過去，前裝量産因技術含量偏低、價值不被重視而被邊緣化，但隨著汽車廠商紛紛推動智慧駕駛上車，這一領域的巨大價值逐漸被市場所驗證。曾經對量産的質疑、理解到最終的選擇，已成為自動駕駛領域發展的真實寫照。在實踐中，許多從業者發現前裝量産的難度遠超預期，而漸進式路線在技術和商業上的可行性逐漸被認可。在這一轉變中，Nullmax紐勱以其前瞻性的眼光和佈局，成為了少數成功把握先機的企業。

Nullmax紐勱前裝量産

作為一家“非典型”的自動駕駛公司，Nullmax堅持漸進式路線，注重打造視覺為主的方案，並推出行泊一體系統，以降本增效為目標。在Nullmax看來，前裝量産是漸進式路線的主要落地方式，具有無可比擬的數據優勢，能夠支援無人駕駛的長期研發。為此，Nullmax打造了一套完善的平臺化技術體系，以解決自動駕駛開發、部署、升級過程中的難題，並推出了滿足不同需求的智慧駕駛、視覺感知産品，為更多量産車輛提供技術支援。經過實質性的量産突破，Nullmax在無人駕駛的道路上加速前進，展現出強大的技術實力和市場潛力。

無人駕駛沒有捷徑，量産可以少走彎路

在自動駕駛的浪潮初期，行業對無人駕駛的實現路徑有不同認識。一種主流的看法是應當先實現小範圍的無人駕駛然後再逐步擴大範圍，被稱為跨越式路線；另一種相對小眾的看法是先實現大範圍的人車共駕然後再逐步減少司機的干預，被稱為漸進式路線。

由於Nullmax的創始團隊曾親身推動並完整經歷了自動駕駛的大規模落地，對自動駕駛的研發和大規模應用有著深入的理解，因此Nullmax從一開始就是漸進式路線的堅定支援者。

在經歷了Autopilot 1.0和Autopilot 2.0的開發過後，Nullmax的兩位創始人認為漸進式自動駕駛在本質上是大數據驅動的機器學習問題，它在實現L4級無人駕駛上比跨越式路線更具優勢。

當時，特斯拉的量産車輛已經售往包括歐美在內的世界多地，研發團隊意識到真實世界的場景其實非常多樣，各種極端場景難以想像。尤其是大量未知的不安全場景，很難通過倣真系統模擬出來，只有通過規模龐大、遍及各地的量産車隊在實際應用中一點點發現。

跨越式路線通常是在小區域裏訓練出一套出色的無人駕駛系統，然後再擴大範圍，但因為過擬合的問題，原區域訓練的系統很難在新的區域保證效果。而小範圍的應用、小規模的車隊，在數據的規模和多樣性上也不具備優勢。

要想最終實現廣泛可用、真正安全的無人駕駛，漸進式路線其實是一種更高效的方式。根據國際汽車製造商協會數據，2022年全球汽車銷量約為8163萬輛，前裝量産可以為漸進式路線提供絕對充足的海量數據，訓練自動駕駛系統，驗證功能的可用性。

而且在這當中，乘用車佔了極大比例，尤其是中國市場，乘用車的銷量佔比超過八成。如果以乘用車前裝量産的方式，為普通消費者提供成熟可用的功能，撬動自動駕駛的漸進式落地，其實在技術和商業上都更為可行。而前裝量産發展出的能力，同樣也可以應用到更多領域。

在Nullmax看來，自動駕駛的漸進是全方位的漸進。功能從簡單到複雜，場景從高速到城區，車輛從有人到無人，應用從載人到運貨，都是一步步漸進的過程，儘管週期漫長，但每個階段都可以利用成熟技術輸出成果，並以商業的落地反哺技術的迭代。

比如行泊一體，就是典型的例子。從場景的角度來講，自動駕駛可以粗略分為行車、泊車場景，行車場景可以再細分為結構化道路和非結構化道路。在前裝量産的漸進策略上，Nullmax選擇了先實現城市快速路、高速公路等結構化道路行車場景以及泊車場景的高階功能，然後實現城市道路等非結構化道路的高階功能，一步一步減少場景碎片，最終達到全場景自動駕駛。

因此，Nullmax紐勱在2019年就發佈了同時具備高速代駕、擁堵跟車、自主泊車功能的行車、泊車一體化系統。在技術層面，行泊一體系統提供面向所有場景的基礎ADAS功能以及面向高速、停車場等場景的高階功能，在自動駕駛的應用初期最大程度地覆蓋更多場景，並持續進化迭代；而在商業層面，則是通過晶片、感測器的深度共用復用，降低自動駕駛的硬體成本，提高量産的規模。

Nullmax紐勱行泊一體方案

於是Nullmax紐勱的行泊一體方案早早獲得了量産訂單，而行泊一體隨後也在2022年成為了産業的主要趨勢。並且行泊一體落地帶來的海量數據，也正推動自動駕駛的性能、功能和場景不斷進化。

如果用一個詞來描述Nullmax的漸進式路線，“守正出奇”或許最為合適。Nullmax相信無人駕駛遵循客觀發展規律，不可能一蹴而就，以漸進方式逐步擴大應用規模，通過海量數據驅動自動駕駛成長迭代，是實現無人駕駛的合適路線。

放眼長遠應用，堅持做正確的事情

視覺信號是人類獲取資訊最主要的方式，也是自動駕駛最主要的數據來源。

從資訊論的角度來説，視覺信號的熵極高，蘊含豐富資訊，幾乎所有的感知任務都可以通過視覺感知完成。同時，視覺數據廣泛存在於真實世界，易於獲取，可以為自動駕駛系統的訓練提供充足數據。所以在發展漸進式自動駕駛的道路上，Nullmax紐勱堅定選擇了視覺為主、多感測器融合的感知方式。

Nullmax紐勱視覺感知

儘管在早期，鐳射雷達、高精地圖幾乎是所有自動駕駛方案的標配，而且視覺感知研發的週期更長、難度更大，Nullmax紐勱也沒有動搖想法。因為Nullmax紐勱認為視覺感知擁有成熟的應用基礎，性能全面、性價比高，關鍵的軟體演算法以及對應的感測器硬體都處於快速發展當中，無論是在當下還是未來，都更適合作為主要的感知方式。

比如，百萬起步的像素水準，由廣及窄的視場角度，高幀率的資訊採集，以及對於形狀、顏色、紋理等資訊的全方位獲取，都是攝像頭對比鐳射雷達、毫米波雷達等新舊感測器的獨到優勢。而且視覺感知對應的檢測、分割等演算法，也是AI領域發展最快的部分之一。

在量産應用當中，視覺感知不是像鐳射雷達、毫米波雷達等感知方式那樣，直接發射電磁波測算距離、速度資訊，而是通過神經網路進行實時推理，所以對AI方面的能力要求極高。從數據的採集、篩選、標注，到AI模型的設計、訓練、迭代，再到車端的實時推理、計算，每個環節都需要高效地運轉。

雖然其中的挑戰巨大、難題繁多，但是一旦具備了這樣的視覺感知能力，開發者也就掌握了自動駕駛開發的主動權，能夠不受限制地開發各種功能，同時也具備了以海量數據驅動自動駕駛AI持續迭代的能力。

Nullmax從一開始就確立了視覺為主的感知方式，因此形成了非常全面且深厚的技術積累。無論是大眾熟知的車道線檢測、障礙物檢測、局部地圖構建等感知任務，還是這些任務背後的自動化標注、高效率訓練，又或者完全平臺化的開發部署、端到端的神經網路，Nullmax都早早進行了研發，率先應用到實際的項目當中。

其中一個典型的例子就是BEV技術的研發。在視覺感知的研發過程中，為了解決多相機融合、多感測器融合以及時間空間資訊融合的難題，Nullmax在2020年就研發了BEV感知基礎架構，並在之後不斷完善，形成了整體的BEV-AI自動駕駛技術架構，應用到實際項目當中。因為早在Nullmax的創始團隊研發Autopilot 2.0的時候，就已經了解多攝像頭感知系統當中面臨的技術挑戰。

憑藉視覺感知方面的深厚積累，Nullmax不僅可以根據自己的需求進行靈活的開發，提供具備一流性能和體驗的完整方案，而不依賴第三方；而且在量産部署中，也能夠支援任意的感測器配置，自由選擇合適的晶片平臺，擴大技術落地的規模。

在現實應用當中，不同車型很難保證硬體的統一，而且常常差異巨大，因此保留技術部署的靈活性對於漸進式自動駕駛而言意義重大。特別是自動駕駛作為一種通用的平臺型能力，除了前裝量産以外還可以支援其他應用，技術上更應該避免使用受限。

為此，Nullmax在最開始就打造了專門的自動駕駛中間件，開發平臺化的技術架構。因為一套固定的方案即便再受歡迎，也很難應用到多款車上，部署的規模相對有限。但如果這套方案足夠靈活，從軟體到硬體都可以按需配置，適合多種類型的應用，兼具效率和成本優勢，那麼應用的規模必然將會擴大。

在這樣的技術體系之下，Nullmax實現了産品方案的平臺化輸出，不僅能夠通過差異化的配置滿足高中低不同智慧駕駛需求，也能夠擴大自動駕駛的量産規模，獲得更豐富多樣的數據。

高配置方案的特點是可以支援更複雜的功能，不過量産規模相對較小；而低配置方案在同樣覆蓋行泊場景的前提下，因為部署規模極大的特點，擁有量級更大、更加多樣的數據優勢。所以通過高中低配置實現大範圍的量産部署，從數據層面而言對漸進式自動駕駛來説也更為合適。

普通人對於自動駕駛數據存在著許多的認知誤區。比如，低精度的數據對於無人駕駛沒有作用，自動駕駛的里程數代表著數據的豐富程度，非自動駕駛狀態的數據沒有作用，等等。

實際上，海量低精度數據對於自動駕駛的提升價值遠遠大於少量高精度的數據，巨大規模和豐富多樣性帶來的數據優勢超過單一的數據精度。同樣的，如果數據量很大，但是數據單一或者無法有效利用，那麼數據的價值也會大打折扣。而在系統運作的時候，無論高階功能是否激活，一些系統模組都會在後臺保持運轉，以支援AEB等主動安全功能，以及功能的快速激活等等，期間同樣會處理許多有價值的數據。

對於漸進式路線而言，擴大自動駕駛的應用規模是實現無人駕駛的必由之路。為此，Nullmax紐勱深入分析了市場主流需求，開發了具有吸引力的方案，並致力於覆蓋盡可能多的車輛。儘管週期長、技術複雜，但Nullmax紐勱堅信這樣的努力將在長遠中展現巨大價值。正是這種堅持與遠見，讓Nullmax紐勱在自動駕駛量産領域取得了豐碩的成果。他們不僅獲得了多家客戶的量産訂單，還成功實現了不同配置方案的量産定點，並開始了方案的交付。這一切成就，不僅彰顯了Nullmax紐勱超前的洞見和切實可行的戰略規劃，更體現了他們數年如一日的堅守與努力。如今，在完成前裝量産的上車應用後，Nullmax紐勱已經越過了通往無人駕駛的首座山丘，正在漸進之路上越走越快，展現出無限的潛力與希望。

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來源：信陽日報    | 撰稿：Nullmax    | 責編：谷晟    審核：張淵

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