融资“恰好”出现在自动驾驶由大规模烧钱转向大规模量产、卷落地拼速度的分水岭时刻。

　　什么样的技术、公司，才能在行业洗牌期持续得到资本认可，业务发展又揭示行业哪些趋势？

　　募得资金将主要用于毫末大模型等AI自动驾驶技术的研发投入，并助力成都武侯区打造中国领先的机器人示范区。

　　有三个新信息值得关注。首先是投资方成都武侯国投特别提到，武侯区的招商引资注重高科技企业，而且是成渝地区双城经济圈建设规划的一部分。而对于毫末，则给出了“中国量产自动驾驶领先者”的评价。

　　第二点，是毫末智行除了重申在量产乘用车的极致性价比策略外，这次额外明确提出在武侯区打造“机器人示范区”，探索自动驾驶在多场景落地应用。

　　说明在量产乘用车商业模式跑通之金融理财服务管理外，毫末智行另一条无人货运赛道的技术和产品也取得了重要进展——我们熟悉的小魔驼：

　　毫末智行在成立官宣之初就明确了乘用车、无人货运作为主要产品方向，智能硬件作为支撑的战略。

　　当时因为和北美明星自动驾驶公司Cruise业务模式有些许相似性，还被外界称为中国版“Cruise”。

　　但如今，Cruise因为无人车事故陷入严重的内外震荡，前途未卜，也在很大程度上反映了自动驾驶赛道的普遍困境。

　　毫末智行与其他自动驾驶公司最大不同，是在成立之初就强调量产落地，以终为始得为如今的自动驾驶“淘汰赛”做准备。

　　技术上，毫末这四年中一直以前瞻者、实践者的姿态出现。比如2019年最早提出将Transformer引入自动驾驶模型，并且率先布局大算力、大模型、大数据的自动驾驶技术发展方向金融理财服务管理。

　　2023年初，毫末建成了中国自动驾驶行业最大智算中心MANA OASIS（雪湖·绿洲），为数据处理和前沿的大模型探索上提供了算力基础。

　　另外在当前AI大模型浪潮下，毫末又率先发布行业首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT（雪湖·海若），在感知数据筛选和自动标注、驾驶场景生成与迁移、感知大模型与认知大模型建设上提出了大模型在自动驾驶领域应用的新模式。

　　每次的探索都很大胆和先锋，但之后整个行业的整体跟进又一次次说明毫末总是对的。

　　2024是智驾爆发大年，毫末认为只有用“极致性价比”的产品，才能开拓更多客户，实现大规模商业量产，才是唯一出路。

　　“极致性价比产品”，是毫末去年10月发布的第二代HPilot智驾产品，软硬一体化方案，城市NOH入门拉到数千元级别。

　　乘用车智驾，依托长城汽车年销百万级的量产渠道，搭载上车数十款车型，累计里程达到亿公里级别。

　　另外，毫末的小魔驼已经在整车成本、无人化能力上做到了产品领先，在履约场景下实现了营收为正的示范运营，这也是国内甚金融理财服务管理至全球无人配送赛道的首例。

　　从毫末智行的模式和业务，能看出2024年还能被资本认可下注的自动驾驶玩家的必备要素：

　　完整的技术体系，除算法外，还包括数据闭环体系，建成自有自用的超算基础设施。

　　有功能足够强大，且成本足够低的高阶智能驾产品方案。千元级标配高速NOA入门，不过关键是具备在2024年量产的能力。

　　而这也是2024面临淘汰洗牌，所有自动驾驶玩家必须想办法给出答案的生死考验。

　　2022年，毫末智行在行业首次提出了“自动驾驶3.0时代”的概念和划分标准。

　　比如1.0时代是从2004年到2014年之间，始至终以实现无人驾驶为目标，车辆挂满了各种大大小小传感器硬件，比拼的是“量”。在认知上，则基本使用人工规则的方式来实现。数据积累在数百万公里左右。

　　2.0时代，大致是从2014年至2021年期间。这一阶段，大量的自动驾驶初创公司纷纷出现，传统主机厂也尝试以投资、收购等方式卷入自动驾驶。更大算力的车端计算芯片陆续出现，车规级传感器的数量也在快速增加，迎来了深度学习技术在车上的广泛应用。各个玩家自动驾驶行驶里程达到数千万公里级别。

　　前两个时代，可以称为自动驾驶的“排位赛”，大家还在以技术探索和展示为主，其实谈不上什么竞速。

　　但这两年黑天鹅事件导致的大环境改变，以及智能汽车产业链的快速成熟，使得竞争烈度快速加剧。

　　L4无人驾驶公司，和L2量产自动驾驶公司，从去年开始分别面临各自的难题，比如Robotaxi政策准入严格且缓慢，前景时间表不确定；或者及量产智能驾驶系统高功能低成本趋势的严峻挑战。

　　核心却都相同：无论产业还是资本，已经给自动驾驶玩家们足够长的试错探索期和资金支持。无论如何，今年都必须证明自己的量产落地实力和商业闭环的逻辑。

　　一个标志性的数据，是智能驾驶系统给的车辆的行驶里程突破1亿公里。感知技术上，多模态传感器联合输出结果；认知技术上，以可解释的场景化驾驶常识为主；模式上，大模型、大数据开启自训练、自进化。

　　现在这样的玩家并不多，一个手指头能数过来：特斯拉、华为、小鹏、理想、毫末智行。

　　本文来自微信公众号“智能车参考”（ID：AI4Auto），作者：贾浩楠，36氪经授权发布。

　　新的一年，它们将表现如何，能否服务于更广泛的消费者并继续获得消费者认可——而不只是没有复购的一次性买卖，这对于各家公司而言无疑是非常重要的问题。