7月16日，自动驾驶科技公司Nullmax（纽劢）召开了“AI无止境 智变新开端”技术发布会，并发布了新一代AI智能驾驶技术。
Nullmax为岩山科技旗下公司，致力于打造全场景的无人驾驶应用，目前Nullmax已推出行泊一体方案MaxDrive卓行和视觉感知算法MaxVision远见两大系列产品，可提供完整的智能驾驶系统和定制化的视觉感知模块。
图源：Nullmax官网
自动驾驶技术往往被视为汽车智能化的决胜高地，然而自动驾驶技术也面临技术成熟度低、标准缺乏、高投入且低回报、研发周期长等问题，同时商业化落地正遭遇阶段性受阻，Nullmax能否突出重围？
01仍陷于亏损泥潭
自动驾驶是公认最难实现盈利的领域之一，商业化难题是笼罩在包括Nullmax在内的自动驾驶公司头顶之上的乌云。
Nullmax财务数据显示，其在2022年以及2023年上半年的营收均为零。虽然与德赛西威的合作为Nullmax提供了2955万元的合同预收款，但因量产供货进度尚未达到确认收入条件，约2788万元的款项仍列报于合同负债科目。该等合同预收款将在满足收入确认条件后结转为营收。与此同时，Nullmax在2022年和2023年年上半年的净亏损分别为7525万元和3713万元。
根据评估机构对交易所关注函的回复，Nullmax 2023 年下半年预测收入4127.36万元，全部为软件开发费收入，来源为Nullmax预测能够在规定期限内获得客户验收合格的软件开发合同。此外，2024年预测收入3071.4万元，其中软件开发费收入 1000.00 万元，授权许可费收入2071.40 万元。但对于净利润何时扭亏为盈却并没有给出预测时间。
事实上，烧钱不眨眼、盈利遥遥无期等都是贴在自动驾驶公司身上的显著标签。
以同样冲击资本市场的自动驾驶公司地平线和黑芝麻智能为例，前者主要于为智能汽车提供高级辅助驾驶（ADAS）和高阶自动驾驶（AD）解决方案，目前主要客户包括上汽集团、广汽集团、比亚迪、理想汽车、蔚来、哪吒汽车等，而后者是一家车规级智能汽车计算SoC及基于SoC的解决方案供应商，主要产品包括自动驾驶SoC以及支持L2级至L3级汽车自动化的自动驾驶软件和硬件等。
地平线和黑芝麻智能均处于巨额亏损之中，招股书数据显示，从2021年到2023年，地平线经营亏损分别为13.35亿元、21.32亿元和20.31亿元。经调整后净亏损分别为11.03亿元、18.91亿元和16.35亿元。黑芝麻智能经营亏损分别为7.23亿元、10.53亿元和16.97亿元，经调整后净亏损分别为6.14亿元、7亿元和12.54亿元。可见双方短期内均难以扭转亏损现状。
不只是“造血”能力不足。根据IT桔子的统计数据，2023年国内自动驾驶相关融资事件为67起，和2022相比少了59起，较2021年更是少了94起。从融资规模上看，2023年投融资规模为232亿元，同比缩减80%。2024年以来，情况仍未得到好转。
一边面临“资本寒冬”，一边自动驾驶技术的研发又非常烧钱，如果无法尽快实现商业化落地，Nullmax或将面临更为严峻的局面。
02自动驾驶淘汰赛来临
自动驾驶之战愈演愈烈，Nullmax正面临诸多考验。
现阶段，众多车企意识到了自动驾驶即将大规模爆发的市场前景，纷纷加大自研投入，尤其是特斯拉、问界、小鹏汽车等非常重视自动驾驶的控制权，这意味着Nullmax等自动驾驶公司想要进入车企的供应商名单，通过量产实现盈利的机会将变得越来越少。
在自动驾驶领域，小鹏汽车是动作最快的入局者之一。在2024年1月的小鹏X9发布会上，小鹏汽车董事长CEO何小鹏透露，XNGP智能辅助驾驶系统城市智驾能力，在已全量发布的52座城市基础上，新增覆盖191座城市，总覆盖城市数量达到243城。
为了应对自动驾驶带来的行业拐点，小鹏汽车计划在2024年实现XNGP全国主要城市路网全覆盖，小路、内部路、停车场实现点对点智驾，并且开始研发面向全球的高速NGP，2025年研发面向全球的XNGP，以满足海外用户的智驾需求。
同样热衷自动驾驶技术的还有华为和蔚来。比如截至2024年4月，HUAWEI ADS智驾总里程已超过2亿公里，NCA城市领航已覆盖全国40000+城乡镇。而蔚来全域领航辅助NOP+累计验证里程达到120.8万公里，其中高速/城市快速路验证里程超过36万公里，城区道路验证里程超过84.7万公里。覆盖中国大陆地区的726座城市（城市覆盖率99%）实现主干路覆盖不低于90%。
除此之外，文远知行、禾多科技等自动驾驶公司与车企关系密切。其中，文远知行获得博世投资后，开始进入车企供应商名单，与奇瑞汽车合作的搭载高阶智能驾驶方案的产品已量产上市。禾多科技也已与广汽集团达成了深度合作，誓要在三年内实现百万级的量产交付。
还值得一提的是，从2023年年初至今的新能源汽车价格战，让当下车企对自动驾驶公司的要求从此前追求*体验到如今追求成本*。在这种竞争环境之下，即便车企与Nullmax已签订协议，但协议的推进方式、推进进度以及车辆销售情况都有待市场验证，这意味着Nullmax能否通过拿下更多的车企订单来实现盈利，仍是一个大大的问号。
自动驾驶行业的淘汰赛已经加速到来，对于Nullmax而言，如何避免被具备自研能力的车企彻底淘汰出局，同时还能凭借过硬的技术实力胜过竞争对手，将是一场生死考验。
03AI智驾挑战不小
随着AI大模型与自动驾驶结合越来越深，自动驾驶领域也涌现出许多新技术，比如端到端技术。
现阶段已经上车的智能驾驶产品，绝大多数采用了“感知-规划-控制”智驾系统，比如摄像头、激光雷达等传感器采集到的信息先交由感知模块进行空间感知计算，交由规划模块进行决策与规划，控制模块再根据规划输出结果，最终控制车辆转向、前进、制动等。
但端到端技术则不同，传感器输入的信息借助AI大模型处理后，可直接用于车辆执行指令，从而让汽车实现自动驾驶。
与特斯拉一样，Nullmax走得也是纯视觉端到端技术路线。不过，Nullmax仍面临不小的挑战。
首先，端到端技术作为数据驱动的模型，对数据的需求量极大。为了提高模型的性能，需要收集和处理海量的高质量数据。然而在实际应用中，数据的获取、标注和提炼等过程都面临着巨大的挑战，并且成本高昂。此外，端到端技术的训练和优化需要算力支持，随着模型的复杂化和数据量的增加，对算力的需求也将越来越高。
其次，端到端技术的测试验证需要模拟各种复杂场景和突发情况，以确保系统的安全性和可靠性，但由于自动驾驶场景的多样性和复杂性，测试验证的难度极大，还值得一提的是，目前端到端技术的测试验证标准尚未统一，导致测试结果的不一致性和可比性差，难以形成统一的评价体系。
目前，Nullmax已与上汽集团、奇瑞汽车、江铃汽车等多家车企建立了合作关系，虽然这些合作伙伴证明了Nullmax在量产方面的实力，但其新一代AI智能驾驶技术仍需要经过市场检验，毕竟自动驾驶技术只有实现大规模装车，才能够跑通商业化之路。
