開年融資上億，要有算力、算法、數據三大底座

第一電動大牛作者汽車之心 2024-02-25 14:14

開年第一筆自動駕駛融資案來了。

2 月 22 日，毫末智行宣布獲超億元 B1 輪融資，此輪融資是今年開年以來自動駕駛第一筆融資案。

融資就是信心，自動駕駛行業開門紅到來，行業內一片喜氣騰騰，大多從業者都覺得難能可貴。

可貴在兩處——經歷 2 年全球自動駕駛寒潮后，毫末智行獲得融資，率先為中國自動駕駛企業打開了冰凍期，同時融資金額過億也展現了行業信心正在回歸。

據悉，這次 B1 輪資金入賬后，從 B1輪這個名字來看，顯然毫末的 B 輪融資還未結束。

還難得在，融資由成都武發基金發起，妥妥的地方資金進場。要知道在投資界能吸引地方資金的，要么是非經營項目，要么就是經得住考驗的優質資產。

毫末智行開春第一融資，無非在傳遞一個信號：中國自動駕駛企業率先踏入解凍期，從求新向求穩進擊。

01、拿錢，只是第一步

回顧毫末智行融資歷史，基本保持著一年一輪的融資節奏。

2021 年毫末開啟天使輪融資，而后兩年中先后順利完成了 Pre-A、A 輪、A+輪融資，三個階段毫末融資近百億人民幣。尤其是 A 輪，毫末受到了一批以高領創投為代表的明星投資公司的青睞，收到超過70 億人民幣投資。

2024 年這次 B1 輪融資也保持過億金額。這筆錢基本能夠保證一家自動駕駛企業一年中絕大部分的研發投入。

一家企業進入 B 輪融資就是進入了低風險區。

從投資角度來說，只有在上一輪熱情涌入后企業證明拿到了不錯的成績或者量產項目，基本驗證企業盈利模式沒有問題，才能走入下一個融資階段才能持續拿到資本的信任與熱錢。

投資機構已經用腳投票，驗證了毫末自動駕駛形成了穩定的商業閉環。

現在，拿到錢的毫末要干的事情也很明確，毫末要做兩件事兒，一件是從內到外的打法，將資金用于毫末大模型等 AI 自動駕駛技術的研發投入。另一件是從外到內，以量產經驗反哺自身技術，全面走向商業化落地。

也就是說，毫末要先做自己擅長的事情。

現在不管是車企還是自動駕駛公司，都在技術上不斷加碼一件事兒——實現端到端自動駕駛。

毫末智行 CEO 顧維灝指出，自動駕駛過去二十年沒有完全達成目標，除了傳感器硬件、算力等原因跟不上，還有一個原因可能是方法跟不上。

而最可能的實現方法就是以數據驅動，進行 AI 大模型訓練和部署的方式來實現真正的自動駕駛。

認識到這一點的毫末智行，無疑會將大量資金用來進行 AI 大模型訓練和部署，從而實現真正的自動駕駛。

再說說從外到內實現商業閉環，這次融資就提供了一個更好理解的樣本——毫末要幫助成都武侯區打造中國領先機器人示范區的同時，推動毫末末端配送無人駕駛遍地開花。

比如在末端配送領域，毫末開發了 L4 級自動駕駛的低速無人車小魔駝，將自動駕駛嵌入進了商超、校園、機場、高校、智慧園區等等。

而這種嵌入式方式，一方面更有利于加速消費者對于自動駕駛的認知，另一方面能在短期內快速幫助自動駕駛企業走向盈利。

想想看，消費者認知自動駕駛最大的沖擊力往往不是從網絡獲得，而是從一輛跑在園區內的、沒有駕駛艙的無人小車引發出的好奇。

因此，一手加大對于自動駕駛大模型的投入，一手用自動駕駛產品商業化落地的模式，毫末已經形成推動自動駕駛飛輪運轉的方法論。

02、課代表才拿到自動駕駛開門紅？

很長一段時間全球自動駕駛都陷入了冰凍期。

資本退潮與自動駕駛頭部公司變動幾乎同步發生。自動駕駛賽道投融資在巔峰期全年投融資事件達 78 起，披露投融資總金額811 億元，到了 2022 年投資金額僅約為 2018 年三分之一。

隨之而來的還有自動駕駛公司發展遇阻頻頻。

Waymo 在去年初開啟裁員，并宣布暫停卡車自動駕駛研發，至今小范圍運營還沒有帶來實際收益。

另一頭，通用投資數十億美金、成立十年的自動駕駛頭部公司 Cruise 則因為交通事故被吊銷測試牌照，引發創始人雙雙退場。

西半球的自動駕駛一地雞毛，但這并不妨礙毫末拿到東半球自動駕駛的開年第一紅，而這也變相印證了自動駕駛「東升西降」的格局。

過去兩年，中國自動駕駛公司表現得更具備堅韌性與靈活性。

一條腿走路會摔倒，兩條腿走路加上速度就能跑起來。

既然 L4 無人駕駛由于技術和商業層面短期內進展緩慢，那么以毫末為代表的中國自動駕駛公司就開始從 L4 無人駕駛走向多條腿走路，打通自動駕駛商業模式閉環。

毫末反應得更快，在四年前就選擇了乘用車前裝量產、末端物流市場兩條腿走路。事實也證明，這兩個市場正在走入爆發期。

先看乘用車前裝量產市場。如果說過去 3 年是高速 NOA 上車期，到了 2024 年新能源汽車已經在城市 NOA 簇擁下全面走向了智駕時代。

據乘聯會發布報告顯示，2023 年上半年新能源汽車 L2 級輔助駕駛功能裝車率已經逼近40%。

數據還在增值，報告顯示，2026 年搭載 L2++乘用車銷量預計將會達到623.6 萬輛。

623 萬輛是什么概念，相當于 2023 年全年新能源車銷量的 80%。

在乘用車前裝量產市場，只有搶速度、搶規模、搶量產，才能占有更大市場空間。

性價比就是誠意，這意味著自動駕駛公司要以最快速度拿出性價比。

毫末智行一直堅定的走漸進式路線，陸續發布了第一代與第二代 HPilot 產品。

尤其是第二代的三款 HPilot 產品亮出了毫末在前裝量產市場的「性價比」優勢。

HP170、HP370、HP570 三款產品最大的特性就是定位都在千元級，分別是 3000 元級，5000 元級、8000 元級，所有產品均可實現行泊一體，同時包含高速無圖 NOH 到城市全場景無圖 NOH，主打極致性價比。

如果說乘用車的智駕滲透率、商業落地是緩慢進行的，那么自動駕駛垂直場景，大規模盈利拐點將會更快到來。

普遍共識是開放式 L4 技術短期無法實現，自動駕駛場景壁壘很難跨越。在此背景下，毫末智行依托早前積累的 L4 級自動駕駛入局自動駕駛細分場景更有競爭力。

數據顯示，2023 年國內低速無人駕駛行業就已經發布 90 款新品，尤其在末端物流配送市場規模已經突破百億。

多名投資人曾告訴汽車之心，現在投資感知硬件的時機已經過去了，但投資自動駕駛細分場景的機會他們還在看。

毫末末端物流自動配送車小魔駝已經更新到了第三代，將價格打到了 9 萬元以下。現在在北京、蘇州等地的商超、快遞、校園、社區和工業園區已經能看到小駝魔的身影。

目前，毫末智行在末端物流場景下已經實現了可持續的正向盈利模式。尤其是在商超履約和快遞接駁場景，毫末智行成為目前全球首個 L4 自動駕駛產品單店經營實現盈利的商業化案例。

03、掌握三大技術底座，自動駕駛從求新步入求穩

業務只是技術商業化的手段，評判一家自動駕駛公司是否值得持續押注的標準要看技術底牌。

在中國自動駕駛界，有一個著名的 3.0 時代論斷。

毫末智行 CEO 顧維灝認為自動駕駛可以分三個階段，1.0 時代是硬件驅動，2.0 時代是軟件驅動，3.0 時代是數據驅動。

3.0 時代已經叩響大門。

如果把自動駕駛比喻為打怪升級，那么算力是大模型的智力、數據是大模型的題庫、算法是大模型解題的方法論。

算法是端到端大模型的底座，目前的自動駕駛大模型都是基于 Transformer 算法架構下誕生的。

汽車之心通過梳理 2023-2024 年乘用車自動駕駛算法架構得出，在特斯拉撬動下，車企和自動駕駛公司紛紛押注感知大模型，嘗試以感知端大模型逐漸代替過去的規則算法。

毫末與特斯拉幾乎同一時間將 Transformer 架構引入到自動駕駛。

2021 年在 Andrej Karpathy 為特斯拉構想 FSDV12 時，毫末智行也意識到「算力、數據、算法」重要性，并于 2021 年成為國內第一個大規模部署 Transformer 的自動駕駛公司。

在 Transformer 算法架構的基礎上，毫末輸入了大量的數據上進行學習，將毫末 MANA 五大模型（視覺自監督大模型、3D 重建大模型、多模態互監督大模型、動態環境大模型、人駕自監督認知大模型）統一到完整的生成式大模型——即去年毫末發布的全球首個自動駕駛生成式大模型 DriveGPT 雪湖?海若。

時隔兩年，毫末又是中國第一個部署 DriveGPT 的公司。

毫末智行技術副總裁艾銳有一段很有意思的發言，「采用 DriveGPT 跟公司一貫風格相關，技術的迭代永遠是第一性原理，選擇這個技術，這就變成了我們的思想鋼印。」

這樣的路徑也同樣被用在了毫末對于算力與數據的追求上。

由于大模型訓練對算力有巨大的消費需求，智算中心也成為車企、自動駕駛企業的必選項。

經汽車之心統計，目前國內頭部車企智算中心的算力水平在500PELOPS以上，而毫末從 2022 年就開始與火山引擎合建智算中心 MANA OASIS（雪湖?綠洲）。

雪湖·綠洲的目標是建成自動駕駛行業最大的智算中心，同時通過訓練 100 萬 Clips 可以提升訓練效率降低訓練成本，使得毫末智行大模型訓練成本降低 200 倍。

智力有了，數據量也得跟上。

資金和數據量是橫亙在大多數自動駕駛公司的兩座大山，毫末都在逐一解決。

特斯拉之所以能屹立于端到端大模型王者地位，很大程度是因為特斯拉 400 多萬的總銷量使其擁有超過千億幀駕駛視頻數據。

這就需要自動駕駛企業撬動更多的量產項目來取得可持續的駕駛數據從而反哺大模型。

一方面毫末最早的量產項目來源于長城，毫末最領先的智駕產品都在長城系車型上搭載應用，相應的其大模型成果在魏牌、坦克、歐拉、哈弗等車型的量產其實已經給反哺毫末大模型打好了地基。

數據與量產項目毫末也在不斷拓展。