文与黄芳华

出品当牛道金融

按照计划，Mimo智汇将于2022年实现盈利，2023年在科技创新板上市。

在汽车行业，总有骨头怪怪的人想当领导，而且有这样的野心。

目前电动化是上半场，智能化是下半场，这已经成为汽车行业的行业共识。与智能相关的自动驾驶是下半场的开始。

自2019年11月29日成立以来，Mimo智行最近走过了自己的1000天、1000天，这是汽车品牌发展的简称，却能为日新月异的自动驾驶领域改写很多历史。在我智慧的1000天结束时，这并不容易。

1.1000天，走的速度有点快。

在自动驾驶企业中，堪称后来者。但是这1000天，真的有点快。

以智能驾驶数据智能系统MANA、乘用车驾驶辅助产品、低速无人物流车、低速物流智能硬件产品为产品矩阵，实现了短时间全矩阵突破。

智能驾驶数据智能系统建设上，国内首个数据智能系统MANA发布。目前，MANA已经完成了数十万条全因子、多模态片段的标注，基本完成了数据闭环。

今年4月，MANA花了19万多个小时学习，积累了丰富的真实场景数据。虚拟驾驶体验相当于人类两万年。今年9月，MANA花了超过31万小时学习，虚拟驾驶体验相当于人类司机的4万年。

乘用车方面，Mimo推出了乘用车三代辅助驾驶产品HPilot，两年内进行了六次OTA升级，实现了十余款乘用车的量产，包括威摩卡、威拿铁、威玛奇朵、坦克300、坦克500、哈弗野兽、拿铁DHT-PHEV等

此外，Mimo有能力并行和异步开发30个项目。最重要的是，中国首款搭载NOH的车型，量产城市:摩卡DHT-PHEV激光雷达版计划9月量产，今年发布。

在辅助行驶里程数据方面，成绩是惊人的。

2022年2月，辅助驾驶里程突破500万公里，6月突破1000万公里，9月已经突破1700万公里，月均增速超过200%。目前，毫微米辅助驾驶的里程数据在中国自动驾驶公司排名第一，搭载毫微米HPilot的乘用车已在全国339个城市运行，预计未来搭载车型将达到百万辆。

至于码头物流自动配送车，由米力摩研发的国内首款10万元码头物流自动配送车已经量产交付客户。截至2022年9月，小魔驼的订单量已经超过9万单。魔驼2.0搭载车规级传感套件和ICU3.0计算平台，可覆盖城市开放道路中的所有低速路况。

同时，河北保定的码头物流自动配送车生产基地扩建至10000平方米，可实现每年10000辆无人配送车的产能目标。是目前全球最大的码头物流自动配送车生产基地。相对于终端物流自动配送行业大部分还在跃跃欲试的玩家，Mimo已经成为了真正的供应商。

这些成绩不仅在科技巨头和车企中名列前茅，在国际同行中也名列前茅。那么，这取决于什么呢？

2.从0到N，微小的翅膀是坚硬的。

9月13日，第六届墨豪AI日，墨豪知行董事长张凯以《墨豪1000天:新周期新征程》为题，分享了墨豪过去1000个日日夜夜的成长与进步。

在张凯看来，关键在于战略路线的正确选择和持续攻关，商业和技术的突破，以及产品的迭代能力。

在自动驾驶领域，硬件驱动叫1.0倍，软件驱动叫2.0倍，数据驱动叫3.0倍。自动驾驶3.0时代是2.0时代的延续，AI仍然是核心技术。核心区别在于，AI对数据的要求发生了质的变化，“大模型”成为新的技术基石。

从逻辑上讲，要实现自动驾驶3.0，必须要有强大的数据模型。即通过辅助驾驶积累大量数据，进而推动自动驾驶的成熟。而这恰恰是长久以来的战略坚持。

作为长城的自动驾驶公司，长城的智能驾驶车型数量可以快速积累大量的驾驶数据。如前所述，辅助驾驶数据月均增速超过200%，已经超过1700万公里。随着更多搭载HPilot产品的乘用车量产，这一数据积累速度将进一步加快。在这方面，Mimo的优势是显而易见的。

商业和技术突破是弯道超车的关键。成立三年多来，Mimo实现了从0到1的突破，进入了从1到n的快速发展阶段。

在这个过程中，大规模多车自动驾驶的量产、末端物流自动配送车的技术成本、大规模数据处理和大规模模型应用等难点都被攻克，这三个难点现在也困扰着大部分自动驾驶公司。

目前，Mimo被称为国内最早也是唯一一家进入产品快速迭代阶段的自动驾驶公司。背后是由基于场景的用户体验设计、AI人工智能和技术工程能力组成的成熟的智能驾驶产品能力迭代铁三角。三个提示分别对应角色入口、核心技术灵魂和量产车载支持能力。

具体来说，在基于场景的用户体验设计方面，基于各种机型的量产经验，Mimo总结出一套用户交互体验与产品开发一体化的设计方法，使Mimo成为国内首家基于真实用户数据实现产品迭代的公司；在AI人工智能技术方面，MANA已经成为所有产品迭代的核心驱动力。在技术工程方面，两年内已经量产了10多款不同平台的车辆，同时具备了异步并行开发30个项目的能力。

说到底，已经是国内智能驾驶技术经验最丰富，最早实现智能驾驶产品流程化开发的AI自动驾驶技术公司。

基于这些成果，Mimo逐渐在自动驾驶领域崭露头角。目前行业内高速导航辅助功能的技术已经逐渐成熟，真正的战场是现在的城市导航辅助功能，很可能是最终的归宿。

3，重感知，家里光线图。

对于习惯听故事的汽车行业来说，量产是最直观的杀手锏。

目前提到量产“城市领航驾驶”的车企有Mimo智行、北汽极狐(华为)、Xpeng Motors。今年年底，首次号召量产“城市领航驾驶”。今年8月的成都车展上，首款激光雷达车型——摩卡DHT-PHEV激光雷达版宣布于9月底量产，率先实现城市NOH落地。

9月AI日，陌陌再次表示，搭载NOH的长城威摩卡DHT-PHEV激光雷达版将于9月量产，年内发布，上市后立即交付。显然，最轻微的举动。

技术层面，相比特斯拉纯视觉的技术路线，Mimo更强调激光雷达+摄像头+毫米波雷达等的配合。，使汽车能够实现对环境的感知，从而实现安全驾驶。相比韦小立和华为，Mimo没有依赖高精地图。

这和一开始就走重感知轻地图的路线有关系。

曾经，Mimo几乎是业内唯一一家采用“重新感知”路线的厂商。现在，越来越多的车企加入这个行列。

其实原因很明显。一方面，与高速路和城市快速路相比，城市开放道路的测绘范围更大，采集工作量巨大。就连头部玩家高德也仅在2021年底就实现了全国近30个城市主干道的采集，采集里程近20万公里，而国内城市道路总里程近千万公里；

另一方面，高精度地图需要保持地图信息与实际路况一致。但问题是，即使完成了庞大的采集任务，也无法保证高精地图的新鲜度。即使是拥有国内最大采集舰队的百度，也只能做到一个季度的高精地图迭代周期。最后，高精地图获取和测绘所涉及的资质和政策敏感性也是无法回避的大山。

就连有高精地图资质的华为也表示“为了更快地向用户开放更多可用城市，未来华为将逐步减少对高精地图的依赖”。从这个角度来看，此举是正确的。

那么问题来了，更注重感知，忽视地图，是否可以保持自己的主场优势？

莫知行的技术总监潘兴曾表示:“在重感知的技术下，不需要精度极高的地图就可以实现城市辅助驾驶功能。”背后是重感知的深耕。

首先是多次提到的数据情报系统MANA。自动驾驶想要走出实验室，需要大量真实路况数据，数据要大规模标注、模拟、验证。通过“粗目标定位”和“细属性估计”，MANA目前已经实现了数据标注过程的自动化，目前自动化率已经达到80%。

其次，Mimo智行是国内首家应用Transformer的自动驾驶企业。顾透露，在一年多的时间里，Mimo智行完成了训练平台的改造升级，数据规范和标注方式切换的准备，以及感知和认知具体任务的详细探索。通过Transformer的全局注意力机制，MANA解决了很多实际路况下自动驾驶的复杂问题。

最后，在基础硬件方面，以摩卡DHT-PHEV激光雷达版为例，该机型配备了2部125线激光雷达、5部毫米波雷达、12部超声波雷达、4部百万像素扫描相机、4部百万像素侧视相机、4部800万像素传感相机，形成了激光雷达+毫米波雷达+超声波雷达+相机、31个传感组件、4位一体的高效协同传感。

此外，该型号是目前第一款采用高通RIDE平台的型号，该平台包含两个主SOC，5nm高通骁龙8540加7nm高通骁龙9000芯片，单芯片最终可达360TOPS。

在这些基础上，Mimo具备智能识别红绿灯、智能左右转弯、智能变道、智能避障-静态、智能避障-动态等功能，成为国内自动驾驶第一梯队。

事实上，这只是城市道路上高级自动驾驶的开始，更大的挑战还在路上。

4.在退潮阶段，少数人会有未来。

从世界范围来看，自动驾驶行业整体处于快速降温的过程中，一场优胜劣汰的淘汰赛来得比预想的要快得多。

最近，Crunchbase跟踪了14家近年来上市的拥有自动驾驶汽车相关技术的公司，发现这些公司上市后的平均跌幅超过80%。其中，表现最差的包括自动驾驶卡车开发商Embark，激光雷达技术公司威力登激光雷达和Quanergy。这三家公司跌幅超过95%以上。

随着资本市场从疯狂回归冷静，一大批自动驾驶公司将开始裸泳，与之相关的实际技术水平和产能将显露无遗。

如何解决自己的后顾之忧？只有量产和商业化。从概念到普及，是自动驾驶行业逐渐成熟的关键，也是聪明人努力的方向。

显然，故事讲完，自动驾驶一定是小众游戏。