作为长城汽车旗下的自动驾驶公司，毫末智行正加速步入商业化落地阶段。

10月11日，毫末智行在北京顺义举办第九届毫末AI DAY，并发布了3款万元以下的智能辅助驾驶产品：HP170、HP370、HP570。这是毫末智行的第二代乘用车辅助驾驶产品，第一代产品为2021年量产上车的小魔盒。当前，这款产品已经进化到3.0阶段，并于去年6月率先落地长城魏牌旗下的摩卡DHT-PHEV车型，后者为一款大5座SUV，当时的上市售价为23.18万元。

不过，时隔一年，乗用车市场的竞争环境已经发生了翻天覆地的变化，整个市场的竞争焦点也在价格战的刺激下，逐渐从能源化转向智能化。从今年年初开始，小鹏、华为、理想等头部玩家争相公布城市NOA落地计划，以城市NOA为代表的高阶辅助驾驶逐渐迎来量产上车大潮。根据工信部的统计，今年上半年，具备高阶辅助驾驶功能的乘用车销量占比已经达到42.4%。

对此，毫末智行董事长张凯认为，随着智驾产品渗透率的不断加速提升，未来两年，高阶辅助驾驶产品将快速普及到10-20万之间的中等价位车型上，城区内的智驾功能也会由之前的尝鲜型功能转变成为实用型功能。与之相对应的就是，行泊分离的设计方案将逐步退出市场，低阶辅助驾驶也将会在未来两年迎来下行拐点，而更具性价比的高阶智能驾驶将会迎来跑马圈地的发展高潮。

事实上，这场自动驾驶的圈地运动中，真正的角逐焦点其实就两个，一是技术，二是速度。

 

决战自动驾驶3.0时代，毫末智行准备好了？

对于自动驾驶技术，中国工程院院士、清华大学教授、清华智能产业研究院院长张亚勤表示，由于涉及的系统完整度与任务复杂度均较高，自动驾驶可以被视为最具挑战的有边界的AI垂直领域问题，但这也是吸引众多传统厂商、新势力以及科技巨头争相入局的关键。如今，随着特斯拉逐渐跑通BEV+Transformer的这套算法，从最新数据来看，无人驾驶已经比有人驾驶安全10倍左右。

“这说明技术突破已经完”，张亚勤表示，当前，整个自动驾驶行业已经走到了3.0阶段，相较基于人工规则、用激光雷达和硬件驱动的1.0时代，以及基于机器学习和人工规则、用多传感器驱动的2.0时代，现阶段有多传感器用到端与端的算法，也会用到强化学习，可以更大程度地实现自动驾驶在真实的世界落地，未来的自动驾驶趋势就是重视觉、轻地图、端到端。

对此，毫末智行CEO顾维灏也认为，进入自动驾驶3.0时代，开发模式和技术框架都将发生颠覆性的变革。其中，开发模式会从原先以Case任务驱动的形态，逐步进化为以数据驱动的新形态。比如，在感知阶段，通过海量的数据训练感知基础模型，学习并认识客观世界的各种物体；在认知阶段，则通过海量司机的驾驶行为数据，学习驾驶常识并不断迭代及提升整个系统的能力水平。

这将解决原先小模型仅针对特定问题、难以面对开放世界进行泛化的难题。

与此同时，在大数据大模型的开发模式下，自动驾驶技术框架也会同步迭代。首先，自动驾驶会在云端实现感知大模型和认知大模型的能力突破，并将车端各类小模型逐步统一为感知模型和认知模型，同时将控制模块也AI模型化。随后，车端智驾系统的演进路线也会逐步全链路模型化，并通过大模型的量产上车，最终实现未来在车端、云端都是端到端的自动驾驶大模型。

某种程度上，这与特斯拉的逻辑是一致的，但问题在于这套基于Transformer的大模型实在太吃算力了。根据毫末智行测算，相较于原先基于卷积网络CNN的小模型，基于Transformer的大模型在训练端所需算力是前者的100倍。为此，特斯拉的做法是自建了一个Dojo超算平台，今年7月份，特斯拉在财报会议上宣布Dojo已经正式投产，预计明年Q4算力将达到100EFlops。

这是包括毫末智行在内的绝大部分玩家都难以效仿的一条路。一方面，自建类似Dojo的超算平台所需的投入巨大。根据马斯克透露，预计到今年年底特斯拉在Dojo上的投入将达到10亿美元，仅按照100EFlops算力所需的30万块英伟达A100芯片计算，当前，英伟达A100芯片的市价已经达到了1万美元左右，其他公司想要复制这样的一个超算平台至少要耗费数倍的资金投入。

另一方面，为了支撑大模型，自动驾驶芯片也必须从底层进行迭代。今年6月份，毫末智行数据智能科学家贺翔在清华智能产业研究院的自动驾驶公开课上指出，现在很多芯片厂商也在朝这个方向转型，但预计真正能支撑大模型上车还需要3年左右。特斯拉的厉害之处是提前自研了芯片，当前，Dojo搭载的自研芯片D1单颗算力达到了362Flops，甚至还高于英伟达A100的312Flops。

不过，张亚勤认为，毫末智行也走出了一条自己的路。比如，早在2021年12月，毫末就发布了自动驾驶数据智能体系MANA雪湖，今年1月和4月，毫末又分别发布了超算平台MANA OASIS雪湖·绿洲、自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若。其中，毫末智行的超算平台是依托于字节跳动旗下的火山引擎打造，后者是英伟达在全球第二大客户、也是国内最大的客户。

总体来看，毫末智行在感知、认知、智算中心的布局上相对完善，并且上述布局均是按照数据驱动的逻辑搭建。按照顾维灏的说法，毫末智行为进入自动驾驶的3.0时代做好了充分技术准备。

本次活动现场，顾维灏也披露了毫末智行上述布局的最新进展。根据他介绍，当前，同时MANA OASIS已经具备处理更大规模数据的能力，毫末DriveGPT大模型也在加速进化中，截至10月份，数据智能体系MANA的学习时长超过103万小时，而DriveGPT已经累计训练了超过100亿帧互联网图片数据集，480万包含人驾行为的自动驾驶4D Clips，以及8700万公里的训练里程。

 

走渐进式的上车路线 毫末智行用低价换市场

不过，从大模型的技术准备到实际量产落地，毫末智行还是选择了一条折中方案。

首先，不同于尝试直接将大模型上车的特斯拉，毫末智行的上车逻辑是将云端大模型，剪枝、蒸馏、提纯成一个小模型之后，再落地到车端来提升感知、决策能力。事实上，即便是这样，就现在的车型模型容量来看，二者之间也相差至少4个数量级，所以至少要缩小一千倍，才有直接上车的可能。这意味着，距离真正的技术落地还为时尚早。

从现在的应用范围来看，毫末的这套算法更大的作用主要在于云端的预训练及数据标注等方面。

其次，高阶自动驾驶落地也仰赖于于监管的进化。对此，贺翔在上述公开课上就提到，当前，业界对于大模型为什么会有能力的涌现其实都没有弄清楚，而一旦把大模型从认知层延伸到决策层，跑通端到端的算法实现真正的无人驾驶，可能会引发更强烈的监管反弹。此前，奔驰已经发布了一个L3级的自动驾驶算法，但真正的可行驶区域非常小，并且一旦出事故都是车企的责任。

按照贺翔的说法，短期内，毫末智行还是主要在L2.9999级层面上发力。不过，贺翔也指出，未来3、5年之后，当大模型的能力变得很强的时候，市场格局可能就会只有少数两三个玩家。这意味着，包括毫末智行在内的玩家，必须以更快的速度完成数据积累和技术进化，并尽可能快地冲到量产阶段来抢占足够的市场份额。

由于自动驾驶一直被车企视为灵魂，所以在生态圈的扩展上，相较于同属于长城系的蜂巢能源，毫末智行所面临的处境要困难得多。当前，作为中国量产自动驾驶第一名，毫末智行在商用车领域的合作对象已经触及了物美多点、京东达达等零售巨头，但在乗用车领域仍主局限在长城体系内，此次活动现场展示的也都是哈弗、魏牌等落地车型，而后者由于转型节奏落后，在市场上的销量迟迟未能打开。

对于毫末智行来说，价格成为了一块关键的敲门砖。根据张凯介绍，此次毫末抢先发布的3款产品，将分别满足低、中、高不同价位智能驾驶车型的量产需求。其中，HP170定位3000元级的行泊一体智驾方案，HP370定位为5000元级的城市记忆行泊一体化智驾方案，HP570则定位8000元级的城市全场景无图NOH智驾方案。

值得注意的是，毫末智行在这3款产品的描述前都刻意加上了一个形容词：极致性价比。对此，张凯在现场也毫不讳言地指出，毫末智行这次发布的第二代HPilot的三款智驾产品，把价格打到了3000元级、5000元级、8000元级的低位，就是为了把“极致性价比”的标签打出来。张凯还放话称，毫末智行的最终目标就是“让中阶智驾便宜更好用，让高阶智驾好用更便宜”。

此外，为了进一步撬动合作对象，毫末智行也正试图打造一个开放生态。去年4月份，毫末智行在品牌日上推出了“6P开放合作模式”，试图进一步打开乘用车合作市场。本次活动现场，毫末智行再度宣布将DriveGPT的云端能力完全对外开放，合作伙伴可以通过使用API、模型的专项优化、服务的私有化部署。毫末智行首席运营官侯军还在会上放话称，“我的人和你在一起，你的灵魂你保留，只要能让我跑得快，一切技术都可以放开。

这样的低姿态也赢得了部分车企的认可。哪吒汽车CTO戴大力告诉电厂，哪吒汽车与毫末智行一直都有技术交流，本次活动上，他本人也亲临亲临现场为毫末站台。他在现场表示，大部分用户更关注的是技术所带来的功能与体验，但并不太关心技术来自哪里，对于哪吒汽车来说，主要的考虑其实就两点，一是对方有没有相关的核心技术，二是能不能将技术快速转化落地。

“技术发展很快，开放合作才能博采众长”，戴大力告诉电厂，当前，哪吒汽车在核心软硬件领域既有自研方案上车，也有合作伙伴的联合开发方案上车。对于毫末此次发布的产品，他在现场也表示，“今天我看到毫末发布的产品非常有性价比，接下来也非常愿意聊一聊。”

这番表态也再度引发市场猜疑，此前，张凯对外透露，毫末智行已经获得3家主机厂的定点合同，相关项目已在交付中。不过，按照毫末智行的规划，此次发布三款HP170、HP370、HP570将在今年和明年先后上车，但最先上车的仍将是长城系的产品。其中，2024年Q1，魏牌蓝山将搭载毫末HP550产品上市，上市后这款车将具备城市NOH功能。