自动驾驶距离我们究竟还有多远？毫末智行给到了这样的答案.

最近一段时间的自动驾驶行业并不太平，先是Argo AI宣布倒闭，后是图森未来CEO被开除，接连不断的负面消息不仅加重了众人对自动驾驶的担忧，更是引来了不少围观媒体的盲目质疑；但就在自动驾驶行业迎来了“至暗时刻”的同时，毫末智行却公开表示，量产辅助驾驶才是实现完全自动驾驶的最佳通路，这不禁使人好奇，毫末智行得出这一结论的依据是什么呢？自动驾驶真的能依靠辅助驾驶实现吗？

事实上，对于量产辅助驾驶能否通往自动驾驶这一议题，尽管业内还没有统一观点，但头部自动驾驶企业却已纷纷用实际行动进行了证明。以原本聚焦于L4自动驾驶的百度Apollo、轻舟智航、文远知行为例，其中百度Apollo与轻舟智航先后推出了面向主机厂的前装量产解决方案，而文远知行也与开始博世联合研发乘用车的L2-L3自动驾驶软件。

一方面是跃进式路线的赛道玩家纷纷选择“降维”L2，另一方面则是渐进式路线的赛道玩家一路高歌猛进。作为行业内公认的第一名，特斯拉已经实现了自动驾驶软、硬件技术的全栈自研，其在全球多座超级工厂的建成不仅仅是为了提升乘用车型产能，更是为了由此获得驱动量产辅助驾驶快速向自动驾驶进阶的核心，也就是数据。而从结果来看，特斯拉FSD已经在美国实现了城市域与高速域高阶辅助驾驶的打通，实现自动驾驶只是时间问题。

马克思主义哲学教导我们，遇事要学会“透过现象看本质”，尽管围绕特斯拉在高阶辅助驾驶技术方面的争议一直不断，但特斯拉“以数据驱动自动驾驶迭代”却已经成为行业内公认的观点，这也是众多L4自动驾驶企业选择“降维”L2的主要原因。而与其它赛道玩家的“半路掉头”不同，毫末智行从成立之初起，就确立了以渐进式路线实现数据驱动的发展路线，这使其能够集中所有力量，更快速地实现量产辅助驾驶向自动驾驶的质变。

在数据方面，毫末智行推出了国内首个数据智能体系MANA，一方面借助背靠长城汽车带来的量产能力获取海量数据，另一方面则依靠引入Transformer大模型、自研车端自动驾驶计算平台“小魔盒3.0”、建立云端超算中心等方式，持续打造由大数据+大模型+大算力组成的数据闭环架构，由此实现更高效率＆低成本地处理大数据，并将其转化为自动驾驶的能力。目前，毫末智行已经推出了具备城市域高阶辅助驾驶能力的城市NOH，该功能能够在不依靠高精地图的情况下，实现城市内的高阶辅助驾驶能力，并在魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版车型上进行了首发亮相，后续也将尽快进行量产，与消费者正式见面。

特斯拉与毫末智行的成功实践只是开始，事实上，除了用事实让L4自动驾驶企业主动选择转型外，不少同样采用渐进式路线、并基于量产乘用车的自动驾驶企业也由此开始转型。典型的例子就是小鹏汽车，其在今年早期推出的城市NGP原本是一套基于城市域高精地图的高阶辅助驾驶产品，但在1024科技日后，小鹏汽车又发布了和毫末智行城市NOH类似的、基于“重感知”策略的XNGP。XNGP将更加重视来自车端数据量的获取，并且也积极引入了Transformer大模型，用以与“扶摇”超算中心结合，实现对数据闭环的搭建。

通过量产辅助驾驶获取大数据，再由此建立大数据+大模型+大算力的数据闭环，实现由辅助驾驶向自动驾驶的快速迭代。从特斯拉、毫末智行、小鹏汽车等各大自动驾驶企业的发展路线可以看出，在经历了自动驾驶行业中的各种尝试后，头部自动驾驶企业已对未来产生了共识，并最终在技术发展路线上表现出了越发趋同的特性。只要加以时日、对自动驾驶给予更多了解与信心，我们终将见到由量产辅助驾驶质变为自动驾驶的曙光，到那时，一切误解也都将风吹云散。