近日自动驾驶科技公司Nullmax（Cayman）Limited（以下简称“Nullmax”）宣布获得总计约7.8亿人民币的B轮融资。本轮融资由岩山科技独家领投，老股东Stonehill Technology Limited追加投资，其他投资者跟投。据悉，在充足的资金支持下，Nullmax将有序扩大团队规模，提升交付能力，满足行业客户快速增长的智驾量产需求。
此前业务实体纽劢上海的Pre-A轮融资由德赛西威于2019年领投，投前估值为0.95亿美元；A轮融资由FutureXFund于2021年领投，投前估值为1.95亿美元。
Nullmax的两位创始人徐雷博士与宋新雨均曾就职于特斯拉，期间亲身参与了Autopilot1.0和2.0的研发应用，完整经历了自动驾驶的大规模落地。Nullmax纽劢是渐进式路线和机器学习方法的引领者，可以提供完整的智能驾驶系统方案和定制化的感知模块，以及相应的数据闭环服务。Nullmax纽劢全面覆盖高、中、低算力要求，是目前业内唯一可提供单TDA4芯片行泊一体4.0方案的智驾企业；在高性能智能驾驶市场，基于英伟达(NVIDIA)Orin芯片的量产方案也是率先实现了量产定点。
2023年8月30岩山科技发布了《关于拟增资并收购Nullmax(Cayman)Limited部分股权暨关联交易的公告》。按照计划，岩山科技全资子公司拟按人民币19.8亿元的投前总估值、以自有资金人民币6.75亿元或等值美元的总金额对Nullmax(Cayman)进行增资，占增资后的26.12%股权。
同时，拟按人民币18.8亿元的转让前总估值、以自有资金合计人民币约3.21亿元或等值美元受让纽劢科技创始人、德赛西威等股东股份，占增资后13.08%的股权。本次交易完成后，岩山科技将持有Nullmax纽劢39.20%的股权，在代理行使11%的表决权后，合计拥有Nullmax纽劢表决权为50.20%。
此次Nullmax纽劢宣布获得总计约7.8亿人民币的B轮融资，标志着此事的正式实行，在本轮融资及相关交易完成后，Nullmax纽劢将成为岩山科技合并报表范围内的控股子公司。
据了解Nullmax是行业领先的自动驾驶科技公司，致力于打造全场景的无人驾驶应用，加速推动移动出行产业的智能化变革。在2016年成立于硅谷，2017年初即扎根上海，立足中国开展自动驾驶的研发和落地工作，为全球客户提供安全、高效、经济的自动驾驶产品。
Nullmax的智能驾驶方案是平台化的方案，可以覆盖不同的芯片平台，而不是仅仅依赖于某一款特定芯片，打造了真正的行泊一体方案。由于技术是自研的，Nullmax方案具有更快速、更强的适配不同芯片平台的能力。
Nullmax是国内最早选定渐进式路线以及开发视觉感知技术的自动驾驶公司之一，在相关产品、技术及商业化方面形成了深厚积累。Nullmax的所有技术面向大规模量产落地而开发，通过极少的摄像头和毫米波雷达低端车型，到配置丰的摄像头环车阵列、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达先装的高端车型，全面覆盖高、中、低算力主流芯片平台，实现多个量产车型的应用落地。
多种传感器结合，可以有效融合空间和时序信息，对360度的多传感器数据进行高效融合，也能自动搜寻最优的网络设计，支持多传感器、多任务的协同工作。在海量数据驱动下持续高效地迭代升级，渐进式地实现复杂场景下的无人驾驶应用。
Nullmax 2017年初步具备前视感知技术能力，形成以视觉为主、多传感器融合的感知产品形态，完成基础行车功能，同时陆续上线基于环视鱼眼的泊车相关感知研发，具备行泊一体的感知解决方案。2018年，完成智能驾驶感知方案的整体设计，之后开始研发基于多摄像头的视觉软件解决方案，提供更高阶的感知输出，丰富自动驾驶软件形态。2019年，进入智能驾驶项目的感知开发阶段，在多个项目交付中，不断优化升级感知方案，同时，根据多个项目交付中的关键任务，创新研发基于BEV感知方案，保持感知技术的持续领先。
2017年Nullmax启动研发智能驾驶平台系统，在英伟达平台上研发智能驾驶中间件，以及智能驾驶数据闭环系统。2018年，智能驾驶中间件由Linux系统扩展至QNX、RTOS以及AutoSar，完成了行泊一体智能驾驶平台研发工作的总体设计。2019年，智能驾驶中间件扩展对TI平台的部署支持，具备行泊一体量产交付能力。之后，基于不同平台的研发经验，形成了一套跨平台的解决方案，保证业务可以快速适配到不同客户要求的计算平台，例如国产芯片黑芝麻、地平线等车载计算芯片。
2017年Nullmax启动研发支持行泊一体智能驾驶的规划和控制技术，完成车道保持、巡航、路径规划、速度规划等规划和控制算法体系。2018年，完成智能驾驶规划和控制的总体方案设计，陆续开发支持行泊一体功能。2019年，行泊一体智能驾驶项目进入开发阶段，丰富在不同嵌入式平台的规划、控制算法功能。同时，规划和控制算法也遵循渐进式发展，逐步拓展至以学习方法为主、规则方法保证安全的数据驱动技术路线。
行业里前装量产是渐进式自动驾驶最主要的应用，即通过与汽车厂商的合作将智能驾驶系统安装到十万、百万辆的普通新车上，通过人类司机的监督、指挥和示范，在山南海北、差异巨大的道路上真实运行，收集数不胜数的挑战性场景和有价值数据，经过长期持续的迭代，最终成长为无人驾驶。
相比于跨越式路线，渐进式路线的关键特点就在于，前装量产应用的市场需求极大、商业模式成熟，企业可以通过技术获得正常商业收入，保障长期研发。整个渐进的过程中，技术和商业相互助益。
作为渐进式自动驾驶的行业引领者，Nullmax主张MachineLearningFirst(MLF，机器学习优先)的自动驾驶技术路线，打造了涵盖车端、云端的平台化软件系统，涵盖完整上层应用、中间件、底层软件以及云端数据系统。
MLF采用全新的技术架构，海量数据驱动，具备出色的可拓展性和经济性，能够处理新场景，解决自动驾驶长尾挑战。它利用传感器的输入，在无法用规则完全总结的复杂现实世界里，为自动驾驶汽车生成安全合规、舒适高效的行驶路线。
Nullmax领先的视觉感知算法以及强大的行泊一体方案，在量产领域广受认可，应用于高中低平台的众多量产车型，量产进程位居行业一线。其打造的平台化BEV-AI技术架构，打通全场景行泊一体，支持所有平台、所有产品，具有面向部署优化、超长距离感知、适配任意传感器配置等特点。
其强大的视觉感知技术，与MLF方法一脉相通，涵盖了自动驾驶所需的全部感知软件和算法，包括目标检测、车道线检测、多目标跟踪、融合、预测、视觉建图及定位等模块，性能指标达到行业顶级水准。
在高阶智能驾驶不断上车的今天，行泊一体已经成为了汽车行业的量产共识，如何在实现极致性能体验的同时，进一步降低硬件成本，并且大幅提升开发部署的效率，是行泊一体加速落地的关键。传统的行泊一体方案，行泊功能一般来自两套系统，芯片、传感器各为阵营，不仅性能受限，也带来了多余的硬件成本。面向当下和未来，行泊一体显然需要更加”现代化”的深度融合：传感器深度复用，芯片资源完全共享，并通过强大的软件算法实现功能的整合升级。
而这，也对底层的技术架构提出了更高要求。这套架构既要能够支持行车、泊车的各种传感器，基于单颗SOC为主的域控制器打造功能完整的行泊一体应用，还要提供丰富多样的算法选择，满足不同算力和算子情况下的各种行车、泊车任务要求，最好还能实现充分的技术共用和模块复用，让所有方案的开发、部署和升级变得高效便捷。为此，Nullmax打造了这样一套强大的平台化BEV-AI整体技术架构，为”现代化”的全场景行泊一体应用提供至关重要的技术支撑，推动高阶智驾加速走向普及。
Nullmax表示，对于自动驾驶来说，感知是整个系统的最上游，当传感器的类型和数量显著增加时，如何融合所有传感器持续输入的多模态、不同视角数据，并实时输出下游所需的一系列任务结果，是自动驾驶的核心问题。并且在应用中，感知环节常常会消耗掉车上的大部份算力，所以感知其实也是技术架构的核心所在。在感知环节，系统需要融合不同视角相机的视觉数据，以及毫米波雷达、激光雷达等传感器的数据，在模型设计和工程实现上都具有很大挑战。常规的后融合处理方式，每个传感器对应一个神经网络，无法充分挖掘多传感器融合的优势，而且计算量大、耗时长。此外，如果多个任务简单地共享一个主干网络，则容易出现各个任务难以同时获得优异性能的情况。
Nullmax已经与多家知名汽车厂商建立了面向量产的深度合作，获得了国内头部汽车厂商、造车新势力等客户的多个乘用车量产项目，量产进程位居行业一线。
2022年，Nullmax完成了量产项目的首个交付，而在今年，更多量产车型的技术方案也将先后完成交付。汽车行业的智能驾驶浪潮虽然才刚刚开始，但Nullmax早一步实现了量产项目的一连串定点，而且同步开始了不同方案的平台化开发和并行式交付。Nullmax已有的项目落地客户包括上汽、奇瑞、经纬恒润、德赛西威等。Nullmax目前与车企均基于平台化的合作，平台合作的特点是开发的解决方案均可对应多个车型，而不只是针对单一具体车型。
多平台陆续进入量产的同时，Nullmax还业界首发基于TITDA4平台的一系列量产方案，基于NvidiaOrin平台的行泊一体化方案，极具市场竞争力。目前，Nullmax合作项目的量产车型预期总规模超过百万辆，工程化落地领跑业内，量产交付成绩业内领先。并有数个新项目接近量产定点，商业化进程持续快速推进。
岩山科技的多元投资业务主要布局AI大模型、类脑智能和智能驾驶领域，重点围绕人工智能、新能源、新材料、高端制造、半导体、通信等国家及产业政策鼓励和支持的硬科技领域进行投资。股权投资方面已投股权投资基金8只，今年上半年通过基金间接投资的怡合达、东微半导、天岳先进、超卓航科、珠海冠宇、华大智造、商汤、微泰医疗等项目已成功IPO或处于申报IPO流程中。
