学习华为、生死之战
这是自动驾驶公司毫末智行，对于当下自身和行业格局的最新认知和判断。
此刻，是整个智能汽车行业新入局者环伺，鲶鱼剧烈搅动局势的转折点，所有玩家都在加速落地高阶智驾，内卷极致性价比。
而这，也是毫末智行成立的第4年。
智能车参考获悉，在毫末智行刚刚面向全员的创业4周年内部信中，毫末不但对形式做出研判，梳理了行业技术发展趋势、自身积累等等，更是罕见的直接mark了另一个玩家华为。
这在毫末是第一次，但却是全行业必须要面对、回答的问题：2024年，该如何在激烈的智驾「生死之战」中拿到下半场门票？
毫末内部信说了什么？
毫末智行创业4周年内部信，可以总结成3个部分。
分别是毫末在做什么、现在正在发生什么，以及接下来如何应对挑战。
首先，过去的四年，毫末认为是九死一生的创业，已经跑赢了99%的创业公司。并且更重要的是，毫末在这四年中，已经实现了中国动驾驶量产王者的成绩。
这体现在依托长城汽车，毫末智行量产智驾系统已经实现十数款车型搭载，累计总里程，已经超过1亿公里。
技术层面，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。
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。
而眼下行业内正在发生的深刻变革，毫末与这样的判断：
从2019年起，智能驾驶赛道大军涌入，群雄并起。
现在竞争的焦点，则是智能驾驶进城浪潮。城市NOA不但展现了辅助驾驶的最高水准，也开启了迈向完全自动驾驶的新纪元。此次赛道上涌现出众多实力雄厚的选手，更有黑马异军突起。
表现最突出的华为，犹如当初的特斯拉一样，是2023年自动驾驶赛道的一条鲶鱼。
毫末对此表达了敬佩，并明确要向优秀玩家学习。
正因为有华为在智能驾驶进城角逐中的爆发，使得毫末对于接下来的发展趋势、竞争情况有了最新的判断。
这就是前面说到的生死之战，绝境突围。
2024年，毫末明确了4个目标。
智驾生死之战。打赢城市NOH落地这一仗。在这场战役中，整个行业的选手都铆足了劲，毫末同样倾尽全力、打造重感知泛化能力更强的城市导航辅助驾驶产品，确保城市NOH量产上车。
乘用车客户交付之战。2024是智驾爆发大年，只有用极致性价比的产品，开拓更多客户，实现大规模商业量产，才是唯一出路。
这里的极致性价比产品，指的是毫末刚刚发布的第二代HPilot智驾产品，软硬一体化方案，城市NOH入门拉到数千元级别。
末端自动配送规模化之战。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。明年要和合作伙伴一起继续扩大运营规模和范围，完成末端无人配送商业闭环。
DriveGPT云端与车端落地之战。DriveGPT是王牌，大模型会让毫末换一种方式去赢得竞争。毫末将继续大力投入，通过数据闭环体系，不断从量产数据中学习，打造更为通用的云端大模型，从而更好赋能车端小模型，打破当前自动驾驶技术框架的天花板。
纵观毫末4周年内部信，更多是对当下竞争的紧迫感，和对潜在危机的敏锐嗅觉。
在这之前的外界印象中，毫末智行依托长城汽车，不愁量产和资金，又有资深汽车人（毫末智行董事长张凯）和AI技术大牛（毫末智行CEO顾维灏）掌舵，可能是最谈不上危机的自动驾驶创业公司。
但内部信的价值，是它提供了更真实，更深入、更独特的观察角度。
通过毫末的视角，也能窥得自动驾驶行业在格局、技术和发展速度等多个维度上的深刻变革。
毫末为什么这么说？
毫末智行将2024年定位危机和挑战、生死之战，直接原因，就是华为异军突起，加速了整个行业的竞争。
在下半年之前，其实行业内已经明确了智能驾驶进城的内卷方向，也基本达成共识不依赖高精地图和性价比成为两个最重要的指标。
不过更多的展示和竞争，还集中在是否有激光雷达、BOM成本谁更低等层面，几个率先量产的玩家，则以开城数量和速度分高低。
但华为ADS2.0面世，不再纠结于开几个城，用几个激光雷达，直接上车量产所有城市都能开的智驾能力，瞬间打破了原有的竞争节奏，并且拉起了技术共享的开放平台，对主机厂开始产生势能优势。
现在，所有玩家都必须要拿出对策，在技术、规模或成本这三个维度上寻求突破。
而更深层的原因，是自动驾驶技术在眼下这个阶段，已经发展到了爆发普及的拐点。
2022年9月，毫末智行CEO顾维灏，在行业首次提出了自动驾驶3.0时代的概念和划分标准。
1.0时代，大致是从2004年到2014年之间，自动驾驶从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。
由于车辆整体成本比较高，所以车辆数量有限，导致自动驾驶里程规模比较少，数据积累当时在数百万公里左右。
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。
这期间，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。
不过在感知上，各个传感器各自为战，用一些小模型和少量数据做训练，得到单个传感器的识别结果，然后进行感知结果级的融合；在认知上，依然是人工规则和一些机器学习算法为主。自动驾驶行驶里程达到数千万公里。
而典型代表的特斯拉，在2019年之后，随着特斯拉的量产车型走出产能低谷，搭载其智能驾驶系统给的车辆的行驶里程快速突破上亿公里，快速构筑起特斯拉FSD系统的数据闭环系统。
自动驾驶3.0时代从2021年开始，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。特斯拉无疑成为领跑者。
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。以数据驱动为核心，成为进入自动驾驶3.0时代的标志。
也就是说，包括特斯拉、华为、毫末、小鹏等等在内的全球自动驾驶第一梯队的玩家，已经站在了自动驾驶下一阶段的门槛。
他们都建成了完善的数据闭环体系，建成了自有自用的超算基础设施，并且有大规模量产渠道，最重要的，是开始用数据驱动、大模型能力重塑整个技术体系，甚至开始触摸AGI的前沿。
所谓3.0时代，是数据量变积累带来AI能力、数据处理规模、大模型认知的变化，使得接下来量产智驾在上车规模、使用体验和成本门槛上展现出飞跃式进展。
所以，通过毫末智行4周年内部信，看到的不只是一个创业公司的思考，而是整个自动驾驶、智能汽车关键转折点。
以及更早之前，理想汽车的年度战略会，也把智能驾驶和华为，放到等级最高的第一维度。
