近日自動駕駛科技公司Nullmax(Cayman)Limited(以下簡稱“Nullmax”)宣布獲得總計約7.8億人民幣的B輪融資。本輪融資由巖山科技獨家領投,老股東Stonehill Technology Limited追加投資,其他投資者跟投。據悉,在充足的資金支持下,Nullmax將有序擴大團隊規模,提升交付能力,滿足行業客戶快速增長的智駕量產需求。
此前業務實體紐勱上海的Pre-A輪融資由德賽西威于2019年領投,投前估值為0.95億美元;A輪融資由FutureXFund于2021年領投,投前估值為1.95億美元。
Nullmax的兩位創始人徐雷博士與宋新雨均曾就職于特斯拉,期間親身參與了Autopilot1.0和2.0的研發應用,完整經歷了自動駕駛的大規模落地。Nullmax紐勱是漸進式路線和機器學習方法的引領者,可以提供完整的智能駕駛系統方案和定制化的感知模塊,以及相應的數據閉環服務。Nullmax紐勱全面覆蓋高、中、低算力要求,是目前業內唯一可提供單TDA4芯片行泊一體4.0方案的智駕企業;在高性能智能駕駛市場,基于英偉達(NVIDIA)Orin芯片的量產方案也是率先實現了量產定點。
2023年8月30巖山科技發布了《關于擬增資并收購Nullmax(Cayman)Limited部分股權暨關聯交易的公告》。按照計劃,巖山科技全資子公司擬按人民幣19.8億元的投前總估值、以自有資金人民幣6.75億元或等值美元的總金額對Nullmax(Cayman)進行增資,占增資后的26.12%股權。
同時,擬按人民幣18.8億元的轉讓前總估值、以自有資金合計人民幣約3.21億元或等值美元受讓紐勱科技創始人、德賽西威等股東股份,占增資后13.08%的股權。本次交易完成后,巖山科技將持有Nullmax紐勱39.20%的股權,在代理行使11%的表決權后,合計擁有Nullmax紐勱表決權為50.20%。
此次Nullmax紐勱宣布獲得總計約7.8億人民幣的B輪融資,標志著此事的正式實行,在本輪融資及相關交易完成后,Nullmax紐勱將成為巖山科技合并報表范圍內的控股子公司。
據了解Nullmax是行業領先的自動駕駛科技公司,致力于打造全場景的無人駕駛應用,加速推動移動出行產業的智能化變革。在2016年成立于硅谷,2017年初即扎根上海,立足中國開展自動駕駛的研發和落地工作,為全球客戶提供安全、高效、經濟的自動駕駛產品。
Nullmax的智能駕駛方案是平臺化的方案,可以覆蓋不同的芯片平臺,而不是僅僅依賴于某一款特定芯片,打造了真正的行泊一體方案。由于技術是自研的,Nullmax方案具有更快速、更強的適配不同芯片平臺的能力。
Nullmax是國內最早選定漸進式路線以及開發視覺感知技術的自動駕駛公司之一,在相關產品、技術及商業化方面形成了深厚積累。Nullmax的所有技術面向大規模量產落地而開發,通過極少的攝像頭和毫米波雷達低端車型,到配置豐的攝像頭環車陣列、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達先裝的高端車型,全面覆蓋高、中、低算力主流芯片平臺,實現多個量產車型的應用落地。
多種傳感器結合,可以有效融合空間和時序信息,對360度的多傳感器數據進行高效融合,也能自動搜尋最優的網絡設計,支持多傳感器、多任務的協同工作。在海量數據驅動下持續高效地迭代升級,漸進式地實現復雜場景下的無人駕駛應用。
Nullmax 2017年初步具備前視感知技術能力,形成以視覺為主、多傳感器融合的感知產品形態,完成基礎行車功能,同時陸續上線基于環視魚眼的泊車相關感知研發,具備行泊一體的感知解決方案。2018年,完成智能駕駛感知方案的整體設計,之后開始研發基于多攝像頭的視覺軟件解決方案,提供更高階的感知輸出,豐富自動駕駛軟件形態。2019年,進入智能駕駛項目的感知開發階段,在多個項目交付中,不斷優化升級感知方案,同時,根據多個項目交付中的關鍵任務,創新研發基于BEV感知方案,保持感知技術的持續領先。
2017年Nullmax啟動研發智能駕駛平臺系統,在英偉達平臺上研發智能駕駛中間件,以及智能駕駛數據閉環系統。2018年,智能駕駛中間件由Linux系統擴展至QNX、RTOS以及AutoSar,完成了行泊一體智能駕駛平臺研發工作的總體設計。2019年,智能駕駛中間件擴展對TI平臺的部署支持,具備行泊一體量產交付能力。之后,基于不同平臺的研發經驗,形成了一套跨平臺的解決方案,保證業務可以快速適配到不同客戶要求的計算平臺,例如國產芯片黑芝麻、地平線等車載計算芯片。
2017年Nullmax啟動研發支持行泊一體智能駕駛的規劃和控制技術,完成車道保持、巡航、路徑規劃、速度規劃等規劃和控制算法體系。2018年,完成智能駕駛規劃和控制的總體方案設計,陸續開發支持行泊一體功能。2019年,行泊一體智能駕駛項目進入開發階段,豐富在不同嵌入式平臺的規劃、控制算法功能。同時,規劃和控制算法也遵循漸進式發展,逐步拓展至以學習方法為主、規則方法保證安全的數據驅動技術路線。
行業里前裝量產是漸進式自動駕駛最主要的應用,即通過與汽車廠商的合作將智能駕駛系統安裝到十萬、百萬輛的普通新車上,通過人類司機的監督、指揮和示范,在山南海北、差異巨大的道路上真實運行,收集數不勝數的挑戰性場景和有價值數據,經過長期持續的迭代,最終成長為無人駕駛。
相比于跨越式路線,漸進式路線的關鍵特點就在于,前裝量產應用的市場需求極大、商業模式成熟,企業可以通過技術獲得正常商業收入,保障長期研發。整個漸進的過程中,技術和商業相互助益。
作為漸進式自動駕駛的行業引領者,Nullmax主張MachineLearningFirst(MLF,機器學習優先)的自動駕駛技術路線,打造了涵蓋車端、云端的平臺化軟件系統,涵蓋完整上層應用、中間件、底層軟件以及云端數據系統。
MLF采用全新的技術架構,海量數據驅動,具備出色的可拓展性和經濟性,能夠處理新場景,解決自動駕駛長尾挑戰。它利用傳感器的輸入,在無法用規則完全總結的復雜現實世界里,為自動駕駛汽車生成安全合規、舒適高效的行駛路線。
Nullmax領先的視覺感知算法以及強大的行泊一體方案,在量產領域廣受認可,應用于高中低平臺的眾多量產車型,量產進程位居行業一線。其打造的平臺化BEV-AI技術架構,打通全場景行泊一體,支持所有平臺、所有產品,具有面向部署優化、超長距離感知、適配任意傳感器配置等特點。
其強大的視覺感知技術,與MLF方法一脈相通,涵蓋了自動駕駛所需的全部感知軟件和算法,包括目標檢測、車道線檢測、多目標跟蹤、融合、預測、視覺建圖及定位等模塊,性能指標達到行業頂級水準。
在高階智能駕駛不斷上車的今天,行泊一體已經成為了汽車行業的量產共識,如何在實現極致性能體驗的同時,進一步降低硬件成本,并且大幅提升開發部署的效率,是行泊一體加速落地的關鍵。傳統的行泊一體方案,行泊功能一般來自兩套系統,芯片、傳感器各為陣營,不僅性能受限,也帶來了多余的硬件成本。面向當下和未來,行泊一體顯然需要更加”現代化”的深度融合:傳感器深度復用,芯片資源完全共享,并通過強大的軟件算法實現功能的整合升級。
而這,也對底層的技術架構提出了更高要求。這套架構既要能夠支持行車、泊車的各種傳感器,基于單顆SOC為主的域控制器打造功能完整的行泊一體應用,還要提供豐富多樣的算法選擇,滿足不同算力和算子情況下的各種行車、泊車任務要求,最好還能實現充分的技術共用和模塊復用,讓所有方案的開發、部署和升級變得高效便捷。為此,Nullmax打造了這樣一套強大的平臺化BEV-AI整體技術架構,為”現代化”的全場景行泊一體應用提供至關重要的技術支撐,推動高階智駕加速走向普及。
Nullmax表示,對于自動駕駛來說,感知是整個系統的最上游,當傳感器的類型和數量顯著增加時,如何融合所有傳感器持續輸入的多模態、不同視角數據,并實時輸出下游所需的一系列任務結果,是自動駕駛的核心問題。并且在應用中,感知環節常常會消耗掉車上的大部份算力,所以感知其實也是技術架構的核心所在。在感知環節,系統需要融合不同視角相機的視覺數據,以及毫米波雷達、激光雷達等傳感器的數據,在模型設計和工程實現上都具有很大挑戰。常規的后融合處理方式,每個傳感器對應一個神經網絡,無法充分挖掘多傳感器融合的優勢,而且計算量大、耗時長。此外,如果多個任務簡單地共享一個主干網絡,則容易出現各個任務難以同時獲得優異性能的情況。
Nullmax已經與多家知名汽車廠商建立了面向量產的深度合作,獲得了國內頭部汽車廠商、造車新勢力等客戶的多個乘用車量產項目,量產進程位居行業一線。
2022年,Nullmax完成了量產項目的首個交付,而在今年,更多量產車型的技術方案也將先后完成交付。汽車行業的智能駕駛浪潮雖然才剛剛開始,但Nullmax早一步實現了量產項目的一連串定點,而且同步開始了不同方案的平臺化開發和并行式交付。Nullmax已有的項目落地客戶包括上汽、奇瑞、經緯恒潤、德賽西威等。Nullmax目前與車企均基于平臺化的合作,平臺合作的特點是開發的解決方案均可對應多個車型,而不只是針對單一具體車型。
多平臺陸續進入量產的同時,Nullmax還業界首發基于TITDA4平臺的一系列量產方案,基于NvidiaOrin平臺的行泊一體化方案,極具市場競爭力。目前,Nullmax合作項目的量產車型預期總規模超過百萬輛,工程化落地領跑業內,量產交付成績業內領先。并有數個新項目接近量產定點,商業化進程持續快速推進。
巖山科技的多元投資業務主要布局AI大模型、類腦智能和智能駕駛領域,重點圍繞人工智能、新能源、新材料、高端制造、半導體、通信等國家及產業政策鼓勵和支持的硬科技領域進行投資。股權投資方面已投股權投資基金8只,今年上半年通過基金間接投資的怡合達、東微半導、天岳先進、超卓航科、珠海冠宇、華大智造、商湯、微泰醫療等項目已成功IPO或處于申報IPO流程中。