自动驾驶第一梯队公司（自动驾驶团队）
今天给各位分享自动驾驶第一梯队公司的知识，其中也会对自动驾驶团队进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、宣布造车500天后，小米自动驾驶目前处于什么水平了呢？
- 2、雷军造车的第500天，花了33亿能做到自动驾驶第一梯队吗？
- 3、自动驾驶公司蘑菇车联处于一个什么样的行业地位？
- 4、大家看好哪些自动驾驶公司？
- 5、毫末智行：自动驾驶战场迎来转折点，下半年规模量产或将爆发
宣布造车500天后，小米自动驾驶目前处于什么水平了呢？
小米公司的自动驾驶技术依然处在初级水平，但小米公司有自信在2024年之前进入到第一梯队。
对于小米公司来说，因为小米公司本身有着不错的研发能力，小米公司也非常注重自主研发能力的培养问题。在小米公司宣布进入新能源汽车领域之后，小米公司也在积极研发自动驾驶技术，同时也在主动招聘相关技术的各项人才。在此过程当中，小米公司在自动驾驶领域的投资已经达到了33亿元，这项金额仅仅是小米公司的初级投入。如果小米公司能够更加专注自动驾驶领域的各项技术突破，小米公司甚至有可能会成为自动驾驶领域的全新黑马。
小米公司的自动驾驶技术处在初级水平。
之所以这样说，主要是因为小米公司进入造车行业的时间相对比较晚，小米公司本身也没有造车的相应的产业链，这也意味着小米公司的起步本身就比较落后。在这种情况之下，小米公司的自动驾驶技术仅仅能够排得上初级水平，包括特斯拉在内的很多新能源汽车品牌完全可以碾压成为公司的技术。
小米公司有信心做好自己的自动驾驶。
即便小米公司的自动驾驶技术相对比较落后，但因为小米公司非常看重新能源汽车领域的发展，所以下面公司已经在自动驾驶领域招聘了500名以上优秀人才，同时也投入了数10亿元的资金。在这种重视程度之下，小米公司有信心能够把自己的自动驾驶技术做到第一梯队，很多消费者也非常期待看到下面公司的造车产品。
总的来说，在小米公司进入各个业务领域之后，我们都能够看到小米公司能够在相关领域占有一定的市场份额，所以消费者们对下面公司的信心也非常强。
雷军造车的第500天，花了33亿能做到自动驾驶第一梯队吗？
对于这个事情的话，这个雷军花了这个33亿能否做到自动驾驶的第一梯队呢？其实我觉得吧，那么想要做到这个自动驾驶的第一梯队，还是需要非常长的一个时间，难度也是非常的高的，因为有很多的这个汽车的企业，那么都是在做这个自动的驾驶，那么他们作为一个传统的汽车行业，那么在汽车行业也是非常的久的，那么想要做到这个自动驾驶的话，也是到第一梯队那么都是非常难的一个程度，那么雷军的话他是做这个手机行业的，那么想要，到达这个自动驾驶的第一梯队的话也是非常的难的
难度非常的高
对于自动驾驶的第一梯队呢，那么不要说对于小米对于雷音了，那么对于传统的这个汽车的行业，对于这些传统的汽车行业来说都是非常的难，因为自动驾驶的话是一个全新的领域，运用到的技术也是非常的高科技的，那么对于这些汽车企业来说都是难度非常的高的，更不要说雷军作为一个从手机行业里面跳过来的做这个汽车企业的一个汽车的难度也是非常的高的，难度高并不代表做不成，而是需要非常长的一段的时间，那么才能够做到自动驾驶的第一梯队
时代的进步
作为一个在手机行里面举足轻重的企业，那我想要做这个自动驾驶的第一梯队的话，那么也是很有可能能够做得到的，但是需要非常长的一段时间，因为这个自动驾驶的话，那么是属于一个全新的领域，那么自然而然难度是非常的高的，需要非常长的一段时间才能够做到
总该说我相信应该是能够做到这个自动驾驶的第一梯队的，但是需要非常长的一段时间，那么才能够做到这个自动驾驶的第一梯队，那么因为对于其它这个传统的汽车企业来说，那么都是非常的难的，更不要说是之前做这个手机的一个企业，也是难度非常高的
自动驾驶公司蘑菇车联处于一个什么样的行业地位？
我认为，目前，蘑菇车联应该可以算是自动驾驶领域里的第一梯队。一个是近期看到《互联网周刊》公布的一个榜单，在2022汽车智能服务企业TOP5中，蘑菇车联和百度Apollo、华为这三家是自动驾驶公司。再一个，之前看到头豹的报告提到，百度累计签约订单总额17亿多，蘑菇车联累计18亿多，华为累计15亿多。这么来看，在市场评价和订单量这两方面上，蘑菇车联已经跟百度、华为同属于头部了。
大家看好哪些自动驾驶公司？
第一梯队
第一梯队的主要有两家：
第一家公司Momenta相对低调，但团队和实际进展却名声响于行业内。他们目前执掌研发的联合创始人，是目标检测和图像识别领域先进框架Faster R-CNN和ResNet的作者任少卿。
在我看来Momenta是一家被严重低估的公司。他们的目标是打造自动驾驶大脑，所以不止走了一条看起来更快能实现的L3之路，L4以上的自动驾驶也在研发。在实际进展方面，Momenta先L3，跟车厂供应商合作，走特斯拉模式，然后再L4。Momenta还得到奔驰母公司戴姆勒、蔚来汽车的产业资本的加持，依靠资本+资源，可能会更快走通技术方案的商业闭环。
这种“闭环”也在最近半年进一步得到资本认可，据称Momenta目前已累计完成融资超过2亿美金，估值超过10亿美金，推进速度和进展十分惊人。
第二家公司是Pony.ai，就是彭军和楼教主联手创业的小马智行。他们当前估值已接近10亿美元，还获得了北京路测牌照，同时跟广汽达成战略合作，招揽了一帮大牛建起自动驾驶研究院。
在技术方面，Pony.ai开始使用32线激光雷达完成64线甚至128线才能达到的效果。当然更被关注的八卦依然是楼教主。之前有传闻称，教主中道改意，出走小马加盟滴滴，出任滴滴外卖CTO，甚至有人亲眼目睹教主频繁进出滴滴。
然而真相是：滴滴外卖和Pony.ai同住一栋楼而已。
总之，在过去半年竞速里，Pony.ai和Momenta已经闪出了一个身位。
第二梯队
第二梯队估值围绕6亿美元上下波动，相比起上一轮，整体也有2-3倍增长。
首先是景驰科技。景驰自创业以来，势头汹涌，团队分工配置也相对健全，特别对于这个技术与落地并重，产品和资源同举的行业，前CEO王劲的作用不可谓不关键。
然而百度的精准一击，对景驰造成了不可承受的影响。所幸王劲之变后，景驰迅速度过了动荡期，也吸引了一批高级人才加盟，公司重新进入了稳定发展阶段。
另一家RoadStar.ai，近期刚宣布了一轮1.28亿美元的融资，投后估值5亿美元左右。他们是一家百度车厂开出的无人车公司，主打L4以上自动驾驶。但去年早些时候就开始的融资，进展算不上一帆风顺，而且如今领投方双湖资本的4000万美元，原计划似乎也更偏向另一家公司一些，但后来那家公司风云突变，RoadStar.ai守得云开见月明。
除了乘用自动驾驶，还有几家货运相关的无人车公司也在该梯队中。
图森未来在去年年底官宣了一轮Composite Capital Management领投的5500万美元融资，据说当时投后估值就达到了4.5亿美元。图森未来最近一次对外亮相是无人集卡在港口的应用，意味着图森开始进入商业化试运营阶段，但现在没有更多融资的进展可分享。
在货运自动驾驶领域，2018年上半年最受关注的可能要属何晓飞创办的飞步科技。飞步科技主打轻卡货运，方案落地中包含了城际、高速等场景，而且货运相关的高级辅助驾驶可能会最先对外推出。他们之所以受关注，还有另一个原因是全栈技术中还包括的专为自动驾驶研发的AI芯片。
第三梯队
此外，还有几家更为低调的无人车公司，估值在3亿美元维度。但比起上一轮也有3倍以上的推进。
同样出身百度系的领骏科技，该团队5月对外发布的“完全看不出经过改装”的无人驾驶原型车，在一辆国产SUV基础上，领骏实现了整套自动驾驶方案，转向过弯、高速场景、收费站等均在路测中顺畅实现。最引人注目的是，领骏无人车将所有传感器“隐藏”，头顶没有醒目的激光雷达，可能会成为车厂追求的目标。
相似思路的还有领骏创始人杨文利的“老战友”倪凯。他们在百度都是最早一批无人车团队成员，倪凯创办禾多科技后，也是以L4降维应用L3的思路在推进，目前融资进展可获悉的比较有限，但听说跟车厂签到了大单。
另外“闷声发财”的或许还有吴甘沙，驭势科技在今年上半年的新闻并不多，但在无人驾驶清扫、摆渡车和停车场等有限场景的自动驾驶方面，具体落地案例一个接一个，资本方面的消息可能也快了。
与驭势科技落地场景相类似的是酷哇机器人，这家已在长沙橘子洲头落地无人驾驶扫地车的公司，近两月来气势汹汹，而且还在落地中找到了长沙中联重科这样的环境产业龙头。最近，酷哇宣布了一轮1.35亿元的B轮融资。
OMT：巨头在侧
最后，同步一下BAT们的自动驾驶进展：
百度，起步最早，积累和探索也最丰富，Apollo亦在业内打响了名气和口碑，但陆奇的走，影响很大，不仅影响的是Apollo的对外发展，也影响着百度工程师的心绪。
目前，百度自动驾驶技术方面启用了“老百度”陈竞凯，这位首席架构师性格谦和、为人低调，内部颇有口碑，也深受李彦宏信任，但能否握稳百度无人车的方向盘，需要一些时间来给出答案。
腾讯，进展最快，去年年底完成了组织框架搭建，今年在满世界挖人推进，L3、L4并行，L3方面会最先推出产品，而且腾讯以深圳为大本营，已经拿到了深圳的第一张路测牌照。
阿里巴巴，BAT中布局最晚，实际进展也对外透露不多，半年来最大进展是透露了团队由阿里AI实验室首席科学家王刚在领导，目前团队规模50多人。
最后的最后，华为也在进行自动驾驶研发布局，但进展可能更慢——因为华为还在为团队找leader呢。
总之，目前天下大势就是这样，再过半年可能就要分出胜负，最关键的时间点也已经来临。
毫末智行：自动驾驶战场迎来转折点，下半年规模量产或将爆发
易车原创 “2022年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年，乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场，其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年。”在2021 HAOMO AI DAY上，毫末智行董事长张凯曾对2022年这样预测到。
特斯拉CEO艾隆·马斯克在TED 2022透露，有信心在今年实现完全自动驾驶。自2021年7月正式推送FSD 9.0起，特斯拉正式将乘用车辅助驾驶场景由高速域进阶至城市域，并通过FSD版本的快速迭代，不断实现场景功能体验的提升。
毫末智行是除特斯拉外，当前自动驾驶技术迭代速度最快的自动驾驶企业。在高速NOH落地还不满半年后，毫末智行以2022 HAOMO AI DAY上城市NOH的发布，率先实现了城市域辅助驾驶产品的规模化落地。此外，毫末智行在这半年期间的突破还包括且不限于：实现了HPilot三代产品的快速迭代与对应6款乘用车型的规模化量产；辅助驾驶系统用户行驶总里程突破1000万公里、1-5月份HPilot的月度搭载超过200%；以及推出售价仅12.88万元的高性价比第二代末端物流自动配送车“小魔驼2.0”。
特斯拉与毫末智行在全球自动驾驶第一梯队分庭抗礼，而国内其它自动驾驶企业也在奋起反追。小鹏汽车曾表示，乘用车辅助驾驶城市场景的落地，将标志着智能辅助驾驶下半场的开局，而具备城市域高级辅助驾驶功能的XPilot 3.5，也将首先搭载于旗下紧凑型轿车小鹏P5，于今年正式落地。今年5月，华为智能汽车解决方案BU CEO余承东对外高调宣称，搭载华为自动驾驶系统的极狐阿尔法S华为HI版为全球量产车中的硬件最强者，没有之一。
在自动驾驶技术的发展节点中，城市域辅助驾驶不仅是最重要的中场节点，也是诸多节点中最难啃的“硬骨头”，这导致其成为了业界衡量自动驾驶企业成功与否的关键：谁能在2022年率先落地城市域辅助驾驶产品，谁就能在自动驾驶的终局之战中获得极大优势。
而作为一家独立运营至今还不满3年的自动驾驶企业，毫末智行在这半年中取得的惊人成就也着实令业界震撼，这不禁让我们好奇：毫末究竟如何在半年时间内实现逆势赶超、并带来诸多“黑科技”的？而这些“黑科技”又究竟有哪些突破之处？
城市NOH：以“重感知”与规模化量产夺得“国内第一”
对于自动驾驶行业而言，城市NOH的意义并非由高速域到城市域那么简单。城市NOH不仅是国内首个大规模落地的城市域辅助驾驶产品，也是国内首个基于“重感知”技术路线而来的城市域辅助驾驶产品。
2021年12月9日，魏牌摩卡NOH智慧领航版上市，这是NOH的第一款落地车型。而在仅仅4个月之后，城市NOH便正式发布，并在发布期间进行了密集的媒体试乘试驾体验。如此研发速度在海内外自动驾驶企业中，绝对算是头一位。
快速并不代表简单。与高速域辅助驾驶产品不同，城市域辅助驾驶产品不仅要面对更加复杂的城市场景，还要面对缺乏高精地图辅助的窘境——在快速实现高速域辅助驾驶产品的落地后，很多自动驾驶企业都在成就中迷失了方向，围绕“自动驾驶需要多少颗激光雷达”、“城市域高精地图究竟何时落地”等问题，开始了无穷无尽的军备竞赛。
毫末智行并未像其它自动驾驶企业一样，将实现城市域辅助驾驶技术的希望寄予高精地图，而是以自动驾驶第一性原理为依托，总结出了两点至关重要的经验：
就如知识来源于书籍，而书籍由文字组成一样，数据才是驱动自动驾驶不断发展迭代的核心。由此，毫末智行推出了数据智能体系MANA，其具备感知智能、认知智能、标注、验证、计算五大能力，以更高效＆低成本获取数据为核心，推动毫末智行自动驾驶技术不断发展。
自动驾驶本质上是对人工驾驶的学习、模仿与超越，而在人工驾驶中，驾驶者主要依靠双眼感知世界，所以对于自动驾驶而言，也应当更重视视觉感知能力，而非高精地图、激光雷达等辅助工具。
得益于对自动驾驶第一性原理的深度思考，毫末智行已经总结出了一条真正契合自动驾驶发展逻辑的通路，并在2022年自动驾驶算力、算法、感知硬件均获得性能升级的情况下，实现了数据智能体系MANA感知智能、认知智能、成本＆速度的三重进化，正式确立了“重感知”的技术发展路线。
在感知智能方面，为了应对业内公认的红绿灯识别、红绿灯＆路口绑路与车道线识别三大问题，毫末智行利用Transformer全局注意力机制的特点，建立了独家的“双流”感知模型，其能够借助由混合迁移学习带来的训练数据快速识别红绿灯，并通过绘制具有解释道路特征的Meature Map，将红绿灯与其对应的路口进行绑定；此外，Transformer也能对摄像头获得的车道线信息进行更精准的融合与纠正，并基于此实现车道线更具有时序性的输出，建立更准确的道路拓扑与时序性关系。
在认知智能方面，为了让自动驾驶在复杂场景下的决策能像人一样做到安全、舒适与高效，毫末智行首先以海量数据对Transformer大模型进行预训练，得到更细分场景下更符合人类思维逻辑的算法模型，再由这些模型去取代传统的手写规则，由此让自动驾驶从“只会执行简单命令的机械”变成“懂得深度思考的人工智能”；此外，为了从海量数据中筛选符合驾驶者与乘客喜好的、并且保证安全的驾驶数据，MANA还引入了阿里M6大模型，以其在电商领域积累的经验，为自动驾驶进行优质数据的甄别与可解释性的批注。
在成本＆速度方面，毫末智行CEO顾维灏提到，标注与验证是自动驾驶最高的两大成本来源，而通过自动标注技术的应用，MANA的标注成本将比采用人工标注为主的方式降低80%；此外同样借助与阿里的合作，MANA也成功将验证成本下降了62%。
基于数据智能体系MANA的三大进化，城市NOH在缺乏城市域高精地图的前提下，也能开启城市域辅助驾驶功能，并借助标精地图提供的车道级导航信息，依靠视觉感知能力对路况与驾驶环境进行快速感知与决策。
毫末智行在第一性原理的指引下实现了自动驾驶技术的快速迭代，这对其它仍然挣扎于泥潭的自动驾驶企业而言，具有相当高的学习与参考意义。
HPilot：快速实现三代迭代，强势引领规模化量产
如果说对自动驾驶第一性原理的深层理解是毫末智行实现城市域辅助驾驶技术的前提，那么背靠长城汽车带来的庞大规模化量产能力，以海量数据助力HPilot在半年内快速实现三代产品迭代，则是其快速进阶为头部自动驾驶企业的关键。
在如今海内外众多自动驾驶企业中，能够具备规模化量产能力、并实现商业化落地的并不多。以特斯拉为代表，其在全球共拥有4座超级工厂，能够提供百万级的汽车年产能。不论其用户是否购买自动驾驶产品，特斯拉都能通过终端获取其驾驶数据。
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