保持危機意識、學習華為、生死之戰(zhàn)…
這是自動駕駛公司毫末智行，對于當下自身和行業(yè)格局的最新認知和判斷。
此刻，是整個智能汽車行業(yè)新入局者環(huán)伺，“鯰魚”劇烈攪動局勢的轉折點，所有玩家都在加速落地高階智駕，內卷極致性價比。
而這，也是毫末智行成立的第4年。
智能車參考獲悉，在毫末智行剛剛面向全員的創(chuàng)業(yè)4周年內部信中，毫末不但對形式做出研判，梳理了行業(yè)技術發(fā)展趨勢、自身積累等等，更是罕見的直接mark了另一個玩家華為。
這在毫末是第一次，但卻是全行業(yè)必須要面對、回答的問題：2024年，該如何在激烈的智駕「生死之戰(zhàn)」中拿到下半場門票？
毫末內部信說了什么？
毫末智行創(chuàng)業(yè)4周年內部信，可以總結成3個部分。
分別是毫末在做什么、現在正在發(fā)生什么，以及接下來如何應對挑戰(zhàn)。
首先，過去的四年，毫末認為是“九死一生”的創(chuàng)業(yè)，已經跑贏了99%的創(chuàng)業(yè)公司。并且更重要的是，毫末在這四年中，已經實現了中國動駕駛“量產王者”的成績。
這體現在依托長城汽車，毫末智行量產智駕系統(tǒng)已經實現十數款車型搭載，累計總里程，已經超過1億公里。
技術層面，毫末這四年中一直以前瞻者、實踐者的姿態(tài)出現。比如2019年最早提出將Transformer引入自動駕駛模型，并且率先布局大算力、大模型、大數據的自動駕駛技術發(fā)展方向。
2023年初，毫末建成了中國自動駕駛行業(yè)最大智算中心MANA OASIS（雪湖綠洲），為數據處理和前沿的大模型探索上提供了算力基矗
另外在當前AI大模型浪潮下，毫末又率先發(fā)布行業(yè)首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT（雪湖海若），在感知數據篩選和自動標注、駕駛場景生成與遷移、感知大模型與認知大模型建設上提出了大模型在自動駕駛領域應用的新模式。
而眼下行業(yè)內正在發(fā)生的深刻變革，毫末與這樣的判斷：
從2019年起，智能駕駛賽道大軍涌入，群雄并起。
現在競爭的焦點，則是智能駕駛進城浪潮。城市NOA不但展現了輔助駕駛的最高水準，也開啟了邁向完全自動駕駛的新紀元。此次賽道上涌現出眾多實力雄厚的選手，更有黑馬異軍突起。
表現最突出的華為，猶如當初的特斯拉一樣，是2023年自動駕駛賽道的一條“鯰魚”。
毫末對此表達了敬佩，并明確要向優(yōu)秀玩家學習。
正因為有華為在智能駕駛“進城”角逐中的爆發(fā)，使得毫末對于接下來的發(fā)展趨勢、競爭情況有了最新的判斷。
這就是前面說到的“生死之戰(zhàn)”，“絕境突圍”。
2024年，毫末明確了4個目標。
智駕生死之戰(zhàn)。打贏城市NOH落地這一仗。在這場戰(zhàn)役中，整個行業(yè)的選手都鉚足了勁，毫末同樣傾盡全力、打造重感知泛化能力更強的城市導航輔助駕駛產品，確保城市NOH量產上車。
乘用車客戶交付之戰(zhàn)。2024是智駕爆發(fā)大年，只有用“極致性價比”的產品，開拓更多客戶，實現大規(guī)模商業(yè)量產，才是唯一出路。
這里的“極致性價比產品”，指的是毫末剛剛發(fā)布的第二代HPilot智駕產品，軟硬一體化方案，城市NOH入門拉到數千元級別。
末端自動配送規(guī)�；畱�(zhàn)。毫末的小魔駝已經在整車成本、無人化能力上做到了產品領先，在履約場景下實現了營收為正的示范運營。明年要和合作伙伴一起繼續(xù)擴大運營規(guī)模和范圍，完成末端無人配送商業(yè)閉環(huán)。
DriveGPT云端與車端落地之戰(zhàn)。DriveGPT是王牌，大模型會讓毫末換一種方式去贏得競爭。毫末將繼續(xù)大力投入，通過數據閉環(huán)體系，不斷從量產數據中學習，打造更為通用的云端大模型，從而更好賦能車端小模型，打破當前自動駕駛技術框架的天花板。
縱觀毫末4周年內部信，更多是對當下競爭的緊迫感，和對潛在危機的敏銳嗅覺。
在這之前的外界印象中，毫末智行依托長城汽車，不愁量產和資金，又有資深汽車人（毫末智行董事長張凱）和AI技術大牛（毫末智行CEO顧維灝）掌舵，可能是最談不上“危機”的自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司。
但“內部信”的價值，是它提供了更真實，更深入、更獨特的觀察角度。
通過毫末的視角，也能窺得自動駕駛行業(yè)在格局、技術和發(fā)展速度等多個維度上的深刻變革。
毫末為什么這么說？
毫末智行將2024年定位“危機和挑戰(zhàn)”、“生死之戰(zhàn)”，直接原因，就是華為異軍突起，加速了整個行業(yè)的競爭。
在下半年之前，其實行業(yè)內已經明確了智能駕駛進城的內卷方向，也基本達成共識“不依賴高精地圖”和“性價比”成為兩個最重要的指標。
不過更多的展示和競爭，還集中在是否有激光雷達、BOM成本誰更低等層面，幾個率先量產的玩家，則以“開城”數量和速度分高低。
但華為ADS2.0面世，不再糾結于開幾個城，用幾個激光雷達，直接上車量產“所有城市都能開”的智駕能力，瞬間打破了原有的競爭節(jié)奏，并且拉起了技術共享的開放平臺，對主機廠開始產生“勢能”優(yōu)勢。
現在，所有玩家都必須要拿出對策，在技術、規(guī)�；虺杀具@三個維度上尋求突破。
而更深層的原因，是自動駕駛技術在眼下這個階段，已經發(fā)展到了爆發(fā)普及的拐點。
2022年9月，毫末智行CEO顧維灝，在行業(yè)首次提出了“自動駕駛3.0時代”的概念和劃分標準。
1.0時代，大致是從2004年到2014年之間，自動駕駛從始至終以實現無人駕駛為目標，車輛掛滿了各種大大小小傳感器硬件，比拼的是“量”。在認知上，則基本使用人工規(guī)則的方式來實現。
由于車輛整體成本比較高，所以車輛數量有限，導致自動駕駛里程規(guī)模比較少，數據積累當時在數百萬公里左右。
2.0時代，大致是從2014年至2021年期間。這一階段，大量的自動駕駛初創(chuàng)公司紛紛出現，傳統(tǒng)主機廠也嘗試以投資、收購等方式卷入自動駕駛。
這期間，更大算力的車端計算芯片陸續(xù)出現，車規(guī)級傳感器的數量也在快速增加，迎來了深度學習技術在車上的廣泛應用。
不過在感知上，各個傳感器各自為戰(zhàn)，用一些小模型和少量數據做訓練，得到單個傳感器的識別結果，然后進行感知結果級的融合；在認知上，依然是人工規(guī)則和一些機器學習算法為主。自動駕駛行駛里程達到數千萬公里。
而典型代表的特斯拉，在2019年之后，隨著特斯拉的量產車型走出產能低谷，搭載其智能駕駛系統(tǒng)給的車輛的行駛里程快速突破上億公里，快速構筑起特斯拉FSD系統(tǒng)的數據閉環(huán)系統(tǒng)。
自動駕駛3.0時代從2021年開始，一個標志性的數據，是智能駕駛系統(tǒng)給的車輛的行駛里程突破1億公里。特斯拉無疑成為領跑者。
感知技術上，多模態(tài)傳感器聯合輸出結果；認知技術上，以可解釋的場景化駕駛常識為主；模式上，大模型、大數據開啟自訓練、自進化。以數據驅動為核心，成為進入自動駕駛3.0時代的標志。
也就是說，包括特斯拉、華為、毫末、小鵬等等在內的全球自動駕駛第一梯隊的玩家，已經站在了自動駕駛下一階段的門檻。
他們都建成了完善的數據閉環(huán)體系，建成了自有自用的超算基礎設施，并且有大規(guī)模量產渠道，最重要的，是開始用數據驅動、大模型能力重塑整個技術體系，甚至開始觸摸AGI的前沿。
所謂3.0時代，是數據量變積累帶來AI能力、數據處理規(guī)模、大模型認知的變化，使得接下來量產智駕在上車規(guī)模、使用體驗和成本門檻上展現出飛躍式進展。
所以，通過毫末智行4周年內部信，看到的不只是一個創(chuàng)業(yè)公司的思考，而是整個自動駕駛、智能汽車關鍵轉折點。
以及更早之前，理想汽車的年度戰(zhàn)略會，也把智能駕駛和華為，放到等級最高的第一維度。
