專(zhuān)訪(fǎng)毫末智行COO 侯軍：自動(dòng)駕駛，水深魚(yú)才大

站在當(dāng)下，回看自動(dòng)駕駛賽道的各個(gè)玩家們，活下去的要不就是“家里有礦”，要不就是場(chǎng)景、技術(shù)降維，漸進(jìn)式發(fā)展。但活的好的有一個(gè)共性，就是順應(yīng)需求，讓技術(shù)落于產(chǎn)業(yè)實(shí)處。

作者|斗斗

出品|產(chǎn)業(yè)家

“我們認(rèn)為在量產(chǎn)車(chē)型方面，毫末肯定是領(lǐng)軍者?！?/strong> Frank說(shuō)這句話(huà)時(shí)，沒(méi)有絲毫猶豫，眼底盡是自信。

走進(jìn)北京奧北科技園，穿過(guò)一排排獨(dú)棟式的建筑，記者看到毫末智行的指示牌，跟著指示牌的引導(dǎo)，再走兩步便看到了毫末智行的公司，以及擺在路邊的末端物流自動(dòng)配送 車(chē)——“小魔駝”。

在這里，我們見(jiàn)到了毫末智行的COO 侯軍，不過(guò)大家都喜歡叫他Frank。善談、接地氣，看起來(lái)像個(gè)典型的E人。

在他的口中，毫末智行被掰開(kāi)、揉碎，更加具體且清晰的展現(xiàn)在眼前。

提起自動(dòng)駕駛，“費(fèi)錢(qián)”是大家對(duì)其異口同聲的印象，與之對(duì)應(yīng)的還有其大規(guī)模落地后的巨大藍(lán)海與市場(chǎng)空間，在自動(dòng)駕駛技術(shù)爆發(fā)的那幾年，讓無(wú)數(shù)資本和創(chuàng)業(yè)者前赴后繼。不過(guò)，正如上文所言，費(fèi)錢(qián)的同時(shí)遲遲無(wú)法業(yè)化，也讓很多創(chuàng)業(yè)者半路夭折，資本也慢慢收緊口袋。

自動(dòng)駕駛需要尋求兩全之法，即獲得資金的支持抑或是實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地，實(shí)現(xiàn)自我“造血”。至此，自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商們走上了不同的道路。

這些不同的道路之上，毫末智行的身影愈發(fā)明顯。成為目前活下來(lái)且活得不錯(cuò)的自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商之一，那么它的解法又是什么？

一 、2019年，“一個(gè)預(yù)判”

2018～2019年，自動(dòng)駕駛賽道第一次出現(xiàn)融資熱。這期間，上海市發(fā)放了全國(guó)首批智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)開(kāi)放道路測(cè)試號(hào)牌，標(biāo)志著中國(guó)自動(dòng)駕駛路測(cè)的正式開(kāi)放。

以百度、阿里巴巴、騰訊為代表的科技公司加快了在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的探索和布局。

此外，Waymo在美國(guó)亞利桑那州推出了首款商用自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)Waymo One，自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)開(kāi)始落地。

這一行業(yè)“標(biāo)桿”的出現(xiàn)，成為了自動(dòng)駕駛?cè)谫Y熱的推手。 摩根士丹利曾基于其在自動(dòng)駕駛技術(shù)中的“領(lǐng)先地位”以及其從自動(dòng)乘車(chē)中獲得大量新收入的潛力，發(fā)表了一份研究報(bào)告，報(bào)告中對(duì)Waymo的估值為1,750億美元。

“當(dāng)時(shí)中國(guó)最大的汽車(chē)廠(chǎng)的市值，估計(jì)也才不到 1000 億人民幣?！?/strong> 在Frank的印象中，Waymo的Robotaxi成為一眾自動(dòng)駕駛路線(xiàn)廠(chǎng)商追捧的技術(shù)巔峰。

自動(dòng)駕駛賽道的融資熱潮，正式拉開(kāi)帷幕。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2018年在整體經(jīng)濟(jì)下行和資本寒冬的壓力下，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域融資總額并未下降，反而有明顯的上升，2018年自動(dòng)駕駛零部件和方案供應(yīng)商融資額從2017年的53.69億元上升到162.31億元。

對(duì)于Robotaxi路線(xiàn)的“一呼百應(yīng)”，特斯拉一直是自動(dòng)駕駛漸進(jìn)式路線(xiàn)的擁躉者與領(lǐng)軍者，毫末智行也有著同樣的思考。“我們認(rèn)為高速載人的輔助駕駛，會(huì)先大規(guī)模落地，它的另外一個(gè)名字是ADAS?！?/strong>

這種思考，在2019年被迅速驗(yàn)證。

由于與國(guó)外不同，國(guó)內(nèi)的道路交通場(chǎng)景及其復(fù)雜，Robotaxi的落地難度較大，何時(shí)能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，遙遙無(wú)期，投資者將錢(qián)投向了商用車(chē)等其他場(chǎng)景。

從融資數(shù)量來(lái)看，2019年國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛細(xì)分領(lǐng)域融資數(shù)量最多的為商用車(chē)場(chǎng)景和ADAS，從融資金額來(lái)看，商用車(chē)場(chǎng)景的融資金額達(dá)5.3億美元，僅次于芯片、計(jì)算機(jī)平臺(tái)的融資規(guī)模。

這種趨 勢(shì)下，毫末立刻做出反應(yīng)。“我們的目標(biāo)是希望人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域大規(guī)模落地?！?/strong>在Frank看來(lái)，毫末不僅僅追求的是科技絕對(duì)領(lǐng)先。

但客觀來(lái)看，要實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域大規(guī)模落地，Robotaxi這條路徑顯然在這個(gè)長(zhǎng)期主義難以推動(dòng)的市場(chǎng)中，比起其他路線(xiàn)，更難活下去，更別提走到大規(guī)模落地的那一天。

確實(shí)如此，自動(dòng)駕駛的商業(yè)化不可能一步到位，這并不現(xiàn)實(shí)。漸進(jìn)式發(fā)展路徑，才能確保技術(shù)的穩(wěn)步推進(jìn)和市場(chǎng)的有效對(duì)接。因此，毫末智行決定遵循從低速到高速、從載物到載人、從商用到民用的漸進(jìn)式發(fā)展規(guī)律。

站在如今回頭來(lái)看，這個(gè)決定是明智的。

2021年，以Waymo為代表的一步到位路線(xiàn)遲遲難以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，估值跌至300億美元，這一數(shù)字相較于3年前，縮水超1400億美元。而與之相對(duì)的漸進(jìn)式路線(xiàn)則一路升溫，逐漸得到了更多的聚光燈和認(rèn)可度。

反觀一直堅(jiān)守Robotaxi路線(xiàn)的廠(chǎng)商，除了像百度這樣的巨頭，能活下去的少之又少。

“Robotaxi路線(xiàn)我們也在跟蹤研究，但不是主攻方向。我們的目的一是數(shù)據(jù)閉環(huán)，二是商業(yè)閉環(huán)，三是現(xiàn)金和利潤(rùn)閉環(huán)，否則可能活不到Robataxi大規(guī)模落地的那一天。” Frank對(duì)產(chǎn)業(yè)家說(shuō)。

二 、大規(guī)模落地的“黃金閉環(huán)”

那么，具體如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、商用和利潤(rùn)閉環(huán)？這成為毫末這些年來(lái)攻克的目標(biāo)。

“可行、可靠、可商用 是毫末智行提出的自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的三個(gè)關(guān)鍵階段。”在Frank看來(lái)，這一框架指導(dǎo)了毫末自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)和商業(yè)化路徑。

毫末智行投入大量資源進(jìn)行自動(dòng)駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)研發(fā)，包括感知系統(tǒng)、決策算法和車(chē)輛控制技術(shù)。通過(guò)在受控環(huán)境中測(cè)試原型車(chē)，毫末智行也更驗(yàn)證了自動(dòng)駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)功能和性能。

隨著技術(shù)的發(fā)展，必須保證系統(tǒng)能夠在更廣泛的環(huán)境和條件下穩(wěn)定運(yùn)行，滿(mǎn)足汽車(chē)行業(yè)的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。系統(tǒng)的安全性、車(chē)規(guī)級(jí)的要求、全天候運(yùn)行的能力以及全地形的適應(yīng)性要求被提高。

毫末智行的做法是利用大量實(shí)車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化和調(diào)整自動(dòng)駕駛算法，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。且通過(guò)不斷的技術(shù)迭代，提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)各種天氣、路況和交通情況的適應(yīng)能力。確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)滿(mǎn)足汽車(chē)行業(yè)的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)要求。

在自動(dòng)駕駛的商業(yè)化應(yīng)用階段，技術(shù)不僅要成熟可靠，更要在商業(yè)上可行，滿(mǎn)足多樣化場(chǎng)景需求，如高速載人、低速載物等，同時(shí)控制成本規(guī)模，符合政策法規(guī)要求。這一階段，自動(dòng)駕駛技術(shù)需獲得市場(chǎng)認(rèn)可，并在實(shí)際商業(yè)環(huán)境中創(chuàng)造價(jià)值。

毫末智行針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景，如高速載人、低速載物，深入研究并開(kāi)發(fā)了適應(yīng)性強(qiáng)的自動(dòng)駕駛解決方案。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)?；a(chǎn)，降低了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的成本，打造了高性?xún)r(jià)比產(chǎn)品，增強(qiáng)了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

在這一過(guò)程中，毫末智行通過(guò)在各種車(chē)型上部署自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，積累了大量實(shí)際行駛數(shù)據(jù)，涵蓋傳感器數(shù)據(jù)、車(chē)輛狀態(tài)、駕駛行為等。這些數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，從而提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。

毫末智行不斷迭代其自動(dòng)駕駛算法，以適應(yīng)多變的駕駛條件和場(chǎng)景。通過(guò)模擬和實(shí)車(chē)測(cè)試，驗(yàn)證算法的有效性，并進(jìn)行必要的調(diào)整。開(kāi)發(fā)了適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，如乘用車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)和低速無(wú)人物流車(chē)。

這些產(chǎn)品在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的行駛數(shù)據(jù)，再次被收集并用于訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。毫末智行構(gòu)建了從研發(fā)到量產(chǎn)再到服務(wù)的完整商業(yè)閉環(huán)，確保了技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和商業(yè)化應(yīng)用。

目前，毫末在輔助駕駛方面已推出兩代七款智能駕駛產(chǎn)品，可滿(mǎn)足高、中、低價(jià)位不同車(chē)型的量產(chǎn)需求。

其中，第一代產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了在高速公路、快速路的行車(chē)跟泊車(chē)，基于高精地圖使其特點(diǎn)，穩(wěn)定性很好，但是成本略高；第二代產(chǎn)品去掉了高精地圖后，成本更低，基本可以在千元級(jí)。HP170、HP370、HP570 三款千元級(jí)輔助駕駛產(chǎn)品，已陸續(xù)進(jìn)入交付狀態(tài)。

在商用車(chē)方面，毫末的L4級(jí)末端無(wú)人物流車(chē)從 2020 年開(kāi)始大規(guī)模落地，現(xiàn)在已經(jīng)生產(chǎn)了多代產(chǎn)品，已經(jīng)和美團(tuán)、阿里、物美、達(dá)達(dá)、極兔、通達(dá)系等都達(dá)成了戰(zhàn)略性的合作。

值得注意的是，這個(gè)場(chǎng)景下的產(chǎn)品成本已經(jīng)從2020年的 50～100萬(wàn)元/臺(tái)，降至如今的低于10萬(wàn)元/臺(tái)。

至此，F(xiàn)rank在文章開(kāi)篇那句話(huà)中的“領(lǐng)軍者”，變得愈發(fā)具像化。

三 、毫末智行，另走一條路

“俗話(huà)說(shuō)三生萬(wàn)物，大模型、大數(shù)據(jù)、大算力就是‘三’，沒(méi)有‘三’就沒(méi)有萬(wàn)。恰恰這個(gè)‘三’，又不是掌握在一個(gè)企業(yè)和一批人手里面的，而在兩個(gè)企業(yè)和多個(gè)企業(yè)?！?/strong> Frank對(duì)產(chǎn)業(yè)家說(shuō)。

眾所周知，大數(shù)據(jù)、大算力、大模型是自動(dòng)駕駛技術(shù)大規(guī)模落地的三要素。但主機(jī)廠(chǎng)和技術(shù)廠(chǎng)商作為自動(dòng)駕駛賽道的兩大陣營(yíng)，都有其無(wú)法觸達(dá)的領(lǐng)域。

毫末成立之初即走出了獨(dú)特的毫末模式，與主機(jī)廠(chǎng)的綁定，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)等，這是毫末選擇的一條獨(dú)特路線(xiàn)。

在很多人看來(lái)，自動(dòng)駕駛賽道主機(jī)廠(chǎng)和技術(shù)廠(chǎng)商之間的關(guān)系，并不是單純分合作關(guān)系，而是“競(jìng)合”關(guān)系。

因?yàn)楸绕鹱詣?dòng)駕駛技術(shù)廠(chǎng)商，傳統(tǒng)的主機(jī)廠(chǎng)在自動(dòng)駕駛技術(shù)方面如果自研成本太高，通常會(huì)選擇與技術(shù)方合作；但技術(shù)廠(chǎng)商海量數(shù)據(jù)獲取依賴(lài)車(chē)企，短期時(shí)間內(nèi)可以拿到數(shù)據(jù)，但與多家車(chē)企合作時(shí)難免會(huì)出現(xiàn)合作不穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)可靠性、穩(wěn)定性難以確保。但類(lèi)特斯拉自研方向的新勢(shì)力整車(chē)廠(chǎng)商，如蔚小理卻可以。

這難免為自動(dòng)駕駛技術(shù)廠(chǎng)商的在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)格局中，帶來(lái)一些隱患。

“自動(dòng)駕駛大規(guī)模的落地，不僅僅是技術(shù)本身，還有一個(gè)特別重要的環(huán)節(jié)——企業(yè)的機(jī)制?！?/strong> 在Frank看來(lái)，這種現(xiàn)象來(lái)自企業(yè)文化、合作、利益分配機(jī)制的沖突。

傳統(tǒng)企業(yè)工作模式和激勵(lì)機(jī)制源于工業(yè)時(shí)代，強(qiáng)調(diào)計(jì)劃性和明確性；而互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代則強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，傾向于邊實(shí)踐邊調(diào)整。這兩種理念在具體工作和戰(zhàn)略規(guī)劃中可能引發(fā)顯著的沖突。

一個(gè)事實(shí)是，這一機(jī)制也在被驗(yàn)證。一眾主機(jī)廠(chǎng)在經(jīng)歷了設(shè)立自動(dòng)駕駛技術(shù)分公司、部門(mén)后，經(jīng)歷了裁員、裁撤部門(mén)，紛紛敗下陣來(lái)。2022年～2023年期間，大量自動(dòng)駕駛技術(shù)廠(chǎng)商的融資方中紛紛出現(xiàn)了主機(jī)廠(chǎng)的身影。

主機(jī)廠(chǎng)與自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商的聯(lián)盟逐漸變成主流。

截至2024年6月，毫末搭載量產(chǎn)車(chē)已經(jīng)超過(guò)20款，用戶(hù)輔助駕駛行駛里程突破1.7億公里。目前毫末已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了兩條腿走路，一是融資帶來(lái)的持續(xù)資金流，二是大規(guī)模落地下，實(shí)現(xiàn)自我“造血”的能力。

總結(jié)來(lái)看，毫末智行的技術(shù)落地之路，除了發(fā)展路徑的預(yù)判、技術(shù)上的創(chuàng)新、以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的商業(yè)化閉環(huán)，更有企業(yè)機(jī)制上的考量。

毫末智行的底層邏輯，也在推動(dòng)其奔向以大模型、大算力、大數(shù)據(jù)為代表的自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代。

四 、AI時(shí)代，奔向自動(dòng)駕駛3.0

大模型技術(shù)浪潮席卷而來(lái)，也推動(dòng)著自動(dòng)駕駛的邁向新的時(shí)代。

自動(dòng)駕駛發(fā)展到今天，其實(shí)仍有許多難題未解決。

在傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，各個(gè)模塊（如感知、定位、規(guī)劃、控制）之間存在復(fù)雜的依賴(lài)關(guān)系，需要大量的工程努力來(lái)設(shè)計(jì)和優(yōu)化各個(gè)模塊。

簡(jiǎn)單說(shuō)，如今的自動(dòng)駕駛，基本是靠工程師一條條規(guī)則寫(xiě)出來(lái)的。所以，自動(dòng)駕駛中的長(zhǎng)尾問(wèn)題，即那些罕見(jiàn)但關(guān)鍵的駕駛場(chǎng)景，系統(tǒng)難以及時(shí)給出正確決策。

大模型技術(shù)的爆發(fā)，帶來(lái)了一些新的可能。

而端到端模型可以直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)化了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)流程，使得從傳感器輸入到?jīng)Q策輸出的過(guò)程更加直接。且無(wú)需人工設(shè)計(jì)的特征，使得模型能夠適應(yīng)各種駕駛場(chǎng)景和條件，同時(shí)一體化的模型減少了各個(gè)模塊的依賴(lài)關(guān)系。以此快速?gòu)拇罅繑?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到這些罕見(jiàn)事件、行駛場(chǎng)景的處理方式，給出決策。

2023年，毫末發(fā)布了行業(yè)首個(gè)自動(dòng)駕駛生成式大模型 DriveGPT （雪湖·海若），在數(shù)據(jù)的篩選挖掘、自動(dòng)標(biāo)注、生成仿真以及認(rèn)知可解釋性等方面實(shí)現(xiàn)了顯著的突破和創(chuàng)新。

從這一點(diǎn)來(lái)看，未來(lái)隨著大模型技術(shù)將進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的智能化水平。通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，DriveGPT等生成式大模型將能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和理解復(fù)雜的交通場(chǎng)景，從而做出更加精準(zhǔn)和安全的決策。這將極大地提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的應(yīng)對(duì)能力，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)各種突發(fā)情況和復(fù)雜環(huán)境。

在技術(shù)的推動(dòng)下，毫末正逐步從傳統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)向更加智能化的方向發(fā)展，向著真正意義上的自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代邁進(jìn)。

站在當(dāng)下，回看自動(dòng)駕駛賽道的各個(gè)玩家們，活下去的要不就是“家里有礦”，要不就是場(chǎng)景、技術(shù)降維，漸進(jìn)式發(fā)展。但活的好的有一個(gè)共性，就是順應(yīng)需求，讓技術(shù)落于產(chǎn)業(yè)實(shí)處。

“自動(dòng)駕駛，水深魚(yú)才大。當(dāng)這個(gè)領(lǐng)域水少的時(shí)候，即使是翹楚，價(jià)值也難以顯現(xiàn)?！?/strong> Frank對(duì)產(chǎn)業(yè)家說(shuō)。

據(jù)記者了解，毫末在2024年年初還獲得了全球大Global主機(jī)廠(chǎng)的規(guī)模量產(chǎn)訂單。毫末這條“大魚(yú)”的價(jià)值，愈發(fā)清晰。