自动驾驶收敛期产业玩家试跃高研发与商业化平衡木

“自动驾驶作为一个快速发展的新兴领域，包含大量对顶尖AI技术的研发和应用，研发难度、周期和投入，与一般的软硬件有很大不同，盈利曲线也有很大差异。”这是Nullmax创始人徐雷接受证券时报记者采访时给出的判断。

随着“萝卜快跑”的火热出圈，自动驾驶收敛期产业玩家试跃高研发与商业化平衡木自动驾驶企业风口借力，扎堆奔跑在上市路上，以求更广阔的融资渠道。不过亏损也是一众平台的共性困局，绝大多数智驾平台都在与资本一起，焦灼等待盈利曙光照进现实。

但这并非易事，核心难点在于高研发与商业化之间的平衡。经历过前些年众玩家涌入，部分平台陆续遭遇大浪淘沙，自动驾驶随之进入收敛阶段。同时也有部分平台谋求差异化的发展路径，尝试跃过强研发与商业化平衡木。

有被访人士认为，自动驾驶的“竞”与“争”如同马拉松和拳击赛。只有“马拉松”跑到最后，才能获得终局资格。一众智驾玩家谁能实现嬗变，有待时间给出答案。

亏损的“长久事业”

“自动驾驶是一项长久事业，需要久久为功。”徐雷表示。

这一判断的背后指向的是横亘在自动驾驶行业的盈利难题。作为一个全新的科技赛道、AI和硬件的集大成者，自动驾驶价值巨大但也难度极大。绝大多数自动驾驶平台处于持续投入阶段，国内外公司普遍面临亏损难题。

最典型的是通用自动驾驶独角兽文远知行。公司IPO前最后一轮融资估值超50亿美元，不过2021—2023年经调整后的净亏损都是数亿元规模，被市场称为“流血”上市。8月8日刚登陆港股的“智驾芯片第一股”黑芝麻智能，虽然收入和毛利实现增长，但最近三年亏损迫近百亿元。

“资金自给能力不足、财务压力沉重，是行业的普遍困境。”有长期关注自动驾驶领域的投行人士对此指出，“自身难以造血，股权投资市场投资活动持续放缓，企业‌生存就成了问题，上市是一条几乎必经的路径，也是少数可行的救命稻草。”

核心难点一是研发投入过大，技术需要持续迭代；二是市场未完全铺开，商业化难题待解。杨勇长期关注出行领域投资，目前任北京一家VC机构投资总监，他对证券时报记者分析说，自动驾驶本来门槛极高且需要长期投入，行业整体处于技术能力不断积累、商业模式不断打磨的阶段，一旦形成壁垒并开始商业化后盈利空间巨大，这与创新药行业类似。

从业务模式来看，自动驾驶平台整体分化为跨越式与渐进式两大类别，盈利曲线的格勒不尽相同。

“跨越式”旨在实现L4级别自动驾驶，或聚焦Robotaxi的自动驾驶公司，通过运营无人车队获取打车费、运输费收入，或是与出行服务商合作取得技术服务费或者运营分成。由于车队车辆及硬件价格极高，运营成本巨大，商业成本非常高，盈利时点较远。

还有一类平台采用“渐进式”路线，以前装量产促进自动驾驶技术积累迭代、实现部分营收，并重新投入到技术开发当中，构建闭环。

Nullmax采用的模式就是后者。由于Nullmax为深交所上市公司岩山科技控股子公司，市场可以看到主要财务指标。岩山科技2024年半年度业绩预告显示，Nullmax2024上半年实现营业收入约3400万元；2023年报中预测Nullmax主营业务收入为：2024年3071.40万元、2025年12,108.63万元、2026年27,718.41万元。不过与多数玩家一样，现阶段未实现盈利。

徐雷对盈利预期表示乐观。他认为，“渐进式”路线可以让企业获得开发费、授权费，随着需求上升、行业收敛、软件价值的逐步提升，优秀的自动驾驶公司营收将呈现指数形上升态势。“当前公司已经处于盈利前夕，未来两年预计能够实现前装量产业务的盈利。”

在徐雷看来，常规的财务指标如营业收入、研发成本、净利润等，可以评估企业现阶段的经营状况，但比较难反映自动驾驶公司的长远价值。“现阶段评估自动驾驶公司运营的较好方式，是评估企业的产出。这些产出既包括成熟产品，也包括在研技术，如果形成了规模化收入，也可以一同评估商业营收。这些产品和技术可以带来的价值越高，同质化程度越低，竞争力就越高。”

商业化落地考验

“无论何种路线，都要面临‘长期主义’的考验。”杨勇表示，自动驾驶圈内有一个比喻，产业“竞”和“争”分别好比是马拉松和拳击赛。“拳击赛”意味着终局竞争，是出行的未来阶段；在此之前，所有平台都要参与“马拉松”的持久战，只有跑到最后，才能获得终局资格。

沿时间线梳理，自动驾驶赛道从2014年左右起跑，虽然十年已过，但并没有一家真正被市场认可的“跑出来”的公司。其中卡点在于能否跑通商业化闭环。

Nullmax采用“渐进式”路线，就有商业化落地的考量。徐雷介绍，Nullmax软件算法既可以支持无人驾驶载人运货，也可以支持智能驾驶量产应用，比如提供覆盖高、中、低阶的全栈自动驾驶解决方案，促进技术迭代的同时获得规模化的商业营收。“目前全球汽车产业都在积极推进智能驾驶上车，自动驾驶的前装量产需求已经起量，未来几年Nullmax有信心实现智驾业务的盈亏平衡。”

自动驾驶商业化要想落地，技术成熟度、领先的产品体验、成本控制缺一不可。为了跑通闭环，不少自动驾驶厂商调整战术：追求L4级目标的企业与主机厂合作，“降维”做L2—L3级前装量产；专注Robotaxi的公司，也加大对于商用车和细分场景业务的投入。

与此同时，一些缺乏商业化落地能力的玩家则遭遇淘汰。海外方面，明星企业ArgoAI的关闭解散、专注卡车业务的Embark宣布裁员，不一而足。国内市场也有一些自动驾驶企业因为持续亏损多年等原因而倒地退出。

杨勇认为，“汽车整车、零部件以及自动驾驶领域的玩家太多且产能过剩，必然要经历兼并和淘汰的阶段，产业玩家数量才会减少。”

徐雷也表示，在自动驾驶发展早期，涌现出大量玩家，无论是自动驾驶公司还是车企、Tier1，都进行了大量探索。近些年，产品技术逐渐成熟，产业分工日益清晰，自动驾驶进入了收敛阶段。这是一个产业的正常发展，竞争力不足的企业会逐渐退出。

这场淘汰赛的演绎中，有一些车企选择自研智驾方案，这与车企选择产业链合作的惯例不同。

徐雷认为，现代工业高度发达的关键之一就是供应链的专业化分工带来了效率的提升，以及商品成本的降低。“将软件算法交给更专业、具有核心AI算法的方案供应商去实现，硬件传感器交给能更好控制边际成本的国际Tier1去做，会比投入大量资源自研更合适。汽车产业已经拆分出一大批世界级的汽车供应商，对于大部分车企来说，产业链合作会是更合适的方式。”

自动驾驶之外

技术深挖和寻求增量，是自动驾驶平台谋求下一步发展的双翅。

根据公告，黑芝麻智能拟将全球发售所得款项净额用于6个用途，其中就包括用于开发智能汽车车规级SoC的研发团队；用于开发及升级公司的智能汽车软件平台；用于开发自动驾驶解决方案等。

而Nullmax今年将重点锚定三件事，一是产品扩量，二是技术登高，三是利用芯片“不挑食”等优势加速出海。

日前，Nullmax发布了新一代的自动驾驶技术NullmaxIntelligence（NI），致力于打造全场景的自动驾驶应用。NI包括创新的端到端多模态模型和安全类脑系统，使汽车具备视觉、听觉和文本理解的感官能力，同时加入安全类脑模型，实现了“趋利避害”的生物本能。除智驾领域之外，NI的能力还可复用于更广阔的具身智能应用，包括各类物理形态机器人（人形机器人或非人形）等。

其他平台的创新解决方案也在加速推进。8月9日，万马科技在投资者互动平台表示，优咔科技推出了“端管云边”自动驾驶综合解决方案，帮助车企构建端到端自动驾驶方案所需要的数据闭环能力，公司目前已与部分企业签署了合作框架协议。

这些创新方案所改变的，并非只有出行领域。

杨勇举例说，倘若NI方案赋能机器人，意味着机器人将不再通过固定的程序规则代码执行指令，而是通过神经网络以更加类人的方式与人类互动，智能水平和交互能力将大幅抬升。“AI大模型加持下，机器人不再是单纯地执行预定程序的机械设备，而是具有了自主学习和决策能力的智能机器人，智能驾驶方案的入场，显然与这一趋势是契合的。而应用场景的扩容，也同时有利于研发支出的摊薄，以及从费用化到资本化的转轨。”

从记者对数家自动驾驶平台相关人员的采访来看，他们都对智能驾驶市场的增速表示乐观。尤其是国产替代空间大，内资占比越来越高，这些对于有融资能力且具备商业化能力的厂商来说，发展空间充足。

据第三方机构测算，以智能驾驶解决方案收入计（包括软件、硬件、算法及订阅服务收入等），2023年中国市场达717.4亿元，2028年将达2128.0亿元，复合增长率为24.3%。

可以肯定的是，在这条高速增长的赛道上，各玩家都要不断“试跳”高研发与商业化平衡木。未来数年内，谁能越过，谁会跌落，将持续考验各玩家掌舵者的运营智慧。