在自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若推出200天后，AutoLab用一场特殊的测试来验证毫末城市NOH对小目标障碍物检测的表现。

而这条视频，也正是第九届HAOMO AI DAY上，DriveGPT的一个阶段性成果之一。

如果说去年的AI DAY还是技术思路的探讨和实践，这届的HAOMO AI DAY已然成了落地产品介绍会和阶段性的成果分享。

搭载毫末城市NOH功能的魏牌蓝山将在2024年第一季度正式量产上市，三款覆盖不同规格的千元级无图NOH逐一亮相，DriveGPT雪湖·海若开始赋能车端，有了阶段性进展。

甚至是引无数资本竞折腰的无人物流配送车，也要在今年底在商超履约配送场景实现盈利。

这些变化放在一个普通用户的视角上来看可能不那么明显，但却代表着我们正在奔向大模型加持的智驾时代。

高阶辅助驾驶即将迎来大爆发

国庆假期结束，问界M7的火爆席卷全网似乎是意料之中的事情。这里面最重要的信息就是智驾版本的选择已经超过了50%，智驾功能成为用户购车时重点关注且愿意为之买单的重要功能。毫末，自然也嗅到了机遇。

张凯介绍到，目前乘用车销量和智能化指数都在稳步提升，同时智能驾驶渗透率与价格却呈反向增长，种种现象和数据证明，更具性价比的行泊一体的域控方案将成为主流。

现场，毫末开场就发布了HP170、HP370、HP570三款智能辅助驾驶产品，涵盖不同价位车型，预计将在2023年和2024年先后上车。张凯表明，“我们的目的很简单，让中阶智驾便宜更好用，让高阶智驾好用更便宜。”

以毫末HP170为例，定位3000元级“极致性价比”的高速无图NOH，可以实现行泊一体智驾。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。场景上，可实现高速、城市快速路上的无图NOH，短距离记忆泊车等功能。

结合实际产品来看，哈弗，欧拉都有望在明年第一季度落地搭载毫末HPilot的智驾方案，且在价格上并不会相比过往版本有很大的悬殊。

而截止到目前，市面上最便宜的带有高速NOA功能的车型是宝骏云朵460 Pro灵犀版，售价为12.58万。也让我好奇，明年毫末这套低成本方案究竟会下放到什么样的车型上，带来什么样的售价呢？

回到另外两套方案当中，毫末HP370是5000元级“极致性价比”的城市记忆行车与记忆泊车，可以实现行泊一体智驾。在场景上，可实现高速、城快，以及城市内的记忆行车，免教学记忆泊车、智能绕障等功能。

所谓记忆行车在某种程度上可以看到是城市NOH的最小集，是城市NOH的补充。也就是其他厂商口中的“通勤模式”，即一个相对固定的路线和场景，都可以依托这套方案得以实现。这样的好处在于既能实现不常用的高速NOH，也能保障日常上下班这种多频次的智驾需求。

最后则是8000元级别的城市全场景无图NOH产品毫末HP570。在场景上，可实现城市无图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。张凯强调：“HP570平台的历史使命是打造行业内最具性价比的高阶城市智驾产品。”

与此同时，在发布会结束后的专访上，张凯透露还具备城市NOH导航辅助驾驶功能的毫末HP550（原HPilot3.0），将搭载魏牌蓝山在2024年第一季度正式量产上市，并且目前已经在保定闹市区可以城市NOH，后续我们也将第一时间关注这套方案的实际表现。

DriveGPT雪湖·海若200天蝶变

文章开篇视频里呈现的小目标障碍物识别，正是200天后的DriveGPT所带来的成果之一。此前我们也详细报道了这套自动驾驶生成式大模型的渊源。毫末DriveGPT雪湖·海若，掀起一场自动驾驶的“工业革命"

200天过去了，这套硬核的自动驾驶AI技术也有了新的变化。首先是DriveGPT训练数据规模提升，让AI有了各种范本去学习。

与之而来的通用感知能力提升，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。

回到我们视频当中的小目标障碍物识别测试，也正是基于视觉感知能力的提升所带来的新技能。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。

除此之外，毫末也展示了基于纯视觉模型下的自动泊车测试结果，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。

而目前我们的泊车方案则是依托车尾的超声波雷达和摄像头融合感知实现，虽然也达到了足够的清晰度，但在成本上显然是没有一颗鱼眼相机有优势的。也佐证了毫末在做性价比智驾方案上的锱铢必较。

千里智行 始于毫末

在自动驾驶2.0时代，厂商们以小数据、小模型为特征，以Case任务驱动为开发模式。而到了自动驾驶3.0时代，以大数据、大模型为特征，数据驱动为开发模式成为了行业主流，这也意味着开发模式和框架结构都会发生颠覆性的变化。

拥抱变化才能走得更远，高阶辅助驾驶即将迎来大爆发，自动驾驶生成式大模型也在日新月异。对于厂商们来说，这是充满激烈竞争，硝烟弥漫的黄金时代。

而对于你我这样的用户而言，智能驾驶成为和座椅通风加热这样普适性功能的日子，也越来越近了。