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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(guān)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(diào)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(guān)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(lǐng)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(lǐng)先地位，擁有寶馬、奧迪、大眾、日產(chǎn)、本田等國際領(lǐng)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(shù)在汽車領(lǐng)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(shù)的底層技術(shù)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(shù)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(lǐng)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(shù)，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(shù)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(lǐng)的現(xiàn)有法律框架是基于機動車和人類駕駛?cè)藶榛A(chǔ)的，僅允許有資格的駕駛?cè)笋{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(shù)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(nèi)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(shù)路線，且市場潛力巨大。IHS汽車部門預測，到2035年全球?qū)碛薪?400萬輛自動駕駛汽車。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(shù)并不具備通用性，那么誰研發(fā)速度快，誰將占領(lǐng)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(nèi)容，不過很明顯目前產(chǎn)業(yè)界在進入高階自動駕駛領(lǐng)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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