难解自动驾驶亏损，纽劢夹缝求生_风闻

撰文 | 张  宇

编辑 | 杨博丞

题图 | IC Photo

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？

一、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。

二、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极致体验到如今追求成本最低。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。

三、AI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。