在人工智能技術飛速發展的今天，通用人工智能（AGI）的實現路徑成為業界探索的核心。作為該領域的先鋒力量，毫末智行旗下的賀翔團隊推出的DriveGPT，正以其創新的技術架構，將“通用感知”與“通用認知”推向新的高度，為實現“萬物識別”和整合“世界知識”的智能服務奠定了堅實基礎，深刻影響著軟件和信息技術服務產業的未來格局。
一、 DriveGPT：通用感知的實現與“萬物識別”的突破
傳統的AI感知系統多針對特定場景、特定對象進行優化，存在場景泛化能力弱、長尾問題處理難的瓶頸。DriveGPT的核心突破之一，在于其致力于構建“通用感知”能力。它通過超大規模的多模態預訓練模型，融合了視覺、激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器的海量數據，在統一的模型框架下進行學習。這種架構使得模型能夠理解更廣泛、更復雜的物理世界信號，而不局限于預先定義的有限類別。
“萬物識別”正是這種通用感知能力的直觀體現。它意味著系統能夠對開放世界中前所未見的物體、動態變化的場景進行理解和分類，而不僅僅是識別訓練集中已有的車輛、行人、交通標志。例如，面對道路上突然出現的非標準障礙物、特殊的天氣現象、復雜的施工區域等邊緣案例，DriveGPT能夠基于其深厚的物理世界理解基礎，進行合理的推斷與識別，極大提升了智能系統（尤其是自動駕駛系統）在真實復雜環境中的魯棒性和安全性。這為智能終端從“功能機”向“智能體”的演進提供了關鍵的感知基石。
二、 通用認知的構建與“世界知識”的集成
僅有精準的感知還不足以實現高級智能。真正的智能體需要具備理解、推理、規劃和決策的“認知”能力。DriveGPT的另一大貢獻是推動“通用認知”的發展。它不僅僅是一個感知模型，更是一個具備強大推理能力的認知引擎。通過引入基于人類反饋的強化學習（RLHF）、思維鏈（Chain-of-Thought）等技術，模型學會了將感知信息與抽象知識、行為邏輯相關聯。
這使得DriveGPT能夠整合“世界知識”——包括但不限于交通規則、物理定律、社會常識、地理信息乃至人類駕駛行為習慣等。例如，當系統感知到前方有校車停靠時，它不僅能識別出“校車”這一物體，更能基于內化的“世界知識”（如“校車附近可能有兒童突然闖入車道”）做出更謹慎的減速和避讓決策。這種將海量、多源的先驗知識融入實時決策過程的能力，是構建可信任、擬人化智能的關鍵。
三、 驅動軟件與信息技術服務產業變革
DriveGPT所代表的通用感知與認知技術，正在深刻重塑軟件和信息技術服務產業：
- 自動駕駛即服務（ADaaS）的成熟：更通用、更可靠的感知與認知系統，降低了高級別自動駕駛系統在不同區域、不同車型上部署的難度和成本，加速了自動駕駛商業化落地的進程，推動了從單車智能到車路云一體化的服務模式演進。
- 機器人產業的智能化升級：其技術范式可遷移至各類移動機器人（如配送、巡檢、清潔機器人）和具身智能領域，賦予機器人在非結構化環境中自主作業的能力，拓展了機器人的應用邊界。
- 新型智能軟件生態的孕育：基于通用AI能力的開發平臺和工具鏈將應運而生。開發者可以基于DriveGPT這類基礎模型，針對智慧交通、智慧城市、工業檢測、內容審核等垂直領域，快速開發出具備強大理解和推理能力的應用軟件，降低AI應用開發門檻。
- 數據服務與知識服務的深化：訓練和優化此類大模型需要高質量、多模態的數據以及結構化的知識庫。這將催生對數據標注、合成數據生成、知識圖譜構建與更新等專業信息技術服務的巨大需求，推動產業鏈向更高價值環節攀升。
毫末賀翔DriveGPT的探索，標志著人工智能正從解決單一任務的“窄AI”，向具備通用感知與認知潛力的“強AI”邁出堅實一步。它通過實現“萬物識別”的感知泛化能力和集成“世界知識”的認知深度，不僅為自動駕駛提供了終極解決方案的可行路徑，更作為一項基礎性技術，為整個軟件和信息技術服務產業開辟了全新的增長空間和應用想象。隨著技術的不斷迭代與生態的完善，由通用AI驅動的智能服務將無處不在，深刻改變我們與物理世界及數字世界交互的方式。
