毫末智行，能否成為自動駕駛領域的“ChatGPT”？

撰文 | 曹雙濤

編輯 | 周? ?沫

題圖 | IC Photo

短短幾個月的時間，ChatGPT迅速火爆全網。事實上，ChatGPT之所以能稱為“很會聊天的AI”，在于其訓練時使用了人類反饋強化學習(RLHF)算法。借助人類的感知，讓模型判斷自己的答案質量，訓練自己逐步給出更高質量的回答。

而在自動駕駛領域，毫末智行的自動認知大模型也正式升級為DriveGPT，它和ChatGPT的RLHF算法基本一致。

毫末智行的DriveGPT是在不斷學習成千上萬個老司機的駕駛經驗后，幫助模型自己能獨立做出決策。按照毫末智行的說法來看，借助DriveGPT這一大模型，在掉頭、環(huán)島等公認的困難場景中，場景通過率提升30%以上。

圖源：毫末智行

當前，毫末智行的DriveGPT已完成模型搭建和第一階段數據的跑通，參數規(guī)模可對標GPT-2的水平。后續(xù)將持續(xù)引入大規(guī)模真實接管數據，通過人駕數據反饋的強化學習，來不斷提升測評效果。同時也將DriveGPT作為云端測評模型，用來評估車端小模型的駕駛效果。

基于此，毫末智行在對外宣傳中說，自己不僅僅是國內最早將Transformer大模型引入到數據智能體系MANA當中，更是全球首個自動駕駛認知大模型。

其實這已經不是毫末智行首次在宣傳中說自己是業(yè)內“第一”了，毫末智行董事長張凱對2022年公司發(fā)展總結時說道：“毫末2022年持續(xù)穩(wěn)居中國量產自動駕駛第一名”，“毫末城市NOH是中國第一個可大規(guī)模量產的城市導航輔助駕駛產品”；公司中國首個自研AEB算法落地海內外的公司，也是中國首個出海歐洲、澳洲的自動駕駛公司。

那么，多項“第一”加持的毫末智行真的能夠成為自動駕駛領域的“ChatGPT”嗎？而對于脫胎于長城汽車，僅僅成立1000多天的毫末智行，這些“第一”真的經得起推敲嗎？

一、缺乏數據，如何打造DriveGPT？

若毫末智行未來想要真正成功打造出DriveGPT，需要同時解決幾個問題，一是如何獲得海量的自動駕駛數據，二是如何成功不斷學習成千上萬的老司機駕駛經驗，三是如何提高自身算力能力。然而，從當下來看，這些均面臨著較大的壓力。

從數據維度來看，毫末智行旗下的毫末Hpilo一共進行了三個版本的迭代，分別是HWA高速智能駕駛系統(tǒng)、NOH智慧領航輔助駕駛系統(tǒng)、城市NOH領航輔助駕駛系統(tǒng)。這三代產品Hpilot搭載至魏牌、坦克、歐拉、長城炮等近20款車型，輔助駕駛用戶行駛里程突破2500萬公里。但需要指出的是，這2500萬公里的數據質量本身就存在爭議。

首先，單看2500萬公里這個數字的確很大，但相關數據顯示，國內出租車一年跑的里程基本上在12-15萬公里。而毫末智行的這2500萬公里，實則也就是一兩百個出租車司機一年的里程，這也不難看出目前毫末智行所積累的數據過小。

同時，2500萬公里里程到底是由多少用戶完成的呢？單個用戶所對應的駕齡以及里程又分別是多少呢？而在毫末智行的對外宣傳中，并沒有提及。

其次，由于此前激光雷達的成本相對較高，毫末智行的HWA高速智能駕駛系統(tǒng)和NOH智慧領航輔助駕駛系統(tǒng)這兩個版本并沒有安裝激光雷達。而從激光雷達自身所對應的各種性能來看，就不能看出毫末智行在激光雷達的數據上是嚴重缺乏的。

圖源：華創(chuàng)證券

而毫末智行的城市NOH領航輔助駕駛系統(tǒng)雖安裝激光雷達，但其是在去年9月份才正式對外發(fā)布。即使考慮到發(fā)布前，毫末智行已經進行了大量測試，但短短幾個月的時間內，毫末智行的就已經完成了同行在過去幾年在激光雷達數據上的積累，這恐怕很難讓外界所信服。

最后，毫末智行的前兩個版本的應用場景更多的是集中在高速、城市快車道上，并沒有應用在山路、較窄路段等其他場景下。這些路段在及其考驗司機駕駛能力的同時，也對自動駕駛提出了更高的要求。但顯然，毫末智行在不同場景下的數據也是極少的。

但需要指出的是，目前毫末智行從L2所積累的數據想要跨越式發(fā)展到L3和L4，也并非易事。

一方面，由于真實場景的交通狀況往往牽一發(fā)而動全身，即改變一輛車的行駛軌跡將對周邊環(huán)境的多條軌跡產生影響，目前的技術難以重現(xiàn)復雜的交通場景，因此導致自動駕駛測試場景與真實場景存在差異，而這種差異對測試結果的影響程度尚未有可評判的標準。

圖源：《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準(GB/T40429-2021)

另一方面，目前廠商很少使用模型在環(huán)和軟件在環(huán)進行測試，是因為目前還沒有具體的參數標準進行參考，得出測試結果的準確性難以判定。而且作為長城旗下的子公司，其他車企也不可能會選擇和毫末智行的數據進行打通，畢竟這就相當于是給長城在做“嫁衣”。

從獲取駕駛經驗來看，來自杭州的出租車司機張奇（化名）告訴我們，目前同行對于自動駕駛并沒有太大的興趣。因為若是出租車司機完全按照自動駕駛的路線來行駛，一旦產生交通事故的話，這個責任到底如何界定呢？保險公司又是否會進行理賠呢？

如張奇所說，雖然近幾年各大車企紛紛發(fā)力自動駕駛，但即便作為自動駕駛商業(yè)化佼佼者的特斯拉，其完全自動駕駛功能包全球安裝率僅為11%。

另據德勤公布的《自動駕駛的未來：先進汽車技術消費者需求調查》報告顯示，在不愿意為500美元以上的自動駕駛功能付費這選項中，中國消費者不愿付費比例超過52%，即便有特斯拉所在的美國也高達63%。顯然，消費者的不買單也讓毫末智行的DriveGPT很難進行反復的訓練，達到和ChatGPT類似的能力。

從算力的問題來看，雖然在今年的1月7號，毫末智行宣布由毫末智行和火山引擎聯(lián)合打造的、目前國內自動駕駛行業(yè)最大的智算中心MANAOASIS（雪湖?綠洲）正式成立。

按照毫末智行CEO顧維灝的說法來看，MANAOASIS是他們歷經兩年研發(fā)，在數據管理能力方面建立了全套面向大規(guī)模訓練的DataEngine。目前MANAOASIS實現(xiàn)了百P數據篩選速度提升10倍、百億小文件隨機讀寫延遲小于500微秒。在算力優(yōu)化方面，他們還部署了Lego高性能算子庫、ByteCCL通信優(yōu)化能力、以及大模型訓練框架。

雖然顧維灝對外宣傳的這些數字看起來卻是漂亮，但對于MANAOASIS的成本問題卻并未提及。事實上，類似于ChatGPT這種所產生的算力成本本身就很高。

相關數據顯示，ChatGPT的總算力消費約為3640PF-days。若按照單個500P中心項目的總投資為30.2億元來計算。若想要保證ChatGPT的正常運行，則至少需要投入7-8個數據中心，所產生的總成本至少在200多億元。

國盛證券的研報也提及到，ChatGPT在訪問階段初始投入近十億美元，單日電費數萬美元。而在訓練階段，單次訓練約為百萬至千萬美元。那么，目前毫末智行是否有足夠的資金能力來承擔如此高的成本呢？

二、缺乏資金，毫末如何活下去？

由于自動駕駛遲遲不能大規(guī)模商業(yè)化，目前全球和自動駕駛相關的公司發(fā)展情況普遍堪憂。其中，福特與大眾汽車共同注資的自動駕駛公司ArgoAI則在去年10月份時，宣布公司倒閉解散。今年1月份，谷歌旗下從未進行過裁員的無人駕駛部門Waymo，也直接裁員80人。

而頂著全球駕駛第一股”光環(huán)的圖森未來，其在去年一二季度的營收只有200多萬，但同期虧損卻高達1億多元。公司增長的乏力，也讓圖森未來的股價從發(fā)行價時期的40美元/股，暴跌到如今的2美元/股左右，出現(xiàn)了一二級市場上的嚴重倒掛。

圖源：東方財富網

從這里也不能感知出，目前毫末智行內部也面臨著較大的現(xiàn)金流壓力。而若想要解決這一問題，或通過投資人以及背后的長城汽車持續(xù)“輸血”，或毫末智行目前已經有盈利項目能自身“造血”。

雖然毫末智行在去年4月份完成了由中銀投資和首程控股的A+輪融資，但若是和此前的A輪融資相比，不僅僅融資金額出現(xiàn)明顯暴跌，很多投資機構也都不再跟投。

而從今年的情況來看，毫末智行依然很難獲得投資人青睞。來自北京的投資人劉華（化名）告訴我們，今年很多投資機構的方向都很明確，要么是在看一些新能源、新材料等與未來國家戰(zhàn)略高度匹配的項目，因為這些項目未來具有很高的成長性。

要么是投一些目前市面上在沒有資本扶持下已經能夠實現(xiàn)盈利的公司，因為這些公司在上市后，不會出現(xiàn)一二級市場股價的倒掛，資本才有可能實現(xiàn)套利。而類似于無人駕駛這種遲遲不能盈利的賽道，很少會有投資機構在選擇出手。

需要指出的是，未來自動駕駛若想要實現(xiàn)盈利的話，主要還是在于和ToG端合作。但由于目前自動駕駛的大單主要來自于政府，而當前政府比較青睞的是百度、華為和蘑菇車聯(lián)。

在去年7-8月的時間里，蘑菇車聯(lián)就先后和四川天府新區(qū)、江蘇無錫梁溪區(qū)、北京通州簽約各類項目，所涉及金額就已經高達66億元。而百度和浙江紹興地區(qū)簽約的智慧快路項目，涉及金額1.168億元，和廣州黃埔區(qū)簽約的智慧交通新基建項目，涉及金額接近4.6億元。

更大的難點在于：百度、華為和蘑菇車聯(lián)通過和ToG端合作，也能增加企業(yè)的信任背書，未來也可以和更多地區(qū)政府合作。這就意味著毫末智行很難從他們手中搶走客戶，依靠自身輸血及其不現(xiàn)實。而對于長城而言，面對著毫末智行的不斷去“長城化”，還有多少耐心給到毫末智行呢？未來又會給毫末注入多少資金呢？

三、小魔駝能救毫末智行嗎？

主業(yè)面臨壓力之下，未來也只能從其他業(yè)務來解決目前毫末智行的資金壓力。按照毫末智行董事長張凱的說法來看，目前毫末智行末端物流自動配送車已初步完成商業(yè)閉環(huán)，交付超1000臺，小魔駝配送訂單量突破13萬單，商業(yè)化進程正全面提速。

但張凱的這一說法實際上仍存在很多爭議的地方。一是多方現(xiàn)實因素的存在，導致目前國內無人配送仍難以商業(yè)化。當前，我國相繼出臺了一系列與無人配送相關的政策，為無人配送行業(yè)的發(fā)展提供了重要支撐，但目前全國各地對于無人車的管理措施尚不統(tǒng)一，各地規(guī)劃的自動駕駛測試區(qū)與企業(yè)實際需要的區(qū)域存在一定矛盾。

另外，目前國內的無人配送車企業(yè)研發(fā)技術已經逐漸成熟，并持續(xù)更新迭代，但高昂的硬件成本、運營成本依然制約了行業(yè)的發(fā)展。

按照業(yè)內專家預測，只有當一臺無人配送車的成本在3-5萬元時，才有可能真正實現(xiàn)商業(yè)化。而去年小魔駝的售價在13萬元左右，距離3-5萬元仍有很大差距。那么，毫末智行的商業(yè)閉環(huán)到底是如何實現(xiàn)的呢？

二是毫末智行的無人配送車交付超1000臺，那么這1000臺無人配送交付給下游哪些客戶呢？項目的投資回報周期又有多長？相對于美團、京東等企業(yè)的無人配送車，其在配送方面有何優(yōu)勢？對于這些關鍵的信息，毫末智行仍然沒有透露。

圖源：毫末智行

且據北京理工中云智車CEO 關超文曾指出，“當前，一輛無人車勉強可取代一個月薪6000元的快遞員，但我得搭進去一個月薪3萬的工程師?！币簿褪钦f，一輛無人車在運行過程中需要一位技術人員全程跟進。若按照1000臺車的交付量，毫末智行去年至少要新招1000名技術人員。但現(xiàn)實情況卻是，去年毫末智行并沒有進行大面積的擴張。

三是13萬訂單看似很大，但對標同行之后就不能發(fā)現(xiàn)這一數字仍偏低。其中，從2020年初至2022年8月底，美團自動配送車已經累計給用戶配送超240萬單，日均配送量達到5000多單。換句話說，小摩駝一年的配送量只相當于美團二十多天的訂單。

而且在這13萬訂單中，有很大一部分是由北京物多美超市所提供的。那么，若和未來和物多美的合作出現(xiàn)問題的話，其后續(xù)的訂單又由誰來提供呢？顯然，毫末智行在無人配送車領域還有很長的路要走，這項業(yè)務也無法成為公司增長的“第二曲線”。

或許毫末智行對外所描述的藍圖很美，但在“自嗨式營銷”背后，毫末智行真的需要好好思考自身的技術能力了。尤其是自動駕駛和無人配送，均是短期之內難以商業(yè)化的項目。那么，今年毫末智行又會推出哪些“大招”來破局呢？

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