爲什麽一個成立僅三年多的後起之秀可以大概率先引領智能駕駛進入城市時代呢？此次要得益于長城毫末城市NOH具備三大領先性：沈手藝線領先，大模子的手藝使用領先，用戶閉環數據扶植領先。
目前，長城毫末城市NOH軟件封版已達到交付形態，並了多城泛化測，搭載城市NOH的車型也將正在本年正式上市，估計2024年上半年城市NOH落地將達到100城，第三代HPilot産物將于2025年進入全無人駕駛時代，落地速度遠超一衆新老。
但上述這些公司的城市智能駕駛輔幫方案都還沒有落地使用。正在這方面，長城汽車叢林生態主要毫末智行可謂是先行者，其早正在客歲就推出了第一個可大規模量産的城市輔幫駕駛産物城市NOH，這套産物實現了“高速+城市快速+城市道”的全場景出行，並首搭魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達版車展。
長城毫末城市NOH的“沈”手藝線，是基于複雜的城市通行場景，讓車輛依托本身視覺、毫米波、激光等傳感器融合，完成高階智能輔幫駕駛，並正在底層算法中融合視覺和激光雷達數據，進而實現空間、時間、傳感器三位一體的深條理，使認知決策更像人類，反映更精確、更高效，整個系統更平安、更不變、更靠得住。取“純視覺”和“多傳感器+高精地圖”手藝線比擬，城市NOH“沈”手藝線，受情況影響小，不外度依賴高精地圖花蓮縣地圖華爲高階智駕不再依賴高精，量産後短時間內即可籠蓋大量城市，因而可以大概做到後發先至，搶先實現大規模量産使用。
跟著ChatGPT火爆全網，其采用的Transformer大模子以及“人類反饋強化(RLHF)”手藝也激發了大量關心。而正在從動駕駛範疇，長城毫末也是國內最早將Transformer大模子引入數據智能系統MANA中的企業，其推出的人駕自認知大模子就是自創了ChatGPT的實現思緒，通過采用RLHF手藝，引入實正在人駕接管數據，對從動駕駛認知決策模子進行持續優化。花蓮民宿不久前長城毫末也正式頒布頒發將從動駕駛認知大模子正式升級爲“DriveGPT”，目前已完成模子搭建和第一階段數據的跑通，參數規模可對標GPT-2的程度。通過這一大模子，長城毫末城市NOH正在掉頭、環島等的堅苦場景中通過率提拔了30%以上，接下來DriveGPT將持續引入大規模實正在接管數據，通過人駕數據反饋的強化，來不竭提拔測評結果。
前不久，正在2023春季旗艦新品發布會上，華爲智能汽車處理方案BU CEO余承東頒布頒發即將推出首個不依賴高精地圖的高階智能駕駛方案並會快速落地。對此行業專家暗示，華爲高階智能駕駛也轉向了“沈輕地圖”手藝線，素質上反映出高階從動駕駛賽道的變化，以及將來的行業。
現實上，放眼整個智能駕駛行業，“沈、輕地圖”的成長趨向早已席卷整個行業：從全棧自從研發的抱負，到小鵬、蔚來三大制車新，再到小馬智行、Momenta、文遠知行、輕舟智行、智行者、元戎啓行等一系列從動駕駛公司，等等，都提出了不依賴高精度地圖實現城市智能輔幫駕駛的手藝方案。
實現高階智能駕駛需要大量的數據驅動曾經成爲行業共識，長城毫末之前就提出了關于數據的思惟鋼印，通過現實車端絡繹不停的發生數據，將數據處置挖掘進而叠代算法，更好的算法結構正在車端，構成閉環。截止 2022 歲尾，搭載毫末 HPilot 車型曾經近 20 款，用戶輔幫駕駛行駛裏程曾經沖破 2500 萬公裏，這爲需要大量數據驅動的高階智能駕駛供給了肥饒的土壤。爲此長城毫末正在2021年成功搭建了MANA雪湖數據智能系統，它是智能輔幫駕駛功能的超強大腦，具備持續進化的智能、認知智能、標注、仿實、計較等五大能力，可以大概讓城市NOH的決策更切近人類大腦。截至2023年2月，MANA雪湖-從動駕駛數據智能系統機械時長已跨越50萬小時，虛擬駕齡相當于人類駕駛6。2萬年。更值得一提的是，基于MANA數據智能系統，長城毫末建成了從動駕駛行業最大的智算核心雪湖· 綠洲(MANA OASIS)，其每秒浮點運算達67億億次，存儲帶寬每秒 2T，通信帶寬每秒 800G，具備用戶需求、研發效能、産物自完美、數據堆集、數據價值、營業工程化六大閉環能力，將機械鍛煉效率提拔了 100 倍。有了MANA OASIS的，長城毫末正快步跨入從動駕駛3。0時代。
敵手藝立異的不懈逃求，長城汽車一曲正在這場從動駕駛的集體鏖和中摸索城市輔幫駕駛場景的落地先機。跟著城市NOH快速落地，長城汽車也將繼續砥砺前行，爲用戶帶來更好的産物以及更優良的智駕體驗地圖長城汽車城市NOH送來強勁敵手。花蓮市簡介和作用
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