毫末智行

毫末智行，難以推敲的完美故事

洞見新研社 2022-09-23 15:46

作者 | 魏啟揚

來源 | 洞見新研社

長城汽車制造話題的能力很強，最近的一條是2個月前魏牌CEO李瑞峰在微博上“碰瓷”華為，隔空喊話余承東，把“增程落后”的“剩飯”又炒了一遍。

圖片來源：李瑞峰微博截圖

如今，接力棒傳到了毫末智行手中。

在不久前的HAOMO AI DAY上，毫末智行董事長張凱、CEO顧維灝高調官宣，毫末智行穩居“中國量產自動駕駛第一名”。

在此之前，毫末智行還陸續宣布自己拿下多個“第一”，包括且不限于：

中國首個自動駕駛數據智能體系——MANA；
中國第一個大規模量產的城市輔助駕駛產品——毫末城市NOH；
全球算力最高的可量產自動駕駛計算平臺——小魔盒3.0；
中國首款十萬元級末端物流自動配送車——毫末小魔駝2.0 ；
……

對于一個成立剛過1000天的創業型公司來說，在研發和產品落地上能有如此進展，確實是一個了不起的成績，可從自動駕駛發展的宏觀視角來審視這些“成績”，好像又沒啥“了不起”。

一方面，毫末智行的諸多“第一”是在L2級輔助駕駛上實現的，并不是廣義所指的L4級無需駕駛員操控的自動駕駛，另一方面在自動駕駛的長征中，“起跑”時的領先，并不意味著會帶著優勢沖過終點。

關于自動駕駛當前所處的階段，馭勢科技CEO吳甘沙有過精準的論述，“自動駕駛還遠遠沒有進入到下半場，嚴格來說只是‘開始的結束’，即剛從演示邁入大規模商業化量產階段。”

就目前來看，毫末智行拋出了一套自成體系的“成功方法論”，所講述的故事也很完美，可稍稍深究，毫末智行的故事似乎又經不起太多推敲。

01 數據升維存在爭議

到目前為止，毫末智行已經推出了三代乘用車輔助駕駛產品HPilot，兩年內進行了6次OTA升級，其技術和產品之所以能夠快速迭代，在于數據的獲取與利用。

背靠長城，已有超過十款長城各品牌車型搭載毫末HPilot產品量產落地，此外，還有摩卡DHT-PHEV激光雷達版、歐拉閃電貓、歐拉芭蕾貓、全新一代長城炮等車型正在陸續交付中。

基于HPilot上車的優勢，毫末宣稱積累的用戶輔助駕駛里程接近1700萬公里。

毫末顯然是嘗到了數據驅動技術進步的甜頭，從而成為自動駕駛發展漸進式路線的堅定支持者，張凱甚至斷定：“輔助駕駛是通往自動駕駛的必由之路。“

為此毫末還曾專門提出過一個“風車戰略”，乘用車、低速無人車生態平臺和智能硬件分別代表風車的三扇葉片，葉片飛轉，通過數據智能體系形成數據閉環。

毫末的這套理論存在爭議的地方有兩個。

一是數據的質量。

毫末Hpilot一共進行了三個版本的迭代，依次是HWA高速智能駕駛系統、NOH智慧領航輔助駕駛系統，以及最近發布即將落地的城市NOH領航輔助駕駛系統。

其中有個細節，前兩個版本中沒有部署激光雷達，這也是說，毫末智行有關激光雷達數據的積累并沒有太多優勢，頂著“中國第一個大規模量產”標簽的毫末城市NOH領航輔助駕駛系統的融合感知做得到底怎樣，實際能力如何，還有待觀察。

另外一個方面，HWA高速智能駕駛系統、NOH智慧領航輔助駕駛系統都是面向高速和城市快速路場景，相比城市場景，數據結構較為單一，由此反推，前期積累的大量高速場景數據對于城市NOH領航輔助駕駛系統的算法訓練到底有多大價值，尚不可知。

其二是數據的升維應用。

根據風車戰略，毫末智行的量產數據不但要推動技術從L2級輔助駕駛向更高級別的自動駕駛進化，還要跨領域應用，將L2級輔助駕駛數據與末端配送的低速無人車進行協同。

“風車戰略”的思路與Momenta在兩年前提出的“飛輪式”L4概念極為相似，Momenta CEO曹旭東是如是解讀的：通過量產數據、數據驅動的算法以及兩者閉環自動化的不斷積累和迭代，來推動量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）“兩條腿”走路。

當時業內多位大佬針對這條技術路線就提出了不同的看法。

輕舟智航CEO于騫認為：“從傳感器的種類和計算平臺來說，L2/L3的應用場景數據和L4有很大差異，很難和L4的數據形成互通。在構建數據閉環上，有很大的挑戰。”

小馬智行的工程師認為：“用高配置的L4級別自動駕駛架構去做L2/L3級別相對容易，反過來，低配置的數據，是很難用來做整套L4級別系統的測試和認證的。”

圖森未來首席科學家王乃巖甚至在知乎專門撰文辯論，“在某些廠商和某些媒體有意或無意的渲染中，數據就是靈丹妙藥，只要能采集上億公里的數據，一個L2系統就可以‘成長’成一個L4系統……”

王巖認為，“如果一個系統的架構是為了L2/L3級別設計（允許單點失效導致的系統失效），那么就算加入再多的數據，它也不可能自動完成失效檢測和處理，完成級別的跨越。”一個可靠的L4系統，是需要工程、算法、硬件、車輛多方面協同配合才有可能創造出來的。

很顯然，數據可以降維，卻很難升維。

02 末端配送訂單疑云

乘用車之外，毫末智行在自動駕駛領域取得的最大成績當屬用“毫末小魔駝2.0”擊穿了末端配送無人車的價格底線，將原本20-30萬的無人配送車一舉拉到十萬元級別的價位。

圍繞著這款精心打造的王炸級產品，毫末官宣，截至2022年9月，小摩駝的訂單量突破了9萬單，為此，毫末還專門在保定建設了一個名為“星環工廠”的柔性制造基地，年產能1萬輛。

9萬張配送訂單，確實是一個值得書寫的數字，可是這9萬單是如何實現的，卻是一個大大問號。

這里有一個小細節，毫末在夸大營銷方面是有“前科”的。

去年6月《賽博汽車》曾披露，毫末曾宣稱旗下的無人車已經在“位于北京順義的物美多點超市進入常態化運營，累計服務近千單”，然而《賽博汽車》實地走訪，卻發現事實并非如此，只是“會有工作人員拿著遙控器遙控跟隨，偶爾過來測試”。

另外一個思考方向，假設毫末的9萬個訂單沒有水分，確實是一單一單累積而來，那么新的問題產生了，毫末僅用1年多時間就完成如此多的訂單履約，當前末端物流無人配送的技術成熟度、公眾接受度真有那么高嗎？無人配送規模化落地的時代已經到來了嗎？

事實上，經過近兩年多次抗疫的實踐，無人車的價值被釋放，但它們的技術能力同樣也被社會所認知。

比如，無人車面對上下電梯尚沒有完美的解決方案，在小區中遇到臺階或者減速帶也會被“卡”住；

比如，小區空間狹窄，行車通道不暢，無人車路經類似線路時，往往會“進退兩難”，成為擁堵的節點；

再比如，有些小區道路設計綿延曲折，很多無人車轉彎半徑不夠，無法勝任配送任務。

上海交大師生疫情期間在送餐這件事情上，對比了私家車、學校自動化系自研的無人車、裝貨量更大的無人小巴等多種配送工具，最終評選出三蹦子為最佳。

上海交大師生們的經驗是：三蹦子可以走街串巷，把餐送到離宿舍樓最近的地方，同時還裝貨量大、方便裝卸。

比較遺憾的是，毫末智行并沒有過多展示多小摩駝的技術能力，而是將營銷的重心放在超低售價上。

毫末智行專門算了一下成本帳：一個快遞員按月薪1萬元左右算，一年差不多也是13萬元左右，小摩駝的成本基本和一個快遞員的年薪持平。

可是，無人車落地的帳并不只有購買成本與快遞員/配送員人工成本的對比。

打個比方，在乘用車領域，SUV和轎車由于功能的側重點不同，在價格上也會存在差異，售價多少并不是影響無人車落地的決定性因素，更多還是要看廠商場景化積累的數據是否足夠多，不管什么樣的價格，現有的技術架構能否支撐起商業化的需求。

然而當前的現實是，所有的無人配送項目都有自動駕駛工程師全程參與，時刻準備解決問題。

北京理工中云智車CEO 關超文曾對這一現狀進行過吐槽，“當前，一輛無人車勉強可取代一個月薪6000元的快遞員，但我得搭進去一個月薪3萬的工程師。”

由此，真機智能CEO劉智勇判斷，無人駕駛要在物流全鏈條落地，“使用機器和雇傭人力的成本打平是不足以推動的，只有當兩者的比值降到原來的1：5時，才會出現革命化的現象”。

按照以上邏輯，毫末要想打贏末端物流智能配送車規模之戰，還需要更長的時間。

03 依附長城利弊難衡

最后來看看毫末智行的成長性。

擺在明面上的，毫末是由長城汽車技術中心智能駕駛前瞻分部孵化而來，2019年末從長城獨立，雖然后續完成了多輪融資，引入了美團、高通、高瓴資本、首程控股等股東，目前估值超10億美元，但毫末的絕對大股東還是長城汽車。

根據企查查數據顯示，保定市長城汽車科技有限公司（持股29.14%）和河北雄安長城汽車科技有限公司（持股27.75%）兩家合計控股比例達56.89%。

眾多股東中，除了美團和高通在產業資源上對毫末有所助力外，其他股東大多為財務投資的性質。這就造成了，毫末雖然脫胎于長城，但在業務上，卻非常依賴長城的局面。

顧維灝去年在一次采訪中非常直白的表達了立場：“長城本身就是一條很粗的腿，它連續好幾年銷量100萬輛，2025公布的戰略要（一年）賣400萬輛車，我為什么不把長城服務好？”

如果是一個初創企業，能抱上長城這樣的“大腿”，自然是再好不過，但如果有更遠大的抱負，將自己只與一家主機廠深度捆綁，其價值就非常有限了。

理由很簡單，長城興，則毫末興，然而毫末的上限充其量也就是長城的上限；但如若長城衰，毫末卻由于沒有自己的產業生態而缺乏緩沖，受到的沖擊會大大高于長城。

毫末也意識到“不能在一顆樹上吊死”，逐漸淡化與長城的“血緣”關系，對外強調自己的獨立性。今年4月的品牌日活動上，推出了面向乘用車駕駛領域的“6P開放合作模式”，意圖開拓更多的合作主機廠，但就目前所表現出的結果來看，還沒有取得突破。

如果用旁觀者的視角來看，毫末或許永遠無法突破。

上文有提到，毫末堅持走數據驅動戰略，也確實通過數據驅動在研發和落地方面取得了顯赫成績，其數據全部來自長城旗下車型的“投喂”。

換位思考，如果有其他品牌與毫末合作，則需直面數據歸屬與利用的問題，因而，只要長城還掌控著毫末，任何品牌都有疑慮，“我的數據會不會給長城做了嫁衣”？

這個“心結”如果不能解開，毫末就很難再向外跨出一步。

毫末的尷尬之處在于如何定位，到底是脫離于長城的獨立公司，還是長城旗下的子公司。

如果是前者，則需要在后續的融資過程中進一步稀釋長城股份，引入更多的產業投資，只是，長城會輕易放手嗎？

如果是后者，毫末要跨過的坎或許會更多。

在智能化轉型這件事情上，國外車企實際上已經進行了大量的實踐。

豐田本來有一個叫TRI（豐田研究院）的部門專門從事自動駕駛方面的研究，然而豐田還是先后斥資5億和4億美元，投資Uber與中國自動駕駛公司小馬智行，在與Uber的那項投資中（Uber于2020年12月以40億美元的價格將自動駕駛部門“先進技術集團”（ATG）出售給Aurora），又與Aurora形成了深度合作關系。

通用汽車在2016年斥資10億美元收購自動駕駛初創公司Cruise之后，又陸續收購了自動化最后一公里初創公司Zippy.ai，“芯片級”激光雷達技術提供商Strobe等，來補全自動駕駛產業鏈。

大眾內部既有自動駕駛研發部門AID，后又建立了汽車高級輔助系統部門Car.Software，但還是將AID以16億美元的價格合并到Argo AI，此外還額外追加了10億美元的現金投資。

舉了這么多例子，只想說明，傳統汽車很難憑自身的資源和能力搞定自動駕駛，拋開制度流程、文化基因這些不談，光無底洞式的研發費用就極少有車企能夠長期承擔。

因而對于毫末而言，以L2級輔助駕駛為基盤，專職做長城智能化轉型的御用Tire 1倒也無妨，但若想沖擊L4級全無人駕駛，僅僅依附長城是遠遠不夠的。