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最燒錢的“馬拉松”,很多人快撐不下去了
最燒錢的“馬拉松”,很多人快撐不下去了
2024-08-02 閱讀:227

來源:中國新聞周刊

一直燒錢,無法盈利,這是智能駕駛尤其是自動駕駛行業的真實寫照。也有人稱,自動駕駛就是汽車業最大的天坑。

全球Robotaxi(無人出租車)第一梯隊選手——通用汽車旗下的Cruise也逃不過魔咒。通用的財報數據顯示,其僅在2023年的虧損就達24.14億美元。Cruise成立于 2013 年,2016 年被通用汽車收購。如果從2017年算起,Cruise累計虧損已經超過80億美元。

“智能駕駛賽道從2014年左右開始跑,十年過去了,還沒有一家能真正‘跑出來’。”一位早期投資人向《中國新聞周刊》透露,有Robotaxi(無人駕駛出租車)第一梯隊的公司每年虧損在5億元以上,也有側重于封閉場景的公司每年虧損1億元左右。

“跑出來”,意味著企業通過上市且有較高市值。近幾年,融資環境趨于冷靜,資金難題正向產業鏈中的每位玩家施壓。不乏估值百億的獨角獸,紛紛謀求上市“續命”。而此前已上市的公司,大多也仍未擺脫虧損。

以今年遞表美股和港股的兩家企業為例,2021—2023年,通用自動駕駛獨角獸文遠知行累計年內虧損超42億元,芯片供應商地平線累計年內虧損超175億元。

王傳福曾炮轟無人駕駛:“無人駕駛那都是扯淡,弄個虛頭巴腦的東西來忽悠。它是被資本裹挾,就是一襲皇帝的新裝。”這種略帶極端的觀點曾遭到智駕行業的群起反駁。

“但如今,資本的耐心也快到頭了。”前述投資人感嘆。

燒錢的“馬拉松”

智能駕駛到底是不是“皇帝的新裝”?也許只有接近終點才能分辨。

為了跑到終點,大多數本土創企都已選擇“兩條腿走路”的戰略:探索L4級及以上商用車、乘用車的測試與商業化落地的同時,與主機廠合作成為L2—L3級智駕方案商或供應商。

根據車輛用途,自動駕駛可分為商用車、乘用車兩類。商用車領域的應用場景包括干線物流、港口場景、物流園區、礦區場景、機場場景、末端配送、無人清掃等;乘用車領域則以Robotaxi和汽車的前裝量產為主要目標。

多位投入L4級技術研發整車、布局商用車領域的公司創始人都向《中國新聞周刊》使用了“馬拉松”的比喻。

在馭勢科技董事長、CEO吳甘沙看來,無人駕駛的“競”與“爭”,分別像馬拉松和拳擊賽。“拳擊賽”意味著終局競爭,是出行和物流全部無人駕駛化的未來階段;在此之前的“馬拉松”是持久戰,創企要跑到最后,才能獲得終局的入場資格。

“跑馬拉松的過程中,隨時都可能會有極點的來臨。長期攻克一個問題而難以獲得突破所帶來的倦怠感,以及成就感的缺失,或許是最難的。”他告訴《中國新聞周刊》,“初創企業需要思考的問題是,怎樣建立起巨頭未來可能很難具備的核心競爭力,構成競爭門檻。”

做自動駕駛,有多“燒錢”?研發投入和商業化落地間的博弈,是否有最優解?不同公司有各自的考量。

馭勢科技成立于2016年,目前實現商業化閉環的方向主要在機場業和制造業。吳甘沙表示,以公司最先跑通的香港國際機場無人駕駛項目為例,前后共用了6年的時間。

“項目從2019年底獲批至今,每年都要持續投入億級資金,發了50多個版本,修復了幾百個bug,增加了幾百項功能,需要不斷地向機場最高的安全和運營效率標準對齊,解決問題。”吳甘沙坦言,算法調優的過程其實很“痛苦”,“可能摁下葫蘆又起了瓢,解決了一個問題,另一項細節又變差了”。

另外,高昂的成本來自復雜的運維體系,包括管理、考核和解決問題的體系。“除了云端的安全員,更重要的是現場運維人員。一旦出現問題,需要進行秒級預警,一兩分鐘內遠程脫困,遠程不行還需要半小時內到現場解決。”他說。

談及“燒錢”,希迪智駕聯合創始人、CEO馬濰對《中國新聞周刊》分析,在研發投入方面,盡管需要培養精通高端算法的年輕人才,應對大模型萬億級數據迭代的挑戰,但基于幾百人的團隊規模,這筆投入仍然“相對有限”。

他指出,“燒錢”的不確定性更在于驗證技術的過程。“好比雞和蛋的問題。為驗證一項技術能夠實現無人化,并能為客戶所用,在未來實現大規模部署,前期需要投入一定規模的車輛及維護成本。在不同場景和不同時間跨度消耗資金來反復證明可行性,驗證所需投入的規模上限各有不同,但往往是燒錢的大頭。”

希迪智駕成立于2017年,先后在車路云一體化、無人礦卡兩項業務實現商業化閉環。因而,落地無人礦卡時,公司先選擇從小礦入手驗證技術,降低了說服客戶的成本;進入大礦后,部署要求和規模隨之增長,有人駕駛和無人駕駛的混編作業也帶來新的技術挑戰。

智行者董事長、CEO張德兆提到了另一大挑戰:“智能化設備的市場滲透率還處于較低水平。相比于同行競爭,現在更重要的還在于不斷地通過產品和技術說服客戶,教育市場,與傳統設備做競爭。”同時,技術的迭代升級、客戶需求的頻繁更新,也為售后運維帶來長期考驗。

“獨角獸”們亟需輸血

又一家智能駕駛公司要上市了。7月27日,文遠知行向美國證券交易委員會(SEC)正式提交IPO文件,尋求在納斯達克上市。

文遠知行成立于2017年,招股書顯示,公司至今累計10輪融資,披露金額超10.9億美元,2022年11月最后一筆D+輪融資時,估值達51億美元。

另有2家獨角獸也在今年披露了上市打算。6月17日和4月22日,證監會分別收悉Momenta和小馬智行的備案材料,擬赴美股發行不超過6335.29萬和9814.95萬股普通股。

港股方面,今年也出現了兩家智駕解決方案公司的身影。佑駕創新和縱目科技均從A股“改道”,分別于5月27日和3月28日向港交所遞表。

“有股東表示希望再堅持一下,找到最好的時機IPO,也有股東會迫于LP的壓力建議抓緊IPO,或要求分紅。”談及智能駕駛行業當前的IPO潮,一位智能駕駛公司高管告訴《中國新聞周刊》,從企業角度看,自動駕駛行業一定是長跑賽道,而非百米沖刺,但資本的耐心或就在五六年,“如果仍處于持續虧損的狀態,資本可能就會比較難受。”

智能駕駛,通常包括ADAS(高級駕駛輔助系統)和自動駕駛兩部分。產業鏈上游主要包括傳感器、芯片、算法、高精地圖、智能駕駛解決方案等產業,中游為汽車主機廠,下游則是由智駕技術升級和運營而衍生的服務市場。

據清科創業旗下私募通MAX數據,國內自動駕駛領域融資事件最頻繁的年份分別為2021年、2022年和2018年,分別有162次、139次和108次。2023年共發生92次融資事件,截至7月29日,今年以來共有45次。

融資速度明顯下滑,資金難題正向智能駕駛產業鏈中的每位玩家施壓,上市或成“救命稻草”。

今年密集遞交的IPO招股書,揭開了行業長期以來的困境。近3年(2021—2023年),文遠知行的營收從1.38億增長至4.02億元,年度虧損分別為10.07億、12.98億和19.49億元。加之今年上半年8.8億元的虧損,三年半已累虧超51億元。

文遠知行的業務比較多元,硬件服務方面,提供Robobus(無人駕駛公交車)、Robotaxi、無人清掃車及相關傳感器套件;服務方面,則包括L4級運用服務和ADAS軟件解決方案。

其研發投入仍在增長,文遠知行近3年分別支出4.43億、7.59億及10.58億元,今年上半年支出5.17億元。毛利方面,近3年從37.4%增至45.7%,今年上半年又降至36.5%。截至上半年,文遠知行賬上的現金及現金等價物為18.29億元,以上述“燒錢”速度,或只能覆蓋一兩年的虧損額。

盡管銷售額已逐年增長,仍難以覆蓋高昂的研發投入,企業在近3年連續虧損,是近期打算IPO的公司的普遍痛點。

招股書顯示,佑駕創新近3年的收入從1.75億元增至4.76億元,復合年均增長率為64.9%,累計年內虧損5.68億元。縱目科技收入從2.25億元增至4.98億元,復合年均增長率為48.7%,累虧15.86億元。

佑駕創新主要向整車廠提供L0至L2++的智駕解決方案。于2015—2023年總募得14.48億元,最后估值約53.48億元,在2023年中國智駕解決方案供應商中排名第六,市場份額占比0.6%。

談及虧損原因,兩公司均提到了原材料及耗材的采購成本,以及大量的研發費用。以縱目科技為例,截至去年底,公司共有901名全職員工,研究與開發人數占比58.2%;3年來研發開支分別占收入的120%、71.3%和73.9%。

作為目前整車廠的“上下游”,智能駕駛業務虧損的另一個核心因素,在于整車市場太“卷”。“激烈的市場競爭”“收入依賴少數客戶”等挑戰,也頻繁出現在上述公司的招股書中。

清華大學蘇州汽車研究院院長助理戴一凡表示,由于市場太“卷”,整車廠倒逼供應商卷價格,供應商生存空間有限,從而影響后續研發。

CIC灼識咨詢董事總經理柴代旋對《中國新聞周刊》分析,智駕系統一級供應商的產品須根據下游客戶、車型具體需求決定,配套車型銷量低于預期、車型過早更新換代等,都將對公司的收入和利潤產生不利影響。

“在早期,車廠可能給一個車型千萬美元的開發費,如今或降至幾百萬人民幣,公司覆蓋了開發費用,后期賣不上量就會虧損。而現在全國乘用車上量的概率越來越低,平均每個車型的年銷售量或不超過1萬臺,想分攤開發成本也愈發困難。”一位資深業內人士表示。

對于已經上市的企業,危機也仍未解除。

“自動駕駛第一股”知行科技,近兩年依賴單一大客戶,來自吉利集團的收入均占比95%以上。近3年,公司歸母凈虧損從4.64億元逐年收窄至1.95億元,但股價卻持續下跌。7月17單日,其股價從84.1港元/股跌至26.4港元/股收盤,跌幅達68.29%。

禾賽科技于去年2月9日在納斯達克上市,這是一家激光雷達研發與制造商。截至7月26日,股價報收4.6美元/股,相較上市首日收盤價21.1美元/股已縮水78.2%。2023年財報顯示,公司年度營收18.8億元,同比增長56.1%;但歸母凈虧損4.76億元,同比擴大58.2%。

另有SoC芯片公司也在今年遞表港交所,同樣逃脫不了“燒錢不盈利”難題。地平線在招股書中表示,近3年,公司營收從4.67億元增至15.52億元,而研發投入從11.44億元增至23.66億元,累計年內虧損175.23億元。

據蓋世汽車研究院數據,在2023年中國智能駕駛域控芯片裝機量前十排名中,地平線以40.2萬顆排名供應商第三,占市場份額的11.4%;特斯拉和英偉達則分別以120.8萬顆、114.7萬顆居前兩位。

“由于需要不斷燒錢研發,必須快速資本化,在一級市場融入資金較多的時候,需盡快上市在二級市場繼續融資。”新鼎資本董事長張馳對此評價。

商業化才是硬道理

燒了那么多錢,能否跑通商業化閉環,對創業公司來說,是最大的關切。

張德兆認為,對于ToB類高科技企業,20%的毛利率是“底線”。

“若以20%計,進一步分攤售前售后的銷售費用,理想狀態下控制在5%左右。若稍不可控或達到10%,再扣除3%—4%的管理費用,余下用于分攤研發費用,或也難以支撐進一步的投入。”他表示。

為一步步驗證場景的需求是“剛需”還是“偽需求”,馬濰表示,公司需要有一套降低風險的方法論,不斷逼近答案。

“我們會用四次閉環驗證三次業務價值。第一次只花10%的研發,迅速實現單點閉環;在第二次完整性閉環,確認功能和使用價值;在第三次完美性閉環確認產品價值,如成本和利潤;在第四次可靠性閉環,確認質量和量產價值。”他說。

吳甘沙透露了公司的一套通用標準,用于考核業務是否形成商業化閉環,具體包括:車輛規模達到幾百輛;每百輛車輛的遠程運維人員數量小于1;去掉安全員的運營里程突破100萬公里;獲取億級的訂單;有20家以上大型客戶,實現穩定的毛利并逐年改善。

2022年左右,由于技術落地進展不及預期,短期難以實現規模化造血,L4級的投資力度顯著降溫。

美國的自動駕駛企業也一度迎來倒閉潮。例如,2022年10月,明星企業Argo AI宣布關閉解散,員工和部分零部件由投資方福特和大眾汽車公司接收。2023年3月,專注卡車業務的Embark宣布裁員和結束運營,創始人Alex Rodrigues在內部信中表示,“資本市場已經背棄了沒有盈利能力的公司”。

對于本土廠商,新的調整隨之發生:追求L4級目標的企業與主機廠合作,“降維”做L2—L3級前裝量產;專注Robotaxi的公司,也加大對于商用車和細分場景業務的投入。

以文遠知行為例,Robotaxi是其切入自動駕駛的首個場景,首支車隊于2019年成立。其后幾年,陸續進駐商用車場景,并與博世合作推進乘用車智能駕駛軟件方案。招股書顯示,2021—2022年,其產品收入分別占總營收的73.5%和64.0%;而2023年和今年上半年,服務收入已占據主導,占比超86.0%。

“乘用車的優勢在于輔助駕駛更容易起量,獲得更多高價值數據;進行驗證的場景更廣泛,技術上限更高;建立的供應鏈更強大。”吳甘沙表示,乘用車前裝量產采取一次性收費的模式,商用車的現金流模式類似于訂閱服務或SAAS。

“Robotaxi屬于重資產行業,企業需要兼顧出租車運營公司的職能,運營難度和投資力度都更高。”張馳評價。

不過,今年以來,隨著關鍵政策的出臺和城市試運營范圍的拓寬,L4級Robotaxi正加速上路。7月3日,工信部等多部門聯合公布智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單,共包含20個試點城市(聯合體)。據太平洋證券預測,在2025年和2030年,中國Robotaxi市場規模分別有望突破1.18萬億元和2.93萬億元。

文遠知行在招股書中表示,隨著公司自動駕駛技術的測試、試驗和商業化,研發支出后續預計還會增加。其中,Robotaxi將會是重點投入項目,“將會在今年以及明年開始Robotaxi的商業化生產,并為大規模商業化做好準備”。

“洗牌”即將開始

談及IPO潮,受訪專家普遍表示,智駕行業正加速步入“優勝劣汰”的下半場,上市則可視作“入場券”。

“近年來,投入大、周期長、技術壁壘高等產業特點逐漸開始收斂。主流車企開始自研,強大的互聯網科技公司和ICT企業入局,對產業帶來了較大沖擊。”蓋世汽車研究院副總裁王顯斌告訴《中國新聞周刊》:“在未來,擁有大量軟件技術人員、大量資本、工程量產項目經驗的企業才能持續長久投入發展。”

“一方面是ChatGPT帶來的革命,從傳統的標注到用大模型快速學習,底層技術和模組算法也發生迭代;另一方面是特斯拉開源,自動駕駛的門檻已經降低。”張馳說。

他表示,創新企業需要通過上市構建資金壁壘。“行業已經到了要洗牌的時候,尤其是頭部公司。從L2、L3級別往上做、封閉場景的企業或許相對安全,直接做L4、L5級別的自動駕駛企業,風險仍然在持續。”

戴一凡表示,下半場的競爭,還在于技術和產品是否已步入量產應用階段,“L2—L3輔助駕駛已開始大規模裝車,來到爆發前期”。

談及未來幾年的最大變化,他認為,汽車整車、零部件以及自動駕駛領域的玩家太多且產能過剩,要經歷兼并和淘汰的階段,整車和供應商品牌中科技公司的數量會減少。“資本已不再像從前那樣追捧新概念,而是更看重商業化落地,例如前裝量產能力、Robotaxi運營情況等。”

若要從“馬拉松”突圍到“拳擊賽”,未來破局的關鍵何在?

“對于創業公司而言,一定是有所為有所不為。”吳甘沙表示,未來的挑戰仍然在于繼續打磨自動解決方案的通用性,降低運營運維成本。

“正如馬拉松賽需要控制節奏,不斷找到補給才能跑到最后。”張德兆提到,穩健經營是當下的關鍵,公司今年的業務戰略要“從無序到有序”。

馬濰則表示,無人化打破了舊有的競爭門檻,企業除了“活下去”,還要善用人工智能帶來的“屠龍寶刀”,找到合適的場景,繼續突破傳統市場。

“由于技術迭代太快,盯著太多市場并不現實。企業需要明確主營產品聚焦的方向,每個企業或只能有一至兩種主營產品。”戴一凡建議。

“最大的挑戰,仍然在于技術路線能否跟上,例如純視覺端對端大模型技術的投入,多傳感器融合技術的選擇,超算能力和數據閉環能力的建設等。”王顯斌說。

今年以來,資本的關注有所回溫。據新戰略低速無人駕駛產業研究所統計,上半年國內外自動駕駛領域公開近103起重要投融資,披露融資總額近261億元人民幣(包括IPO募資),均高于2023年同期,其中涉及82家國內企業、16家國外企業。

“智能駕駛市場的增速比較樂觀,且國產替代空間很大,內資占比越來越高,留給有實力且具備商業化能力的廠商的空間充足。”柴代旋預計,以智能駕駛解決方案收入計(包括軟件、硬件、算法及訂閱服務收入等),2023年中國市場達717.4億元,2028年將達2128.0億元,復合增長率為24.3%。

發于2024.8.5總第1151期《中國新聞周刊》雜志

雜志標題:智能駕駛獨角獸,成了吞金獸?

作者:王詩涵

編輯:閔杰

運營編輯:馬曉軼

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