本文素材来自于网络，若与实际情况不相符或存在侵权行为，请联系删除。
搜狐汽车·车咖出品
汽车产品竞争的本质已从新能源竞争转向智能化竞争。目前，在乘用车市场，L2及以上智能驾驶渗透率已达42.4%，2025年将达到70%。在汽车上引入智能产品无疑是汽车企业赢得未来产品竞争的关键。
火热的发展领域给了自动驾驶企业很多产品量产、实现商业闭环的机会，这从今年高端辅助驾驶市场的破冰就可以看出。所有布局城市NOA、交通停车综合解决方案等L2.5市场的自动驾驶企业都在一定程度上明白了竞争的关键点。
紧抓自动驾驶行业趋势，自动驾驶公司“普亭行”始终走在最前沿。其在辅助驾驶量产量产方面排名第一、实施城市NOH 100城市计划、自建智能计算机中心、首次推出DriveGPT等，多次开创中国自动驾驶公司先行铺设其技术和产品在许多领域蓬勃发展，例如车辆和物流。
10月11日，好墨在季度版的好墨AI DAY上再次用“极致性价比”出击，对2023年中国“体量”智能驾驶市场给出了答案。
“千元级”NOH无图打破行业最低价
“智能驾驶的渗透率和价格呈反方向增长。未来两年，先进的辅助驾驶产品将在10万元至20万元中间价位的主销车型中快速普及。高端智能驾驶功能也将从尝鲜型向实用型功能转变。”毫末智银行董事长张凯总结道。
根据未来终端市场的需求，衍生出产品策略。郝默毅然拿出一款售价仅3000元的L2+智能驾驶产品HP170。这个价格真是“白菜价”。
市场上的L2+智能驾驶产品，整套硬件一般都在万元以上，其中域控制器就上万。根据激光雷达的数量，传感器的价格从1000元到10000元不等。大家都知道高精度地图价格昂贵。智能驾驶产品的成本加到车型上，直接将整车售价提升至30万元以上。如果选装，配备相关硬件的车型比普通版贵2万到3万元。
相比之下，价格降低了这么多，这才是真正的极致。考虑到车企能接受的智能驾驶软硬件价格普遍在5000元至12000元之间，这个价格对于客户来说一定非常有吸引力。
你怎么做呢？原因在于视觉感知模块降低了传感器的硬件成本，同时打造了更加成熟的算法，降低了对算力的需求。结合上文提到的传感器价格，不难理解产品成本向下探索的空间。张凯表示，“价格降低的同时，性能也得到了提升。”详细看产品细节，该产品售价3000元，配备1个前视摄像头、4个鱼眼摄像头、2个后角雷达、12个超声波雷达，算力5TOPS，还可以实现高端停车并集成智能驾驶功能，包括无地图NOH（导航助手）以及高速公路和城市高速公路的短距离记忆停车。
除了3000元的HP170之外，好墨还推出了HP370和HP570两款智能驾驶产品，分别搭载不同价位的车型。售价分别为5000元和8000元。两者同样都是超轻传感器解决方案，需要超低的计算能力并且具有成本效益。不用说，看看下面的图片。
虽然走在产品突破的最前沿，但维摩仍然要面临产品如何、何时大规模应用于终端的拷问。这次新品发布会并不是一个噱头。张凯表示，新品预计将于2023年和2024年推出。
自动驾驶产品存在严重的天花板——用户什么时候才能将其作为购买的决定因素？这必须是一个微妙的过程，大规模用户必须愿意或能够尝试，并且他们必须首先使用这些功能。 “极致性价比”的做法进一步体现了未来汽车行业智能驾驶深度采用的趋势。
DriveGPT拥有世界知识，能了解驾驶的*规则潜**
如上所述，海默专注感知、减少高成本传感器配置的方式是实现最终性价比的关键。感知方面，海默发布了业界首个生成式自动驾驶大规模模型DriveGPT雪湖·海若，该模型采用GPT生成式预测。训练大规模模型，试图解决自动驾驶中的感知和决策问题。
当DriveGPT发布时，也存在一些质疑。目前尚不清楚大型模型和生成式人工智能将走向哪个方向。大车型在智能驾驶的应用是否存在差距？如何突破大型模型的不可理解性？相关研究很多，但很少有厂家详细介绍实施情况。
活动当天，飞墨展示了DriveGPT 200天训练的成果：飞墨已经通过小模型、更小数据、独立传感器输出结果的自动驾驶2.0时代，进入了大模型、大数据的3.0时代，并通过多模态传感器联合广播结果以识别结果。知识变成可解释的基于场景的驾驶常识。
具体来说，大语言模型存储了“世界知识”，相当于学习并压缩了所有关于人类社会的知识，包括与驾驶相关的知识。这些知识不能仅通过自动驾驶数据来训练。 。
同时，未来的自动驾驶系统如果要取代人类驾驶员，不仅要具备精准感知和测量三维空间的能力，还要能够理解万物之间的联系以及事件的逻辑。人类确实如此，并根据人类社会的经验做出更好的决策。良好的驾驶策略。
引入外部大语言模型后，自动驾驶可以从大语言模型中学习人类常识和推理能力。例如，它知道自己不能在不干燥的道路上行驶，路边的孩子必须比成年人更加小心地减速并避开他们。 、骑行者遇到戴头盔的电动车也需要更加警惕……大幅提升自动驾驶策略的解读和泛化，实现让一切更快移动的目标。
至于如何在汽车有限的计算能力上运行大型模型？
众所周知，大型模型是基于云端的海量数据和数千张GPU卡来训练的。显然，短期内直接实现车侧芯片的大型模型仍然存在困难。费墨探索的是蒸馏法，将大模型蒸馏成小模型。当模型放置在汽车上时，车辆端的模型感知指数增加5%。您可以参考下图。
这里的基础感知模型需要海量数据训练，就不得不提到MANA OASIS雪湖绿洲智能计算中心。以AI算力大为特点的自动驾驶智能计算中心成为众多整车厂和自动驾驶企业投资的重点。目前，MANA拥有103万小时的学习时间，8700万公里的用户辅助驾驶，并支持超过100亿张图像的DriveGPT训练。互联网图像数据集、480万条包含人类驾驶行为的自动驾驶4D剪辑以及8700万公里的训练里程。
在应用方面，海默通过DriveGPT连接大感知模型和大认知模型并完成端到端训练，从而完成驾驶场景理解、驾驶场景标注、驾驶场景生成、驾驶场景迁移、驾驶行为解释和驾驶环境预测。 、车载终端模型开发七大场景。
DriveGPT 拥有 17 个有机合作伙伴，帮助有机合作伙伴将效率提高了 90%。首批上市车型包括澜山DHT-PHEV、新摩卡DHT-PHEV、小摩托3.0。
“两条腿走路”的商业模式已经成功
海默已部署L2和L4两种路由。 L2路线主要用于乘用车内。海默是中国最大的量产自动驾驶公司。整体辅助驾驶产品HPilot已搭载20余款车型。其中，最新车型搭载海摩HPilot山海炮HEV版、新款摩卡Hi-4S等。
在先进辅助驾驶产品落地方面，重传感路线具有更好的通用化优势和更快的城市发展机会。维墨提出了到2024年在100个城市实施城市NOH的计划。海谋是长城汽车孵化的。根据海谋与长城对于城市NOH车型的规划，搭载海谋HP550产品的海谋将于2024年Q1正式上市，这就是搭载城市NOH功能的蔚牌蓝山。现场，豪墨首次发布了威派蓝山搭载HP550城市NOH的测试视频。保定市中心全程12公里，历时35分钟，被人工接管3次。它包括21个红绿灯、7个路口等，可以非常自然地处理拥堵道路、红绿灯交替、非机器混合交通等复杂场景。
L4路线布置在码头物流内。海默码头物流自动配送车“小魔陀3.0”售价89999元。它是全球首款中型码头物流自动配送车，售价9万元。可满足物流、商超、零售等需求，满足9大场景需求，产品获得DriveGPT授权。
目前，好墨的“小魔陀”已完成22万单，并联手物美多点、达达快递，推出持续正向盈利模式，并将很快于2023年第四季度在超市配送场景实现盈利。
这意味着全球第一家大规模实现L4盈利的公司已经到来。
好魔小魔陀3.0登场
免责声明：以上内容资料均来源于网络，本文作者无意针对，影射任何现实国家，政体，组织，种族，个人。相关数据，理论考证于网络资料，以上内容并不代表本文作者赞同文章中的律法，规则，观点，行为以及对相关资料的真实性负责。本文作者就以上或相关所产生的任何问题概不负责，亦不承担任何直接与间接的法律责任。
文章内容如涉及作品内容、版权图片，侵权，谣言或其它问题请联系删除。最后，大家对于这个事件有什么不同的想法，欢迎评论区留言讨论！