长城汽车制造话题的能力很强,最近的一条是2个月前魏牌CEO李瑞峰在微博上"碰瓷"华为,隔空喊话余承东,把"增程落后"的"剩饭"又炒了一遍.
如今,接力棒传到了毫末智行手中.
在不久前的HAOMO AI DAY上,毫末智行董事长张凯,CEO顾维灏高调官宣,毫末智行稳居"中国量产自动驾驶第一名".
在此之前,毫末智行还陆续宣布自己拿下多个"第一",包括且不限于:
中国首个自动驾驶数据智能体系 -  - MANA;
中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品 -  - 毫末城市NOH;
全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台 -  - 小魔盒3.0;
中国首款十万元级末端物流自动配送车 -  - 毫末小魔驼2.0 ;
对于一个成立刚过1000天的创业型公司来说,在研发和产品落地上能有如此进展,确实是一个了不起的成绩,可从自动驾驶发展的宏观视角来审视这些"成绩",好像又没啥"了不起".
一方面,毫末智行的诸多"第一"是在L2级辅助驾驶上实现的,并不是广义所指的L4级无需驾驶员操控的自动驾驶,另一方面在自动驾驶的长征中,"起跑"时的领先,并不意味着会带着优势冲过终点.
关于自动驾驶当前所处的阶段,驭势科技CEO吴甘沙有过精准的论述,"自动驾驶还远远没有进入到下半场,严格来说只是'开始的结束',即刚从演示迈入大规模商业化量产阶段."
就目前来看,毫末智行抛出了一套自成体系的"成功方法论",所讲述的故事也很完美,可稍稍深究,毫末智行的故事似乎又经不起太多推敲.
到目前为止,毫末智行已经推出了三代乘用车辅助驾驶产品HPilot,两年内进行了6次OTA升级,其技术和产品之所以能够快速迭代,在于数据的获取与利用.
背靠长城,已有超过十款长城各品牌车型搭载毫末HPilot产品量产落地,此外,还有摩卡DHT-PHEV激光雷达版,欧拉闪电猫,欧拉芭蕾猫,全新一代长城炮等车型正在陆续交付中.
基于HPilot上车的优势,毫末宣称积累的用户辅助驾驶里程接近1700万公里.
毫末显然是尝到了数据驱动技术进步的甜头,从而成为自动驾驶发展渐进式路线的坚定支持者,张凯甚至断定:"辅助驾驶是通往自动驾驶的必由之路."
为此毫末还曾专门提出过一个"风车战略",乘用车,低速无人车生态平台和智能硬件分别代表风车的三扇叶片,叶片飞转,通过数据智能体系形成数据闭环.
毫末的这套理论存在争议的地方有两个.
一是数据的质量.
毫末Hpilot一共进行了三个版本的迭代,依次是HWA高速智能驾驶系统,NOH智慧领航辅助驾驶系统,以及最近发布即将落地的城市NOH领航辅助驾驶系统.
其中有个细节,前两个版本中没有部署激光雷达,这也是说,毫末智行有关激光雷达数据的积累并没有太多优势,顶着"中国第一个大规模量产"标签的毫末城市NOH领航辅助驾驶系统的融合感知做得到底怎样,实际能力如何,还有待观察.
另外一个方面,HWA高速智能驾驶系统,NOH智慧领航辅助驾驶系统都是面向高速和城市快速路场景,相比城市场景,数据结构较为单一,由此反推,前期积累的大量高速场景数据对于城市NOH领航辅助驾驶系统的算法训练到底有多大价值,尚不可知.
其二是数据的升维应用.
根据风车战略,毫末智行的量产数据不但要推动技术从L2级辅助驾驶向更高级别的自动驾驶进化,还要跨领域应用,将L2级辅助驾驶数据与末端配送的低速无人车进行协同.
"风车战略"的思路与Momenta在两年前提出的"飞轮式"L4概念极为相似,Momenta CEO曹旭东是如是解读的:通过量产数据,数据驱动的算法以及两者闭环自动化的不断积累和迭代,来推动量产自动驾驶(Mpilot)与完全无人驾驶(MSD)"两条腿"走路.
当时业内多位大佬针对这条技术路线就提出了不同的看法.
轻舟智航CEO于骞认为:"从传感器的种类和计算平台来说,L2/L3的应用场景数据和L4有很大差异,很难和L4的数据形成互通.在构建数据闭环上,有很大的挑战."
小马智行的工程师认为:"用高配置的L4级别自动驾驶架构去做L2/L3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."
图森未来首席科学家王乃岩甚至在知乎专门撰文辩论,"在某些厂商和某些媒体有意或无意的渲染中,数据就是灵丹妙药,只要能采集上亿公里的数据,一个L2系统就可以'成长'成一个L4系统......"
王岩认为,"如果一个系统的架构是为了L2/L3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."一个可靠的L4系统,是需要工程,算法,硬件,车辆多方面协同配合才有可能创造出来的.
很显然,数据可以降维,却很难升维.
乘用车之外,毫末智行在自动驾驶领域取得的最大成绩当属用"毫末小魔驼2.0"击穿了末端配送无人车的价格底线,将原本20-30万的无人配送车一举拉到十万元级别的价位.
围绕着这款精心打造的王炸级产品,毫末官宣,截至2022年9月,小摩驼的订单量突破了9万单,为此,毫末还专门在保定建设了一个名为"星环工厂"的柔性制造基地,年产能1万辆.
9万张配送订单,确实是一个值得书写的数字,可是这9万单是如何实现的,却是一个大大问号.
这里有一个小细节,毫末在夸大营销方面是有"前科"的.
去年6月"赛博汽车"曾披露,毫末曾宣称旗下的无人车已经在"位于北京顺义的物美多点超市进入常态化运营,累计服务近千单",然而"赛博汽车"实地走访,却发现事实并非如此,只是"会有工作人员拿着遥控器遥控跟随,偶尔过来测试".
另外一个思考方向,假设毫末的9万个订单没有水分,确实是一单一单累积而来,那么新的问题产生了,毫末仅用1年多时间就完成如此多的订单履约,当前末端物流无人配送的技术成熟度,公众接受度真有那么高吗?无人配送规模化落地的时代已经到来了吗?
事实上,经过近两年多次抗疫的实践,无人车的价值被释放,但它们的技术能力同样也被社会所认知.
比如,无人车面对上下电梯尚没有完美的解决方案,在小区中遇到台阶或者减速带也会被"卡"住;
比如,小区空间狭窄,行车通道不畅,无人车路经类似线路时,往往会"进退两难",成为拥堵的节点;
再比如,有些小区道路设计绵延曲折,很多无人车转弯半径不够,无法胜任配送任务.
上海交大师生疫情期间在送餐这件事情上,对比了私家车,学校自动化系自研的无人车,装货量更大的无人小巴等多种配送工具,最终评选出三蹦子为最佳.
上海交大师生们的经验是:三蹦子可以走街串巷,把餐送到离宿舍楼最近的地方,同时还装货量大,方便装卸.
比较遗憾的是,毫末智行并没有过多展示多小摩驼的技术能力,而是将营销的重心放在超低售价上.
毫末智行专门算了一下成本帐:一个快递员按月薪1万元左右算,一年差不多也是13万元左右,小摩驼的成本基本和一个快递员的年薪持平.
可是,无人车落地的帐并不只有购买成本与快递员/配送员人工成本的对比.
打个比方,在乘用车领域,SUV和轿车由于功能的侧重点不同,在价格上也会存在差异,售价多少并不是影响无人车落地的决定性因素,更多还是要看厂商场景化积累的数据是否足够多,不管什么样的价格,现有的技术架构能否支撑起商业化的需求.
然而当前的现实是,所有的无人配送项目都有自动驾驶工程师全程参与,时刻准备解决问题.
北京理工中云智车CEO 关超文曾对这一现状进行过吐槽,"当前,一辆无人车勉强可取代一个月薪6000元的快递员,但我得搭进去一个月薪3万的工程师."
由此,真机智能CEO刘智勇判断,无人驾驶要在物流全链条落地,"使用机器和雇佣人力的成本打平是不足以推动的,只有当两者的比值降到原来的1:5时,才会出现革命化的现象".
按照以上逻辑,毫末要想打赢末端物流智能配送车规模之战,还需要更长的时间.
摆在明面上的,毫末是由长城汽车技术中心智能驾驶前瞻分部孵化而来,2019年末从长城独立,虽然后续完成了多轮融资,引入了美团,高通,高瓴资本,首程控股等股东,目前估值超10亿美元,但毫末的绝对大股东还是长城汽车.
根据企查查数据显示,保定市长城汽车科技有限公司(持股29.14%)和河北雄安长城汽车科技有限公司(持股27.75%)两家合计控股比例达56.89%.
众多股东中,除了美团和高通在产业资源上对毫末有所助力外,其他股东大多为财务投资的性质.这就造成了,毫末虽然脱胎于长城,但在业务上,却非常依赖长城的局面.
顾维灏去年在一次采访中非常直白的表达了立场:"长城本身就是一条很粗的腿,它连续好几年销量100万辆,2025公布的战略要(一年)卖400万辆车,我为什么不把长城服务好?"
如果是一个初创企业,能抱上长城这样的"大腿",自然是再好不过,但如果有更远大的抱负,将自己只与一家主机厂深度捆绑,其价值就非常有限了.
理由很简单,长城兴,则毫末兴,然而毫末的上限充其量也就是长城的上限;但如若长城衰,毫末却由于没有自己的产业生态而缺乏缓冲,受到的冲击会大大高于长城.
毫末也意识到"不能在一颗树上吊死",逐渐淡化与长城的"血缘"关系,对外强调自己的独立性.今年4月的品牌日活动上,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主机厂,但就目前所表现出的结果来看,还没有取得突破.
如果用旁观者的视角来看,毫末或许永远无法突破.
上文有提到,毫末坚持走数据驱动战略,也确实通过数据驱动在研发和落地方面取得了显赫成绩,其数据全部来自长城旗下车型的"投喂".
换位思考,如果有其他品牌与毫末合作,则需直面数据归属与利用的问题,因而,只要长城还掌控着毫末,任何品牌都有疑虑,"我的数据会不会给长城做了嫁衣"?
这个"心结"如果不能解开,毫末就很难再向外跨出一步.
毫末的尴尬之处在于如何定位,到底是脱离于长城的独立公司,还是长城旗下的子公司.
如果是前者,则需要在后续的融资过程中进一步稀释长城股份,引入更多的产业投资,只是,长城会轻易放手吗?
如果是后者,毫末要跨过的坎或许会更多.
在智能化转型这件事情上,国外车企实际上已经进行了大量的实践.
丰田本来有一个叫TRI(丰田研究院)的部门专门从事自动驾驶方面的研究,然而丰田还是先后斥资5亿和4亿美元,投资Uber与中国自动驾驶公司小马智行,在与Uber的那项投资中(Uber于2020年12月以40亿美元的价格将自动驾驶部门"先进技术集团"(ATG)出售给Aurora),又与Aurora形成了深度合作关系.
通用汽车在2016年斥资10亿美元收购自动驾驶初创公司Cruise之后,又陆续收购了自动化最后一公里初创公司Zippy.ai,"芯片级"激光雷达技术提供商Strobe等,来补全自动驾驶产业链.
大众内部既有自动驾驶研发部门AID,后又建立了汽车高级辅助系统部门Car.Software,但还是将AID以16亿美元的价格合并到Argo AI,此外还额外追加了10亿美元的现金投资.
举了这么多例子,只想说明,传统汽车很难凭自身的资源和能力搞定自动驾驶,抛开制度流程,文化基因这些不谈,光无底洞式的研发费用就极少有车企能够长期承担.
因而对于毫末而言,以L2级辅助驾驶为基盘,专职做长城智能化转型的御用Tire 1倒也无妨,但若想冲击L4级全无人驾驶,仅仅依附长城是远远不够的.
张凯在HAOMO AI DAY上有说到,2022年毫末智行面临三大战役:数据智能技术之战,辅助驾驶城市场景之战,末端物流智能配送车规模之战.
不出意外的话,不久的将来,依然会听到毫末全面告捷的战报,当然也会重现今天这般质疑.
我们不怀疑毫末的远大志向,我们只担心毫末在错综复杂的变化中迷失了自我.
如何坚守初心,如何脚踏实地,是毫末自省的核心,或许在下一个HAOMO AI DAY上,毫末需要更多的务实,而不是又一场自嗨式的狂欢.
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