狂奔1000萬公里 盤點2022毫末智行的自動駕駛期中答卷

編輯：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：毫末智行創始團隊在AI DAY上的合影

2021年2月，顧維灝正式對外宣布加盟毫末智行，擔任CEO職位。自此，毫末四兄弟正式到位，董事長張凱，CEO顧維灝，COO侯軍和CIO甄龍豹，一起拉開了毫末狂奔的序幕。

毫末智行自2021年第一期品牌日到如今的AI DAY，已經累計融資近20億元，搭載毫末智行智駕系統車型的用戶行駛總里程突破1000萬公里。

在短短一年的時間里，毫末 HPilot 實現了從 HWA 高速智能駕駛系統到 NOH 智慧領航輔助駕駛系統，再到城市 NOH 的3次換代。

2022年1-5月，毫末 HPilot 月度搭載平均增速超200%。

從最開始的看不見，看不上，到現在的看得見，追不上……那么多的自動駕駛企業，那么多主機廠的子公司，為什么只有毫末異軍突起，成為了市場的領頭羊？

過去半年，毫末到底發生了什么？

據業內人士透露，很多人2年前，提起毫末，第一直覺，這個公司不好說，需要觀察，如果你現在再問大家，他們的回答是，現在怎么這么牛，成為了資本市場的香餑餑。

本文就從以下幾點，好好分析分析毫末過去半年都在干什么。

1. 資本瘋狂加持

據行業人士反饋，很多投資人現在基本都不再看自動駕駛行業的公司，一方面是估值太貴，另一方面是投資人已經看膩了畫大餅。現在自動駕駛已經到了落地的時候，單純靠幾頁 PPT 就能拿到融資的時代已經過去了。

回顧過去半年，毫末在2021年12月22日拿到了近10億元融資，在剛剛過去的4月毫末 AI DAY 又拿到了數億元的融資。在不到半年的時間內拿到了十幾億元融資。

我認為主要有2點原因，第一點是毫末到目前為止，已經上車了6款車型，并預計年底上車34款，未來兩年，毫末 HPilot 輔助駕駛系統將搭載至100萬臺乘用車，拓展到100個城市。

沒錯，投資人看重的是毫末的落地能力。畢竟目前市場上能量并已經在路上跑的高階輔助駕駛公司并不多，更多的還是在測試。

這里就不得不提毫末合作模式。

從目前智能駕駛市場格局看，主要有以下幾種合作模式，第一種軟件公司聯合 Tier 1 一起做智能駕駛項目，第二種是軟件公司直接和主機廠合作，做智能駕駛項目，第三種就是毫末合作模式。

當然還有特斯拉小鵬模式，華為大疆模式，那些都是有錢人玩的游戲，一般的輔助駕駛公司玩不起，需要母公司每年數億美元的，不計成本的投入。

目前從資本市場看，或者從過去半年看，大家還是比較喜歡毫末合作模式，或者說首推的還是毫末合作模式。

如果軟件公司和主機廠直接合作，一方面是研發體系和公司文化的沖突，主機廠和軟件公司的節奏不在一個點上，開發模式和開發進度不能很好的協調，加上初創公司在量產方面其實并沒有太多的經驗，或者說沒有大規模量產的經驗。

第二則是主機廠“自我”的分工模式，一個高階輔助駕駛系統被打碎成好幾個模塊，而且每個模塊都是獨立的供應商，導致軟件系統公司整合起來的難度很大，軟件的價值也被嚴重剝削，最終會導致項目拖延，用戶體驗效果也不佳。

最后也是最重要的一點，則是主機廠的強勢和軟件公司的弱勢，經過幾年的焦慮，主機廠已經慢慢地淡定下來，發現輔助駕駛公司也沒有想象中的那么可怕，于是主機廠傳統的習慣又慢慢地展露出來。

各種打壓供應鏈，各種隨心所欲的更換供應商。感覺自己又是宇宙的中心，沒有了之前的那種謙虛，導致雙方的合作從最開始的平等，到慢慢的向主機廠傾斜。

這種傾斜也導致了資本市場的態度也開始轉變，從最開始的一哄而上，到現在的冷靜，甚至離場。

那么毫末過去半年瘋狂吸引投資的優勢是什么呢？

用毫末董事長張凱的話說，“毫末智行本身是一個多元化的團隊，融合了互聯網公司的創新能力，Tier 1 的穩健思維，傳統主機廠的用戶導向”。

用直白的話說，就是軟件公司，Tier 1和主機廠，我們是這三者的結合，沒有任何的沖突，三者的目的都非常明確，打造最適合用戶的智能駕駛系統，并通過用戶的反饋，讓智能駕駛系統更快適應用戶習慣。

（毫末城市NOH即將正式上市）

特別是過去半年，毫末的人才體系越來越豐富，這應該說是毫末最核心的優勢，也是不斷得獲得資本市場投資的密鑰。當然了，單靠這一點，我想還不夠，因為投資人追求的是更大的市場。

吸引投資人的另一點，就是長城支持毫末智行做大做強，不止做長城的車型，也可以賦能其它主機廠。我覺得無論從長城本身，投資人角度，還是毫末團隊，都希望賦能整個行業，而不僅僅局限在單獨服務某一家主機廠。

這點非常關鍵，也是打開毫末未來持續增長，持續做大的決定性因素。

目前，這個問題會經常困擾整個行業，比如小鵬的自動駕駛系統是不可能給廣汽用的，蔚來的數據也不會給騰訊高精地圖用，這樣其實就導致數據不能高效流通，只能產生1+1等于2的效果，并不能幾何倍的增長。

如果能把這點打通，那無論是公司的價值，還是行業效應是巨大的。不過話說回來，如果沒有大客戶，大主機廠的支持，那么輔助駕駛系統公司是很難利用某一家主機廠的數據，再去賦能另一家主機廠的。

因為大家都會有隔閡，都會有自己的打算，這樣勢必會導致一些輔助駕駛公司拿到了A主機廠的訂單，可能會丟掉B主機廠的訂單。

2. 先進的技術理念

這點就引出了毫末的第二個優勢，公司的戰略理念和技術理念，特別是過去半年，毫末在加速這個理念的實踐。

在剛剛過去的毫末智行第五期的 AI DAY 活動上，毫末董事長張凱宣布，推出“6P開放合作模式”，全面賦能主機廠。

（6P開放合作模式圖片）

用張凱的話說，合作方可以選擇采用我們的全棧技術解決方案，可以選擇在數據智能云端服務層面與我們合作，也可以選擇軟件或硬件層面，或者功能模塊層面的合作，甚至可以選擇和我們進行源代碼級別的定制。

主要原因是自動駕駛技術涉及的產業鏈太長了，包括科技公司、傳統TIER1、主機廠、芯片供應商等，任何一家公司都無法做好，需要大家一起協作，共同開發自動駕駛的軟硬件。

這個理念和上面我們講到的賦能更多的主機廠遙相呼應，就是說如果只服務一家主機廠，那只能越走越窄，最后會變成主機廠的獨家供應商。

“6P開放合作模式” 可以說是毫末的一小步，但卻是智能駕駛的一大步，或者說毫末在重新定義高階輔助駕駛公司的概念。毫末智行希望通過 “6P開放合作模式”，重新定義行業的商業模式并實現共贏。

如何發揮軟件公司真正的價值，是自己把軟件封閉起來，獨家使用，還是發揮軟件的協同效果。“6P開放合作模式”我認為有幾個優勢，第一個就是可以不斷地打磨自身的軟件架構，讓各個環節更高效，成本更低，同時與各個主機廠一起探索，怎樣的自動駕駛系統，智能硬件，數據智能閉環更適合自己。

第二個方面，可以提升軟件復用，目前毫末統一了當前智駕軟件的架構和算法接口，通過中間層將不同廠家傳感器的輸出內容進行統一抽象，實現了同一套軟件算法支持不同廠家、不同接口類型傳感器的能力，大幅度提升了開發效率。

同時也可以調動行業內的軟件工程師，共同探索，哪些技術方案，哪些模型更適合自動駕駛系統，怎么打造一套低成本，高效率的數據閉環，軟件迭代的方案。

我認為毫末的整個技術理念，在過去半年的全新實踐，都來源于公司管理團隊，特別是技術咖CEO顧維灝 。

顧維灝作為自動駕駛行業老兵，肯定非常熟悉智能駕駛的技術框架和落地過程中的困難。

用行業內的人講，技術理念并不需要負責人樣樣精通，而是知道我們要什么技術，要什么效果，然后找到這樣的人才來做就可以了，顧維灝顯然就是這個掌舵人。

毫末采取的手段，是最大程度提升系統開發過程中的軟件復用程度以及在系統開發各個環節提升效率，通過降本增效、統一全員行動目標等一系列手段，完成本年度毫末的三大戰役。

從2021年5月魏牌摩卡搭載毫末智行HWA高速輔助系統，并于11月順利推出NOH智慧領航輔助駕駛系統，再到現在推出的城市NOH，毫末在短短1年的時間，完成了技術迭代三級跳。

這個完全可以稱得上“毫末速度”，并通過1年的技術積累，終于在2021年底，毫末推出了思想鋼印，數據智能體系MANA。MANA是毫末以海量數據為基礎的一整套數據處理工具，包含了算法模型、測試驗證系統、仿真模擬工具以及計算硬件。

（毫末智行思想鋼印MANA數據智能化系統）

用某感知小伙伴的話講，MANA數據智能化系統做得非常棒，每個模塊都講得很清楚，特別是對于數據的冷存儲和熱存儲處理方式，很好地解決了數據存儲成本的問題。

無論是1年時間，實現技術迭代三級跳，還是半年前提出的MANA數據智能化系統，都為“6P開放合作模式”奠定了基礎。

技術更新迭代快，是毫末團隊高效的一個反映。但是我認為毫末最核心的優勢，是銜接很完美，很多輔助駕駛公司推出數據智能化系統后，就會卡在那里，不知道下一步怎么走了。

比如，有些公司會選擇購買十幾臺工程車在路上測試，有的則和不同的主機廠合作，對不同的車型進行測試，這種合作方式最大的問題在于，你的測試車型和測試主動權不在自己手里，而是在各個主機廠手里，這樣導致你的數據體系和數據參數層次不錯，最后迭代起來非常困難。

而且不同的主機廠，還會特定選擇某些硬件和部分技術棧，讓創業公司來統籌。雖然主機廠可以選擇自己團隊更擅長的硬件和軟件技術，但是對于創業公司而言，協調統一起來會非常困難。

團隊間的協作本來就很難了，更別說協調不同公司的軟硬件公司，不但會牽扯輔助駕駛公司的時間和精力，最后成品出來的效果，也沒有想象中的那么好。

過去半年總結下來，毫末最大的優勢，在于自主性。整個測試軟硬件，都是由毫末選擇，統一調度。毫末可以自由地選擇芯片公司，也可以選擇整車的智能硬件配置，可以選擇安裝幾個攝像頭，幾個激光雷達。

且所有回傳的數據參數和云端的數據閉環，都由毫末來統一規劃和執行。在整個合作中，毫末不需要花太多時間，去整合主機廠指定的軟硬件，而是根據自己的需求，只需要為了打造更安全，更舒適的輔助駕駛系統負責。

所以說，毫末速度不止體現在技術更新快，技術發展快，同時體現在自主性強，驗證速度快，上車快。特別是過去半年，這個優勢還在加速。

雖然輔助駕駛系統公司也打通了數據閉環全流程，但是僅僅靠幾十輛測試車采集回來的數據，是遠遠不夠的，必須要大批量，低成本的采集，才能更快的推進自動駕駛系統的更迭和完善。

3. 大規模量產城市 NOH

數據是自動駕駛系統的核心，也是智能駕駛系統的驅動力。用行業人的講話，比拼到最后，大家靠的就是數據，隨著行業的不斷發展，技術最后一定會趨同，這時候，每家公司最核心的就是數據。

用顧維灝的話說，數據是人工智能最大的驅動力，也是智能化迭代過程中最大的成本。而MANA的設計核心就是降低成本、提高迭代速度，目前毫末有大量的量產產品，已積累了大量數據并將數據轉化為知識。

為什么特斯拉智能駕駛系統能夠獨領風騷，因為特斯拉現在有100萬臺車在路上跑，每時每刻都在回傳數據，在更新和迭代系統，讓智能駕駛系統更符合了解人類的駕駛習慣。

毫末給出的答案是，我們也要上100萬臺。過去半年，毫末在團隊和自動化體系都準備好了，后面要做的就是開足馬力積累數據，不斷地提升自動化鏈路的效率。

34款車型，100萬臺，這個不是隨便一家公司能拿到的成績。毫末可以通過它打磨和迭代海量數據智能化閉環鏈路。

確實，現在行業輔助駕駛系統公司普遍存在這樣的問題，一個公司同時定點幾家公司，不同的車型，不僅牽扯公司的人員精力和專注度，而且每個車型量產上線的速度也很慢。更為重要的一點，是量太少，定點的車型量太少，能到收支平衡就不錯了，甚至有些項目都是虧本賺吆喝，加上主機廠還有自己的“自我”，其實輔助駕駛系統公司都是硬著頭皮搞。

于是，毫末選擇了最優的路徑，先把長城的100萬臺車都智能化后，通過積累海量的數據，同時迭代和優化數據智能閉環環節，讓自己的模型跑得更有效。

截至目前，搭載毫末智行智駕系統車型的用戶行駛總里程突破1000萬公里，末端物流無人配送車也已完成6萬多個訂單，毫末也獲得了“中國量產自動駕駛第一名”的稱號。

（毫末智行拿到中國量產自動駕駛第一名）

未來2年，毫末預計將在100個城市落地城市領航輔助駕駛系統NOH，全面覆蓋國內所有的一二線城市。

用張凱的話說，2022年將是自動駕駛行業發展最為關鍵的一年，自動駕駛行業的競爭將正式進入下半場，下半場的競爭主要集中在城市開放場景的領航智能駕駛領域。

下一步毫末的目標是大規模的推出城市 NOH ，俗稱進城。

用行業人士的話講，毫末過去1年的快速發展，正以“特小毫”的身份躋身中國汽車智能水平的第一陣營。毫末也確實在踐行這個評價，在大規模推出城市 NOH時，毫末跟隨了特斯拉的步伐，遵循自動駕駛第一性原理。

城市 NOH 毫末選擇了重感知的做法，用顧維灝的話說，在城市NOH 上，毫末的產品力，不輸特斯拉在中國的表現，可以說是各有所長。整套方案都不依賴高精地圖，是一個重感知技術的解決方案，未來將在全國100個城市以上使用這個功能。

為什么呢？

因為如果是一個重地圖的方案，城市范圍就會受到很大的限制。目前階段，高精地圖在2022年最多也就能覆蓋20-30個城市，根本跟不到毫末的速度，所以毫末選擇了重感知模式。

“我們直接可以做到全國100多個城市有效的部署，所以在范圍上毫末有非常大的先發優勢肯；其次我們會搭載在長城的很多主力車型上，以長城的體量，在數據積累方面，有非常大的優勢。通過大范圍、多車型、海量終端的部署，我們可以基于更多的數據持續迭代，在這個方面沒有人比得上我們。”毫末團隊成員講道。

之前，傳統的比如Robotaxi，像百度、Waymo，大家的做法其實還是通過直接把紅綠燈做進高精地圖里，來解決這個問題的。但是對于真實的100個城市，300個城市，這種高精地圖目前還是沒有的。

（中國首個大規模量產的城市輔助駕駛系統）

在缺少這種高精地圖的情況下，如何解決紅綠燈的問題？

過去半年，毫末繼續深耕技術，在城市場景下，毫末獨創了“雙流”感知模型，讓日常乘用車實現重感知下的紅綠燈識別；而毫末自研的 BEV Transfomer，在城市道路上實現了多傳感器融合道路識別。這兩大能力的橫空出世，讓 AI 自動駕駛在中國實現了沒有不可識別的紅綠燈和車道線。

大家知道城市場景，最重要的就是紅綠燈和車道線問題，通過這2個技術，可以有效的解決城市 NOH 在沒有高精地圖情況下，遇到的最大的問題。

結尾

正如毫末董事長張凱所言，對于智能駕駛系統而言，下一個戰場是數據之戰，誰能高效，低成本的獲取并處理大量數據，誰就會在下一階段取得領先。

截至目前，毫末智行輔助駕駛用戶行駛總里程已經超過了1000萬公里，末端物流無人配送車也已完成6萬多個訂單，城市 NOH 推出并即將上線。未來 HPilot 3.0 將搭載在34款車型上，再加上”“雙百計劃”和 MANA 積累的大量真實場景數據。

我想這就是張凱進行下一場戰役的底氣所在，加上“6P開放合作模式”和數據智能體系 MANA 這個思想鋼印，毫末既可以低成本的獲取大量數據，也可以通過高效的數據閉環體系，快速且有效的迭代 HPilot 輔助駕駛系統。

通過分析可以發現，毫末在下一個戰場已經占據了天時地利人和，第一個推出中國首個大規模量產的城市輔助駕駛系統，首個在100個城市，幾十款車型，百萬臺乘用車上搭載 HPilot 輔助駕駛系統，加上毫末高效合理的團隊構成。

顯然，經過過去半年的狂奔，毫末智行已經躋身中國汽車智能水平的第一陣營。未來我們看毫末智行能不能利用這100萬輛乘用車，更快更高效的迭代系統，在第一陣營里繼續拔高，爭做頭把交椅。

用毫末智行團隊的話講，我們在產品力方面，絕對不輸特斯拉在中國的表現，各有千秋。

-END-