毫末智行使出“极致性价比”杀招 狂卷智驾成本、抢占主销市场

出品丨搜狐汽车·汽车咖啡馆

汽车产品的竞争实质已经由新能源化转移到智能化的比拼。目前在乘用车市场，L2及以上智能驾驶渗透率达到42.4%，2025年将达70%，智能化产品上车毫无疑问是车企赢得未来产品竞争的关键。

发展热土给自动驾驶企业提供了很多产品上车量产以及实现商业闭环的机会，从今年高阶辅助驾驶市场破冰可见一斑。凡是布局城市NOA、行泊一体方案等L2.5市场的自动驾驶企业，一定程度上拿住了竞争要领。

在捕捉自动驾驶行业风向上，自动驾驶公司“毫末智行”一直走在前面，辅助驾驶量产第一、城市NOH落地百城计划、自建智算中心、首推DriveGPT等等，多次开创中国自动驾驶公司技术布局先河，产品在车载和物流领域多点开花。

10月11日，毫末又一次出击，在一季一度的HAOMO AI DAY上使出“极致性价比”杀招，给2023年中国如此“卷”的智驾市场交了份答卷。

“千元级”无图NOH击穿行业底价

“智能驾驶渗透率与价格呈反向增长，未来两年高阶辅助驾驶产品将快速普及到10-20万的中等价位主销车型上，高阶智驾功能也会由之前的尝鲜型功能转变成为实用型功能。”毫末智行董事长张凯做出推断。

基于未来终端市场需求反推产品战略，毫末果断拿出了一款成本仅3000元的L2+智能驾驶产品HP170，这一价格实属是“白菜价”。

市场上的L2+智驾产品，整套硬件成本普遍要万元级，其中域控制器成本就上万，传感器根据激光雷达数量不同要花费千元到万元，高精地图昂贵人尽皆知。智驾产品成本附加到车型上直接将整车价格抬高到30万以上，选配情况下搭载相关硬件的车型要比普通版本贵两到三万元。

相比之下毫末将价格打下如此之多，确实极致。鉴于车企能接受的智能驾驶软硬件成本普遍在5000元至12000元，想必这一价格对客户来说也非常有吸引力。

如何做到？究其原因还是毫末在视觉感知模块减少了传感器的硬件成本，同时还打造了更成熟的算法、降低了对于算力的需求。结合上述提到的传感器价格，不难理解毫末产品成本的下探空间。

张凯表示，“价格打下来的同时，性能都打了上去”。详细看产品细节，3000元的产品带1个前视相机、4个鱼眼相机、2个后角雷达、12个超声波雷达、算力5TOPS，还能实现高阶行泊一体智驾功能，包括高速、城市快速路上的无图NOH（领航辅助）以及短距离记忆泊车。

除了3000元的HP170，毫末还同时推出HP370、HP570 两款搭载在不同价位车型的智驾产品，分别售价5000元、8000元，两者同样是超轻传感器方案、超低算力需求，性价比无需多言，可以看下图。

尽管走在产品突破的前列，毫末也不得不面临产品如何、何时在终端大规模应用的拷问。这次新品发布不是噱头，张凯表示，新品预计将在2023年和2024年先后上车。

自动驾驶产品存在严重的天花板——用户何时才能将它作为购买的决定因素，而这必然是一个潜移默化的过程，得让大规模用户愿意或者能够尝鲜，首先得用起这些功能。毫末“极致性价比”的打法无不是进一步呼应了未来智驾在汽车行业深度应用的趋势。

DriveGPT具备世界知识、能懂驾驶潜规则

前述提到，毫末重感知、减配高成本传感器的路线是实现极致性价比的关键，在感知上，毫末发布的行业首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若，用GPT生成式预训练大模型，试图解决自动驾驶领域的感知决策问题。

DriveGPT发布之初也存在一些质疑声音，大模型和生成式AI往哪个方向走仍不清晰，大模型应用在智能驾驶上是否存在断层？大模型的不可解释性如何突破？相关研究众多但落地情况鲜少有厂商详述。

活动当日，毫末展示了DriveGPT训练200天成果：毫末经由小模型、少数据及传感器单独输出结果的自动驾驶2.0时代，进入大模型、大数据的3.0时代，通过多模态传感器联合输出结果，认知变为可解释的场景化驾驶常识。

具体来看，大语言模型已经储存了“世界知识”，即相当于学习并压缩了人类社会的全部知识，也包含了跟驾驶相关的知识，这些知识只通过自动驾驶数据是无法训练得出的。

同时，未来自动驾驶系统想要取代人类司机，不但要具备对三维空间的精确感知测量能力，而且需要能像人类一样理解万物之间的联系、事件发生的逻辑，基于人类社会的经验做出更好的驾驶策略。

引入外部大语言模型后，自动驾驶从大语言模型中能够学习到人类常识和推理能力，例如知道没有干透的马路不能开上去，遇到马路边的小孩子要比成年人更需要注意减速避让，遇到戴头盔的电动车的骑行者也需要提高警惕......大幅提升自动驾驶策略的可解释性和泛化性，更快实现万物移动的目标。

至于大模型如何在有限的车端算力上运行起来？

众所周知，大模型是基于云端海量的数据、数千块GPU卡训练出来的，显然短期内直接把大模型部署到车端芯片还是比较困难，毫末探索的是蒸馏的方式，把大模型蒸馏成小模型放在车上，车端模型感知指标提升5%，可以参考下图。

这里感知基础模型需要海量的数据训练，不得不提到毫末MANA OASIS雪湖·绿洲智算中心。以AI大算力为特点的自动驾驶智算中心成为不少主机厂和自动驾驶公司重点投入的方向，目前MANA学习时长103万小时，用户辅助行驶里程8700万公里，支持DriveGPT训练超过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。

在应用上，毫末通过DriveGPT把感知大模型、认知大模型对接，进行端到端训练，从而完成了驾驶场景理解、驾驶场景标注、驾驶场景生成、驾驶场景迁移、驾驶行为解释、驾驶环境预测、车端模型开发的七大场景实践。

DriveGPT已有生态伙伴17家，助力生态伙伴提效90%，首批落地车型包括蓝山DHT-PHEV、新摩卡DHT-PHEV、小魔驼3.0。

“两条腿走路”的商业模式跑通了

毫末同时布局L2和L4路线，L2路线主要布局在乘用车领域，毫末是中国量产自动驾驶第一名，辅助驾驶产品HPilot整体已搭载至超过20款车型，其中最新搭载毫末HPilot的车型为山海炮HEV版、新摩卡Hi-4S等。

高阶辅助驾驶产品落地方面，重感知路线有着更好的泛化优势和更快的开城能力，毫末已提出2024年城市NOH落地百城计划。毫末孵化于长城汽车，根据毫末和长城在城市NOH车型上的规划，将在2024年的Q1正式上市搭载毫末HP550产品，也就是具有城市NOH功能的魏牌蓝山。

现场，毫末首次公开了搭载HP550城市NOH的魏牌蓝山的测试视频，在保定闹市区全程12公里的行驶中，历时35分钟，手动接管3次。其中包含21个红绿灯，7个路口转向等等，面对拥堵道路、红绿灯交替以及非机混行等复杂场景，处理非常自然。

L4路线布局在末端物流领域，毫末末端物流自动配送车“小魔驼3.0”售价89999元，是全球首款9万元内中型末端物流自动配送车，可以满足在物流、商超、零售等9大场景的需求，产品得到DriveGPT赋能。

目前，毫末“小魔驼”已完成22万订单，联手物美多点、达达快送开启持续正向盈利模式，即将在2023年第四季度在商超履约配送场景中实现盈利。

这意味着，全球首家实现L4规模化盈利的公司来了。