毫末智行，现在是中国营收增速最快的无人车公司

贾浩楠

贾浩楠 发自 凹非寺
非常AI 报道 | 公众号 QbitAI

合抱之木，生于毫末，九层之台，起于累土。

2021年行至半年，名字源自上述国学经典的自动驾驶公司毫末智行，不断引发业内外热议。

因为与长城汽车的关系，有人把它称为中国版Cruise。

△搭载毫末智行自动驾驶系统的长城高端车型“摩卡”已装载5000台

因为首轮融资就是首钢美团高瓴数亿元投资，有人判断它可能是成长最快的无人车独角兽。

又因为最懂汽车的自动驾驶高管顾维灏加盟出任CEO，它又被视为谋定而后动的范式。

但鲜为人知的是，毫末智行其实生于忧患。

是长城掌舵者魏建军，在去年销量逆势上涨，单车利润率行业最高之时的忧思：

红利将尽，前有外资品牌后有新势力，我们真的有决胜未来的杀手锏吗？

而毫末智行，带着这样的使命出发，作为面向未来转型的“小船”，开出了一条新的航道。

因为一年之内，“杀手锏”毫末智行交出了这样的成绩单：

产品已经量产、上车，软硬兼备。

营收方面，更是年内预计突破亿级规模——如此增速是一个全新的行业纪录，没有自动驾驶公司能在创办这么短时间内达到这样的营收量级。

毫末智行凭什么？我们从它做什么说起。

毫末智行在做什么？

中国自动驾驶元老级老兵、毫末智行CEO顾维灏，坦言在融资消息公布前，没人知道毫末智行是谁、在做什么，招聘宣讲也略显“委屈”。

△毫末智行CEO顾维灏

但2021年伊始，毫末智行却在真金白银中成功一炮而红。

除了大股东长城汽车，首钢基金、美团、高瓴创投等等投资人出手，毫末智行完成Pre-A轮融资，融资金额数亿人民币。

毫末智行成立还不到2年，它到底做了什么让投资圈如此看好？

其实概括而言，就是134。

1，一套系统，全栈自研自动驾驶软硬件系统。

3，三条产品路线，分别是乘用车辅助自动驾驶系统和低速物流配送车，以及智能硬件，包括服务跟随机器人，载物平板车等等。

4，四新成绩单，分别对应新产品、新规模、新技术，以及新合作。

首先是新产品，10款自动驾驶产品组团亮相。

其中典型代表如算力硬件平台——小魔盒1.5，用在乘用车自动驾驶，今年量产上市，能够支持激光雷达方案。

另外还有无人配送车“小魔驼”、无人车通用线控底盘“小魔盘”。

此外毫末智行还透露，年底之前，小魔盒1.5将发布，“小魔盒1.5”是一款专门解决城市通勤场景拥堵等痛点的自动驾驶产品，它能够在高速公路、城市快速路上实现L3级辅助驾驶功能，支持驾驶员全程脱手，并新增业内领先的安全处理系统。这款产品将陆续覆盖长城的乘用车型。

与新产品对应的是新规模。

半年时间内，自动驾驶乘用车产品小魔盒行驶里程数突破45万公里，100%搭载毫末智行自动驾驶系统的长城高端车型“摩卡”已装载5000台。

预计截止到2022年底，毫末智行自动驾驶系统将覆盖长城汽车数十个乘用车型。毫末智行董事长张凯披露，“预计三年内，搭载毫末智行自动驾驶系统的乘用车辆将达到100万台。”届时毫末智行将成为业内首个短时间内达到该量产规模的企业。

在无人配送领域，毫末智行真正实现了规模化量产交付的全流程。小魔盘生产数量突破500台。目前，毫末智行在保定建设了全球首个专为L4级智能服务车打造的柔性制造基地，混线生产多种车型，占地5000平米，设计产能每年5000辆。

新合作则是牵手美团和物美。

同样是半年内，毫末智行已为美团生产并交付了规模化的整车型低速物流小车“魔袋20”，并车型设计——量产交付全流程，为下一步规模量产打好基础。

物美多点搭载毫末智行自动驾驶系统的物流小车，目前也已在北京顺义地区进入常态化运营，累计服务近千单。

当然，还有新技术方面的进展，接下来还会详细展开。

但从这134来看，毫末智行是一家什么样的公司？走什么道路，应该已然再清晰不过。

这是一条技术上截取了Waymo+特斯拉精华的路线，既有平台型高维技术，又有量产数据迭代的优势。

在商业上，这则是一条乘用+物流双轮驱动的路线。

如果非要找业内对照，结合主机厂长城汽车的背景，毫末智行跟通用旗下Cruise再相似不过。

实际上，早在毫末智行被长城官宣推出并宣布独立融资发展时，中国版Cruise就已经被喊得响亮。

但不同的是，毫末智行有更强的独立发展能力和实力。

因为有营收。

毫末智行怎么做自动驾驶？

双轮驱动，落地为王。

CEO顾维灏透露：今年差不多就会有亿级别的收入。

这就是“新晋者”毫末智行，在精准梳理自动驾驶逻辑之后，给出的底气答案。

这也与顾维灏作为中国自动驾驶领域元老级亲历者密不可分。

首先是自动驾驶的路线选择，顾维灏认为，目前Robo Taxi、Robo Bus的技术路线，对于创业公司求生存来说，并不合适。

国内一批2015、16年做Robo Taxi的企业这两年都有所转向，而前两个月Waymo高管纷纷离职、Lyft、Uber关停Robotaxi业务，也证明这个赛道的进展，值得重新审视。

其实原因并不复杂，技术不能保证去安全员后依然可靠，而拿不掉安全员，成本就无法下降，商业模型的正循环遥遥无期。

目前的算法，应用在时速80公里速度的载人工具上难度不小。

但换个思路，如果把它降维释放到一个10公里时速的载物平台，可用度就会增加非常多。

所以低速物流配送车，成为毫末智行的核心业务之一。

而且区别于其他玩家，毫末智行优势明显。

可以全套自研软硬件技术、还有生产制造的能力，并且需求已经获得验证，数据还能对系统模型迭代服务。

CEO顾维灏的商业逻辑是这样的：有无人配送需求的客户分两类，一是美团、阿里、京东这样有自研自动驾驶实力的互联网大厂，急需提升硬件制造能力，对于他们，毫末智行是车辆、线控底盘供应商。

而另一批客户，是物美、华联、顺丰这样有配送需求却没有软件研发条件的商超、快递公司，对于他们来说，毫末智行既可以作为单纯自动驾驶供应商，也能是软硬件整体方案商。

并且这也是释放组织战斗力的关键选择，因为有无人物流车业务，毫末智行就有独立的业务和商业模式，出于长城但不依赖于长城。

最关键的是，如今低速物流车赛道已经有了共识，单车成本下降到10万左右，运营成本就会比现有模式经济得多。

至于乘用车方面，毫末智行的逻辑还是从技术现实出发：Robo Taxi落地困难，但不代表积累的技术没有价值。

这些技术不拿它去替代人，而是增强人，这也是毫末智行一直称自己的乘用车业务为“辅助自动驾驶”的原因。

对技术的认知催生出商业路径选择，接下来就是“方法论”。

毫末智行总结，自动驾驶商业化要素，第一是量产。

如今「三年量产」正在成为自动驾驶行业公认的产业技术落地推进时间表，但真正能实现这点的公司少之又少。

毫末智行却有其他玩家难以媲美的优势：背靠长城。

前面已经说过，今后长城旗下几乎所有车型都要搭载毫末智行自动驾驶系统，而这就解决了自动驾驶系统短期上量的难题，具备与特斯拉相同的优势。

此外，这种模式还突破了像Waymo路测区域、里程受限，只能靠拼时间弥补的短板。

有了量产，海量数据会源源不断涌来，毫末智行相对于其他对手来说，技术迭代的优势也能快速确立。

而对于数据，毫末智行也有一套不同的“用法”。

数据能力决胜负，“大力出奇迹”

对于从去年开始的自动驾驶「第二波」热潮，顾维灏看到了这样的趋势：自动驾驶的传感器方案、计算平台日渐趋同，供应商就那么几家，不能拉开技术上的差距。

所以未来，自动驾驶公司的决胜点在数据，谁的数据多、谁的数据获取成本低，谁的模型就最有可能跑赢对手。

这也是毫末智行这次披露的新技术所在。

毫末智行自研自动驾驶系统，乘用车、物流车，在这套系统中，共享数据采集、泛化性训练和部署。

简单来说，一开始训练时有一个十亿的样板库，但发现有一些问题没有解决，比如路上遇到一个水瓶子有停住。

水瓶子没有在训练库里面，这时候就需要将这一瓶水的影像和历史上所有收集的数据去做查询和寻找，把所有和水瓶相关的增加到数据库里面。

接下来在更多数据库里面找出水瓶相关图片，也许有一百亿张，再加入到训练样本库里。

接下来要平衡数据样本的均衡性，可能调一调中间的某一些阈值或者是过渡的算法，或者是小算子，重新训练。

所以在数据层面，乘用车、物流车共享，不同的只是对专用算法模型的调整。

有了高质量的数据获取、应用，毫末智行对于自动驾驶的关注，也从以往的“感知”发展到认知。

人类驾驶员基本可以判断什么样的路口会突然蹿出行人、哪些非机动车可能违规等等。这样的能力建立在人类高层认知基础上。

通过预测，我们会把注意力放在容易出问题的方向和距离上进行观察，以保证安全通过。

同理，AI司机打造的道理也一样。

机器学习的目的，就是在训练数据集中学习到一个最优模型，并且这个最优模型对未知数据有很好的预测能力（即模型具有很好的泛化能力），从而实现感知到认知的突破。

而认知智能对于数据规模、获取成本、数据质量，以及对系统数据处理能力要求很高，毫末智行的自研系统，精准契合这样的要求。

至于“大力出奇迹”，这是顾维灏介绍的毫末智行目前正在追踪的一项前沿技术：Transformer。

顾维灏本人是技术研发背景出身，如今作为CEO也依然不改硬核本色。尤其是对于计算机视觉技术的发展历史和前景，有独到犀利的见解。

△毫末智行CEO顾维灏

追踪机器学习前沿的读者肯定不陌生。Transformer最早是为了进行语言处理任务，具有避免循环 (recurrent) 的模型结构，完全依赖于注意力机制对输入输出的全局依赖关系进行建模。

也就是说，只需要你数据足够大，就能训练一个超大的模型。

近两年，Transformer的对图像识别的准确率、效率、鲁棒性不断刷新各种榜单，一骑绝尘。

这是真·大力出奇迹，因为这种方法要求庞大的数据集，恰好与毫末智行的数据采集、泛化的优势完美match。

最后总结一下，毫末智行自动驾驶创业的逻辑。

核心思路是抢占L4级自动驾驶落地的场景和规模先机，同时布局无人配送车、智能硬件、乘用车自动驾驶3条量产线。

然后源源不断输送真实场景下的自动驾驶数据，训练出通用性和场景泛化能力的高级别自动驾驶系统。

最终通过渐进式功能和场景覆盖，最实现多个场景的大规模商业化落地。

无人车创业，在中国有了新“范式”

对于招人，顾维灏的分享很有趣。

之前是宣讲会少人问津，而今天是业内不少优秀的技术人才主动来投，其中不乏大厂出身。

为什么选毫末智行？

顾维灏给出了一个最直接最现实的原因，技术人才们认为毫末智行的期权激励有实现性。

也就是说，在一部分加入毫末智行的技术研发人员来看，毫末智行没在“画饼”。

这是对毫末智行商业路径的认同，这种认同也是从技术现实角度出发。

当然，加入毫末智行的还不乏有一些对团队、对技术本身认可的人，对于他们来说，认定这个公司有一个好团队、在做一个好产品，就足以打动他们了。

△毫末智行核心高管团队

所以，毫末智行的潜力和价值，至少有第一层含义，即定义出一种新的自动驾驶创业“成功模式”。

这种模式表面上看是有眼前的饭——主机厂为大股东和客户，资金不用发愁。

但核心是打开一个迅速落地上量的场景，然后根据场景特征设计自己的高效数据方案，避免在有限场地内经年累月测试，迟迟不能落地。

毫末智行董事长张凯给出了“官方解释”：毫末智行是「车企+技术公司」Cruise模式的中国代表。

而且毫末智行走的是渐进式的商业化落地路线，以AI「认知智能技术」为研发核心。

△毫末智行董事长张凯

毫末智行诞生于传统汽车工业与自动驾驶算法、软件能力的结合，所以第二层含义，可能在于毫末智行有希望成为第一个传统车企转型的“样板间”。

去年，时任大众CEO迪斯承认，大众汽车的软件自研率不足10%，ICT技术对于传统车企几乎是无法逾越的鸿沟。

不光是缺程序员，更缺懂AI研发的高管，即使挖来一支优秀技术团队，也很难管理好，况且传统车企的激励机制很难吸引这些人才。

而毫末智行则是另一种尝试。

尽管长城汽车是大股东，但毫末智行在组织设计上最大限度激发积极性，放在整个上市集团“温室”外，相对独立。

长城是希望能以互联网技术公司高效的管理和激励手段，培养一个独立作战的智能化杀手锏，实现独立上市。

毫末智行在“反哺”长城的同时，也作为自动驾驶赛道一个重要玩家，向任何潜在客户输出技术方案。

在毫末智行的双轮驱动里，量产乘用车的第一个客户是长城汽车，但毫末智行坚信技术实力所至，会有更多车厂而来，它是技术供应商。

而量产无人配送业务中，毫末智行还可以提供端到端软硬件一体的解决方案，可以是产品公司。

在这种业务模式和公司形态上，全球范围内确实也只有通用旗下的Cuise，但Cruise更多还是面向乘用和载人。

不过，对于Cruise，通用是先收回来，再“放出去”，而毫末智行则一开始就在为商业落地谋划、三条产品线同时推进…

“忧患”意识，在毫末智行这里也被继承、强调，顾维灏说，毫末智行为了求生存，一直在“舍命狂奔”。

所以“初创”公司毫末智行，两年内就拿出了10类不同产品的成绩单，量产进度也快速推进。

而所谓不同于Waymo、特斯拉的Cruise自动驾驶创业模式，在中国可能又被演绎出一个更加先进成熟的版本。

并且现在，“初出茅庐”的毫末智行就已经展现出特质：

毫末智行，中国营收增速最快的无人车公司。