擎天智卡公司的倒下是一個信號——自動駕駛技術依然代表著未來，但是，前提是你能活到那個時候。

(資料圖片僅供參考)

6月中旬，擎天智卡創始人潘震皓在給全體員工發送的郵件中宣布，公司進入清算注銷流程。此時，距離這家研發自動駕駛卡車的公司成立僅僅過去一年半。事實上，自去年1月宣布獲得五源資本近千萬美元天使輪融資后，擎天智卡再無新資金進入。

投資人不愿繼續“輸血”的原因是多方面的。除了投資大環境的影響，美股市場也不斷傳來壞消息。企服數據庫公司Crunchbase分析顯示，過去幾年上市的14家自動駕駛及相關技術企業，在2022年市值平均跌幅超過80%，最大跌幅達99%。其中，自動駕駛卡車開發商Embark和Otonomo，激光雷達公司Velodyne Lidar和Quanergy Systems跌幅破95%。

這股遠道而來的寒氣也滲進了國內自動駕駛公司。它們之中，成功IPO的并未收獲超出意料的高估值，仍在成長中的則受困于商業化能力自證的矛盾中。

最近的“融資難”開始成為自動駕駛公司商業化困境的表征，擠掉估值泡沫、淘汰尾部團隊是注定的結局。

從眾的人正在離開

在創業者李銳眼中，無人駕駛行業經歷了兩輪熱潮。第一輪由百度主導，百度在2013年開始組建自己的自動駕駛研究團隊，并于2017年推出其自動駕駛開放平臺Apollo，為行業樹立了一個標桿故事。如今活躍在自動駕駛領域的頭部公司，也大都在2016-2017年成立。

第二輪熱潮來自新能源汽車市場的爆發。在2020-2021年期間，國內新能源汽車的銷量增長勢頭有目共睹。在電動化之后，智能化開始被視作汽車的下一個戰場，自動駕駛公司受益于此，在融資道路上再次如沐春風。

投資人楊川回憶，在2016年以前，一級市場上還沒有人相信自動駕駛的商業故事。當時有一家處于頭部的公司，其創始團隊是按照每周六天、每天七八組會議的節奏面見投資方，見了整整三四周才找到錢。

但僅僅過了一兩年，市場就熱了起來。同樣是那家公司，開始進入了一年融兩輪，一輪估值可以翻上兩三倍的成長快車道。

“原因是海外出現了幾起比較大的收購案，把這個行業炒熱了。” 楊川說。比如，Uber以億美元收購自動駕駛卡車公司Otto，英特爾以150億美元收購Mobileye，福特以10億美元投資Argo AI，通用在收購Cruise之后又收購了一家激光雷達公司。

這種火熱迅速傳遍了整個自動駕駛賽道。投資人們發現無論多喊到多高的估值，總是有人能融到錢。

“但是，你會發現很多融資事件都是一群機構拼盤，即便是領投機構也沒有非常大的魄力出大錢。”楊川說，“它更多的是一種情緒，一種叫做‘我不投就錯過了’的從眾情緒。”

楊川認為，真正對這個行業報以信念的投資人少之又少，但從眾的人足夠多，融錢就變得容易起來。

這個判斷在今天應驗了，從眾的人正在離去。據賽博汽車不完全統計，2022年國內自動駕駛領域累計披露了125起融資，雖然數量與2021年基本持平，不過在累計披露的融資總額方面出現了較大幅度的下滑，僅為205億元，不足上一年同期760億元的三分之一。2023年上半年，這一趨勢有所延續。

一名自動駕駛公司創始人對界面新聞記者表示，從美股市場傳來的動向對公司的估值和融資產生了影響。另一名創業者同樣坦誠，他表示受大環境影響，公司當前的融資進程的確比往年要難。

讓融資更難的是，這些創業公司的估值已經太高了。

“還是貴，貴得不得了。”宋玉在一家VC做投資人，自動駕駛是他過去兩年重點關注的賽道。他提到自己今年投中的一家做自動駕駛硬件的初創公司，在天使輪的估值就已接近2億美金。

不僅是初創公司，幾年前集中成立的一批自動駕駛公司，在拿過幾輪熱錢之后個別估值甚至已經超過同領域的上市企業。公開資料顯示，小馬智行當前估值85億美元，文遠知行44億美元，元戎啟行10億美元，毫末智行10億美元。而回顧那些上市公司最好的時光，也就是IPO時，圖森未來市值85億美元，Embark市值億美元，Otonomo市值14億美元。

面對一二級市場的倒掛，投資人陷入了觀望。

誰還能拿到錢？

宋玉明確表示，如今他要么投天使輪的早期項目，搏一個高倍數回報；要么看pre-IPO的項目，要的是確定性。“投得早，還可以通過轉讓股份收回來一部分成本。投晚了，上市遙遙無期，就很難了。”

以低速無人駕駛產業研究所對2022年上半年國內自動駕駛公司融資事件的統計為例，其中僅有小馬智行、文遠知行等頭部項目為B輪以后輪次，其余均為A輪以前。到2022年第三季度，這一情形便更加突出，僅有一家公司獲得B輪后融資。

這種趨勢會讓處于中間輪次的項目處境尷尬，而這正是市場上一大批估值已經走高的公司境遇。

另外，在一些投資人看來，相比之下自動駕駛賽道的硬件公司仍然比軟件公司更有融資優勢。

其中，硬件公司包括地平線、黑芝麻智能等芯片公司，禾賽科技、速騰聚創等激光雷達公司，以及其他智能傳感器等硬件領域企業。軟件公司則是指主要提供智能駕駛解決方案的企業，例如小馬智行、文遠知行、momenta等。

“實話實說，硬件會相對好一點，因為就算最后清算還有設備可以追回。”宋玉用最壞的情況來做比喻。硬件公司的優勢在于“落地”屬性突出，因為形成了一定產能，有機會成為當地支柱產業，所以有更大概率在困難時期得到政府的扶持。

來自機構的結論同樣在印證這一點。億歐智庫的報告顯示，盡管自動駕駛階段性遇冷，但新一代智能傳感器顯現出了更高的投資熱度，例如激光雷達和4D毫米波雷達。

二級市場對此也持有類似態度。過去一年，為數不多讓自動駕駛行業感到振奮的IPO事件是成功登陸美股的激光雷達公司禾賽科技，以及當下正在沖刺港交所的自動駕駛芯片公司黑芝麻智能。

不過，楊川認為，硬件公司現在更容易拿錢，是因為在投資人眼中它們可以創造營收，但還需要看清的是，頭部的硬件公司短期賺的是技術優勢上的時間差，當友商進入同一個性能梯隊，就只能拼規模和成本了。“所以硬件到最后其實就是拼價格，這個利潤是越做越薄的。”

在楊川看來，軟件公司的未來并不一定黑暗，只是現在它們的投資價值被商業落地的不確定性稀釋掉了。它們要面臨的問題非常實際，就是基于自己的算法及解決方案，證明自己具備商業落地能力，并實現正向現金流。

商業化難題

現實情況是，發展了這么多年，大量自動駕駛公司仍然沒有走到商業變現階段。

以普通用戶最期待的Robotaxi無人駕駛出租車為例，不久前才開始在少數一線城市開啟全無人商業化服務試點。而且車隊數量普遍在數十臺左右，離理想中的規模化還有數年之遙，更不用提什么時候盈利了。

Robotruck無人駕駛卡車目前同樣處境艱難。L3/L4級別自動駕駛卡車能節省一位司機人力的說法仍存在爭議，如果不能省去人力而僅提供卡車輔助駕駛系統，其營收預期則會大打折扣。另外，投資人已經發現，某些公司所謂前裝量產無人重卡數百臺的訂單，真正發起交付的不足10%。

相較而言，無人小巴、無人環衛車、無人物流小車、無人礦卡、無人拖車等，其落地難度更小，但對應的營收天花板也更低。這考驗的是創始人要做一家賺一些錢、小而美的公司，還是要做自動駕駛領域的巨頭。

“現在大家只能證明自己可以創收，而不是有足夠好的現金流。”楊川說，“現有的收入規模都不大。”

而在乘用車智能駕駛系統市場，賺錢同樣艱難。

2022年我國新能源汽車銷量萬輛，其中頭部兩大品牌特斯拉和比亞迪合計占據46%市場份額，前者以智能駕駛自研為主，后者也在搭建龐大的自研團隊。這意味著，眾多智能駕駛供應商只能去爭奪剩下的一半市場。

智能駕駛解決方案供應商禾多科技創始人倪凱在接受《晚點 Auto》采訪時曾表示，所有采取供應商方案的品牌可以養活3家大供應商。

目前，禾多科技已經算是智能駕駛供應商的頭部企業之一。據悉，今年年底搭載禾多前裝輔助駕駛方案的量產車數量累計會達到數萬輛。

據記者了解，車企能接受的智能駕駛軟硬件成本普遍在每套5000元至12000元。以1萬輛為例，其對應的營收規模大致在5千萬至億元，此外還要再扣除單套數千元的硬件成本。

根據市場現狀，楊川認為，這一領域的部分公司營收實際上是支撐不了公司估值的。“幾千萬營收對應幾十億估值，兩者已經不匹配了。”

宋玉也表示，他所投過的一個自動駕駛領域項目，過去一年營收沒漲、估值卻在漲，他直言“看不懂”。投資人不得不換個思考模式來面對，“大家會更加理性，不是純粹就著技術去看產品，而是就著商業去看產品，再看技術。”

隨著融資開始遇冷，自動駕駛公司要開源節流，以解決估值與營收不匹配的問題，這并不是一件輕松的事情。

“我了解到的，現在頭部的好幾家都在大裁員。”李銳說，“但他們幸運在于，在行情好的時候融了很多錢，還可以撐著。”

等待技術救贖

行業回歸理性之后，李銳感到最大的好處是，過去招不來的人，現在都能招到了。

幾年前，他從加入現在的公司開始，就陸陸續續跟原團隊的同事聊過，但都沒有成功。“今年到現在，我已經聊動兩個人加入了。”

提及這些人加入的意愿，說來也十分樸素，他們如今認為“商業變現才是一家企業活下來的根本。”在過去，他們愿意為所謂的前瞻性研發付出自己的精力和時間，但在看到一系列業務關停和裁員之后，這種定力也很難維持了。

現在不少從業者的共識是，不嫌棄小賽道的自動駕駛公司，有機會通過技術和產品優化，擴大營收規模，提高成本效率來謀求一個清晰的盈利時間線。

志在大賽道的公司，則要一邊要開源節流，一邊忍受相當長一段時間投資人不買賬的行情了。

不過，癡迷于大賽道的公司也很難把目光放到小賽道里來。一方面，如今再切入，時間差所導致的客戶資源壁壘，很難簡單用技術和產品優勢來突破；另一方面，即便搶到客戶、拿到訂單，小賽道不僅填不滿它們對于高估值的渴望，還會在定制化產品這樣的服務屬性上耗費其巨大精力。

事實上，所有問題的癥結仍然在于還沒有一家自動駕駛公司真正解決了無人駕駛通用性的困境。

在今年的世界人工智能大會關于自動駕駛的一場圓桌論壇上，智駕科技MAXIEYE創始人兼CEO周圣硯表示，過去智能駕駛系統供應商會以逐步推出ACC、車道居中、自主換道等模塊功能的開發式思維來定義L3/L4，但大模型的出現，為自動駕駛帶來了基于技術重構的新機會。

“L4正在以大模型的方式被重新做一遍。”他說，“所以重要的不在于時間，而是這種做法非常標準化，是用智能化的數據去迭代。誰先按下這個按鈕，自動標注也好，數據閉環也好，誰的核心能力就建立起來了。”

李銳同樣認為，自動駕駛公司也許會等來大模型或者其他新的算法，為其帶來技術上質的突破。

不過，盡管以特斯拉“Transformer+BEV（Bird"s-eye-view）”為代表的解決方案就快成為行業共識，大模型所引導的技術突破仍然建立在巨大的技術難度和資金難度上，能夠趟過這條河的企業本身也在少數。

值得期待的是，當自動駕駛真正的技術泛化能力被大幅提升，并推動配套的法律法規政策逐步落地，預想中的智能駕駛以及無人駕駛大規模落地才有可能真正到來，商業營收才能隨之起量并提升到與估值匹配的水準。

“自動駕駛一定是未來的趨勢，但最近五年內能賺到錢的公司肯定不多。”宋玉說。這意味著極少數的公司才能獲得收入，并依仗營收拿到上市門票或者投資人青睞繼續活下去。

“未來一定會倒一大批。”他表示，“沒人規定每一個公司都能成功。”

（受采訪對象要求，文中楊川、宋玉、李銳為化名。）

關鍵詞：

責任編輯：Rex_14