司研室毫末智行三年跨过创业公司生死线毫末速度的两大隐忧

　　出品搜狐汽车汽车咖啡馆
　　11月29日，中国自动驾驶初创公司毫末智行成立满三年，也是其脱胎于长城汽车的第1096天。在毫末智行高管的三周年内部信中，再次出现了中国量产自动驾驶第一名这个为业界所熟知的标签。
　　如果说自动驾驶的下半场是量产，那么毫末智行后发却超前地迈入了下半场。如果将上车与否作为检验量产自动驾驶的首要标准，毫末智行以20余款量产车型的搭载速度，足以参与下半场的高下之决。
　　目前，毫末智行量产自动驾驶系统HPilot上车了魏牌、坦克、欧拉、长城炮等品牌车型，用户行驶里程突破2300万公里。搭载HPilot的摩卡PHEV落地欧洲，让毫末智行成为了中国首个出海量产落地的自动驾驶公司。
　　同时，在末端物流自动配送车领域，毫末智行自研的无人配送车小魔驼2。0以12。88万的价格，将原本2030万的无人配送车一举拉到十万元级别的价位，累计配送订单突破10万单。
　　一方面以辅助驾驶技术，提升自动驾驶系统乘用车装配率；一方面瞄准物流车平台，加快高级别自动驾驶技术应用。这种以量产落地为目标的渐进式自动驾驶路线，正是毫末速度的来源。
　　司研室毫末智行研究报告节选
　　目前来看，当直达L4级别自动驾驶技术的跨越式路线，因政策法规、技术、成本等原因难以商业化落地。渐进式路线的优势日益凸显，已经能为客户提供L2、L3的辅助驾驶便利。
　　不仅如此，在城市导航辅助驾驶技术路径上，不同于高德、百度、华为的多传感器融合高精地图路线，毫末智行选择重感知、轻地图路线。在高精地图造价与维护成本高、获取资质周期长、构建复杂性高的当下，毫末智行的重感知路线更能加速其技术上路。
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　　三周年内部信中，毫末智行认为渐进式发展路线能以更低的成本来获得更大规模、更多场景覆盖的优质数据，会成为推动人类实现自动驾驶的最佳路径。数据智能，是毫末智行坚信的自动驾驶发展的第一性原理。数据智能体系MANA，成为毫末智行所有产品迭代的核心动力，也是中国首个数据智能体系。
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　　要想获取优质的场景数据，自动驾驶技术大规模量产上车是关键，毫末智行在技术量产上乘了长城之风。从毫末智行的核心业务乘用车辅助驾驶产品上车场景来看，多囿于长城汽车生态内，其数据大都来自于长城旗下车型的投喂。目前，MANA的学习时长已经超过31万小时，虚拟驾龄达到4万年。HPilot也是依托MANA数据智能体系所推出的，据悉，HPilot将搭载在长城汽车的34款产品上，约占整体待上市车型的80。
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　　深度绑定长城，让毫末智行快速打开了量产市场，但能支撑其走向L4级无人驾驶，赢得自动驾驶下半场竞赛吗？
　　目前，除了乘用车领域产品，毫末智行旗下还有低速无人物流车产品和低速物流智能硬件产品，而这些硬件量化生产同样依赖长城汽车的工程制造技术。对于毫末智行而言，若想冲击L4级全无人驾驶，依附长城恐怕是不够的。
　　首先，从毫末智行自身来说，只与一家车企深度捆绑的价值空间有限且风险较高，长城的销量直接关系毫末的自动驾驶系统上车量，那么长城的上限恐怕会成为毫末的上限。其次，对于其它车企伙伴来说，基于竞争和数据安全考虑，是否会对竞争车企孵化的智能驾驶公司多一分顾忌？长城系的身份，是否会成为毫末智行的市场扩张阻力？
　　对此，毫末智行似乎有所考虑。在今年4月的品牌日活动上，毫末智行推出了面向乘用车驾驶领域的6P开放合作模式，意图开拓更多的合作车企。毫末智行CEO顾维灏曾在采访中表示，长城汽车自己想保障的还是车辆真的能够有竞争力。。。毫末做的产品合适它就用，如果别人的产品比毫末提供的性价比更高，长城汽车也没有义务一定要用我们的东西。
　　迈向L4级自动驾驶，毫末智行还面临一个数据升维的问题。
　　目前，毫末智行的诸多第一是在L2级辅助驾驶上实现的，离L4级无人操控的自动驾驶还比较远。在此基础上获得的L2L3级应用场景数据，和L4级所需要的数据也存在差异。图森未来首席科学家王乃岩认为，如果一个系统的架构是为了L2L3级别设计（允许单点失效导致的系统失效），那么就算加入再多的数据，它也不可能自动完成失效检测和处理，完成级别的跨越。
　　数据可以降维，升维却很难。小马智行的工程师曾表示：用高配置的L4级别自动驾驶架构去做L2L3级别相对容易，反过来，低配置的数据是很难用来做整套L4级别系统的测试和认证的。
　　更多信息，参考司研室第7期自动驾驶公司研究毫末智行研究报告。
　　【本期报告重点问题】
　　毫末智行公司创立背景与业务情况
　　瞄准商业化量产落地，毫末智行如何规划技术路线与发展战略？
　　毫末智行业务与产品有哪些？如何成为中国量产自动驾驶第一名？
　　作为自动驾驶技术公司，毫末智行与车企、产业链建立了怎样的合作生态？
　　自动驾驶赛道竞争激烈，毫末智行是否被市场看好（融资情况）？
　　【部分章节预览】
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