近日自動(dòng)駕駛科技公司Nullmax（Cayman）Limited（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“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(lǐng)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(mǎn)足行業(yè)客戶(hù)快速增長(cháng)的智駕量產(chǎn)需求。

此前業(yè)務(wù)實(shí)體紐勱上海的Pre-A輪融資由德賽西威于2019年領(lǐng)投，投前估值為0.95億美元；A輪融資由FutureXFund于2021年領(lǐng)投，投前估值為1.95億美元。

Nullmax的兩位創(chuàng )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(fā)應用，完整經(jīng)歷了自動(dòng)駕駛的大規模落地。Nullmax紐勱是漸進(jìn)式路線(xiàn)和機器學(xué)習方法的引領(lǐng)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(huán)服務(wù)。Nullmax紐勱全面覆蓋高、中、低算力要求，是目前業(yè)內唯一可提供單TDA4芯片行泊一體4.0方案的智駕企業(yè)；在高性能智能駕駛市場(chǎng)，基于英偉達(NVIDIA)Orin芯片的量產(chǎn)方案也是率先實(shí)現了量產(chǎn)定點(diǎn)。

2023年8月30巖山科技發(fā)布了《關(guān)于擬增資并收購Nullmax(Cayman)Limited部分股權暨關(guān)聯(lián)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(jìn)行增資，占增資后的26.12%股權。

同時(shí)，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(chuàng )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(zhù)此事的正式實(shí)行，在本輪融資及相關(guān)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(yè)領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛科技公司，致力于打造全場(chǎng)景的無(wú)人駕駛應用，加速推動(dòng)移動(dòng)出行產(chǎn)業(yè)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(kāi)展自動(dòng)駕駛的研發(fā)和落地工作，為全球客戶(hù)提供安全、高效、經(jīng)濟的自動(dòng)駕駛產(chǎn)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(lài)于某一款特定芯片，打造了真正的行泊一體方案。由于技術(shù)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(jìn)式路線(xiàn)以及開(kāi)發(fā)視覺(jué)感知技術(shù)的自動(dòng)駕駛公司之一，在相關(guān)產(chǎn)品、技術(shù)及商業(yè)化方面形成了深厚積累。Nullmax的所有技術(shù)面向大規模量產(chǎn)落地而開(kāi)發(fā)，通過(guò)極少的攝像頭和毫米波雷達低端車(chē)型，到配置豐的攝像頭環(huán)車(chē)陣列、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達先裝的高端車(chē)型，全面覆蓋高、中、低算力主流芯片平臺，實(shí)現多個(gè)量產(chǎn)車(chē)型的應用落地。

多種傳感器結合，可以有效融合空間和時(shí)序信息，對360度的多傳感器數據進(jìn)行高效融合，也能自動(dòng)搜尋最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò )設計，支持多傳感器、多任務(wù)的協(xié)同工作。在海量數據驅動(dòng)下持續高效地迭代升級，漸進(jìn)式地實(shí)現復雜場(chǎng)景下的無(wú)人駕駛應用。

Nullmax 2017年初步具備前視感知技術(shù)能力，形成以視覺(jué)為主、多傳感器融合的感知產(chǎn)品形態(tài)，完成基礎行車(chē)功能，同時(shí)陸續上線(xiàn)基于環(huán)視魚(yú)眼的泊車(chē)相關(guān)感知研發(fā)，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(kāi)始研發(fā)基于多攝像頭的視覺(jué)軟件解決方案，提供更高階的感知輸出，豐富自動(dòng)駕駛軟件形態(tài)。2019年，進(jìn)入智能駕駛項目的感知開(kāi)發(fā)階段，在多個(gè)項目交付中，不斷優(yōu)化升級感知方案，同時(shí)，根據多個(gè)項目交付中的關(guān)鍵任務(wù)，創(chuàng )新研發(fā)基于BEV感知方案，保持感知技術(shù)的持續領(lǐng)先。

2017年Nullmax啟動(dòng)研發(fā)智能駕駛平臺系統，在英偉達平臺上研發(fā)智能駕駛中間件，以及智能駕駛數據閉環(huán)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(fā)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(chǎn)交付能力。之后，基于不同平臺的研發(fā)經(jīng)驗，形成了一套跨平臺的解決方案，保證業(yè)務(wù)可以快速適配到不同客戶(hù)要求的計算平臺，例如國產(chǎn)芯片黑芝麻、地平線(xiàn)等車(chē)載計算芯片。

2017年Nullmax啟動(dòng)研發(fā)支持行泊一體智能駕駛的規劃和控制技術(shù)，完成車(chē)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(kāi)發(fā)支持行泊一體功能。2019年，行泊一體智能駕駛項目進(jìn)入開(kāi)發(fā)階段，豐富在不同嵌入式平臺的規劃、控制算法功能。同時(shí)，規劃和控制算法也遵循漸進(jìn)式發(fā)展，逐步拓展至以學(xué)習方法為主、規則方法保證安全的數據驅動(dòng)技術(shù)路線(xiàn)。

行業(yè)里前裝量產(chǎn)是漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛最主要的應用，即通過(guò)與汽車(chē)廠(chǎng)商的合作將智能駕駛系統安裝到十萬(wàn)、百萬(wàn)輛的普通新車(chē)上，通過(guò)人類(lèi)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(shí)運行，收集數不勝數的挑戰性場(chǎng)景和有價(jià)值數據，經(jīng)過(guò)長(cháng)期持續的迭代，最終成長(cháng)為無(wú)人駕駛。

相比于跨越式路線(xiàn)，漸進(jìn)式路線(xiàn)的關(guān)鍵特點(diǎn)就在于，前裝量產(chǎn)應用的市場(chǎng)需求極大、商業(yè)模式成熟，企業(yè)可以通過(guò)技術(shù)獲得正常商業(yè)收入，保障長(cháng)期研發(fā)。整個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程中，技術(shù)和商業(yè)相互助益。

作為漸進(jìn)式自動(dòng)駕駛的行業(yè)引領(lǐng)者，Nullmax主張MachineLearningFirst(MLF，機器學(xué)習優(yōu)先)的自動(dòng)駕駛技術(shù)路線(xiàn)，打造了涵蓋車(chē)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(shù)架構，海量數據驅動(dòng)，具備出色的可拓展性和經(jīng)濟性，能夠處理新場(chǎng)景，解決自動(dòng)駕駛長(cháng)尾挑戰。它利用傳感器的輸入，在無(wú)法用規則完全總結的復雜現實(shí)世界里，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)生成安全合規、舒適高效的行駛路線(xiàn)。

Nullmax領(lǐng)先的視覺(jué)感知算法以及強大的行泊一體方案，在量產(chǎn)領(lǐng)域廣受認可，應用于高中低平臺的眾多量產(chǎn)車(chē)型，量產(chǎn)進(jìn)程位居行業(yè)一線(xiàn)。其打造的平臺化BEV-AI技術(shù)架構，打通全場(chǎng)景行泊一體，支持所有平臺、所有產(chǎn)品，具有面向部署優(yōu)化、超長(cháng)距離感知、適配任意傳感器配置等特點(diǎn)。

其強大的視覺(jué)感知技術(shù)，與MLF方法一脈相通，涵蓋了自動(dòng)駕駛所需的全部感知軟件和算法，包括目標檢測、車(chē)道線(xiàn)檢測、多目標跟蹤、融合、預測、視覺(jué)建圖及定位等模塊，性能指標達到行業(yè)頂級水準。

在高階智能駕駛不斷上車(chē)的今天，行泊一體已經(jīng)成為了汽車(chē)行業(yè)的量產(chǎn)共識，如何在實(shí)現極致性能體驗的同時(shí)，進(jìn)一步降低硬件成本，并且大幅提升開(kāi)發(fā)部署的效率，是行泊一體加速落地的關(guān)鍵。傳統的行泊一體方案，行泊功能一般來(lái)自?xún)商紫到y，芯片、傳感器各為陣營(yíng)，不僅性能受限，也帶來(lái)了多余的硬件成本。面向當下和未來(lái)，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(guò)強大的軟件算法實(shí)現功能的整合升級。

而這，也對底層的技術(shù)架構提出了更高要求。這套架構既要能夠支持行車(chē)、泊車(chē)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(mǎn)足不同算力和算子情況下的各種行車(chē)、泊車(chē)任務(wù)要求，最好還能實(shí)現充分的技術(shù)共用和模塊復用，讓所有方案的開(kāi)發(fā)、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(shù)架構，為”現代化”的全場(chǎng)景行泊一體應用提供至關(guān)重要的技術(shù)支撐，推動(dòng)高階智駕加速走向普及。

Nullmax表示，對于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，感知是整個(gè)系統的最上游，當傳感器的類(lèi)型和數量顯著(zhù)增加時(shí)，如何融合所有傳感器持續輸入的多模態(tài)、不同視角數據，并實(shí)時(shí)輸出下游所需的一系列任務(wù)結果，是自動(dòng)駕駛的核心問(wèn)題。并且在應用中，感知環(huán)節常常會(huì )消耗掉車(chē)上的大部份算力，所以感知其實(shí)也是技術(shù)架構的核心所在。在感知環(huán)節，系統需要融合不同視角相機的視覺(jué)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(shí)現上都具有很大挑戰。常規的后融合處理方式，每個(gè)傳感器對應一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，無(wú)法充分挖掘多傳感器融合的優(yōu)勢，而且計算量大、耗時(shí)長(cháng)。此外，如果多個(gè)任務(wù)簡(jiǎn)單地共享一個(gè)主干網(wǎng)絡(luò )，則容易出現各個(gè)任務(wù)難以同時(shí)獲得優(yōu)異性能的情況。

Nullmax已經(jīng)與多家知名汽車(chē)廠(chǎng)商建立了面向量產(chǎn)的深度合作，獲得了國內頭部汽車(chē)廠(chǎng)商、造車(chē)新勢力等客戶(hù)的多個(gè)乘用車(chē)量產(chǎn)項目，量產(chǎn)進(jìn)程位居行業(yè)一線(xiàn)。

2022年，Nullmax完成了量產(chǎn)項目的首個(gè)交付，而在今年，更多量產(chǎn)車(chē)型的技術(shù)方案也將先后完成交付。汽車(chē)行業(yè)的智能駕駛浪潮雖然才剛剛開(kāi)始，但Nullmax早一步實(shí)現了量產(chǎn)項目的一連串定點(diǎn)，而且同步開(kāi)始了不同方案的平臺化開(kāi)發(fā)和并行式交付。Nullmax已有的項目落地客戶(hù)包括上汽、奇瑞、經(jīng)緯恒潤、德賽西威等。Nullmax目前與車(chē)企均基于平臺化的合作，平臺合作的特點(diǎn)是開(kāi)發(fā)的解決方案均可對應多個(gè)車(chē)型，而不只是針對單一具體車(chē)型。

多平臺陸續進(jìn)入量產(chǎn)的同時(shí)，Nullmax還業(yè)界首發(fā)基于TITDA4平臺的一系列量產(chǎn)方案，基于NvidiaOrin平臺的行泊一體化方案，極具市場(chǎng)競爭力。目前，Nullmax合作項目的量產(chǎn)車(chē)型預期總規模超過(guò)百萬(wàn)輛，工程化落地領(lǐng)跑業(yè)內，量產(chǎn)交付成績(jì)業(yè)內領(lǐng)先。并有數個(gè)新項目接近量產(chǎn)定點(diǎn)，商業(yè)化進(jìn)程持續快速推進(jìn)。

巖山科技的多元投資業(yè)務(wù)主要布局AI大模型、類(lèi)腦智能和智能駕駛領(lǐng)域，重點(diǎn)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(chǎn)業(yè)政策鼓勵和支持的硬科技領(lǐng)域進(jìn)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(guò)基金間接投資的怡合達、東微半導、天岳先進(jìn)、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。