作者 | 白日夢想家

編輯 | 王博

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“1096天，這是一場毫末人自己與自己“死磕”的大戰。”11月29日，毫末智行在公司成立三周年的內部信中這樣總結。

死磕的事情，包括：

以“自動駕駛三定律”為戰略原點，創建了業內獨有的毫末模式；

發布了數據智能體系MANA，為中國自動駕駛打上“思想鋼印”；

打造了乘用車、末端物流自動配送車、智能硬件三大產品線，歷代產品穩步迭代交付；

跑通了商業模式，鍛造了千人團隊，建立了屬于自己的生態圈……

這是毫末智行的起飛時刻。

2022年，自動駕駛行業發生諸多變化，自動駕駛技術的演進路徑也愈發清晰。

一般來說，自動駕駛技術有兩條路徑：

· 一條是漸進式，以特斯拉、毫末智行等為代表，主張從L1/L2/L3的“人機共駕”逐漸過渡至L4級無人駕駛；

· 一條則是以Waymo為代表的跨越式路線，直接以L4級自動駕駛為目標進行研發。

原本兩條路線發展井水不犯河水，且在資本市場上，主張跨越式發展的L4級自動駕駛公司更受歡迎，融資更容易且估值更高。

但2022年以來，整個自動駕駛市場發生諸多變化，L4級自動駕駛公司受制于技術難以商業化落地的困境，開始技術向下求變。

如文遠知行和輕舟智航等，紛紛推出L4技術降維解決方案，甚至部分L4級自動駕駛公司發展受阻，知名創企Argo在今年10月份被宣布解散。

反觀走漸進式路線的企業，在這一年卻是高歌猛進，從高速輔助駕駛正向城市輔助駕駛邁進。

如堅持走漸進式路線的毫末智行，其支持的摩卡PHEV激光雷達版已經開啟量產；小鵬汽車城市輔助NGP已經開始在P5車型上試點推廣，搭載高階自動駕駛的極狐阿爾法S全新HI版也開啟交付。

從商業落地的角度來看，漸進式路線明顯勝出。

那么，為什么漸進式路線的發展勢頭越來越猛？作為漸進式玩家的代表，毫末智行的發展值得關注，僅成立三年時間，卻進入國內量產自動駕駛第一梯隊，毫末智行做對了哪些事？

1. 漸進式或將率先跨入自動駕駛大門

從現階段行業發展情況來看，漸進式無疑會更快推開自動駕駛大門。

一方面，車企對于輔助駕駛能力的需求日益增長。

2019年，特斯拉率先推出高速NOA功能，蔚來、小鵬、理想三家快速跟進，分別2020年10月、2021年1月、2021年9月推出。此后，新上市車型的NOA功能成了智能駕駛的熱門配置。

而在高速NOA之后，城市NOA則成為各家車企對“智能化”比拼的下一個主場，而城市NOA采用的基本都是集中式的電子電氣架構，基于域控制器量產，這是一個新興的市場需求。

另一方面，搭載城市NOA的乘用車，在硬件配置上開始無限趨近于Robotaxi。

此前，改裝一輛Robotaxi可能需要花費高達數百萬元，以滴滴自動駕駛汽車為例，其安裝了近20個傳感器，其中包括1個64線激光雷達、2個16線激光雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達，一輛車的造價在100萬元以上。

但近年來，硬件層面的“摩爾定律”開始生效，情況已經大為改觀，私家車的配置開始漸漸與Robotaxi趨同。大算力計算平臺、激光雷達不再是Robotaxi的專有產品，轉而進入尋常車企。

2022年被稱作激光雷達量產元年，蔚來ES7/ET7/ET5、理想L9/L8 Max、阿維塔11等搭載激光雷達的車型陸續上市。

算力方面，隨著汽車智能化發發展，自動駕駛技術所需要的算力呈現指數級的爆炸式增長，芯片已經成為汽車產業發展重要環節。

在車規級大算力芯片領域，除了英偉達、高通等老牌獨占市場局面被逐漸打破，以華為、地平線、黑芝麻為代表的品牌加入戰局，2022年成為國產大算力芯片的量產年。

對高階輔助駕駛需求的日益增長，以及硬件成本的降低和大規模量產上車，走漸進式路線的車企們，走在了自動駕駛商業化落地的前列。

甚至為了能夠更快實現高階自動駕駛商業化落地，部分頭部玩家也正積極地去掉高精度地圖。

比如，毫末智行就宣布采用“重感知”路線，其于今年4月份發布的城市NOH，就是一套主打“重感知”的城市輔助駕駛方案，將在今年第四季度交付。

顧維灝認為，在城市NOH上，毫末的產品力不輸特斯拉在國內的表現，可以說是各有所長。

事實上，去掉高精度地圖，能夠讓企業在商業拓展的速度上，減少對高精地圖的依賴，可以幫助企業在多個城市快速鋪開產品，而不必受審批、高精地圖自身糾錯等問題的影響。

長遠來看，想要瞄準海外市場的企業也必須提前適應重感知的技術路線。

綜合來看，就像此前AI DAY上，毫末智行董事長張凱所表示，漸進式路線將在智能駕駛競爭中贏得終局，“毫末智行一直以來，都在堅定地走漸進式發展路線。在自動駕駛3.0時代，輔助駕駛是通向自動駕駛的必由之路?！?/p>

2. 漸進式路線背后，毫末模式成為制勝關鍵

成立3年后，堅持走漸進式路線的毫末智行，已經實現了從0到1的突破。

其技術的主要落地場景有兩個：

一是末端無人配送。

今年4月，毫末智行首發行業首款10萬元級末端物流自動配送車小魔駝2.0；

5月，小魔駝在上海、北京參與抗疫支援；

10月，小魔駝訂單量突破10萬單。

二是輔助駕駛系統。

今年8月，長城摩卡激光雷達版在成都車展首發亮相，成為搭載毫末第三代智能駕駛系統HPilot3.0的首款車型。

搭載毫末智行智能駕駛系統的車型，還包括魏牌拿鐵 DHT-PHEV、歐拉閃電貓、芭蕾貓、全新一代長城炮等近20款車型，均在陸續交付中。

毫末智行的HPilot3.0具備打通高速、城市場景的高級別輔助駕駛的能力，將于第四季度交付。

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毫無疑問，這些自動駕駛技術已經進入了商業化量產前夕，標志著毫末智行正在進入從1到N的快速發展階段，在短短三年內成為國內量產自動駕駛的頭部玩家。

為什么能做到穩步前行？

背后的制勝關鍵，在于堅持走漸進式發展路線，以及“毫末模式”。

此前張凱表示，堅持走漸進式路線，主要有兩方面原因：

一是，漸進式路線量產時間早，能夠更早行程規?；鄬τ诳缭绞铰肪€，漸進式路線更容易獲取足夠量的數據；

二是，漸進式路線是從用戶真實使用場景中獲得的數據，相對于跨越式路線定向采集數據方式而言，漸進式路線數據采集方式成本更低、質量更高。

事實上，結合當前自動駕駛產品能力曲線來看，數據規模、數據獲取成本、數據質量和自動駕駛產品能力提升速度正相關，而大規模從用戶真實場景中獲取高質量的數據，已經成為自動駕駛走向成熟的核心要義。

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毫末模式，則是自動駕駛技術迭代背后最核心能力的體現，以及能夠快速實現量產能力的重要因素之一。

它可以用一個公式展現：（領先的數據智能 * 穩定的量產能力 * 安全）^ 生態

其中，數據智能指的是智能駕駛數據智能體系MANA，這是毫末智行所有技術、產品迭代的核心動力。

現階段，毫末智行已經完成數十萬全要素、多模態CLIPS的標注，在場景庫積累方面已經建設完成300萬小時國內道路駕駛認知場景庫，可以真正做到感知智能和認知智能的有效協同。

基于此，MANA基本已經完成數據閉環。截止目前，其學習時長已經超過40萬小時，虛擬世界駕齡相當于人類司機4.8萬年的駕齡。

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穩定的量產能力，是指工程化能力。

在過去2年時間，毫末智行共計開發了三代智能駕駛系統，并落地10余款不同平臺的車型，成為國內極具豐富智能駕駛落地經驗的公司。

張凱曾提到，公司目前可以做到全新車型的復用開發，僅需4個月時間就能達到量產落地狀態，2個月匹配全新車型標定，標定效率行業領先。

與此同時，通過多年對汽車生產產線的理解，毫末智行還對智能駕駛產品進行了魯棒性設計，從而能夠做到智能駕駛產品100%的一次性過線率。

基于多款不同平臺車型的落地經驗，公司內部已經形成一整套高效的智能駕駛產品開發流程，可以做到超過30個智能駕駛項目的異步并行開發，這種開發能力在國內也是獨有的。

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當然，自動駕駛技術落地應用的前提就是安全，而包括高通、阿里等在內的生態合作伙伴的加入，則能夠支持毫末智行高速發展不斷前行。

目前，整個自動駕駛行業正在進行著激烈的變革，尤其是L4級自動駕駛公司的降維入局，更是增加了競爭的激烈程度。在此背景下，毫末智行最終憑借毫末模式加持，為漸進式走通了一條路。

3. 數據，仍是自動駕駛的核心

以數據驅動的自動駕駛3.0時代已經到來，而數據閉環驅動也將成為自動駕駛的核心競爭力。

毫末正在全力沖刺進入自動駕駛3.0時代。

顧維灝認為，“只有感知、認知、模式、數據4個技術條件并行成立才能稱為真正進入自動駕駛新時代。我們所做的一切，都是為了能夠做出數據通道和計算中心，以便可以更高效地獲取數據，并把數據轉化為知識。”

不管是跨越式路線，還是漸進式路線，除了特斯拉之外，大多數企業都采用的是以視覺感知為主，多傳感器融合的自動駕駛方案，基于感知設備所收集到數據，通過深度學習等方式，實現自動駕駛系統的自我成長。

這就需要企業更快、更大規模地為自動駕駛系統提供數據。

跨越式路線的短板，就在于L4級自動駕駛公司并沒有大規模的車隊幫助其收集更多的數據，畢竟一臺車的成本近百萬，一家L4級自動駕駛公司能夠投放上千臺自動駕駛汽車已經是極限。

同時，受限于當前相關的法律法規以及自動駕駛的長尾效應問題，L4級自動駕駛公司的無人車只能在固定的區域運營，暫不支持其在公開的道路上去跑。

這也就導致走跨越式路線的企業，一方面是難以累計更多的真實道路測試里程數據，另一方面則是所能夠覆蓋的場景相對受限。

與之相比較，走漸進式路線的公司大多以車企為主，其每年能夠量產上路的車型數以萬計。

以特斯拉為例，其CEO馬斯克此前在推特上寫道，特斯拉已經生產了300多萬輛汽車，其搭載的輔助駕駛系統Autopilot，將收集數十億英里的路況和駕駛數據。

因此，相比較來說，漸進式路線比跨越式路線更有機會積累大規模的自動駕駛數據，跨越咨詢機構蘭德智庫所估算預測的“170億公里”界限。

這就給了毫末智行這樣的玩家機會。就像前文所言，漸進式路線能夠為毫末智行帶來海量的數據，且是真實場景中的高質量的數據。

毫末智行依托長城汽車，已經在摩卡、歐拉閃電貓、芭蕾貓、全新一代長城炮等10余款不同平臺的車型上實現輔助駕駛系統的量產落地，而這些車型上市之后，也能夠為毫末智行提供越來越多的高質量的自動駕駛數據，助力其自動駕駛系統不斷迭代升級。

毫無疑問，隨著越來越多的自動駕駛公司加入L2+陣營，漸進式路線逐漸成為行業能夠接受的路徑。而作為堅持漸進式路線的毫末智行，無疑在這場競爭中積累了有利的優勢。

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