12月5日，自动驾驶科技企业Nullmax在京举办媒体沟通会。Nullmax创始人兼CEO徐雷博士，Nullmaxs首席科学家成二康博士就企业发展、行业关心的热点话题、未来技术趋势等话题与到场媒体进行了分享。

徐雷在分享中回顾了公司的成长历程。“我们是坚定认为无人驾驶必将通过渐进式的路线来实现，因此，我们从公司的初创阶段，就聚焦在前装量产方案。”徐雷表示，“公司在一路发展过程中拥有众多的行业之‘最’。最早研发渐进式自动驾驶、视觉为主的自动驾驶系统；最全、最强的软件算法；最早的行泊一体方案发布、定点以及交付量产；最早公开提出不依赖高精地图、不依赖激光雷达；最早研发BEV及Transformer……”

Nullmax创始人兼CEO徐雷博士

Nullmax把自己定位为“自动驾驶行业智变引领者”，而渐进式的道路作为技术的发展方式，主张用机器学习优先（MLF）的技术路线打造自动驾驶成为了Nullmax鲜明的标签。Nullmax打造了涵盖车端、云端的平台化软件系统，涵盖了完整的上层应用软件、中间件、底层软件以及云端的数据系统。

“我们非常看重全栈自研的能力。”而在徐雷看来这其实是一个逻辑链条下的必然，“整车产品的价格范围非常广泛，定价从几万至几十万。但不同定价的产品能够承受的硬件成本必然是不一样的，域控的成本、芯片的成本，传感器的数量、传感器的分辨率，肯定是不一样的。而我们作为方案供应商要针对不同价位的车型去打造有竞争力的方案；同时因为要服务不同OEM，所以我们需要通过一种软件平台化的开发方式，把我们的系统裁剪到不同算力的芯片，去支持不同数量和类型的传感器。而这正是我们要具备全栈自研的能力的背后逻辑。”

从硬件角度来看，基于对芯片的深刻理解，Nullmax的行泊一体解决方案既能够在高算力的英伟达Orin平台上有出色表现也能够在低算力的TITDA4芯片上保证入门功能的实现。从软件角度看，BEV+AI的开发与部署也让Nullmax拥有了包括高效数据标注工具在内的完整工具链，保证了Nullmax开发的高效以及对不同芯片厂商、不同算力平台的良好适应性。

“在我们看来，任何的前瞻技术或者产品要落地，需要多领域、不同技术的成熟度都恰好满足才能够实现。比如iPhone的出现，是芯片、屏幕、无线通讯等多种技术成熟的产品化体现。现阶段，我们认为是在一个正确的时间节点，去大规模落地前装的ADAS市场。我们相信，现在做的一些事情，是为了将来能够实现L4的一个非常重要的步骤。”徐雷表示。

Nullmax把2016-2019之间推出行泊一体方案归结为1.0阶段，19年之后，公司已经进入了标杆项目落地的2.0阶段。即便在2022年国内疫情管控的阶段，Nullmax也克服诸多不利因素与OEM客户深度打磨、优化产品，这些产品也将很快与消费者见面。

“基于我们独特的平台化BEV-AI技术架构，我们的产品能够完美适配TI、英伟达等主流芯片产品，而且实现了从低算力平台到高算力平台的全面适应。从1V、1V1R且能满足E-NCAP的产品到5R6V+8T算力芯片再到11V，形成了Nullmax的高中低产品配置方案。实际上，我们的商业化是稳步推进的，基本都是OEM的平台型项目，前装量产的示范效应正在逐渐显现。”徐雷介绍，“很快我们还将与TI一起发布新的方案。”由于出色的适配能力和适用性，Nullmax不仅仅服务于奇瑞、上汽等国内的OEM、国内OEM的出口车型，同时还获得了海外OEM的青睐。“海外市场也存在着多种算力平台适配的需求，加之欧盟法规对AEB能力提出了新的要求，这些共同推动了国际OEM对我们产品的关注。”徐雷介绍道。

“我们近期成功的完成了B轮融资。产品广受欢迎，我们的技术理念在落地，我们的项目不断地交付，这标志着我们的商业逻辑已经完整闭环，而7.8亿的B轮融资则是我们新的起点。”徐雷表示，“未来我们将立足自身的软件算法优势，为OEM、Tier1、芯片厂商以及图商在内的各类合作伙伴提供更深入、更高效、更灵活的解决方案。”

随后，成二康分享了Nullmax关于BEV+AI架构的一些思考。“大模型让数据迎来了从量变走向智变的历史性时刻。”成二康表示，“未来Nullmax大模型有生成式、基础模型+提示学习、人类反馈强化学习领三大支柱，而在这三个方向的努力下，Nullmax的大模型能够完成更高阶的自动驾驶形态。”

Nullmaxs首席科学家成二康博士