对话Nullmax创始人徐雷：用开放性和适用性，打破智驾同质化难题

文/墨白

编辑/周雄飞

今年下半年开始，智驾行业越来越卷。

一大原因源自小鹏汽车CEO何小鹏说出“虽然深入做车需要更多的钱，但是智能汽车一定会越来越便宜”的观点后，周鸿祎等大佬也相继发表了相似的结论，在他们看来，随着技术的发展和成本的下降，智能汽车未来的价格一定会下降。

或许是看到这些结论，再加上感受到了新能源汽车行业价格战所传导过来的压力，一些自动驾驶企业和供应链企业接连推出千元级的智驾方案，想要试图引领这一行业趋势。

比如毫末智行在第九届AI Day上推出了三款主打千元级定位的智驾方案；几乎前后脚，大疆车载和四维图新，也发布了各自的性价比智驾方案，试图践行“智驾方案约占整车价格3-5%”的观点；而在上月，智驾科技也推出了千元级的L2级别辅助驾驶方案。

除了都聚焦千元级方案的研发之外，国内车企与解决方案提供商采用的技术路线也是基本类似的 ——BEV+Transformer技术架构，就连近期才被行业关注的OCC占用网络，也已经被蔚来、小鹏、理想和极越等多家车企采用，作为自身感知网络的一部分。

正因这样，在业内看来目前智驾行业的产品和技术已陷入同质化的内卷之中， 但这其中也有一些企业喊出了打破同质化的口号，比如自动驾驶解决方案提供商Nullmax。

Nullmax，于2016年底正式成立，选择以渐进式的技术路线来发展自动驾驶技术，并基于先进的计算机视觉、深度学习和人工智能等技术，研发和打造出以视觉为主、多传感器融合感知的自动驾驶行泊一体全栈解决方案。

打破行业同质化的一大措施，是Nullmax解决方案的开放性。按照其官方介绍，已拥有低、中、高不同配置的解决方案，这些方案在于主机厂合作时，也能根据不同项目来组成不同配置的搭配来满足需求。

除了开放性之外，Nullmax的解决方案也具有较强的适用性。 在Nullmax创始人兼CEO、CTO徐雷看来，这样的适用性不仅体现在方案可以很好地适配主机厂们的需求，同时还能在符合海外市场法规和标准的前提下，满足海外车企的自动驾驶技术开发需求，这点在全球范围看很少有企业能实现。

凭借这两大特点，Nullmax目前已获得了国内多家主机厂的定点，并且在近期获得了岩山科技独家领投的近7.8亿元B轮融资。由此，该企业正式驶入全新的发展阶段，同时也凸显了其打破行业同质化的成效。

连线出行近期受Nullmax邀请，参加了媒体交流会，以下为连线出行与Nullmax创始人兼CEO、CTO徐雷的对话，略有删减和修改：

连线出行： Nullmax有低、中、高不同配置的平台方案，在与车企合作的过程中，会有怎样的开放性和灵活性？

徐雷： 在合作的过程中，车企会针对不同的产品，选择不同的方案。本质上讲，Nullmax会针对不同车企的需求和产品对应的细分市场，思考最合适的方案是什么样子，而且从技术层面来看，平台方案也是开放和灵活的，任何配置需求都可以满足。

针对每一个细分市场，我们都会对哪一种方案有竞争力会有一个判断，车企也会有自身的一些想法，双方也会有一些磨合找到最终的合作方案。 当然，我们会从商业上来考虑，不会去做一些认为不可持续发展的方案，或者没有很强竞争力的方案。

连线出行： 从整个行业来看，智能驾驶行业已打响价格战，Nullmax的智驾方案成本是多少？

徐雷： 单独说智驾方案硬件的成本没有意义，因为价格战的一个原因，是同质化竞争严重，如果每家都是一样的方案，或许就只能打价格战。

所以Nullmax会去做一些相对比较独特、有竞争力的方案，包括了芯片的选择、或者摄像头的选型。比如，我们可以用一个成本更低的芯片提供完整方案，其他公司可能需要用两个芯片去做，那么我的成本会更低。

连线出行： 在算法训练方面，是专门会有部署数据采集车，还是通过主机厂获得数据反馈？

徐雷： 这里有两个方面。主机厂反馈的量产车型上的数据，这个毋庸置疑很重要，这是一方面。另一方面，要想做一些先进的技术，比如BEV、自动标注，也需要部署采集车去采集数据，获取真值。好比是训练一个自动标注的机器人，需要不断去教他如何标注，那么它会变得越来越强，需要的帮助也会越来越少。

连线出行： Nullmax有能力通过大模型生成数据融入仿真平台训练算法，那么在真实的训练过程中，真实的数据和生成的数据使用占比是怎样的？

徐雷： 如果全靠量产车型，返回的数据量会很大，当中非常重要的一点是找到真正有意义的数据，包括训练大模型，真正重要的也是有质量的数据。在信息爆炸的时代，获取海量数据通常不是难题，关键是找出有质量的数据，帮助算法系统实现提升。

智能驾驶相关的数据，生成式能帮助很多。当有了大模型，包括生成式AI，就有了更高效的手段去帮助生成数据和验证系统。 简单来说，大模型本质上是一个人类经验和常识的总结。好比人类去驾校能很快学会开车，但机器不能，原因在于人去驾校之前，上了很多年学，在社会中生活了很长时间，对周围世界有常识、有理解。

大模型可以把真实世界中的场景行为克隆到仿真器，去进行闭环，当我的系统的策略改变，别的交通参与者的策略也会变化，像真人一样去变化。大模型绝对能加速自动驾驶这件事情的发展。

连线出行： 了解到Nullmax目前的团队规模有200人左右，那么如何去实现对这么多配置方案以及不同芯片的适配？

徐雷： Nullmax有一个中间件系统叫MaxOS，可以抽象不同类型的硬件和传感器，不影响上层的应用软件开发，去适配不同的芯片。具体来说，有点类似于在SoC上的CPU端运行我们的MaxOS，然后它可以去调度下面不同的计算单元。

我们从最开始设计的时候就在思考，如何去支持不同的芯片。如果每一款芯片都单独开发，效率是非常低的，很难有积累。那么如果像拼积木一样，用平台方案上适配不同的芯片和传感器，就可以实现适配很多需求的目标。

从团队层面看，我们的团队完整经历过自动驾驶研发落地，对这些东西能够融会贯通，而不是说每个人懂一点然后组合在一起。因此对于方案的适配上，可以做到很高的灵活性和效率性。