智駕企業扎堆上市背後：盈利壓力未減 行業淘汰賽加劇

每經記者：董天意 每經實習記者：劉曦 每經編輯：孫磊

智駕領域又一公司準備衝擊資本市場。

10月29日，中國證監會官網披露了深圳佑駕創新科技股份有限公司（下稱：佑駕創新）境外發行上市備案通知書。據悉，佑駕創新擬發行不超過1.38億股境外上市普通股，並在香港聯合交易所上市。

這是近期繼小馬智行、文遠知行之後，又一家準備登陸資本市場的智駕公司。據記者不完全統計，近兩年來，已有超過數十家自動駕駛相關企業陸續開啓上市進程。其中，既有包括小馬智行、文遠知行這樣具備獨立自動駕駛整車研發的企業，也有諸如Momenta、知行科技等主要以提供自動駕駛解決方案爲主的企業。還有一些企業又完成了新一輪融資，比如自動駕駛解決方案商輕舟智航（QCraft）在10月28日官宣完成C+輪新融資，這是繼今年6月完成數億元人民幣C輪融資後，輕舟智航在短短4個月內再次獲得數億元的資本支持。

“自動駕駛企業集中IPO，一方面是技術的成熟和市場潛力吸引了資本關注，另一方面政策支持和競爭壓力也在推動智駕企業加快上市步伐。”盤古智庫高級研究員江瀚在接受《每日經濟新聞》記者採訪時表示。

研發投入大，盈利壓力未減

智駕企業扎堆IPO背後，與其當前經營壓力較大不無關係。

以文遠知行爲例，其招股書顯示，自2021年至2024年上半年，該公司分別錄得淨虧損10.07億元、12.98億元、19.49億元和8.82億元，三年半累計虧損超50億元。同期，公司研發費用分別爲4.43億元、7.59億元、10.58億元、5.17億元，分別是其當期營收的約3倍、1.5倍、2.5倍和3.5倍。

文遠知行在招股書中解釋稱，造成虧損的原因，主要是高額的研發投入。目前自動駕駛技術仍處於發展和不斷完善階段，需要持續投入大量資金用於技術研發。

實際上，記者也從衆多自動駕駛企業招股書中發現，整個行業普遍存在研發投入高的特點。比如，佑駕創新在2021年至2023年研發支出分別爲8220萬元、1.39億元和1.50億元，分別佔同期總收入的46.9%、49.9%和31.5%；黑芝麻智能研發支出2.55億元、5.95億元和7.64億元，佔收入比重分別高達480.2%、984%和461.8%。

此外，當前多數智駕公司面臨着對大客戶過度依賴的問題。比如，知行科技招股書顯示，2020年、2021年、2022年及截至2023年6月30日，該公司於報告期內來自吉利集團的收入分別佔總收入的0%、53.0%、96.4%和95.0%；來自爲極氪提供自動駕駛域控制器解決方案的收入分別佔總收入的0%、48.2%、93.6%和93.5%。

對此有觀點認爲，智駕公司扎堆上市的背後，一方面是對資金的極度渴求；另一方面，在自動駕駛大規模商用時間仍存不確定性，但在技術、政策等多方利好加持下，儘快上市成爲智駕公司的選擇之一。

但拿下融資或者完成上市，並不等於一勞永逸。記者留意到，即使已經成功“闖關”，但不少上市的智駕企業股價都遭遇不同程度的波動。例如，今年7月在港交所上市的如祺出行，上市首日即遭遇破發，截至目前，如祺出行的股價仍低於發行價。

“自動駕駛技術研發和市場拓展需要大量資金投入，但短期內可能難以轉化爲可觀收益，且當前自動駕駛技術的成熟度和商業化進程存在不確定性，這些因素都可能直接影響企業的上市表現。此外，市場情緒和宏觀經濟環境的變化也會對其股價產生影響。”江瀚稱。

窗口期開啓，淘汰賽加劇

然而並非所有的智駕企業都能成功登陸資本市場。今年8月，國內自動駕駛量產解決方案企業“禾多科技”就傳出因與廣汽集團推進的重組方案遭遇變數，公司暫停研發活動。隨後有媒體稱，其CEO倪凱即將加入四維圖新。對此，記者在向四維圖新方面求證後獲悉，倪凱加入消息不實，但也確有部分禾多科技人員加入到四維圖新。

由此可見，智駕行業已進入洗牌期，有的加速推進融資上市，也有玩家開始轉型之路。比如，今年9月，地圖供應商四維圖新接收了滴滴約300人的座艙團隊，兩方共同增資四維圖新的座艙子公司四維智聯。

對此，江瀚表示：“隨着自動駕駛行業的競爭日益激烈，市場正在逐漸淘汰實力較弱的企業。”在他看來，自動駕駛行業的洗牌是一個必然的過程，技術成熟和市場擴大將推動行業走向成熟和穩定，而洗牌將促進行業的健康發展，淘汰不符合市場需求的企業，留下具有核心競爭力的企業。

事實上，當前在智駕領域，淘汰賽與窗口期正同時上演。在多地利好政策的助力下，自動駕駛的商業化落地進程正在加速。麥肯錫預計，到2030年中國或成爲全球最大的自動駕駛市場，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務將創造超過5000億美元的收入。對自動駕駛汽車前景的樂觀預期，也是資本推動智駕企業扎堆上市的重要助力。

不過，關鍵技術能否突破與落地，依然是自動駕駛能否大規模商業化的最大挑戰。對此，元戎啓行CEO周光坦言，自動駕駛汽車想要實現規模化，當下的技術無法應對所有的複雜場景。

新能源汽車與電池專家楊偉斌也表示，目前L2級智能駕駛技術已實現上車，但L3級技術還存在爭議，包括系統不能應對時需要駕駛員接管，銜接上存在安全隱患。而L4級的自動駕駛技術在擁擠、施工、兩輪車較多等路況下還有挑戰，還需要百萬甚至千萬公里驗證。

“從當前自動駕駛技術發展來看，大規模商業化應用還有一段較長距離。”北方工業大學汽車產業創新研究中心主任紀雪洪對記者表示，目前正處於自動駕駛商業化應用的前期階段，預計2030年前後將是自動駕駛逐步走向普及的階段。