端到端進入 Next Level 了？
特斯拉帶火了端到端，行業(yè)爭先轉(zhuǎn)向，拋棄規(guī)則驅(qū)動，擁抱數(shù)據(jù)驅(qū)動。
甚至有人直呼，數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端，就是自動駕駛的終局。
然而就在最近，由當(dāng)年特斯拉 Autopilot 骨干創(chuàng)辦的 Nullmax，公開提出了一種新的范式：
智能驅(qū)動。
將腦科學(xué)與自動駕駛結(jié)合，嘗試探索端到端的下一個階段。
這一方向也正在吸引知名主機廠和供應(yīng)商，投入研究，比如理想和地平線。
現(xiàn)在的局勢，玄之又玄的端到端，變得更加妙不可言了。
端到端進入 Next Level 了？
Nullmax 近日推出了最新技術(shù)方案：Nullmax Intelligence (以下簡稱 NI)，基于端到端的架構(gòu)，采用了多模態(tài)大模型和安全類腦。
首先來看，多模態(tài)大模型，參數(shù)量十億級別。
作為源流特斯拉的初創(chuàng)企業(yè)，Nullmax 同樣是純視覺的信徒，方案沒有使用激光雷達。
但其 NI 模型輸入的又不止是視覺信息，還包括了聲音，文本等。
輸出端則包括駕駛動作，可視化結(jié)果以及場景描述。
模型輸出結(jié)果后，Nullmax 還會用兩級仲裁機制，評判自車是否會與其他交通參與者發(fā)生碰撞。
一級仲裁是行業(yè)的常見手段，在此基礎(chǔ)上，Nullmax 還引入二級仲裁“安全類腦”。
所謂“安全類腦”，是一個參數(shù)十萬量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，規(guī)模對應(yīng)斑馬魚的神經(jīng)元數(shù)。
斑馬魚就是腦科學(xué)界的“小白鼠”，大腦結(jié)構(gòu)和人腦高度相似，而且可透視，用熒光分子進行處理后，能觀測到神經(jīng)元活動和魚運動之間的關(guān)系，相關(guān)成果《Internal state dynamics shape brainwide activity and foraging behaviour》已在《Nature》發(fā)表。
共同第一作者李孟博士，是哈佛大學(xué)的博士后研究員，現(xiàn)在巖思類腦研究院任職。
Nullmax 正是和其合作，將腦科學(xué)與自動駕駛結(jié)合。
在行業(yè)變革之際，理想和地平線也正和 Nullmax 一道，嘗試探索這一全新領(lǐng)域。
理想聯(lián)合清華大學(xué)，正嘗試將人類的快慢思考，融入自動駕駛，形成系統(tǒng) 1 和系統(tǒng) 2。
地平線智駕方案 Super Drive 的決策規(guī)劃核心“交互式博弈算法”，讓車子仿佛擁有了一顆“大腦”，背后的思維動因也是人的“慢思考”。
不過 Nullmax 的“類腦”模型，是直接參考斑馬魚腦結(jié)構(gòu)設(shè)計，與兩家的靈感來源不同，因此 Nullmax 在數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端基礎(chǔ)上，提出“智能驅(qū)動”。
邁向新階段，“智能驅(qū)動”也存在著數(shù)據(jù)和訓(xùn)練兩大瓶頸。
Nullmax 認為，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)仍然很關(guān)鍵。但是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，可遇不可求，因此 Nullmax 建立了數(shù)據(jù)平臺，既包括了真實采集的數(shù)據(jù)，也有視頻生成的虛擬數(shù)據(jù)，兩者結(jié)合加快算法迭代。
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)之外，還有一個瓶頸就是訓(xùn)練。
包括如何去輸入數(shù)據(jù)，按照什么樣的順序，以及 debug 模型和調(diào)參。
以上就是 Nullmax 上層技術(shù)的最新進展，將在明年初落地。
支持 Nullmax 商業(yè)化落地的關(guān)鍵技術(shù)，是其自研中間件平臺：
不挑車，不挑芯片，不挑攝像頭。
Nullmax 的商業(yè)化落地
Nullmax 的商業(yè)化落地，目前主要依托 1 個平臺和 3 個產(chǎn)品方案。
1 個平臺，即中間件平臺 MaxOS，其將多模態(tài)輸入 token 化，解耦軟件算法、域控和芯片，盡可能地抽象軟件層，支持不同算力平臺，適配任意傳感器，比如車企定制的攝像頭，甚至能適應(yīng)不同位置。
MaxOS 為 Nullmax 適配不同車型、不同硬件配置，從而落地產(chǎn)品提供了可能。
目前其產(chǎn)品根據(jù)算力需求和實現(xiàn)能力，可分為以下三種：
1V2T，一個攝像頭，加上一顆德州儀器的 2TOPS 算力芯片，實現(xiàn)基礎(chǔ)的 L2 級輔助駕駛。
5V/6V8T，5/6 個攝像頭，利用 8TOPS 算力，實現(xiàn)高速 NOA 和記憶泊車，且泊車過程可檢測障礙物。
11V，實現(xiàn) L2+，包括高速 NOA 和自主代客泊車。
Nullmax 介紹稱，未來智能驅(qū)動的方案，將以小于 100TOPS 的稀疏算力，實現(xiàn)全場景 NOA。
總結(jié) Nullmax 的商業(yè)化落地，展現(xiàn)出了兩大特點：
高靈活度和高性價比。
Nullmax 為什么會選擇打造這樣的產(chǎn)品？
Nullmax 認為，行業(yè)利用不同算力規(guī)模的芯片，形成了各種各樣的方案，但還沒有一家做出能夠適配不同芯片，覆蓋 2TOPS-2000TOPS 算力區(qū)間的方案。
市場一片空白，這就是 Nullmax 的機會，也是產(chǎn)品具有高靈活度的原因。
另一方面，盡管行業(yè)目前高階智駕卷的很熱鬧，但熱鬧都是少部分人的，只有高端車型才能享有高階智駕，而更廣闊的性價比車型，也存在著高階智駕的需求，因此，Nullmax 做出了一套高性價比的方案。
高靈活度和高性價比的方案，已為 Nullmax 贏得了多家知名合作伙伴，包括頭部主機廠比亞迪、奇瑞、上汽和福特等，以及知名 Tier 1 大陸和德賽西威等。
創(chuàng)立八年，Nullmax 從硅谷出發(fā)，是如何一步步打通商業(yè)模式，贏得伙伴信任的？
Nullmax 的創(chuàng)立與發(fā)展
Nullmax 創(chuàng)始人、CEO 兼 CTO 徐雷，本科畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)，后在美國紐約州立大學(xué)法羅分校獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位。
畢業(yè)后，徐雷曾在高通工作過三年，后加盟特斯拉，成為特斯拉 Autopilot 團隊核心成員，工作直接匯報給馬斯克。
在特斯拉期間，徐雷從零開始領(lǐng)導(dǎo)搭建 Tesla Vision 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，并用其成功取代了第一代產(chǎn)品中 Mobleye 的視覺系統(tǒng)，后來 Model X 搭載的方案，就是徐雷領(lǐng)導(dǎo)研發(fā)的。
2016 年，徐雷離開特斯拉，與特斯拉供應(yīng)鏈及產(chǎn)品高級經(jīng)理同事，在硅谷聯(lián)合成立了 Nullmax，是國內(nèi)最早獲得加州自動駕駛路測牌照的公司之一。
2017 年初，Nullmax 研發(fā)中心落地上海。
兩年后，Nullmax 很快發(fā)布了 L3 級自動駕駛方案，Max 1.0，可實現(xiàn)高速代駕和自主泊車，直接開上了上海中環(huán)。
不過就在此次發(fā)布會后，Nullmax 罕有對外發(fā)聲，直到四年以后。
2023 年冬，當(dāng) Nullmax 再度回歸到聚光燈下時，已經(jīng)實現(xiàn)產(chǎn)品交付上車，并且獲得了 7.8 億元的新融資，累計吸金超 10.66 億元。
成立八年，起于硅谷，興于上海的 Nullmax，在沉寂中悄然壯大，跑通了商業(yè)模式。
并且技術(shù)方面，持續(xù)探索，在行業(yè)爭相轉(zhuǎn)向之際，再次召開技術(shù)發(fā)布會發(fā)聲，提出了新的范式。
不是簡單的去用模型取代原有的規(guī)則模塊，而是進行了一些有意思的探索，比如將多模態(tài)大模型上車，腦科學(xué)引入自動駕駛。
在發(fā)布會后，徐雷也發(fā)出感慨，“只有不斷地探索，不可能一下子找到最優(yōu)解?！?/p>
探索的道路上，行業(yè)競爭不可避免。
誰是給行業(yè)造成競爭壓力最大的玩家？
毫無疑問，正是徐雷曾在硅谷給他打工過的那個男人。
面對競爭，在談到如何看待特斯拉的 FSD 入華時，徐雷做了很有意思的類比，展現(xiàn)了灑脫與期待：
高水平的比賽，才能培養(yǎng)出高水平的球員。
引進高水平的方案，行業(yè)才會變得更強。
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