第二代HPilot的三款智驾产品把价格打到了3000元级、5000元级、8000元级的极致低位，同时性能都打了上去,让辅助驾驶产品成为最平民化的日用级消费品.

中低阶智驾便宜更好用，让高阶智驾好用更便宜

所以毫末量产智驾硬件方案的最大特征，也是行业“卷王”级成本的直接原因，就是摆脱了重传感器依赖，也自然用不到过大的算力支持。

但这种方案能保证可靠，并且达到量产条件的根本原因，还是要从毫末CEO顾维灏一季一度的AI Day“自动驾驶前沿技术分享”中找答案。

毫末为什么卷成这样？

毫末智行量产智驾硬件方案的最大不同，是无论3000、5000、8000元级的产品，激光雷达都是“非必要不增加”，突出以视觉为主的智能驾驶能力。

而激光雷达省下来的，不光是传感器采购的直接成本。

激光雷达除了贵（一个几千元），另一个不理想之处是其产生的点云图数据量大，回波噪声不好抑制，需要占用系统大量的计算资源。

想要低算力实现高功能，又不增加额外成本，就必须要在视觉能力上取得突破。

毫末给出了这样的直观数据。

截止目前，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（带有时间特征的连续视频片段），总学习时长超过103万小时。

乘用车用户辅助驾驶行驶里程已经接近9000万公里。注意这不是模拟仿真训练里程，而是毫末智行已经量产上车的产品，由用户实际使用产生的高价值数据。

上一次毫末公布相关数据是在200多天以前，学习时长和用户实际使用里程还分别是56万小时和4000万公里。

毫末在量产智驾方案上的快速降本卷到极致，本质是视觉自动驾驶能力的迭代进步。而迅速从行业内卷中脱颖而出，拿出史无前例的性价比方案，说明毫末AI能力进步的“加速度”已经今非昔比。

“大模型”引入自动驾驶，是核心原因，当然毫末依然是行业第一家。

DriveGPT，中文名雪湖·海若，是毫末的自动驾驶大模型技术体系。

DriveGPT在今年初提出来，是首先应用于自动驾驶认知决策模块，采用的是生成式预训练思路，只不过训练的数据从语言文本，变成了图片、视频等等自动驾驶数据。

实现过程分为3步：

首先在预训练阶段引入量产智能驾驶数据，训练出一个初始模型，相当于一个具备基本驾驶技能的AI司机。

然后再引入量产数据中高价值的用户接管片段（Clips形式），训练反馈模型。而不同Corner Case的依次迭代，相当于针对不同驾驶任务挑战分别强化AI司机的技能。

接下来就是通过强化学习的方法，使用反馈模型不断优化迭代初始模型。

所谓“生成”，反馈模型能够实时根据当前交通流情况，生成不同的针对性场景，训练初始模型。而完成迭代后，模型也能对同一任务目标生成不同的策略方案。

DriveGPT参数1200亿。DriveGPT模型本身始终部署在云端，直接“上车”还需要时间。但大模型本身可以对自动驾驶数据挖掘和训练起到加速作用，同时也能通过驾驶决策模型参数、效果的拟合学习，直接对车端用户，价值却是能够快速兑现。比如生成式模型能够做到智能捷径推荐、困难场景自主脱困、智能陪练等等。

公布200多天，DriveGPT又有了新的技术层面进展，这也是理解毫末“卷王”的核心。

视觉感知网络架构，从之前ViT（Vision Transformer）为代表的大模型，升级到性能更强大的Swin Transformer大模型。从训练范式上，毫末率先采用基于大规模数据的自监督学习训练范式，采用Transformer大模型轻松“吃下”上百亿的图片，模型变得见多识广，泛化能力极强，逐渐可以识别万物。

现在，最新的大模型是采用视频生成的方式来训练，通过预测生成视频下一帧的方式，来构建4D表征空间，使得CV Backbone能够学到三维的几何结构、图片纹理、时序信息等全面的物理世界信息，相当于把整个世界装入到神经网络当中。

在视觉感知模型的架构、训练流程更新之外，毫末还做了一件事，就是引入外部的大模型，使得自动驾驶在感知和认知层面，具备通用能力，可以识别万物，具有世界知识，能力媲美人类老司机。

感知模型方面，引入NeRF技术，通过预测视频下一帧的自监督方式来构建4D编码空间，即将一个Clips序列的前K帧的部分输入模型，用NeRF（神经辐射场）渲染出后续H帧。

这样通用感知大模型就可以分为3个关键的模块：4D编码器、多模态教师、NeRF渲染器。其中，4D编码器将视频中的时空特征编码到一个4D特征空间里；多模态教师模型是一个预训练好的多模态大模型，可以将视觉特征对齐到文本语义特征。

NeRF渲染器则通过预测未来视频的方式，用来监督4D 特征空间中对世界的感知能力。通过这种方法，毫末DriveGPT构建起更有效、更见多识广的自动驾驶通用感知大模型，实现在一个模型中同时学习到空间的三维几何结构、语义分割和纹理信息，具备识别万物的能力，也由此更好地完成目标检测、目标跟踪、深度预测等各类感知任务。

认知层面，一个老司机不仅仅只会操控汽车，还必须具备人类社会的常识，懂得这个世界的普遍规律，或者说世界知识。但这种世界知识仅仅通过自动驾驶数据是难以学到的，而大语言模型LLM已经学习并压缩了人类社会的全部知识，所以引入大语言模型来辅助驾驶决策是一个非常有效的途径。

为了让LLM更好地适配自动驾驶任务，毫末采用自动驾驶行业数据，对LLM进行了微调，使得LLM能看懂驾驶环境、能解释驾驶行为，做出更优的驾驶决策。

这样，认知大模型除了获得感知大模型看到的物理世界信息之外，也能像老司机一样具备社会常识、知道这个世界各种现象背后的物理知识，从而像老司机一样驾驶。

这些技术层面的创新，让毫末的模型结构、训练方式，以及对世界理解认知层面能力提升，而服务的主要对象，是视觉感知能力，也实实在在的反应在量产方案的降本增效上。

比如将视觉感知能力引入到泊车场景中，并结合视觉BEV的感知框架，使毫末视觉感知模型使用鱼眼相机可以识别墙、柱子、车辆等各类型的边界轮廓，形成360度的全视野动态感知，可以做到在15米范围内达到30cm的测量精度，2米内精度可以高于10cm。这样的精度可实现用视觉取代USS，从而进一步降低整体智驾方案成本。

再比如，毫末城市NOH可以在城市道路场景中，在时速最高70公里的50米距离外，就能检测到大概高度为35cm的小目标障碍物，可以做到100%的成功绕障或刹停。这就是摆脱激光雷达依赖的一个体现。

为什么毫末能在量产商业化上卷到如此程度？

毫末智行CEO顾维灏给出的解答是：

大模型、大数据、大算力，成为自动驾驶公司迈入3.0时代的关键标志。在感知阶段，通过海量的数据训练感知基础模型，学习并认识客观世界的各种物体；在认知阶段，则通过海量司机的驾驶行为数据，来学习驾驶常识，通过数据驱动的方式不断迭代并提升整个系统的能力水平。

很庆幸，毫末从一开始就在为自动驾驶3.0时代作准备。在感知、认知、智算中心的建设上，毫末都是按照数据驱动的方式建设的

与主机厂紧密的联系让毫末对工程化、成本控制理解深刻，敏锐的捕捉自动驾驶最先进最前沿技术，并率先落地应用。

如何评价？

毫末智行如今要加上一个新的标签：落地最卷的自动驾驶公司。

之前它有“量产自动驾驶第一名”的评价，现在也正在代表着量产自动驾驶产品方案、落地趋势的benchmark：

Transformer的引入和计算基础设施建设的成熟，使高阶智能驾驶落地竞争，由独特价值提供，转向增量价值的竞争。

毫末迅速适应了这样的变化拿出3000元成本的产品，意味着用户端可以在20万以下甚至10万级的乘用车上标配高阶智能驾驶，真正享受黑科技的红利。所以是高阶自动驾驶开始普及的信号和里程碑。

毫末智行本身，成为量产自动驾新卷王，核心原因是它代表了自动驾驶最先进前沿技术的应用方向。从最早引入Transfomer、到大模型率先应用，以及现在在训练端引入类似LoRA图片生成模型之类的技术……这些技术在毫末这里，还能快速产生价值，反应在落地量产的产品迭代中。

这也让毫末一季一度的AI DAY，成为了自动驾驶技术方向上风行标性质的活动。

不夸张地说，如果想要保持对自动驾驶技术最核心的关注，最高效的方式就是关注好毫末每个季度的AI DAY。

之前还有特斯拉AI DAY、自动驾驶日，但因为今年的跳票，业内响亮的“学习机会”就只剩毫末了。

而在背后更加值得注意的，是毫末智行代表的自动驾驶技术体系的变革，正越来越深刻的理解并应用大语言模型的范式和具体思路。

自动驾驶的GPT时刻、iPhone时刻正在隐隐轰鸣。

这样的转折，可能并不是在实验室中实现然后再向用户推广。更有可能是毫末、特斯拉这样的渐进式量产自动驾驶玩家，在持续的交付和迭代的商业运营过程中率先突破。