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      對話Nullmax創始人兼CEO、CTO徐雷:用開放性和適用性,打破智駕行業同質化難題

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      文/墨白

      編輯/周雄飛

      今年下半年開始,智駕行業越來越卷。

      一大原因源自小鵬汽車CEO何小鵬說出“雖然深入做車需要更多的錢,但是智能汽車一定會越來越便宜”的觀點后,周鴻祎等大佬也相繼發表了相似的結論,在他們看來,隨著技術的發展和成本的下降,智能汽車未來的價格一定會下降。

      或許是看到這些結論,再加上感受到了新能源汽車行業價格戰所傳導過來的壓力,一些自動駕駛企業和供應鏈企業接連推出千元級的智駕方案,想要試圖引領這一行業趨勢。

      比如毫末智行在第九屆AI Day上推出了三款主打千元級定位的智駕方案;幾乎前后腳,大疆車載和四維圖新,也發布了各自的性價比智駕方案,試圖踐行“智駕方案約占整車價格3-5%”的觀點;而在上月,智駕科技也推出了千元級的L2級別輔助駕駛方案。

      除了都聚焦千元級方案的研發之外,國內車企與解決方案提供商采用的技術路線也是基本類似的——BEV+Transformer技術架構,就連近期才被行業關注的OCC占用網絡,也已經被蔚來、小鵬、理想和極越等多家車企采用,作為自身感知網絡的一部分。

      正因這樣,在業內看來目前智駕行業的產品和技術已陷入同質化的內卷之中,但這其中也有一些企業喊出了打破同質化的口號,比如自動駕駛解決方案提供商Nullmax。


      Nullmax,于2016年底正式成立,選擇以漸進式的技術路線來發展自動駕駛技術,并基于先進的計算機視覺、深度學習和人工智能等技術,研發和打造出以視覺為主、多傳感器融合感知的自動駕駛行泊一體全棧解決方案。

      打破行業同質化的一大措施,是Nullmax解決方案的開放性。按照其官方介紹,已擁有低、中、高不同配置的解決方案,這些方案在于主機廠合作時,也能根據不同項目來組成不同配置的搭配來滿足需求。

      除了開放性之外,Nullmax的解決方案也具有較強的適用性。在Nullmax創始人兼CEO、CTO徐雷看來,這樣的適用性不僅體現在方案可以很好地適配主機廠們的需求,同時還能在符合海外市場法規和標準的前提下,滿足海外車企的自動駕駛技術開發需求,這點在全球范圍看很少有企業能實現。

      憑借這兩大特點,Nullmax目前已獲得了國內多家主機廠的定點,并且在近期獲得了巖山科技獨家領投的近7.8億元B輪融資。由此,該企業正式駛入全新的發展階段,同時也凸顯了其打破行業同質化的成效。

      連線出行近期受Nullmax邀請,參加了媒體交流會,以下為連線出行與Nullmax創始人兼CEO、CTO徐雷的對話,略有刪減和修改:

      連線出行:Nullmax有低、中、高不同配置的平臺方案,在與車企合作的過程中,會有怎樣的開放性和靈活性?

      徐雷:在合作的過程中,車企會針對不同的產品,選擇不同的方案。本質上講,Nullmax會針對不同車企的需求和產品對應的細分市場,思考最合適的方案是什么樣子,而且從技術層面來看,平臺方案也是開放和靈活的,任何配置需求都可以滿足。

      針對每一個細分市場,我們都會對哪一種方案有競爭力會有一個判斷,車企也會有自身的一些想法,雙方也會有一些磨合找到最終的合作方案。當然,我們會從商業上來考慮,不會去做一些認為不可持續發展的方案,或者沒有很強競爭力的方案。

      連線出行:從整個行業來看,智能駕駛行業已打響價格戰,Nullmax的智駕方案成本是多少?

      徐雷:單獨說智駕方案硬件的成本沒有意義,因為價格戰的一個原因,是同質化競爭嚴重,如果每家都是一樣的方案,或許就只能打價格戰。

      所以Nullmax會去做一些相對比較獨特、有競爭力的方案,包括了芯片的選擇、或者攝像頭的選型。比如,我們可以用一個成本更低的芯片提供完整方案,其他公司可能需要用兩個芯片去做,那么我的成本會更低。

      連線出行:在算法訓練方面,是專門會有部署數據采集車,還是通過主機廠獲得數據反饋?

      徐雷:這里有兩個方面。主機廠反饋的量產車型上的數據,這個毋庸置疑很重要,這是一方面。另一方面,要想做一些先進的技術,比如BEV、自動標注,也需要部署采集車去采集數據,獲取真值。好比是訓練一個自動標注的機器人,需要不斷去教他如何標注,那么它會變得越來越強,需要的幫助也會越來越少。


      連線出行:Nullmax有能力通過大模型生成數據融入仿真平臺訓練算法,那么在真實的訓練過程中,真實的數據和生成的數據使用占比是怎樣的?

      徐雷:如果全靠量產車型,返回的數據量會很大,當中非常重要的一點是找到真正有意義的數據,包括訓練大模型,真正重要的也是有質量的數據。在信息爆炸的時代,獲取海量數據通常不是難題,關鍵是找出有質量的數據,幫助算法系統實現提升。

      智能駕駛相關的數據,生成式能幫助很多。當有了大模型,包括生成式AI,就有了更高效的手段去幫助生成數據和驗證系統。簡單來說,大模型本質上是一個人類經驗和常識的總結。好比人類去駕校能很快學會開車,但機器不能,原因在于人去駕校之前,上了很多年學,在社會中生活了很長時間,對周圍世界有常識、有理解。

      大模型可以把真實世界中的場景行為克隆到仿真器,去進行閉環,當我的系統的策略改變,別的交通參與者的策略也會變化,像真人一樣去變化。大模型絕對能加速自動駕駛這件事情的發展。

      連線出行:了解到Nullmax目前的團隊規模有200人左右,那么如何去實現對這么多配置方案以及不同芯片的適配?

      徐雷:Nullmax有一個中間件系統叫MaxOS,可以抽象不同類型的硬件和傳感器,不影響上層的應用軟件開發,去適配不同的芯片。具體來說,有點類似于在SoC上的CPU端運行我們的MaxOS,然后它可以去調度下面不同的計算單元。

      我們從最開始設計的時候就在思考,如何去支持不同的芯片。如果每一款芯片都單獨開發,效率是非常低的,很難有積累。那么如果像拼積木一樣,用平臺方案上適配不同的芯片和傳感器,就可以實現適配很多需求的目標。

      從團隊層面看,我們的團隊完整經歷過自動駕駛研發落地,對這些東西能夠融會貫通,而不是說每個人懂一點然后組合在一起。因此對于方案的適配上,可以做到很高的靈活性和效率性。


      MaxOS中間件系統

      連線出行:MaxOS中間件,對不同芯片的支持程度一樣嗎?

      徐雷:主要是在優化和泛化性中找到一個平衡點,但量比較大的部分平臺項目,肯定會有一些更加針對性的優化手段。目前MaxOS中間件,對TI芯片和英偉達芯片支持都很好。

      連線出行:今年以來各家車企在推出高階智能駕駛產品,智駕方案的核心能力或者核心要素到底是什么?

      徐雷:車本身是規模化的生產制造,對車企來講,如何降成本可能是比較重要的一件事情,在實現極致性價比的同時,打造好的體驗。

      連線出行:從“活下來”這個角度來考慮的話,未來一年會定哪些目標?

      徐雷:我們已經過了“活下來”的階段,接下來更多是考慮怎么活得更好。在上市公司的公告里,也有闡述對于收入的一些目標,包括預計在2026、2027年的時候做到盈虧平衡,未來軟件層面的收入從幾千萬提升到幾個億。從融資角度來講,我們計劃在明年第三季度前再引入一些大的戰略伙伴。

      Nullmax是一個人效比、投入產出比很高的公司。從技術角度發展的角度來講,會繼續去投入大模型等方面技術的研發。未來的核心要點,還是提升產品的競爭力,會避免產品同質化帶來的低價競爭,不是去用同質化的方案拼價格,而是產品本身有包括成本優勢在內的多種競爭力。

      需要說明的是,Nullmax不是為了差異化而差異化。我們是基于對問題的 深刻理解,對這個產品的深度思考,做出一套有競爭力的方案,而這種方案恰好沒有其他人去做。希望在大規模量產和持續的技術先進性上,找一個比較好的平衡點。

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