密傳IPO的文遠知行，商業(yè)化之路依然坎坷

撰文 | 曹雙濤

編輯 | 楊博丞

題圖 | IC Photo

日前，作為國內自動駕駛行業(yè)市場化應用先試先行者的文遠知行，已經秘密在美國提交首次公開募股的申請，商討最快在上半年完成上市，并希望盡可能募集到5億美元資金。

事實上，這也不是文遠知行首次被傳上市傳聞。早在去年12月份時，就有關于文遠知行“正加速赴美上市”等相關傳聞。當時文遠知行對外的說法是，公司并沒有具體上市時間計劃，相關業(yè)務均嚴格遵守國家相關法律法規(guī)。

而從今年來看，在剛剛過去的2月份，激光雷達企業(yè)禾賽科技成功登錄美股市場，路特斯、極氪等一大批公司也開啟上市推進。從這一角度來看，文遠知行選擇此時上市時機也已成熟。

但從當下自動駕駛行業(yè)的表現(xiàn)來看，文遠知行旗下雖有類似于自建厘米級高精地圖、精準快速的定位技術；基于多傳感器融合的技術方案與人工智能算法等核心技術，但它的上市之路依然充滿了太多的不確定性因素。

圖源：文遠知行官網

一、眾多場景難以落地

在過去的一年，對于國內外自動駕駛企業(yè)而言，是劇痛的一年。雖然說在這一年，國內激光雷達實現(xiàn)量產，價格出現(xiàn)了明顯下跌。

以禾賽科技對外披露的招股書為例，其在2020年-2022年對外所交付的激光雷達數(shù)量分別為2900顆、4200顆、14000顆，同期的銷售均價則分別為1.74萬美元、1.27萬美元、7700美元。也就說是，從2020年到2022年，禾賽科技對外銷售均價降價幅度已高到上萬美元。

但由于自動駕駛的商業(yè)化遲遲難以落地，引發(fā)了一二級市場的紛紛恐慌。在一級市場上，據(jù)《證券日報》記者不完全統(tǒng)計，2021年國內自動駕駛行業(yè)共發(fā)生144起投融資事件，融資規(guī)模為932億元。到了2022年，自動駕駛行業(yè)投融資事件約為128起（不包括IPO），融資規(guī)模僅為240億元，規(guī)模僅為2021全年的四分之一。

在二級市場上，國內外多家自動駕駛企業(yè)股價均出現(xiàn)不同程度的下跌。即使2月份剛剛上市的禾賽科技，截至美東時間3月16日，禾賽科技股價收報13.69美元/ADS，距歷史最高點30.36美元/ ADS暴跌55%。

圖源：雪球

資本停止“輸血”后，國內外自動駕駛企業(yè)或陣亡或裁員。比如說，激光雷達行業(yè)元老、在2016年憑借奔馳E級項目成為行業(yè)明星公司的Quanergy由于市值過低退市，并在12月宣布破產。小馬智行多次傳出公司通過大規(guī)模裁員來實現(xiàn)降本增效。

需要指出的是，雖然據(jù)天眼查顯示，從文遠知行成立至今，已完成10輪融資，可謂說是VC眼中的“明星企業(yè)”。但深追下來就不難發(fā)現(xiàn)，文遠知行的對外融資具有很強的行業(yè)性。比如說，在2021年資本對自動駕駛比較看好時，其融資次數(shù)和跟投機構極多。但反之，當VC對自動駕駛不看好時，其融資自然也會受到沖擊。

圖源：天眼查

更大的難度在于，雖然目前文遠知行目前有5大產品，分別為：自動駕駛貨運車、自動駕駛環(huán)衛(wèi)車、高階智能駕駛、自動駕駛出租車、自動駕駛小巴。但這其中很多的產品，受限于多種因素，短時間幾乎沒有落地的可能。

圖源：文遠知行官網

以自動駕駛貨運車為例，貨運車司機錢彪（化名）告訴，相較于普通出租車而言，大貨車會隨著車身長度的增強，其在駕駛過程中的盲區(qū)會越來越多，對于司機的駕駛技術考驗越來越高。這也是為何目前國內B照司機，在很多地區(qū)工資普遍都達到上萬的原因，畢竟每年能夠順利通過B輪駕照的人員實在有限。

事實上，錢彪的話也對文遠智行的自動駕駛貨車提出了兩個拷問。一方面，盲區(qū)增多意味著文遠智行的自動駕駛貨車單車所搭載的激光雷達數(shù)量必須要增多，才能解決盲區(qū)的問題，進而保障駕駛的安全性。雖說當下激光雷達的價格有所降低，但大量激光雷達的安裝，也必然會拉高整車成本。從乘用車的市場來看，過高的成本很難激起下游的需求。

另一方面，相對于乘用車較為分散的市場而言，國內大貨車市場競爭格局整體趨于穩(wěn)定。去年1-7月份，中國重汽累計重卡銷量9.92萬輛，市場占有率23.31%，穩(wěn)坐本年度重卡銷量頭把交椅。在這一市場格局下，車企們真的有較高的意愿來和文遠知行合作嗎？

圖源：中汽協(xié)

錢彪接著表示，出租車一般都為城市內的短途運輸為主，但國內的大貨車普遍是以長途運輸為主。這也決定了大貨車的單趟行程可能會經過高速、國道、山路等等。

如錢彪所言，文遠智行的自動駕駛貨車未來若想真正大規(guī)模商業(yè)化，其對道路的測試場景就不能僅僅局限在大城市的道路體系中，而應該是對國內大多數(shù)道路進行測試?；蛟S文遠知行有資金和人員能夠組織人員進行測試，但受制于國內大多數(shù)城市路權的暫不開放，它很難完成大面積的測試。

圖源：海通國際

若文遠知行的自動駕駛貨車僅僅停留在城市短距離的貨運中和港口貨運中。坦白來說，僅僅靠單一場景所帶來的增量，很難均攤企業(yè)前期的巨額研發(fā)成本。

“貨主們敢使用無人駕駛貨車嗎”？這是錢彪在和我們溝通期間，他仿佛提到的一句話。錢彪也說出了貨主們的擔憂，如無人駕駛貨車在行駛過程中所產生的車輛側翻，導致貨物出現(xiàn)嚴重損壞，尤其是一些醫(yī)療器械和高精度儀器，本身貨物價值偏大，一旦出現(xiàn)問題的話，責任到底如何界定？保險公司真的敢承接無人駕駛貨車的保單嗎？

雖然按照億歐智庫的數(shù)據(jù)預測，2030年中國干線物流重卡保有量將達627萬輛，自動駕駛干線物流潛在經濟效益將達14045 億元。但下游對無人駕駛貨車的相對謹慎，也讓這個市場空間真正擴容有限。

圖源：億歐智庫

同樣的情況也出現(xiàn)在自動駕駛環(huán)衛(wèi)車身上，來自安徽省臨泉縣某家物業(yè)公司的老板張超告訴我們，目前國內很多中西部縣城單名環(huán)衛(wèi)人員的工資普遍在2500-3000元之間，一年單名環(huán)衛(wèi)人員的人力成本大概在3萬-4萬之間。

也就是說，自動駕駛環(huán)衛(wèi)車若想真正打開TOB的市場，其人力成本必須要壓縮到3萬以下，必須對于垃圾分類、道路清掃等日常工作已經做到極其熟悉，才有可能真正打開市場。但一個激光雷達的成本就遠不止此，更別提其他的零部件成本和企業(yè)利潤。

二、如何撬動TOG端合作？

從現(xiàn)階段來看，包括自動駕駛、無人貨運、自動駕駛環(huán)衛(wèi)車等產品的應用場景，更多的還是以由政府所組織搭建的產業(yè)園區(qū)上。比如說，此前蘑菇車聯(lián)和湖北省鄂州市政府所共同組件的臨空經濟區(qū)落地運營中心。

根據(jù)規(guī)劃，該運營中心建成后，將支持鄂州臨空經濟區(qū)落地全國最豐富的無人駕駛場景資源，包括：機場貨運無人駕駛場景，產業(yè)園區(qū)通勤擺渡無人駕駛場景，高鐵旅客交通接駁無人駕駛場景，城市環(huán)衛(wèi)無人清掃場景，巡檢防暴無人駕駛場景，環(huán)湖、沿江觀光無人駕駛場景，高速車路協(xié)同無人駕駛場景等等。

換句話說，不管是當下還是未來，自動駕駛最終還是會落到TOG端手中。和TOG簽署更多的合作項目，將成為自動駕駛企業(yè)盈利的主要方式。但當下政府比較青睞的自動駕駛企業(yè)主要是以百度、華為、蘑菇車聯(lián)為主。

以蘑菇車聯(lián)為例，2022年7月和8月兩個月的時間里，其就先后和四川天府新區(qū)、江蘇無錫梁溪區(qū)、北京通州簽約各類項目，所涉及金額就已經高達66億元。

據(jù)不完全統(tǒng)計，去年1-11月份，蘑菇車聯(lián)“車路云一體化”自動駕駛項目簽約金額已突破100億元，在北京、湖南、河南、云南、四川、江蘇、湖北等落地。

但據(jù)天眼查顯示，在過去的三年時間里，雖然文遠知行也拿下一些企事業(yè)單位的標的，但若是從金額和數(shù)量來看，其和蘑菇智行、百度等企業(yè)仍有較大差距。

圖源：天眼查

國內某家自動駕駛企業(yè)的員工陳陽（化名）告訴我們，政府之所以會更愿意和這三家車企合作，其原因在于，一是大廠的經驗更為豐富，并且人員穩(wěn)定性更高。二是TOG端合作和民營企業(yè)不同，其賬期整體相對較長，資金不占優(yōu)勢的企業(yè)，很難有足夠的實力來承接TOG端高達上億甚至百億的訂單。

如陳陽所言，其實不管是文遠知行，還是毫末智行，亦或是其他自動駕駛公司短期內想要撬動和TOG端的合作，估計很難。尤其是對于TOG端而言，他們更愿意去找一些此前已經和TOG有過合作的自動駕駛公司合作，將其他城市的項目進行“復制”。并且TOG的賬期問題，也讓本就靠VC“輸血”的自動駕駛公司，難以接受這種合作方式。

但若是TOG端遲遲不能合作，TOB端和TOC端市場需求有限。不知后續(xù)資本對文遠智行還有多少耐心呢？即使文遠智行對外宣傳其賬面資金能夠幫助公司支撐7年，但隨著后續(xù)自動駕駛競爭的越發(fā)慘烈，其研發(fā)資金投入的越來越高。后續(xù)文遠知行的現(xiàn)金流能夠幫助公司支撐幾年呢？

三、L4難輕易降級到L2嗎？

事實上，對于文遠知行而言，不僅僅是簽約TOG端困難重重，其從L4降級到L2也遇到不少現(xiàn)實問題。

一方面，L4廠商所積累的計算能力、硬件定制化需求都使得其很難復用到L2與L2+。比如說，L4搭載的激光雷達與L2以視覺感知為主，二者在數(shù)據(jù)記錄存在差異。加之量產伴隨著定制化開發(fā)，將顯著增加相關廠商成本。

圖源：《汽車駕駛自動化分級》國家推薦標準(GB/T40429-2021)

另一方面，L4在和車企數(shù)據(jù)合作時，由于自動駕駛公司70%的工程師均為軟件工程師，但傳統(tǒng)車企70%的工程師則更多的是以機械工程師為主。二者在做事方式、產品迭代周期等方式上有著顯著差異，這也會讓整個項目的進度及其緩慢。

但更大的難點在于，傳統(tǒng)車企是否愿意和類似于文遠知行這樣的公司合作，進行數(shù)據(jù)打通呢？以脫胎于長城汽車的毫末智行而言，許多車企并不敢輕易和其合作，畢竟和毫末智行合作，這就相當于在給競爭對手做“嫁衣”。

更需要指出的是，目前車企自身的價格戰(zhàn)已經從傳統(tǒng)的燃油車逐漸蔓延到新能源汽車身上，這對自動駕駛公司所帶來的負面影響有幾方面。

從車企來看，后續(xù)很多車企很難提價，甚至會逐漸退出中國市場。行業(yè)價格戰(zhàn)之下，必然會蠶食車企們的盈利能力。因此，自動駕駛公司后續(xù)將會逐漸面臨著合作車企品牌方數(shù)量減少，以及車企為穩(wěn)定現(xiàn)金流對自動駕駛越來越不感冒，畢竟后續(xù)如何活下去才是車企們最為關注的問題。

從消費者的角度來看，此輪降價潮也意味著消費者未來幾年的需求被提前透支，疊加當前的消費市場本就疲軟，后續(xù)換車意愿更低。那么，即使L2級的自動駕駛車輛，后續(xù)價格到底要降到多少才能激起消費者的換車意愿呢？畢竟對TOC端來說，對于自動駕駛的信賴程度本就偏低。

另外，隨著乘用車數(shù)量的迅速增多，選擇打車的人群也必然會出現(xiàn)減少。那么，這后續(xù)是否會影響到文遠智行在無人駕駛出租車的訂單呢？

結語：

或許在前幾年，自動駕駛行業(yè)發(fā)展迅猛，行業(yè)也一直在積極探索未來落地方向。但如今，自動駕駛商業(yè)落地受阻，疊加宏觀經濟環(huán)境惡化，資本紛紛撤出，整個行業(yè)呈現(xiàn)出明顯收縮態(tài)勢。如何創(chuàng)造更多盈利、實現(xiàn)商業(yè)化落地，或許是文遠智行在未來一段時間頗為“頭疼”的問題。

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