作为中国量产自动驾驶第一名，目前长城汽车智能辅助驾驶系统 HPilot 整体已搭载近20款车型，用户辅助驾驶行驶里程累计已突破4700万公里，HPilot2.0辅助驾驶日均里程使用率达到了12.6%。首款搭载 HPilot3.0 的新摩卡 DHT-PHEV 即将重磅上市，第二款搭载毫末 HPilot3.0 的车型魏牌蓝山也将在今年发布。此外，中国首款可大规模量产落地、重感知城市 NOH，已首批落地北京、保定、上海等城市并开启泛化测试，到2024年将有序落地100城。
大数据、大模型、大算力成果丰硕，稳居智能驾驶赛道“C”位
长城汽车之所以跑赢智能驾驶赛道，超越一众新老势力，这主要得益于长城汽车以毫末智行为运营主体，在智能驾驶大数据、大模型、大算力方面的持续深耕并取得骄人成果。
实现高阶智能驾驶需要大量的数据驱动已经成为行业共识，长城毫末之前就提出了关于数据的思想钢印，通过实际车端源源不断的产生数据，将数据处理挖掘进而迭代算法，更好的算法布局在车端，形成闭环。为此早在两年前，长城毫末就基于庞大的智能辅助驾驶数据成功搭建了MANA雪湖数据智能体系，它是智能辅助驾驶功能的超强大脑，具备持续进化的感知智能、认知智能、标注、仿真、计算等五大能力，并可通过对覆盖全国的海量人类驾驶数据进行深度理解，学习常识和动作拟人化，使得系统决策更像人类实际驾驶行为。截至2023年5月，MANA雪湖-自动驾驶数据智能系统机器学习时长已超过62万小时，虚拟驾龄相当于人类驾驶7.5万年。
同时，随着ChatGPT火爆全网，其采用的Transformer大模型以及“人类反馈强化学习（RLHF）”技术也引发了大量关注。而在自动驾驶领域，长城毫末也是国内最早将Transformer大模型引入数据智能体系MANA中的企业，并推出行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名“雪湖·海若”，成为大模型技术落地自动驾驶新范式。DriveGPT 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。现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。目前，DriveGPT 雪湖·海若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。
不仅如此，DriveGPT 雪湖·海若已正式对外开放共建生态圈，长城毫末将携手生态伙伴率先探索智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困四大应用能力。在大数据的基础上，加上 GPT 的技术范式，结合用户在产品使用中源源不断的反馈，DriveGPT 雪湖·海若有望让自动驾驶的 AI 能力产生一个质的提升。
大数据和大模型离不开大算力的支持，为此长城毫末更是打造了国内自动驾驶行业最大的智算中心——雪湖·绿洲（MANA OASIS），每秒浮点运算可达67亿亿次，存储带宽每秒 2T，通信带宽每秒 800G，具备用户需求、研发效能、产品自完善、数据积累、数据价值、业务工程化六大闭环能力，将机器训练效率提升了100 倍。
据了解，雪湖·绿洲的性能是为自动驾驶量身定做的，有了智算中心以及训练框架的持续迭代保障，才能让大模型连续、稳定、高效地训练出来。在雪湖·绿洲（MANA OASIS）的加持下，长城毫末也正在快步跨入自动驾驶3.0时代。