毫末智行的四道坎

按照资本属性和企业战略导向划定，自动驾驶商业应用及量产的演进路线已经走向分化。

一方秉持从低级辅助驾驶向高阶自动驾驶进化的策略，先从L1、L2、L2+级别的上车量产入手；另一方，以算法和模型优势，单刀切入高级别自动驾驶，提早布局L4级自动驾驶技术。

以毫末智行为代表的传统主机厂附属自动驾驶公司，则是前者的代表。从量产视角看，当前国内自动驾驶商业化集中在L2、L2+级别，在诸多新老自动驾驶势力中，毫末智行的自动驾驶产品具备一定的量产优势。

这一方面归于毫末依赖母体长城汽车的生产制造能力和数据能力，另一方面主要基于毫末从高速到城市道路场景的辅助驾驶定位。虽然毫末智能驾驶在城市NOH量产上动作不断，但自动驾驶领域高手云集，毫末未来所面临的坎多且坚，能否跨越不得而知。

透过毫末智行的自动驾驶生态，不难窥见量产背后的可持续增长隐患。毫末智行未能脱离长城系，长城汽车供血和场景依赖十分明显，产品出圈效应不突出；数据采集和维度受限，第三代辅助驾驶系统HPilot模型的智能决策和安全系数尚待验证。

此外，针对L4级别以上定位的自动驾驶领域，先发企业已具备算法、传感器、芯片、云端结构等软硬件迭代的优势，并且部分企业提早储备了车规级芯片技术，在核心能力上领先毫末智行。

自动驾驶市场波动加剧，相关企业的估值受挫，对于烧钱的自动驾驶概念而言，毫末智行也不得不考虑成本难题。成立仅三年的毫末智行，计划在今年实现盈利，明年冲刺科创板，或是考虑现金流和成本压力，它才选择急于上岸。

毫末和自动驾驶都很年轻。置身自动驾驶远景，毫末智行除了有量产背书，其他仍是未知。

一、重度依赖长城系

毫末智行称，研发出中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品，第一个重感知的城市辅助驾驶方案。凭借智能驾驶规模量产，毫末智行用1000天的时间成为自动驾驶新秀。

可拆解毫末智行的量产数据和生态内核，不难发现它并未真正出圈，核心业务乘用车辅助驾驶产品主要上车场景仍囿于长城汽车生态内。这需要从毫末智行的基因说起。

作为长城旗下的自动驾驶公司，毫末智行诞生于长城智能驾驶分部，可以说抱上了长城汽车资金和造车工艺的大腿。

从公司组织架构角度，大企业部门变独立公司，毫末是传统车企转型的产物。2018年，长城汽车董事长魏建军担心在汽车行业转型中掉队，对战略和组织架构进行调整。锚定自动驾驶核心竞争力，魏建军要求新公司需要制定不同的薪酬激励机制，吸引更多人才，吸纳各方投资。

2019年11月，长城汽车的智能驾驶部门被分拆出来，毫末智行诞生。背靠老牌传统主机厂，毫末发展步伐较快。长城于2021年5月发布魏牌摩卡，该车型主打智能化，定位高端市场。因量产时间与毫末智行辅助驾驶系统研发时间契合，便把毫末的辅助驾驶系统应用其中。

相关数据显示，2022年，毫末依托MANA数据智能体系推出的乘用车辅助驾驶系统HPilot，将搭载在长城汽车的34款产品上，约占整体待上市车型的80%。未来三年，该系统搭载的乘用车数量将超过100万台。

在量产车型中，毫末已推出十余款自动驾驶量产车型，包括魏牌摩卡、魏牌玛奇朵、魏牌拿铁、哈弗神兽、坦克300、坦克500，以及计划年底量产的首款搭载毫末第三代智能驾驶系统HPilot3.0的城市NOH车型。

无论是HWA高速智能驾驶系统、NOH（高速）智慧领航辅助驾驶系统，还是城市NOH，毫末智行主要上车车型都是长城系汽车。相比之下，国内新兴自动驾驶技术公司Momenta、地平线、小马智行等企业，纷纷外扩生态，与头部车企开展量产合作。

除了乘用车，毫末智行旗下还有低速无人物流车产品和低速物流智能硬件产品，这些产品是毫末智行进攻末端物流配送的核心力量。目前，毫末智行与美团、阿里、物美等达成合作，推出小魔驼、小蛮驴、魔袋2.0无人物流车，以及小魔盘无人车通用线控底盘等。在这些硬件量化生产中，同样依赖长城汽车的工程制造技术。

深度绑定长城，让毫末快速打开了市场，但这并不足以支撑其未来空间。尤其是基于竞争战略和商业保密考虑，车企对主机厂孵化的智能驾驶公司更存偏见。短期来看，毫末智行背靠长城汽车打开量产市场，但脱离了长城系后，自我造血能力和可持续的市场扩张，可能面临较大阻力。

二、数据质量存疑

智能驾驶的核心在于AI模型的优化，而模型优化必须通过数据驱动。

从主机厂、新造车势力、自动驾驶科技公司的技术演进路线看，不管采取渐进式的策略，还是跨越式策略，自动驾驶技术研发始终脱离不了数据的核心支撑力。

简而言之，自动驾驶的技术逻辑即是，先采集大量的行驶数据和自动驾驶测试数据，再通过机器学习算法从数据中学习训练出自动驾驶模型，辅以软硬件技术，实现模型的持续优化、迭代，从辅助驾驶到无人驾驶进化。

在输出自动驾驶系统模型过程中，模型的好坏由数据决定。具体来看，主要体现在数据的有效性、丰富性上。对照毫末智行的数据处理体系和无人驾驶系统，其数据的局限性明显。

首先，数据主要来源于长城系上车场景。毫末称其辅助驾驶系统行驶总里程已突破1700万公里，辅助驾驶里程数据平均月增速达200%。实际上，毫末的数据增量多出于长城智能驾驶车型累计的行驶数据。

由于毫末智行自动驾驶量产依赖长城汽车，数据的闭环自然线程更短，数据的重叠也可能导致有效性打折扣。公开资料显示，毫末的数据智能体系MANA学习时长超过31万小时，已完成数十万全要素、多模态CLIPS的标注。

数据规模看似较大，效果存疑。这对于自动驾驶模型输出和系统优化迭代具有根源性制约，也就是说，毫末智行的自动驾驶系统在跨场景、跨车型时，能否依然适配？

其次，旧版本采集的数据趋于单一。毫末HPilot辅助驾驶系统虽完成3个版本的迭代，分别是HWA高速智能驾驶系统、NOH（高速）智慧领航辅助驾驶系统、城市NOH，但搭载HPilot3.0的城市NOH车型摩卡DHT-PHEV激光雷达版计划于今年下半年才交付量产。

这就意味着，在城市NOH量产前，模型由既往的两个版本数据训练而来。HPilot3.0搭载的车型突出重感知、轻地图的技术路线，用激光雷达+摄像头+毫米雷达波组合实现城市NOH的辅助驾驶。

而在之前版本的辅助驾驶行驶数据中，缺乏激光雷达数据，多采集摄像头和高精地图数据。从数据源上看，毫末基于激光雷达技术的重感知自动驾驶系统，建立在维度较单一的数据基础上。

另外，毫末智行之前的辅助驾驶数据，大多是高速场景和城市快速路场景下的数据，对模型迭代的价值支撑不得而知，由此得来的智能模型，能不能支撑路况更加复杂的城市NOH，也需要打上一个问号。

三、高阶自动驾驶阻力

沿着从辅助驾驶到自动驾驶的技术路线，毫末智行走出了从高速到低速、从载物到载人的智能驾驶量产道路。

当自动驾驶尚处初级阶段时，毫末智行从易到难的策略效果显著，但随着自动驾驶迈向成熟高阶时，定位L4级的自动驾驶玩家先发优势就会显现，这将给毫末智行带来更深远的战略冲击。

去年，市场监管总局针对自动驾驶功能正式出台《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准，按照分级标准，自动驾驶分为L0-L5共6个级别。其中，L0-L2为辅助驾驶，L3为有条件自动驾驶，L4、L5为高度自动驾驶、完全自动驾驶。

当前自动驾驶玩家根据自身定位，在级别主攻上主要分成两派。一派以传统主机厂和新能源汽车企业为代表，先从低级别的辅助驾驶入手，寻找L2的量产突破，如毫末智行。

另一派模式更为激进，以互联网公司和自动驾驶创业公司为代表，主攻L4级别自动驾驶技术，如百度、谷歌、华为、小马智行、元戎启行、文远知行等。

聚焦L4级别的玩家，拥有技术先发优势以及自动驾驶产业链资源储备。虽然它们目前仍围绕L4级别自动驾驶的车规量产，攻研发求合作，但是在技术前瞻性上探索更具性价比的高级别自动驾驶解决方案，构建未来竞争力，这将给毫末智行带来防守压力。

两派之外，还有部分主机厂和自动驾驶公司开辟L2-L4并行的发展路线，如特斯拉、Momenta。其中，Momenta数据驱动的战略逻辑与毫末相似，并且采取了量产自动驾驶（Mpilot）与完全无人驾驶（MSD）相结合的产品战略，对毫末智行的远近技术突围构成竞争。

更要紧的是，毫末智行的基因根植于长城汽车，而其他自动驾驶公司的生态逐渐伸向产业，在增长潜力和竞争力穿透上，优于毫末智行。

对于自动驾驶最核心的芯片问题，毫末智行也面临挑战，尤其是高级别自动驾驶，对车规级芯片能力要求更高。一般来讲，车规级芯片具备非常高的安全性和稳定性要求，一款车用芯片需要两三年测试认证，才能投入商业化应用。

因此，为了降低芯片供应不稳定冲击，减少“缺芯”带来的负面影响，自研芯片已被部分主机厂和自动驾驶公司提前锚定。如自动驾驶芯片公司地平线，新造车势力蔚来、小鹏等。

相比之下，毫末智行及长城汽车的自研芯片动作似乎慢了一大截。对于长城汽车而言，缺芯已对其产品销量造成影响。最近几个月，长城汽车销量持续下滑，目前距离年度目标不足一半。有券商分析，长城汽车产销下滑，与芯片供应紧张有关。

近日，长城汽车宣布出资设立芯动半导体科技有限公司，自研芯片的动作落地，有消息称，长城汽车自研芯片领域涉及IGBT、自动驾驶和智能座舱等。而在自动驾驶业务上，毫末智行仍依赖外部芯片。

公开资料显示，毫末智行最新的城市NOH搭载的是高通Snapdragon Ride自动驾驶芯片。母公司缺芯，毫末智行的扩张和产品性价比路线自然也会存在较大不确定性。

四、成本与估值

频繁融资、烧钱研发，是自动驾驶行业的普遍现状，毫末智行也不例外。即使毫末已实现辅助驾驶的量产，业务延伸至末端物流配送，但核心业务闭环更多落在长城汽车，缺乏外部业务补血，成本压力也并非没有。

从另一个视角看，毫末智行奔向量产的1000天，是钱烧出来的1000天。仅2021年，毫末就进行了三轮融资，总金额超过13亿元。前两轮融资相隔仅十天左右，频繁融资背后，一方面能看出毫末的行业潜力，另一方面毫末可能存在着不小的资金压力。

年轻的毫末智行头顶量产光环，想刷新自动驾驶公司盈利和上市记录。如果真能按照规划提早盈利和上市，毫末智行将获得更充裕的资金，缓解研发成本压力。但这真的容易吗？

答案很明显。放眼望去，自动驾驶赛道强者扎堆，有芯片强者，有资本强者，有人才强者，有技术强者，而毫末智行最突出的底色则是与长城汽车的生态联结，以及前百度智能汽车事业部总经理顾维灏出任CEO。脱离长城汽车的毫末智行，战斗力究竟几何，还有待市场验证。

虽然目前自动驾驶初级阶段的商用出现趋势，但关于高阶商用，仍属于讲故事的阶段。在全国多地允许自动驾驶车辆进行商业化试运营，L2级别的辅助驾驶商用推动自动驾驶快速渗透的背景下，市场空间逐步释放，但想轻松盈利并非易事。

自动驾驶产业链较长，涉及车规级芯片、人工智能算法、激光雷达、车载操作系统、智能计算平台、线控执行系统等关键环节。要构建自动驾驶业务壁垒，在关键环节的研发攻关至关重要，只有具备核心环节的议价权和决定权，自动驾驶解决方案的性价比才能达到最优，进而形成稳定的竞争力。

特别是到了L4更高级自动驾驶技术突破节点，比拼的就是研发投入和产品出新能力。而这一切都需要更多的资金支撑，随着母公司生态红利式微，外部营收又难以持续，毫末智行通往高阶自动驾驶的路可能会更加艰难。

况且，年初至今，自动驾驶市场低迷，相关主体估值受挫。除了全球资本市场风险偏好的波动，还受自动驾驶前景预期影响。这也会冲击资本对毫末智行的估值预期。

近期，英特尔旗下的自动驾驶公司 Mobileye在纳斯达克上市，此次上市公司估值约为170 亿美元，较去年公布上市计划时的 500 亿美元预期估值缩水超60%。Mobileye有着自动驾驶之王的美誉，主营自动驾驶业务核心链条智能驾驶芯片。

市场热度降温，同业竞争加剧，毫末智行的上市计划被蒙上阴影。顾维灏曾言，谁能更快的上到车，系统能力更快闭环，产品力变得更强，就更有机会淘汰别人。

用1000天上车，毫末智行够快。但抱着长城汽车大腿谈闭环与淘汰，似乎尚早。