今天小編分享的财經經驗：燒錢的自動駕駛：6家排隊IPO企業已融資過百億，其中4家還在虧損，歡迎閱讀。
本文來源：時代周報 作者：陳佳鑫
今年以來自動駕駛領網域 IPO 進度加速。
8 月 3 日，提供高精度衛星導航產品的司南導航（688592.SH）開啟申購，即将登陸資本市場。
一個月前，自動駕駛明星企業 " 速騰聚創 " 和 " 黑芝麻智能 " 雙雙提交港股 IPO 申請，而早在 4 月份，知行科技已向港交所遞表。此外，文遠知行、Momenta 也被曝出将推動上市。
據時代周報統計，當前 A 股及港股正在排隊 IPO 的自動駕駛相關企業共有 6 家，6 家申報 IPO 的自動駕駛企業有 4 家仍在虧損，而實現盈利的兩家企業，其主要收入并不來源于自動駕駛領網域。
雖然目前自動駕駛企業普遍處于虧損狀态，燒錢與融資仍為主旋律。但還是有不少機構和企業前仆後繼湧向自動駕駛。
有智能駕駛業内人士告訴時代周報記者：" 自動駕駛盈利的難點在于研發投入過大，技術需要持續迭代，市場未完全鋪開。"
不過該人士也表示，自動駕駛是一件門檻極高且需要長期投入的一件事，這個行業在短期内還處于技術能力不斷積累、商業模式不斷打磨的階段，一旦形成壁壘并開始商業化後盈利空間巨大，就像制藥行業。目前來看市場的成熟還有賴于技術的進一步提升，而技術的發展一定是向上的。
在今年的世界人工智能展會（2023）上，馬斯克就表示，特斯拉将在今年年底前實現完全自動駕駛。而方舟投資（ARK）預計，到 2030 年，自動駕駛帶給全球 GDP 的淨收益可能接近 26 萬億美元，其增幅約為當今全球 GDP 的 26%。
自動駕駛賽道迎 IPO 熱潮
據時代周報統計，當前 A 股及港股正在排隊 IPO 的自動駕駛企業共有 6 家，除速騰聚創、黑芝麻智能、知行科技外，還包括縱目科技 ( 上海 ) 股份有限公司（下稱 " 縱目科技 "）、福建海創光電技術股份有限公司、司南導航，其中司南導航已于 8 月 3 日開啟申購。
6 月 30 日，自動駕駛零部件頭部玩家 " 速騰聚創 " 和 " 黑芝麻智能 " 雙雙向港交所遞交上市申請。招股書顯示，速騰聚創主營產品為激光雷達，黑芝麻智能則為車規級自動駕駛計算芯片。
4 月初，自動駕駛解決方案提供商 " 知行科技 " 遞表港交所，申請主機板上市，并于 6 月初正式獲得了香港 H 股上市備案通知書。
除了已申報的 IPO 企業，不少自動駕駛企業也都躍躍欲試。
但自動駕駛企業加速衝刺 IPO 的同時，一級市場卻開始轉冷。
據不完全統計，2022 年自動駕駛相關的投資事件發生了 128 起，累計披露融資金額近 200 億元。相較于 2021 年國内自動駕駛行業共發生 144 起投融資事件，融資規模的 932 億元，投融資數量微降的背景下，投融資規模卻嚴重縮水。
截至 2023 年 8 月 4 日，據 VC 情報局網站統計，今年以來自動駕駛領網域共有 57 宗投融資，其中金額最高的為 Deepway 的 A+ 輪融資 7.7 億元，投資方包括魏橋創業、軟銀中國資本、啟明創投。
虧損與商業化難題
急需輸血，卻遭遇融資遇冷，這可能自動駕駛燒錢屬性使然。
當前自動駕駛企業仍多數虧損，據時代周報記者統計，目前 6 家申報 IPO 的自動駕駛企業中就有 4 家仍在虧損，而實現盈利的兩家企業，其主要收入并不來源于自動駕駛領網域。
以同日提交招股書的黑芝麻智能及速騰聚創為例，Wind 顯示，2020 — 2022 年，黑芝麻智能淨利潤分别為 -7.6 億元、-23.57 億元、-27.54 億元，而同期營收僅分别為 0.53 億元、0.61 億元、1.65 億元，同期營收甚至不及虧損額的零頭。
其中高研發投入及金融工具公允價值變動損益是造成虧損的主因，2020 — 2022 年，黑芝麻智能研發費用分别為 2.55 億元、5.95 億元、7.64 億元，研發開支主要包括研發人員薪酬、IP 許可費、設計及開發開支等，2022 年末，黑芝麻智能研發人數達到 783 名，占總員工數的 85.5%，2022 年研發人員平均薪酬達到 79.31 萬元。
雖然產品有區别，但速騰聚創的情況也頗為相似，Wind 顯示，2020 — 2022 年，速騰聚創淨利潤分别為 -2.21 億元、-16.55 億元、-20.86 億元，而同期營收分别為 1.71 億元、3.31 億元、5.30 億元，高研發費用及金融工具公允價值變動損益同樣為虧損的主因。
除了虧損嚴重，這兩家自動駕駛企業的賬面現金也反映出其對融資的迫切需求，截至 2022 年末，黑芝麻智能的貨币資金僅為 9.82 億元，或僅夠支撐其一年的研發支出，更别提還有管理費用、營業成本等支出。
速騰聚創的流動性則相對寬松，截至 2022 年末，速騰聚創的貨币資金達 20.71 億元，這主要得益于 2022 年開展三輪融資，合計融資 16.5 億元，投資方包括比亞迪（002594.SZ）、吉利控股集團、小米長江產業基金等知名機構。不過 20.71 億元也不及速騰聚創 2022 年的虧損金額。
據招股書及天眼查數據顯示，6 家 IPO 排隊企業此前已歷經 3 — 14 輪不等的融資，累計融資金額在數億至數十億之間，合計融資金額已超百億元。
招股書顯示，2014 年至今，速騰聚創已完成 14 輪融資，累計融資金額達 40 億元。黑芝麻智能亦是融資大戶，招股書顯示，黑芝麻智能已完成 10 輪融資，累計融資金額 6.95 億美元。縱目科技及知行汽車分别完成 10 輪、9 輪融資，累計融資金額分别為 18.21 億元及 8.11 億元。
文遠知行相關負責人就表示，自動駕駛是一場長跑，外部環境的殘酷，對距離全面商業化仍需一段時間的自動駕駛公司來說，會進一步放大下行周期帶來的影響，作為企業，更應該關注如何在不确定的情況下生存與發展，要不斷加強自我造血能力。
值得一提的是，資本市場也在為科技公司上市融資降低門檻。
3 月 31 日，港交所《香港聯合交易所有限公司證券上市規則》第 18C 章正式生效，其中最大的亮點是大幅降低了特專科技公司在港上市的門檻，特裝科技行業包括新一代信息技術、先進硬體及軟體、先進材料、新能源及節能環保、新食品及農業技術。
在 IPO 市值要求方面，新增 18C 章節将未商業化的特專科技公司市值門檻從 150 億港元降至 100 億港元，對已商業化的特專科技公司的市值門檻從 80 億港元下降到 60 億港元。
黑芝麻智能此次赴港 IPO，就得益于該規則，據悉黑芝麻智能是首家按此規則正式遞交 A-1 上市檔案的企業。
或迎政策拐點
自動駕駛 IPO 熱潮背後還有一個關鍵點，就是行業政策。
6 月 21 日舉行的國務院政策例行吹風會上，工信部副部長辛國斌表示，将啟動智能網聯汽車準入和上路通行試點，組織開展城市級 " 車路雲一體化 " 示範應用，支持有條件的自動駕駛，這裡面講的是 L3 級及更高級别的自動駕駛功能商業化應用。我們已經啟動了這項工作，地方也在積極響應。相信在不久的将來，更多有智能化水平的產品會跑在路上。
随後北京、上海便傳出開展 " 車内無人 " 商業化試點的消息。
7 月 7 日，北京市高級别自動駕駛示範區工作辦公室正式宣布，在京開放智能網聯乘用車 " 車内無人 " 商業化試點。此次開放後，根據《北京市智能網聯汽車政策先行區自動駕駛出行服務商業化試點管理細則（試行）》修訂版政策，企業在達到相應要求後可在北京市高級别自動駕駛示範區面向公眾提供常态化的自動駕駛付費出行服務。
7 月 8 日，上海市浦東新區為小馬智行、百度智行、AutoX 安途首批三家企業發放無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照，獲得牌照企業可在浦東行政區網域内劃定的路段、區網域開展車内全無人的智能網聯汽車道路測試。意味着上海無駕駛人智能網聯汽車從封閉道路走向開放道路，并從有安全員的狀态轉變為完全無人化 " 無人車 "。
小馬智行内部人士表示，自動駕駛的發展離不開政策的支持，自動駕駛行業一直受到國家高度重視，特别是從 2022 年開始，可以看出中國在自動駕駛的法律法規方面小步快跑，發展得非常快，相關法規與标準不斷出台，标志着自動駕駛技術的商業化應用正在駛入 " 快車道 "。
文遠知行相關負責人認為，高階自動駕駛商業化的挑戰主要有三點：一是軟硬體一體的自動駕駛解決方案的穩定性和可靠性，這需要在產業鏈不同角色的參與者共同努力。二是投資回報率是否符合市場需求和預期。三是政策上的障礙，準入許可、運營範圍目前各地都有不同政策，需要相關部門和企業共同推動。
該人士認為，解決上述難題和挑戰的核心在于解決技術難題，自動駕駛技術需要實現高度準确的環境感知、智能決策和精密控制，以确保車輛安全、高效地行駛，只有做到安全可靠，自動駕駛技術才能夠達成大規模普及和商業化成功。
目前，各車企及其供應商也在積極突破技術難題，推動自動駕駛系統在多城市落地。
近日，小鵬汽車董事長何小鵬表示，2023 年上半年，XNGP 智能輔助駕駛系統功能已在北上廣深 4 座城市開放，并預計在 2023 年下半年開通近 50 座城市。據了解，XNGP 可以在沒有高精地圖的情況下，讓車輛在城市道路上實現自動跟随、自動變道、自動超車、自動調整限速、自動通過紅綠燈等功能。
6 月 28 日晚，華為智能汽車解決方案 BU CEO 餘承東通過其個人微博透露，搭載 HUAWEI ADS 2.0 高階智能駕駛方案的問界 M5 智駕版，于 7 月 OTA 更新後，城區 NCA 智駕功能将在上海、廣州、深圳、重慶、杭州 5 城開放，今年 3 季度不依賴于高精地圖的城區 NCA 将在 15 城落地，到 4 季度将增加到 45 城。
除此之外，理想宣布年底 NOA 将落地國内 100 城，同時打通城市與高速場景。
毋庸置疑，國内的自動駕駛企業們都卯足勁地往前跑，另外一方面，特斯拉 FSD 進入中國趨勢愈發明确。
中信證券指出，"FSD 入華 " 是整體趨勢，但距離真正落地還有兩道門檻：數據采集資質、國内超算中心的建立，目前國内主機廠與特斯拉的主要差距在于處理大規模數據的工程化能力，即 " 數據飛輪 " 的建立，留給國内廠商的時間視窗或将迅速收窄。
