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燒大錢、盈利難,自動駕駛迎來寒冬?

lPCU_elecfans ? 來源:未知 ? 2022-10-24 07:30 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/吳子鵬)近日,自動駕駛公司市值變化引起了業(yè)者的廣泛關注,產(chǎn)業(yè)遇冷的特征明顯。這種急流直下的勢頭也拖累了英特爾旗下自動駕駛公司Mobileye,目前該公司已經(jīng)再次下調了IPO估值,現(xiàn)在的目標是低于200億美元。而最開始Mobileye的估值曾一度高達500億美元。

自動駕駛估值走低的原因

此前有數(shù)據(jù)指出,上市企業(yè)Aurora Innovation已經(jīng)從140億美元市值摔落到零頭——26.11億美元。在此過程中,該公司還曾收購過Uber旗下的自動駕駛業(yè)務,據(jù)悉這筆交易的價值在40億美元。并且基于自動卡車業(yè)務,該公司和FedEx、Paccar、Schneider、Werner和Xpress等多家平臺公司有合作關系,還布局未來前景巨大的Robotaxi。但都于事無補,如今股價下跌只剩一個零頭。和Aurora Innovation一樣,Mobileye也是自動駕駛領域的明星企業(yè),在計算機視覺、機器學習、數(shù)據(jù)分析、定位和智慧出行方面處于領先地位,擁有寶馬、奧迪、大眾、日產(chǎn)、本田等國際領先客戶,并且曾經(jīng)還是特斯拉的自動駕駛方案商。然而,Mobileye依然難逃自動駕駛估值走低的“霉運”。分析如今自動駕駛估值走低,一個很重要的原因是美股IPO當前壓力大。尤其是科技公司,大都被認為此前估值虛高,這其中當然也包括自動駕駛公司。第二個原因在于自動駕駛研發(fā)投入高、盈利難。自動駕駛是人工智能技術在汽車領域的重要應用,自然也帶有人工智能產(chǎn)業(yè)的一些特征,其中研發(fā)投入高就是一個方面。當前,幾乎所有自動駕駛技術的底層技術都是機器學習,隨著場景的復雜度不斷提升,自動駕駛用到的機器學習模型在算法復雜度和體量上指數(shù)級增長,這需要大量的人力、物力成本投入,比如算法研發(fā)、測試車輛購買等。這些因素導致研發(fā)自動駕駛非常燒錢。從通用汽車發(fā)布2022年二季度財報能夠看出,該公司旗下的自動駕駛部門Cruise第二季度業(yè)務虧損達到5億美元,上半年累計虧損達9億美元。成立至今,Cruise已經(jīng)連續(xù)虧損超過了50億美元。而Mobileye實際上也是一樣,自2019年至今,該公司一直處于虧損的狀態(tài),而虧損的主要原因在于該公司一直保持著40%左右的研發(fā)投入占比。大規(guī)模投入導致這些自動駕駛公司難盈利,不過盈利難還有一個很客觀的因素是,目前的自動駕駛技術不具備通用性。針對不同的場景,有很強的定制屬性,比如礦區(qū)、園區(qū)、低速外賣車等。這些場景在訓練數(shù)據(jù)方面有很明顯的不同,因此需要定制化,這就導致已經(jīng)上市的公司和準備上市的公司,面對初創(chuàng)企業(yè)實際上沒有太多優(yōu)勢,后者很容易通過研究一個代表性領域就獲得訂單。第三個原因是法制法規(guī)等配套也是摸著石頭過河。自動駕駛作為交通運輸行業(yè)顛覆性的技術,對現(xiàn)有交通體系有著巨大的沖擊。在我國,目前自動駕駛汽車上路實際上是“不合法”的。因此,全國人大代表、北京市科學技術研究院創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究所所長、研究員伊彤此前指出,目前以《道路交通安全法》為統(tǒng)領的現(xiàn)有法律框架是基于機動車和人類駕駛人為基礎的,僅允許有資格的駕駛人駕駛機動車上路,自動駕駛系統(tǒng)并不具有駕駛機動車的合法地位,無法滿足新技術的發(fā)展需求。這些現(xiàn)實性的因素讓自動駕駛的美好愿景看起來過于遙遠,投資者往往對此搖擺不定。

自動駕駛方向是正確的

上述內容能夠看出,自動駕駛的未來道阻且長,而資本逐利往往沒有這么多的耐心,但大部分自動駕駛公司又過分依賴資本的輸血。這也是為什么Aurora Innovation創(chuàng)始人說,該公司急需要找到盈利的辦法,亦或者出售給蘋果、微軟這些科技巨頭。從產(chǎn)業(yè)預期來看,自動駕駛無疑是一條正確的技術路線,且市場潛力巨大。IHS汽車部門預測,到2035年全球將擁有近5400萬輛自動駕駛汽車。在市場規(guī)模方面,2030年Robotaxi市場規(guī)模預計超過1.3萬億元。不過,IHS也直言,L5級自動駕駛的發(fā)展會相對較慢。在漫長的愿景實現(xiàn)路途中,自動駕駛公司有兩條可持續(xù)發(fā)展的路徑可以選擇。其一是挖掘更多的創(chuàng)新型應用,比如物流配送小車、園區(qū)接駁車和無人環(huán)衛(wèi)車等。這些應用場景較為封閉,容易部署和實施,挑戰(zhàn)在于和時間、同行賽跑。正如開頭所談,目前的自動駕駛技術并不具備通用性,那么誰研發(fā)速度快,誰將占領更多的細分創(chuàng)新型市場。其二是對現(xiàn)有交通運輸行業(yè)進行顛覆,這是自動駕駛最核心的內容,不過很明顯目前產(chǎn)業(yè)界在進入高階自動駕駛領域時遇到了阻礙,產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度驟降。和L2級及以下級別自動駕駛的快速滲透不同,高級別自動駕駛的全面鋪開時間線會拉長,而時間往往是初創(chuàng)企業(yè)的最大敵人。在此過程中,就理想的方式是和車廠深度綁定,或者被車廠收購。很明顯,第二條可持續(xù)發(fā)展路線擁有窗口期,目前車廠自研自動駕駛趨勢明顯,如若不能快速找到“歸宿”,自動駕駛方案商將很難在市場中找到立足之地。因此,這是一次有指向性的產(chǎn)業(yè)寒冬。

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