1月5日，毫末智行第七届HAOMO AI DAY上，毫末智行智算中心MANA OASIS正式发布，自此，毫末正式成为继特斯拉、小鹏之后，全球第三家拥有自己智算中心的公司，这无疑为其在“自动驾驶3.0时代”的持续进化增添了巨大的助力。
在此前的12月23日，GTM2022全球科技出行峰会上，毫末智行COO侯军也曾表示：“自动驾驶的终局之战是数据之战。”那么，我们应如何理解数据对于自动驾驶的重要性？始终践行“渐进式路线”的毫末又如何看待自身的未来？速途车酷研究院对侯军先生进行了专访。
01合抱之木，生于毫末
毫末智行最初脱胎于长城汽车的自动驾驶前瞻分部，正式成立于2019年底，至今大约一千多天。正如它名字的出处一样，“合抱之木，生于毫末”，一千天的时间，毫末正在成长为一棵“合抱之木”。
如今的毫末稳居“中国量产自动驾驶第一名”，已经搭载上市的车型包括魏牌摩卡、魏牌拿铁、坦克300、坦克500、哈弗神兽等，实现了从毫末Hpilot1.0到Hpilot3.0的迭代，2021年底还推出了国内首个自动驾驶数据智能体系MANA，它也是毫末产品迭代的核心动力。
而毫末的商业模式中，最引人瞩目的莫过于“风车战略”，即“以数据智能为核心，围绕乘用车、末端物流自动配送车、智能硬件这几个细分领域高速旋转，形成数据闭环”。比如：毫末在2022年推出的“小魔盒3.0”，是全球算力最高的可量产自动驾驶计算平台；去年4月发布的“小魔驼2.0”，是中国首款十万元级末端物流自动配送车，截止到去年10月，已经在北京顺义区为60多个社区配送超过10万单；此外，还有具备车规级安全、定制化能力、成熟量产保障体系的通用线控底盘产品“小魔盘”……
归根结底，这些已实现大规模商用化的硬件，其实都是毫末“渐进式路线”的体现。
02攀登珠峰的两条路
在GTM2022全球科技出行峰会上，毫末智行COO侯军在演讲中说到：“自动驾驶就像登山，比如珠峰，大家可以从南坡登，也可以从北坡登……不同的路线有不同的难度，也有不同的挑战。”
这里他指的其实就是自动驾驶领域著名的“路线之争”，即“渐进式”VS“跨越式”。“跃进式”的策略是指通过激光雷达技术直接跨越到L4/L5级自动驾驶，代表性企业是美国的Waymo、Argo AI、Mobileye以及国内的小马智行等；而“渐进式”则是步步为营，通过大规模的数据积累慢慢实现从L2进化到L5，诸如特斯拉、小鹏以及毫末等公司选择的都是这条路线。
我们知道，近段时间以来，自动驾驶行业正在资本市场遭遇寒冬：像国外的Mobileye、Waymo、Argo AI以及国内的小马智行等，都遭遇了不同程度的困难，更有甚者直接倒闭，有些人便开始唱衰自动驾驶行业。而站在“路线之争”的角度来看，我们可以清晰地发现：这场寒冬的“受害者”们主要就是一些“跃进式”的玩家，原因在于：通往L4乃至L5的道路实在太过漫长，技术落地难，商业变现难。如果在这个过程中始终是只有投入，不见产出，那资本自然是不会为一个空中楼阁般的理想付费的。
相比之下，渐进式路线则不会为造血问题而忧虑。毫末在成立之初就有一个判断：自动驾驶不是一蹴而就的，而是有一个渐进的过程——那是一条“从低速到高速，从载物到载人，从商用到民用”的渐进路线。正如侯军与速途车酷研究院谈到的：“渐进式路线在完成数据积累和技术迭代的同时，还能完成商业的闭环，从一开始就有正向收益产生，使得企业在技术产品升级过程中就可以完成自己造血。”
于是我们也看到，即便在“资本寒冬”的大背景下，像毫末智行、纵目科技、宏景智驾等有稳定量产业务支撑的自动驾驶企业依然在逆势获得资本加码。倒是很多原本执着于L4的公司，开始俯下身来进入了L2领域。比如，百度Apollo和轻舟智航先后推出了面向主机厂的前装量产解决方案；小马智行新成立了辅助驾驶业务部门，预计今年量产；文远知行也在获得博世集团投资的同时，与后者联合开发由数据驱动的智能驾驶软件，以促使L2~L3级自动驾驶技术尽快实现大规模前装量产……
面对这种一消一长的态势，有人说“这是渐进式路线相对于跃进式路线的胜利”。而对这一观点，侯军的看法却比较谦虚——“这两种路线，我们日常爱说成是从南坡还是北坡登顶珠穆朗玛峰，两条路径都能登顶，只是看谁更快。”他对速途车酷研究院说。
但无论如何，资本市场对它们截然不同的态度，其实在某种程度上已经回答了这个问题。
03“自动驾驶的终局是数据之战”
如前所述，毫末“风车战略”的核心，是数据智能。
在GTM2022全球科技出行峰会上，侯军提到：自动驾驶过去这十年的发展分为3个阶段，分别是硬件驱动的1.0时代、软件驱动的2.0时代以及大规模数据驱动的3.0时代。根据这一划分方法，当前阶段的自动驾驶正在进入3.0时代，它以大模型、大算力、大数据为主要特征，特别是大模型的参数规模要达到千亿甚至万亿级别，而相应的数据规模也要达到上亿公里的真实道路数据积累。也正是因此，自动驾驶的终局之战是数据之战。
显然，对于包括自动驾驶在内的一切AI的进化来说，数据的重要性都是毋庸置疑的。自动驾驶的各种算法模型，都有赖于机器对海量的数据进行学习。因此，特斯拉在2021年亮相了自研超级计算机Dojo，意在对输入的海量数据进行无监督大规模训练；今年8月，小鹏也宣布与阿里云合作，在乌兰察布建成了中国最大的自动驾驶智算中心“扶摇”。
而毫末在数据的收集和积累方面，也有着独特的优势。
侯军表示，在数据方面，毫末的优势在于从一开始就高度重视数据智能体系的建设。“通过MANA来不断加快算法迭代速度，降低数据处理成本，同时又基于毫末量产落地的产品，可以低成本、高质量地积累真实道路场景数据，从而实现整个数据智能体系不断快速升级的良性闭环。”
据毫末在第七届AI DAY公布的数据，MANA数据智能的学习时长已经超过了42万小时，虚拟驾龄相当于人类司机的5.5万年，辅助驾驶用户行驶里程已经突破2500万公里。这些数据就是毫末从L2逐步迈向更高阶段的基石。如今，毫末智算中心的成立，更是为这一宏大的愿景增添了强大的助力。
当然，侯军在演讲中也提到：“在3.0时代，数据规模至少要达到1亿公里以上。”尽管如今毫末的辅助驾驶累计行驶里程还远远不够，但随着毫末的“风车”飞速旋转，这一愿景将会很快实现。
而到那时，毫末将会真正成长为一棵参天大树。
04采访问答
以下是采访问答节录，供参考：
速途车酷研究院：
毫末曾将自动驾驶技术划分为3个时代，而最终将会达到“由数据驱动的自动驾驶3.0时代”。在您看来，为什么数据对于自动驾驶如此重要呢？毫末在数据的积累方面为又有着哪些优势？
侯军：
当前的自动驾驶作为人工智能中率先走向成熟落地的技术应用，同样离不开算法、算力和数据三要素的制约。根据毫末所提出的自动驾驶时代的划分，当前阶段自动驾驶正在进入以大模型、大算力、大数据为代表的3.0时代，其中大模型的参数规模要达到千亿甚至万亿级别，而相应的数据规模也要达到上亿公里的真实道路数据积累。
所以，我们会说自动驾驶的终局之战是数据之战。如何快速提高数据规模和质量、降低数据成本就是关键。毫末的优势就在于从一开始就高度重视数据智能体系的建设，通过MANA来不断加快算法迭代速度，降低数据处理成本，同时又基于毫末量产落地的产品可以低成本、高质量地积累真实道路场景数据，从而实现整个数据智能体系不断快速升级的良性闭环。
速途车酷研究院：
眼下，国内外的资本市场对自动驾驶的热情都出现了一定衰减，但以毫末为代表的一批公司依然“逆势上扬”，有人说这是“渐进式路线”对于“跃进式路线”的胜利，对此您怎么看？
侯军：
这两种路线，我们日常爱说成是从南坡还是北坡登顶珠穆朗玛峰，两条路径都能登顶，只是看谁更快。
正如前面提到，自动驾驶的技术之战其实是数据之战。而目前业内有两种路径来实现这种规模数据的积累。一种是走跃进式路线的L4公司，主要依靠大量的测试车辆来完成数据的积累，但从发展速度和规模来说有限制，相较于达到上亿公里的数据积累有距离。一种是走渐进式路线的车企，包括特斯拉、毫末等，依托搭载辅助驾驶系统的乘用车的量产规模，可以快速积累到高质量、丰富场景的海量数据，而且依靠车辆规模的快速增长，数据积累也在不断加速。所以毫末提出，辅助驾驶是通向自动驾驶的必由之路。
另外，渐进式路线在完成数据积累和技术迭代的同时，还能完成商业的闭环，从一开始就有正向收益产生，使得企业在技术产品升级过程中就可以完成自己造血。
速途车酷研究院：
未来的毫末将会成为怎样一家公司，对行业的发展起到怎样的引领作用，可以带领我们设想一下吗？
侯军：
毫末始终把自己定位为一家致力于自动驾驶的人工智能技术公司。毫末刚刚在三周年之际发布了自己的愿景：让机器智能移动，给生活更多美好。这一愿景进一步把毫末的能力、价值体现了出来。我们认为自动驾驶技术的成熟，不仅仅是提供给乘用车、无人配送车，还可以给越来越多的机器终端提供智能移动的能力。比如可以看到越来越多的机器人出现在我们身边，给我们提供随时随地的服务，也可以将我们更安全、便捷、轻松地带到目的地。我们的生活、生产方式都将发生巨大的变化。
毫末所要做的就是始终拥抱领先的自动驾驶AI技术，不断积累数据规模，迭代升级数据智能体系，推动自动驾驶技术走向最终成熟，并赋能到各种场景和机器当中，让自动驾驶真正惠及所有人。
