学习华为/鞭策自己 毫末智行内部信解读

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向华为学习，同时也推自己。

11月29日，在Mimo智行成立四周年之际，Mimo智行董事长和Mimo智行CEO顾共同发布了《Mimo正式进入自动驾驶3.0时代》内部信，全面回顾了过去四年，智能驾驶赛道大军涌入，许多人迷失方向，让Mimo成为中国自动驾驶领域真正的量产王者。

目前，智能驾驶赛道已经经历了非常高速的发展，竞争也越来越激烈。信中提到“目前业内表现最突出的华为，在2023年是自动驾驶赛道上的一条‘鲶鱼’，就像特斯拉一样。我们很佩服，一定要学。同时要以一敌十的绝境来推动自己突破。”仔细阅读这封信，不难发现，在梳理行业技术发展趋势、积累经验的同时，却罕见地“点名”了另一位头部玩家——华为。2024年智能驾驶之路怎么走？本期“爱歌独角秀”带你一起探索道路。

内部信说了什么？

Mimo四周年内部信可以总结为三个部分，分别是:“米莉做了什么？现在发生了什么？你将来会做什么？”。

米莉做了什么？

四年，路是蓝的，风是雨的。我认为这四年是“九死一生”，我们的创业公司已经超越了99%的创业公司。量产，技术，商业化，这三点是四年竞争洪流中积累的基础和立足点。

大规模生产之王

第一代HPilot辅助驾驶产品已搭载20多款，高速NOH用户月活跃使用率超过88%。为了抢占更大的汽车销售市场，2023年10月，米莉发布了第二代三款千元级停车泊车一体化无地图NOH，用“极致性价比”全面满足高、中、低价位车型对智能驾驶的量产需求，确保米莉在2024年智能驾驶市场继续占据领先地位。

可以说，四年时间，Millicent已经成为中国自动驾驶行业真正的量产之王。而每次看到用户分享使用米莉智能驾驶产品的感受和反馈，也是米莉最大最开心的时刻。

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坚持技术长久的原则。

2019年，米莉首次提出将Transformer引入自动驾驶模型，率先在国内布局大计算力、大模型、大数据的自动驾驶技术发展方向。

2022年9月，米莉在业内率先提出“自动驾驶3.0时代”的概念和分类标准:在数据规模上，智能驾驶用户行驶里程至少1亿公里；在传感技术上，多模态传感器联合输出结果；在认知技术上，主要基于可解释的场景驱动常识；在模式上，大模型、大数据开始自我训练、自我进化。以数据驱动为核心，成为进入自动驾驶3.0时代的标志。

2023年初，Mimo建成了中国自动驾驶行业最大的智能计算中心MANA OASIS(雪湖绿洲)，为Mimo在数据处理和前沿大规模模型探索方面提供了澎湃的计算能力。在当前的AI大模型浪潮下，米莉率先发布了业界首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT(学虎海若)，在感知数据的筛选和自动标注、驾驶场景的生成和迁移、感知大模型和认知大模型的构建等方面实现了显著的突破和创新。

值得一提的是，依托长城汽车，毫米乘用车用户辅助驾驶里程正式突破1亿公里，这标志着毫米成为首家进入自动驾驶3.0时代的中国自动驾驶技术公司。这是围绕数据智能MANA构建数据闭环系统的新里程碑。面对自动驾驶3.0时代，米莉将继续投入大模型、大计算能力、大数据技术的研发，加大自研传感技术，以技术基础保障米莉产品的快速发展。

加速商业化和生态化发展。手机卡密码忘了怎么办

从一开始就准确锚定了自动驾驶发展的三大规律，坚持渐进式路线，为商业化发展做铺垫。在乘用车领域，米莉获得了几个主机厂的定点合同，更多的客户正在开发和深化；在终端物流自动配送领域，小魔驼已经交付了超过23万份订单，将在2023年第四季度在尚超的交付场景中实现盈利。在商业意义上，米莉有能力成为全球第一家大规模盈利L4业务的公司。

与此同时，米莉终于有了自己的家。2023年，毫米总部正式落户北京顺义区，为公司未来发展提供了更广阔的资源和环境。丁建飞个人资料简介

现在发生了什么？

目前，智能驾驶赛道已经经历了非常高速的发展，竞争也越来越激烈。

回顾智能驾驶的发展历程，第一届比赛起源于2019年特斯拉将高速导航辅助驾驶引入中国。第二场比赛是2022年开始，2023年爆发的智能驾驶进城浪潮。NOA这座城市不仅展示了最高水平的辅助驾驶，也开启了全自动驾驶的新时代。这条赛道上涌现出了很多实力选手，甚至有黑马异军突起。性能最突出的华为，一开始就像特斯拉，2023年是自动驾驶赛道。鲶鱼”。

“我们很佩服，一定要学。同时要以一敌十的绝境来推动自己突破。”公开提及华为是这封内部信的亮点之一。Mimo表达了对华为的敬佩，明确表示要向优秀的对手学习。正是因为有了华为的“鞭策”，我对接下来的形势有了清晰的判断。

以后怎么办？

2024年，有四场战役要打。

首先，这是一场你死我活的战斗。要过关隘，打赢城市NOH登陆这场硬仗。在这场战役中，全行业的玩家一直在努力，也尽了最大的努力聚集精英，打造泛化能力更强的城市导航辅助驾驶产品。毫米将继续优化团队配置、研发架构和开发流程，确保city NOH量产上火车。

其次，以客户为中心，做好乘用车客户交付工作，确保明年第二代HPilot智能驾驶产品交付用车。2024年是智能驱动的一年，只有具备“极致性价比”的唯一出路就是开发更多客户，实现大规模商业量产。

第三，终端自动配送的规模战。毫米骆驼在整车成本和无人驾驶能力上实现了产品领先，在性能场景上实现了收益正的示范运营。2024年，我们将继续与合作伙伴一起扩大经营规模和范围，真正完成末端无人配送的商业闭环。

最后，DriveGPT云和汽车落地之战。目前，MANA中客车辅助驾驶和末端物流自动配送车的数据闭环基本完成。DriveGPT是王牌，大模特会让米莉以另一种方式赢得比赛。对于AI大模型，米莉将继续大力投入，通过数据闭环系统不断学习量产数据，打造更通用的云大模型，从而更好地赋能车端小模型，打破目前自动驾驶技术框架的天花板。

内部信说了三件事。

华为的影响有多大？

纵观整封内部信，最大的亮点就是点名华为。正是因为华为的积累，加速了整个行业的步伐。

半年来，智能驾驶的发展方向已经明确，过度依赖高精地图不利于智能驾驶的普及和成本控制。因此，“不依赖高精地图”和“性价比”成为衡量智能驾驶技术实用性和商业价值的重要标准。更多的比较和竞争集中在是否配备激光雷达，谁的BOM成本更低。而那些首先实现大规模生产的竞争者，用”开城”的数量和速度来判断水平。

华为ADS 2.0的推出不再局限于开几个城市或者用几个激光雷达，而是直接进入量产阶段，具备了可以在所有城市跑的智能驾驶能力。此举瞬间打破了原有的竞争格局，创造了技术共享的开放平台，为主机厂带来了显著的优势。现在其他竞争对手必须采取对策，在技术、规模、成本上寻求突破，以应对华为ADS 2.0带来的挑战。

2022年9月，米莉在业内率先提出“自动驾驶3.0时代”的概念和划分标准。

在自动驾驶的1.0时代，这个领域的主要目标是实现无人驾驶。为了实现这一目标，车辆上布满了各种大小不一的传感器硬件，这些硬件的数量成为衡量技术水平的关键因素。在认知方面，主要是通过人为的规则来实现。由于车辆整体成本高，车辆数量有限，限制了自动驾驶的里程规模。所以数据积累比较少，只有几百万公里。

在自动驾驶2.0时代，大量自动驾驶创业公司开始涌现，传统主机厂也通过投资和收购参与到自动驾驶领域。现阶段，车端计算芯片的计算能力大幅提升，车级传感器数量也快速增加，迎来了深度学习技术在车辆上的广泛应用。但是在感知方面，各个传感器还是各自为战，用小模型、小数据进行训练，从而获得单个传感器的识别结果，结果会是感知等级的融合。在认知方面，这个阶段还是主要依靠人工规则和一些机器学习算法。现阶段，自动驾驶的行驶里程已经增加到数千万公里。

特斯拉就是这一时期的典型代表。随着特斯拉的量产车型在2019年后逐渐走出低生产率，搭载其智能驾驶系统的车辆行驶里程迅速突破1亿公里，这使得特斯拉能够快速构建FSD系统的数据闭环系统。

2021年起，自动驾驶进入3.0时代。一个标志性的数据是，搭载智能驾驶系统的车辆行驶里程已经超过1亿公里。在这个时代，特斯拉无疑是领导者。数据规模上，智能驾驶用户行驶里程至少1亿公里；在传感技术上，多模态传感器联合输出结果；在认知技术上，主要基于可解释的场景驱动常识；在模式上，大模型、大数据开始自我训练、自我进化。以数据驱动为核心，成为进入自动驾驶3.0时代的标志。

能达到3.0水平的公司，都建立了完善的数据闭环体系，有自己的超算基础设施，有量产的渠道。最重要的是，他们开始利用数据驱动和大规模模型能力重塑整个技术体系，甚至开始探索AGI的前沿。这个时代的标志是量化数据的积累带来的AI能力、数据处理规模和认知的显著提升。这使得在接下来的量产智能驾驶中，在上车规模上实现跨越式进步成为可能，同时在使用体验和成本门槛上也将呈现出显著的进步。

顾郝伟也给出了3.0时代技术架构的演进模型:“目前首先在云端突破了感知模型和认知模型的能力，车端的各种小模型逐渐统一为感知模型和认知模型，控制模块也进行了建模。下一阶段，智能驾驶系统在车端的演进路线一方面将逐步建模为全链路，另一方面将逐步建模为大模型，即将小模型逐步统一为大模型。云模型还可以通过剪枝和提炼，逐步提高车端的感知能力。最后阶段，未来无论是车还是云，都是端到端的自动驾驶模式。”

写在最后

路又堵又长，线就到了。

“面对智能时代赋予的巨大机遇，我们没有捷径可走。”和顾表示，在新的一年里，我们要继续提高组织效率，更高效地挑战目标。只有持续把握前沿技术趋势，向客户和同行学习，迎接挑战，克服危机，沉淀经验和能力，才能赢得最后的胜利。

看四周年的内部信，更多的是对时局的敏感和对危机的紧迫感。同时，米莉也以一个掌门人的身份对行业提供了更深入、更理性的视角。

随着自动驾驶3.0时代的到来，量产智能驾驶开始走向城市场景。随着辅助乘用车的大规模驾驶，海量数据和人类驾驶接管数据也将在开放道路环境下快速积累。这些真实的场景数据将为自动驾驶技术带来质的飞跃，最终实现完全自动驾驶的目标。

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