按照資本屬性和企業戰略導向劃定，自動駕駛商業應用及量產的演進路線已經走向分化。

一方秉持從低級輔助駕駛向高階自動駕駛進化的策略，先從L1、L2、L2+級別的上車量產入手；另一方，以算法和模型優勢，單刀切入高級別自動駕駛，提早布局L4級自動駕駛技術。

以毫末智行為代表的傳統主機廠附屬自動駕駛公司，則是前者的代表。從量產視角看，當前國內自動駕駛商業化集中在L2、L2+級別，在諸多新老自動駕駛勢力中，毫末智行的自動駕駛產品具備一定的量產優勢。

這一方面歸于毫末依賴母體長城汽車的生產制造能力和數據能力，另一方面主要基于毫末從高速到城市道路場景的輔助駕駛定位。雖然毫末智能駕駛在城市NOH量產上動作不斷，但自動駕駛領域高手云集，毫末未來所面臨的坎多且堅，能否跨越不得而知。

透過毫末智行的自動駕駛生態，不難窺見量產背后的可持續增長隱患。毫末智行未能脫離長城系，長城汽車供血和場景依賴十分明顯，產品出圈效應不突出；數據采集和維度受限，第三代輔助駕駛系統HPilot模型的智能決策和安全系數尚待驗證。

此外，針對L4級別以上定位的自動駕駛領域，先發企業已具備算法、傳感器、芯片、云端結構等軟硬件迭代的優勢，并且部分企業提早儲備了車規級芯片技術，在核心能力上領先毫末智行。

自動駕駛市場波動加劇，相關企業的估值受挫，對于燒錢的自動駕駛概念而言，毫末智行也不得不考慮成本難題。成立僅三年的毫末智行，計劃在今年實現盈利，明年沖刺科創板，或是考慮現金流和成本壓力，它才選擇急于上岸。

毫末和自動駕駛都很年輕。置身自動駕駛遠景，毫末智行除了有量產背書，其他仍是未知。

一、重度依賴長城系

毫末智行稱，研發出中國第一個大規模量產的城市輔助駕駛產品，第一個重感知的城市輔助駕駛方案。憑借智能駕駛規模量產，毫末智行用1000天的時間成為自動駕駛新秀。

可拆解毫末智行的量產數據和生態內核，不難發現它并未真正出圈，核心業務乘用車輔助駕駛產品主要上車場景仍囿于長城汽車生態內。這需要從毫末智行的基因說起。

作為長城旗下的自動駕駛公司，毫末智行誕生于長城智能駕駛分部，可以說抱上了長城汽車資金和造車工藝的大腿。

從公司組織架構角度，大企業部門變獨立公司，毫末是傳統車企轉型的產物。2018年，長城汽車董事長魏建軍擔心在汽車行業轉型中掉隊，對戰略和組織架構進行調整。錨定自動駕駛核心競爭力，魏建軍要求新公司需要制定不同的薪酬激勵機制，吸引更多人才，吸納各方投資。

2019年11月，長城汽車的智能駕駛部門被分拆出來，毫末智行誕生。背靠老牌傳統主機廠，毫末發展步伐較快。長城于2021年5月發布魏牌摩卡，該車型主打智能化，定位高端市場。因量產時間與毫末智行輔助駕駛系統研發時間契合，便把毫末的輔助駕駛系統應用其中。

相關數據顯示，2022年，毫末依托MANA數據智能體系推出的乘用車輔助駕駛系統HPilot，將搭載在長城汽車的34款產品上，約占整體待上市車型的80%。未來三年，該系統搭載的乘用車數量將超過100萬臺。

在量產車型中，毫末已推出十余款自動駕駛量產車型，包括魏牌摩卡、魏牌瑪奇朵、魏牌拿鐵、哈弗神獸、坦克300、坦克500，以及計劃年底量產的首款搭載毫末第三代智能駕駛系統HPilot3.0的城市NOH車型。

無論是HWA高速智能駕駛系統、NOH（高速）智慧領航輔助駕駛系統，還是城市NOH，毫末智行主要上車車型都是長城系汽車。相比之下，國內新興自動駕駛技術公司Momenta、地平線、小馬智行等企業，紛紛外擴生態，與頭部車企開展量產合作。

除了乘用車，毫末智行旗下還有低速無人物流車產品和低速物流智能硬件產品，這些產品是毫末智行進攻末端物流配送的核心力量。目前，毫末智行與美團、阿里、物美等達成合作，推出小魔駝、小蠻驢、魔袋2.0無人物流車，以及小魔盤無人車通用線控底盤等。在這些硬件量化生產中，同樣依賴長城汽車的工程制造技術。

深度綁定長城，讓毫末快速打開了市場，但這并不足以支撐其未來空間。尤其是基于競爭戰略和商業保密考慮，車企對主機廠孵化的智能駕駛公司更存偏見。短期來看，毫末智行背靠長城汽車打開量產市場，但脫離了長城系后，自我造血能力和可持續的市場擴張，可能面臨較大阻力。

二、數據質量存疑

智能駕駛的核心在于AI模型的優化，而模型優化必須通過數據驅動。

從主機廠、新造車勢力、自動駕駛科技公司的技術演進路線看，不管采取漸進式的策略，還是跨越式策略，自動駕駛技術研發始終脫離不了數據的核心支撐力。

簡而言之，自動駕駛的技術邏輯即是，先采集大量的行駛數據和自動駕駛測試數據，再通過機器學習算法從數據中學習訓練出自動駕駛模型，輔以軟硬件技術，實現模型的持續優化、迭代，從輔助駕駛到無人駕駛進化。

在輸出自動駕駛系統模型過程中，模型的好壞由數據決定。具體來看，主要體現在數據的有效性、豐富性上。對照毫末智行的數據處理體系和無人駕駛系統，其數據的局限性明顯。

首先，數據主要來源于長城系上車場景。毫末稱其輔助駕駛系統行駛總里程已突破1700萬公里，輔助駕駛里程數據平均月增速達200%。實際上，毫末的數據增量多出于長城智能駕駛車型累計的行駛數據。

由于毫末智行自動駕駛量產依賴長城汽車，數據的閉環自然線程更短，數據的重疊也可能導致有效性打折扣。公開資料顯示，毫末的數據智能體系MANA學習時長超過31萬小時，已完成數十萬全要素、多模態CLIPS的標注。

數據規模看似較大，效果存疑。這對于自動駕駛模型輸出和系統優化迭代具有根源性制約，也就是說，毫末智行的自動駕駛系統在跨場景、跨車型時，能否依然適配？

其次，舊版本采集的數據趨于單一。毫末HPilot輔助駕駛系統雖完成3個版本的迭代，分別是HWA高速智能駕駛系統、NOH（高速）智慧領航輔助駕駛系統、城市NOH，但搭載HPilot3.0的城市NOH車型摩卡DHT-PHEV激光雷達版計劃于今年下半年才交付量產。

這就意味著，在城市NOH量產前，模型由既往的兩個版本數據訓練而來。HPilot3.0搭載的車型突出重感知、輕地圖的技術路線，用激光雷達+攝像頭+毫米雷達波組合實現城市NOH的輔助駕駛。

而在之前版本的輔助駕駛行駛數據中，缺乏激光雷達數據，多采集攝像頭和高精地圖數據。從數據源上看，毫末基于激光雷達技術的重感知自動駕駛系統，建立在維度較單一的數據基礎上。

另外，毫末智行之前的輔助駕駛數據，大多是高速場景和城市快速路場景下的數據，對模型迭代的價值支撐不得而知，由此得來的智能模型，能不能支撐路況更加復雜的城市NOH，也需要打上一個問號。

三、高階自動駕駛阻力

沿著從輔助駕駛到自動駕駛的技術路線，毫末智行走出了從高速到低速、從載物到載人的智能駕駛量產道路。

當自動駕駛尚處初級階段時，毫末智行從易到難的策略效果顯著，但隨著自動駕駛邁向成熟高階時，定位L4級的自動駕駛玩家先發優勢就會顯現，這將給毫末智行帶來更深遠的戰略沖擊。

去年，市場監管總局針對自動駕駛功能正式出臺《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準，按照分級標準，自動駕駛分為L0-L5共6個級別。其中，L0-L2為輔助駕駛，L3為有條件自動駕駛，L4、L5為高度自動駕駛、完全自動駕駛。

當前自動駕駛玩家根據自身定位，在級別主攻上主要分成兩派。一派以傳統主機廠和新能源汽車企業為代表，先從低級別的輔助駕駛入手，尋找L2的量產突破，如毫末智行。

另一派模式更為激進，以互聯網公司和自動駕駛創業公司為代表，主攻L4級別自動駕駛技術，如百度、谷歌、華為、小馬智行、元戎啟行、文遠知行等。

聚焦L4級別的玩家，擁有技術先發優勢以及自動駕駛產業鏈資源儲備。雖然它們目前仍圍繞L4級別自動駕駛的車規量產，攻研發求合作，但是在技術前瞻性上探索更具性價比的高級別自動駕駛解決方案，構建未來競爭力，這將給毫末智行帶來防守壓力。

兩派之外，還有部分主機廠和自動駕駛公司開辟L2-L4并行的發展路線，如特斯拉、Momenta。其中，Momenta數據驅動的戰略邏輯與毫末相似，并且采取了量產自動駕駛（Mpilot）與完全無人駕駛（MSD）相結合的產品戰略，對毫末智行的遠近技術突圍構成競爭。

更要緊的是，毫末智行的基因根植于長城汽車，而其他自動駕駛公司的生態逐漸伸向產業，在增長潛力和競爭力穿透上，優于毫末智行。

對于自動駕駛最核心的芯片問題，毫末智行也面臨挑戰，尤其是高級別自動駕駛，對車規級芯片能力要求更高。一般來講，車規級芯片具備非常高的安全性和穩定性要求，一款車用芯片需要兩三年測試認證，才能投入商業化應用。

因此，為了降低芯片供應不穩定沖擊，減少“缺芯”帶來的負面影響，自研芯片已被部分主機廠和自動駕駛公司提前錨定。如自動駕駛芯片公司地平線，新造車勢力蔚來、小鵬等。

相比之下，毫末智行及長城汽車的自研芯片動作似乎慢了一大截。對于長城汽車而言，缺芯已對其產品銷量造成影響。最近幾個月，長城汽車銷量持續下滑，目前距離年度目標不足一半。有券商分析，長城汽車產銷下滑，與芯片供應緊張有關。

近日，長城汽車宣布出資設立芯動半導體科技有限公司，自研芯片的動作落地，有消息稱，長城汽車自研芯片領域涉及IGBT、自動駕駛和智能座艙等。而在自動駕駛業務上，毫末智行仍依賴外部芯片。

公開資料顯示，毫末智行最新的城市NOH搭載的是高通Snapdragon Ride自動駕駛芯片。母公司缺芯，毫末智行的擴張和產品性價比路線自然也會存在較大不確定性。

四、成本與估值

頻繁融資、燒錢研發，是自動駕駛行業的普遍現狀，毫末智行也不例外。即使毫末已實現輔助駕駛的量產，業務延伸至末端物流配送，但核心業務閉環更多落在長城汽車，缺乏外部業務補血，成本壓力也并非沒有。

從另一個視角看，毫末智行奔向量產的1000天，是錢燒出來的1000天。僅2021年，毫末就進行了三輪融資，總金額超過13億元。前兩輪融資相隔僅十天左右，頻繁融資背后，一方面能看出毫末的行業潛力，另一方面毫末可能存在著不小的資金壓力。

年輕的毫末智行頭頂量產光環，想刷新自動駕駛公司盈利和上市記錄。如果真能按照規劃提早盈利和上市，毫末智行將獲得更充裕的資金，緩解研發成本壓力。但這真的容易嗎？

答案很明顯。放眼望去，自動駕駛賽道強者扎堆，有芯片強者，有資本強者，有人才強者，有技術強者，而毫末智行最突出的底色則是與長城汽車的生態聯結，以及前百度智能汽車事業部總經理顧維灝出任CEO。脫離長城汽車的毫末智行，戰斗力究竟幾何，還有待市場驗證。

雖然目前自動駕駛初級階段的商用出現趨勢，但關于高階商用，仍屬于講故事的階段。在全國多地允許自動駕駛車輛進行商業化試運營，L2級別的輔助駕駛商用推動自動駕駛快速滲透的背景下，市場空間逐步釋放，但想輕松盈利并非易事。

自動駕駛產業鏈較長，涉及車規級芯片、人工智能算法、激光雷達、車載操作系統、智能計算平臺、線控執行系統等關鍵環節。要構建自動駕駛業務壁壘，在關鍵環節的研發攻關至關重要，只有具備核心環節的議價權和決定權，自動駕駛解決方案的性價比才能達到最優，進而形成穩定的競爭力。

特別是到了L4更高級自動駕駛技術突破節點，比拼的就是研發投入和產品出新能力。而這一切都需要更多的資金支撐，隨著母公司生態紅利式微，外部營收又難以持續，毫末智行通往高階自動駕駛的路可能會更加艱難。

況且，年初至今，自動駕駛市場低迷，相關主體估值受挫。除了全球資本市場風險偏好的波動，還受自動駕駛前景預期影響。這也會沖擊資本對毫末智行的估值預期。

近期，英特爾旗下的自動駕駛公司 Mobileye在納斯達克上市，此次上市公司估值約為170 億美元，較去年公布上市計劃時的 500 億美元預期估值縮水超60%。Mobileye有著自動駕駛之王的美譽，主營自動駕駛業務核心鏈條智能駕駛芯片。

市場熱度降溫，同業競爭加劇，毫末智行的上市計劃被蒙上陰影。顧維灝曾言，誰能更快的上到車，系統能力更快閉環，產品力變得更強，就更有機會淘汰別人。

用1000天上車，毫末智行夠快。但抱著長城汽車大腿談閉環與淘汰，似乎尚早。