【深度】融资难，赚钱更难，自动驾驶挤出估值泡沫

擎天智卡公司的倒下是一个信号——自动驾驶技术依然代表着未来，但是，前提是你能活到那个时候。

(资料图片仅供参考)

6月中旬，擎天智卡创始人潘震皓在给全体员工发送的邮件中宣布，公司进入清算注销流程。此时，距离这家研发自动驾驶卡车的公司成立仅仅过去一年半。事实上，自去年1月宣布获得五源资本近千万美元天使轮融资后，擎天智卡再无新资金进入。

投资人不愿继续“输血”的原因是多方面的。除了投资大环境的影响，美股市场也不断传来坏消息。企服数据库公司Crunchbase分析显示，过去几年上市的14家自动驾驶及相关技术企业，在2022年市值平均跌幅超过80%，最大跌幅达99%。其中，自动驾驶卡车开发商Embark和Otonomo，激光雷达公司Velodyne Lidar和Quanergy Systems跌幅破95%。

这股远道而来的寒气也渗进了国内自动驾驶公司。它们之中，成功IPO的并未收获超出意料的高估值，仍在成长中的则受困于商业化能力自证的矛盾中。

最近的“融资难”开始成为自动驾驶公司商业化困境的表征，挤掉估值泡沫、淘汰尾部团队是注定的结局。

从众的人正在离开

在创业者李锐眼中，无人驾驶行业经历了两轮热潮。第一轮由百度主导，百度在2013年开始组建自己的自动驾驶研究团队，并于2017年推出其自动驾驶开放平台Apollo，为行业树立了一个标杆故事。如今活跃在自动驾驶领域的头部公司，也大都在2016-2017年成立。

第二轮热潮来自新能源汽车市场的爆发。在2020-2021年期间，国内新能源汽车的销量增长势头有目共睹。在电动化之后，智能化开始被视作汽车的下一个战场，自动驾驶公司受益于此，在融资道路上再次如沐春风。

投资人杨川回忆，在2016年以前，一级市场上还没有人相信自动驾驶的商业故事。当时有一家处于头部的公司，其创始团队是按照每周六天、每天七八组会议的节奏面见投资方，见了整整三四周才找到钱。

但仅仅过了一两年，市场就热了起来。同样是那家公司，开始进入了一年融两轮，一轮估值可以翻上两三倍的成长快车道。

“原因是海外出现了几起比较大的收购案，把这个行业炒热了。” 杨川说。比如，Uber以6.8亿美元收购自动驾驶卡车公司Otto，英特尔以150亿美元收购Mobileye，福特以10亿美元投资Argo AI，通用在收购Cruise之后又收购了一家激光雷达公司。

这种火热迅速传遍了整个自动驾驶赛道。投资人们发现无论多喊到多高的估值，总是有人能融到钱。

“但是，你会发现很多融资事件都是一群机构拼盘，即便是领投机构也没有非常大的魄力出大钱。”杨川说，“它更多的是一种情绪，一种叫做‘我不投就错过了’的从众情绪。”

杨川认为，真正对这个行业报以信念的投资人少之又少，但从众的人足够多，融钱就变得容易起来。

这个判断在今天应验了，从众的人正在离去。据赛博汽车不完全统计，2022年国内自动驾驶领域累计披露了125起融资，虽然数量与2021年基本持平，

一名自动驾驶公司创始人对界面新闻记者表示，从美股市场传来的动向对公司的估值和融资产生了影响。另一名创业者同样坦诚，他表示受大环境影响，公司当前的融资进程的确比往年要难。

让融资更难的是，这些创业公司的估值已经太高了。

“还是贵，贵得不得了。”宋玉在一家VC做投资人，自动驾驶是他过去两年重点关注的赛道。他提到自己今年投中的一家做自动驾驶硬件的初创公司，在天使轮的估值就已接近2亿美金。

不仅是初创公司，几年前集中成立的一批自动驾驶公司，在拿过几轮热钱之后个别估值甚至已经超过同领域的上市企业。公开资料显示，小马智行当前估值85亿美元，文远知行44亿美元，元戎启行10亿美元，毫末智行10亿美元。

面对一二级市场的倒挂，投资人陷入了观望。

谁还能拿到钱？

宋玉明确表示，如今他要么投天使轮的早期项目，搏一个高倍数回报；要么看pre-IPO的项目，要的是确定性。“投得早，还可以通过转让股份收回来一部分成本。投晚了，上市遥遥无期，就很难了。”

以低速无人驾驶产业研究所对2022年上半年国内自动驾驶公司融资事件的统计为例，其中仅有小马智行、文远知行等头部项目为B轮以后轮次，其余均为A轮以前。到2022年第三季度，这一情形便更加突出，仅有一家公司获得B轮后融资。

这种趋势会让处于中间轮次的项目处境尴尬，而这正是市场上一大批估值已经走高的公司境遇。

另外，在一些投资人看来，相比之下自动驾驶赛道的硬件公司仍然比软件公司更有融资优势。

其中，硬件公司包括地平线、黑芝麻智能等芯片公司，禾赛科技、速腾聚创等激光雷达公司，以及其他智能传感器等硬件领域企业。软件公司则是指主要提供智能驾驶解决方案的企业，例如小马智行、文远知行、momenta等。

“实话实说，硬件会相对好一点，因为就算最后清算还有设备可以追回。”宋玉用最坏的情况来做比喻。硬件公司的优势在于“落地”属性突出，因为形成了一定产能，有机会成为当地支柱产业，所以有更大概率在困难时期得到政府的扶持。

来自机构的结论同样在印证这一点。亿欧智库的报告显示，尽管自动驾驶阶段性遇冷，但新一代智能传感器显现出了更高的投资热度，例如激光雷达和4D毫米波雷达。

二级市场对此也持有类似态度。过去一年，为数不多让自动驾驶行业感到振奋的IPO事件是成功登陆美股的激光雷达公司禾赛科技，以及当下正在冲刺港交所的自动驾驶芯片公司黑芝麻智能。

不过，杨川认为，硬件公司现在更容易拿钱，是因为在投资人眼中它们可以创造营收，但还需要看清的是，头部的硬件公司短期赚的是技术优势上的时间差，当友商进入同一个性能梯队，就只能拼规模和成本了。“所以硬件到最后其实就是拼价格，这个利润是越做越薄的。”

在杨川看来，软件公司的未来并不一定黑暗，只是现在它们的投资价值被商业落地的不确定性稀释掉了。它们要面临的问题非常实际，就是基于自己的算法及解决方案，证明自己具备商业落地能力，并实现正向现金流。

商业化难题

现实情况是，发展了这么多年，大量自动驾驶公司仍然没有走到商业变现阶段。

以普通用户最期待的Robotaxi无人驾驶出租车为例，不久前才开始在少数一线城市开启全无人商业化服务试点。而且车队数量普遍在数十台左右，离理想中的规模化还有数年之遥，更不用提什么时候盈利了。

Robotruck无人驾驶卡车目前同样处境艰难。L3/L4级别自动驾驶卡车能节省一位司机人力的说法仍存在争议，如果不能省去人力而仅提供卡车辅助驾驶系统，其营收预期则会大打折扣。另外，投资人已经发现，某些公司所谓前装量产无人重卡数百台的订单，真正发起交付的不足10%。

相较而言，无人小巴、无人环卫车、无人物流小车、无人矿卡、无人拖车等，其落地难度更小，但对应的营收天花板也更低。这考验的是创始人要做一家赚一些钱、小而美的公司，还是要做自动驾驶领域的巨头。

“现在大家只能证明自己可以创收，而不是有足够好的现金流。”杨川说，“现有的收入规模都不大。”

而在乘用车智能驾驶系统市场，赚钱同样艰难。

2022年我国新能源汽车销量688.7万辆，其中头部两大品牌特斯拉和比亚迪合计占据46%市场份额，前者以智能驾驶自研为主，后者也在搭建庞大的自研团队。这意味着，众多智能驾驶供应商只能去争夺剩下的一半市场。

智能驾驶解决方案供应商禾多科技创始人倪凯在接受《晚点 Auto》采访时曾表示，所有采取供应商方案的品牌可以养活3家大供应商。

目前，禾多科技已经算是智能驾驶供应商的头部企业之一。据悉，今年年底搭载禾多前装辅助驾驶方案的量产车数量累计会达到数万辆。

据记者了解，车企能接受的智能驾驶软硬件成本普遍在每套5000元至12000元。以1万辆为例，其对应的营收规模大致在5千万至1.2亿元，此外还要再扣除单套数千元的硬件成本。

根据市场现状，杨川认为，这一领域的部分公司营收实际上是支撑不了公司估值的。“几千万营收对应几十亿估值，两者已经不匹配了。”

宋玉也表示，他所投过的一个自动驾驶领域项目，过去一年营收没涨、估值却在涨，他直言“看不懂”。投资人不得不换个思考模式来面对，“大家会更加理性，不是纯粹就着技术去看产品，而是就着商业去看产品，再看技术。”

随着融资开始遇冷，自动驾驶公司要开源节流，以解决估值与营收不匹配的问题，这并不是一件轻松的事情。

“我了解到的，现在头部的好几家都在大裁员。”李锐说，“但他们幸运在于，在行情好的时候融了很多钱，还可以撑着。”

等待技术救赎

行业回归理性之后，李锐感到最大的好处是，过去招不来的人，现在都能招到了。

几年前，他从加入现在的公司开始，就陆陆续续跟原团队的同事聊过，但都没有成功。“今年到现在，我已经聊动两个人加入了。”

提及这些人加入的意愿，说来也十分朴素，他们如今认为“商业变现才是一家企业活下来的根本。”在过去，他们愿意为所谓的前瞻性研发付出自己的精力和时间，但在看到一系列业务关停和裁员之后，这种定力也很难维持了。

现在不少从业者的共识是，不嫌弃小赛道的自动驾驶公司，有机会通过技术和产品优化，扩大营收规模，提高成本效率来谋求一个清晰的盈利时间线。

志在大赛道的公司，则要一边要开源节流，一边忍受相当长一段时间投资人不买账的行情了。

不过，痴迷于大赛道的公司也很难把目光放到小赛道里来。一方面，如今再切入，时间差所导致的客户资源壁垒，很难简单用技术和产品优势来突破；另一方面，即便抢到客户、拿到订单，小赛道不仅填不满它们对于高估值的渴望，还会在定制化产品这样的服务属性上耗费其巨大精力。

事实上，所有问题的症结仍然在于还没有一家自动驾驶公司真正解决了无人驾驶通用性的困境。

在今年的世界人工智能大会关于自动驾驶的一场圆桌论坛上，智驾科技MAXIEYE创始人兼CEO周圣砚表示，过去智能驾驶系统供应商会以逐步推出ACC、车道居中、自主换道等模块功能的开发式思维来定义L3/L4，但大模型的出现，为自动驾驶带来了基于技术重构的新机会。

“L4正在以大模型的方式被重新做一遍。”他说，“所以重要的不在于时间，而是这种做法非常标准化，是用智能化的数据去迭代。谁先按下这个按钮，自动标注也好，数据闭环也好，谁的核心能力就建立起来了。”

李锐同样认为，自动驾驶公司也许会等来大模型或者其他新的算法，为其带来技术上质的突破。

不过，尽管以特斯拉“Transformer+BEV（Bird"s-eye-view）”为代表的解决方案就快成为行业共识，大模型所引导的技术突破仍然建立在巨大的技术难度和资金难度上，能够趟过这条河的企业本身也在少数。

值得期待的是，

“自动驾驶一定是未来的趋势，但最近五年内能赚到钱的公司肯定不多。”宋玉说。这意味着极少数的公司才能获得收入，并依仗营收拿到上市门票或者投资人青睐继续活下去。

“未来一定会倒一大批。”他表示，“没人规定每一个公司都能成功。”

（受采访对象要求，文中 杨川、 宋玉、李锐为化名。）

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