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縱目科技,抱小米大腿,給晶片打工,為車企幹活

由 鈦媒體APP 發表于 舞蹈2023-01-24
簡介但更重要的原因是縱目科技橫跨硬體和軟體,研發包括感測器研發、底層演算法等,比如其目前在研的專案就涵蓋低速泊車智慧駕駛系統、中高速行車輔助智慧駕駛系統、行泊一體智慧駕駛系統以及新能源車無線充電系統等

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縱目科技,抱小米大腿,給晶片打工,為車企幹活

圖片來源@視覺中國

文|光錐智慧,作者|周文斌

又一家自動駕駛公司準備上市了。

11月23日,根據上交所官網資訊,縱目科技科創板IPO申請已獲受理。這是一家自動駕駛和高階汽車輔助駕駛產品和技術供應商。

對於大多數人來說,縱目科技最有名的光環可能是小米官宣造車之後投資的第一家產業鏈企業。也正是完成那次融資之後,該公司就曾表示“有科創板上市的計劃”。

本次IPO,縱目科技計劃發行25%的股份,募資20億元,資金主要用於上海研發中心建設專案以及東陽智慧駕駛系統生產基地專案(一期)。除此之外,由於縱目科技仍未盈利,所以有部分資金補充到公司的流動資金中。

在申請IPO之前,縱目科技已經連續完成了10輪融資,最近一次是今年3月份完成的,由東陽冠定領投的10億元E輪融資。如今,縱目科技的股東列表已集齊了聯想控股、君聯資本、小米、高通等豪華陣容。

縱目科技,抱小米大腿,給晶片打工,為車企幹活

製圖:光錐智慧,資料來源:縱目科技招股書

從招股書情況來看,從2019年到2022年3月,縱目科技營收分別為4966。01萬元、8383。04萬元、2。27億元和9003。48萬元,最近三年複合增長率為114。01%。

但到目前為止,縱目科技仍未盈利,從2019年到2022年3月,其歸母淨利潤分別為-1。6億元、-2。09億元、-4。16億元和-1。6億元。且報告期內還存在-11。19億元未分配淨利潤。

除此之外,報告期內,縱目科技主營業務的毛利率分別為10。75%、16。43%、13。21%和10。38%,相比於業內同業公司20%左右的毛利率,縱目科技的毛利率水平相對較低,且未發現有改善趨勢。

繼經緯恆潤在今年4月上市後,縱目科技或將成為今年國內自動駕駛供應鏈公司的第二家上市企業。一方面,它將成為國內自動駕駛初創公司登陸資本市場的學習樣本,另一方面,我們也可以藉助縱目科技上市,一窺自動駕駛公司的商業模式和市場情況。

01 給車企幹活,為晶片打工?

和大多數自動駕駛公司一樣,縱目科技目前仍未實現盈利。

根據招股書的資料,從2019年到2022年一季度,縱目科技實現營業收入4966。01萬元、8383。04萬元、2。27億元和9003。48萬元,同期淨利潤分別為-1。6億元、-2。09億元、-4。16億元和-1。55億元。

沒有盈利的原因有很多,包括前期研發投入大、收入滯後、毛利率水平低等等。

首先是研發投入大。

從招股書資料來看,從2019年到2022年一季度,縱目科技研發投入分別為1。2億、1。7億、2。7億和0。87億,累計研發投入佔累計營業收入的比例為143。46%。

研發投入高,一個原因是自動駕駛本來就是技術密集型行業,前期研發投入大。但更重要的原因是縱目科技橫跨硬體和軟體,研發包括感測器研發、底層演算法等,比如其目前在研的專案就涵蓋低速泊車智慧駕駛系統、中高速行車輔助智慧駕駛系統、行泊一體智慧駕駛系統以及新能源車無線充電系統等。

除了研發投入大之外,長期虧損還在於其收入存在比較大的滯後性。

作為Tier 1,縱目科技的許多產品都是來自合作車企的定製。這種合作模式中,車企雖然會提前支付研發費用,但大規模的收入卻需要等到搭載該輔助駕駛系統的車量產之後。

比如縱目科技2020年四季度收入較高,主要是因為一汽紅旗的H9和E-HS9分別在年中和四季度上市,而2021年收入增長較快,則是因為長安UNI-T和嵐圖Free兩款車型在2021年中上市。

簡單來說,目前的縱目科技的情況是,錢投入進去了,但收入還沒有跟上來,所以導致的持續虧損,且經營現金流持續為負。

當然,

收入沒有跟上來和縱目科技目前的毛利率水平低也有直接關係。

在招股書中,從2019年到2022年一季度,縱目科技主營業務的毛利率分別為10。75%、16。43%、13。21%和10。38%。而以2021年為例,同行業的德賽西威和同致電子的毛利率則分別為20。78%和16。48%。

毛利率低的一個原因是,縱目科技目前還處於市場擴張階段,所以要依靠較低的毛利率來獲取客戶。其在招股書中也提到,為取得整車廠商戰略客戶訂單,部分訂單毛利率相對較低。

而另一個原因則在於,作為生產製造型企業,其毛利率水平受到上游原材料的影響較大。

招股書顯示,縱目科技採購主要原材料包括晶片、被動器件、電子結構件、結構件、鏡頭、離散器件等,其中晶片採購額佔比較高。

從2019年到2022年3月,縱目科技晶片採購在整體物料採購中的佔比分別為50.86%、61.06%、69.53%和 60.66%。

可以看到,隨著2021年汽車行業缺芯潮來臨,縱目科技晶片採購成本明顯增加。招股書顯示,受缺芯潮影響,2021年縱目科技採購的晶片平均單價增長48。16%。

整體上,縱目科技做的是採購、研發生產,銷售的生意,透過向符合相應標準的上游供應商採購晶片、被動器件、結構件等原材料,由公司製造中心完成製造及測試,然後向客戶進行量產交付產品。

所以其盈利情況不僅受到上游供應鏈的影響,也受到下游車企的影響。

從2019年到2022年一季度,縱目科技對前五大客戶的收入分別為0。44億元、0。75億元、1。63億元以及0。78億元,佔收入比重分別為89。42%、89。31%、71。84%和86。32%,佔比較高。

2022年一季度,縱目科技前五大客戶分別是賽力斯、長安、嵐圖、吉利和一汽,其中賽力斯佔比接近4成。

02 軟硬一體的自動駕駛Tier 1

縱目科技成立於2013年,最早依靠環視ADAS起家,並逐漸向高等級輔助駕駛發展,如今基本形成了從L0~L4的智慧泊車軟硬體產品體系。

首先是在軟體層面,縱目科技目前主打的產品是針對低速泊車場景的智慧駕駛系統,包括全景式監控影像功能、自動泊車輔助功能和自主泊車功能。

其中,全景式監控影像是其早期環視ADAS功能的一種延伸,主要依靠車載攝像頭獲取車輛周邊360度的環視影像,從而減少由於駕駛員視野盲區引發的交通事故。

自動泊車輔助功能分為自動泊車(APA)和遙控泊車(RPA)兩類,它們和自主泊車都是基於環視攝像頭、4D毫米波雷達、超聲波雷達等感測器進行的泊車行為。區別在於,自動泊車需要人在車旁邊,而自主泊車則可以透過手機和車機等多個終端的操控,實現車內無人的情況下的中遠距離自主泊車功能。

今年7月份,縱目科技針對泊車場景釋出了統一的產品平臺Drop’nGo,該平臺可以根據客戶車型定義的需求,提供整合軟體演算法的控制單元、智慧感測器硬體或單獨的軟體演算法等多種產品形態。

縱目科技,抱小米大腿,給晶片打工,為車企幹活

圖片來源:招股書

目前,縱目科技軟體產品已經普遍搭載在上汽、吉利、理想、威馬等車企的車型之中。而從前面對於軟體產品的介紹,其實能夠發現,無論是環視影像還是泊車功能,它們都對攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達等硬體感測器有著非常大的依賴。因此,縱目科技也自己研發、生產相應的硬體感測器。

目前,縱目科技自研的硬體產品包括攝像頭、超聲波感測器和4D毫米波雷達,在招股書中,縱目科技表示,這些感測器硬體結構和演算法上均擁有獨特的設計,更好地適配整套系統。

除此之外,最重要的硬體產品還是自動駕駛域控制器,它能夠針對不同級別的自動駕駛需求,將相關的軟體演算法燒錄在控制單元晶片中,為車企提供軟硬體一體的解決方案。

從招股書披露的2021年資料來看,目前縱目科技的主要收入來源於域控制器,收入佔比達到59.78%,而硬體感測器和研究開發服務則分別佔比32.69%和8.53%。

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從域控制整合軟體演算法,感知硬體與演算法配套,縱目科技整體形成了軟硬體一體的產品形式。

縱目科技在招股書中也提到,公司銷售的智慧駕駛控制單元主要是軟硬體一體產品,只向客戶銷售少量獨立軟體產品,後者形成的收入規模也比較小。

整體上來看,軟硬體一體具有相當的成本優勢。

從招股書披露的資料來看,2022年一季度,其攝像頭單價是185.47元,超聲波感測器19.69元,毫米波雷達710.67元。

再加上部分產品還約定有階梯價格,隨著採購數量的上升,價格還會下降,核心宗旨就是薄利多銷。

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可以看出,縱目科技走的不是一條高舉高打的演算法路線,而是從最基礎的產品做起,逐漸向上下游延伸,從點到線,再從線到面,逐步形成自己的軟體、硬體、生產製造能力,從而在自動駕駛Tier 1中佔據一席之地。

在行業裡,軟硬體一體並不是什麼新鮮事,比如同樣是自動駕駛Tier 1,德賽西威同樣自研攝像頭、超聲波、毫米波雷達以及域控制器,並且相關解決方案也都搭載到小鵬P7、P5,吉利等車型上。同致電子自研有毫米波雷達、攝像頭和相關融合感知方案;經緯恆潤也擁有各類域控制器與智慧決策、路徑規劃等軟體演算法。

但國內自動駕駛Tier 1其實也各有所長,比如德賽西威主要聚焦在智慧座艙方面,同致電子的優勢在倒車雷達和車身控制,經緯恆潤則在於整車電子電氣構架、車路協同等。

相對而言,縱目科技雖然同樣是軟硬體一體,但卻主要聚焦在泊車場景,算是選擇了一個相對差異化的市場,而其在這一領域的深耕,也形成了獨特的優勢。

03 停車場開出來的自動駕駛

從產品就能看得出來,無論是全景式監控影像,還是自動、自主泊車,縱目科技圍繞的都是泊車場景。

所以,

雖然縱目科技靠的環視ADAS起家,但真正讓它在行業裡面站穩腳跟的,卻是泊車系統。

縱目科技在招股書中提到,目前其自動泊車輔助功能在近二十款車型上實現量產,年出貨量超過10萬套,累計出貨量超過40萬套。

根據高工智慧汽車研究院資料,2021年縱目科技APA融合泊車系統在國內自主品牌乘用車第三方供應商中的市佔率達到8。1%,這一資料在2022年1到5月上升到18。1%。

縱目科技創始人CEO唐銳認為,中國目前城市化仍未結束,未來城市會變得越來越擁擠,堵車、停車難等問題將隨處可見,所以低速場景在中國非常關鍵。而低速場景也是有可能跨越產品到服務的商業模式轉換的場景。

2017年11月,縱目科技釋出低速L4自動駕駛自主泊車產品,實現從環視ADAS向自動駕駛的升級轉型。今年7月份,縱目科技又釋出了新的行泊一體系列產品Amphiman,完成了從泊車到行車等其他場景的轉換。

所謂行泊一體,是在整車電子電氣架構由分散式向集中式轉化的背景下提出的概念。目前,大部分車型智慧駕駛模組都分為泊車和行車兩套系統。而行泊一體的意思,就是將行車和泊車的兩套軟體和硬體系統集合成一套。

透過這種改變,主機廠可以提高研發效率,節約研發時間和成本,消費者也能體會到從行車到泊車多個場景之間無縫銜接的駕駛體驗。可以說,到2023年,至少有12家企業會量產行泊一體。

在日後推出更高級別自動駕駛中,行泊一體會成為一種必備的基礎技能。

縱目科技在今年7月份釋出Amphiman根據搭載的感測器配置不同,實現的功能也不同,具體包含Amphiman3000、Amphiman5000和Amphiman8000三個不同的產品。

其中,Amphiman3000在主要支援的是整合式巡航輔助、交通擁堵輔助、換道輔助等高速自動駕駛功能,以及輔助泊車、倒車搜尋車位等基礎輔助功能。

Amphiman5000則相對升級,能夠支援自動上下匝道、主動變道超車等高速NGP功能;在泊車方面能夠支援記憶建圖、一鍵泊車、智慧召喚、遠端監控等功能。到Amphiman8000則會升級到行泊一體3。0,支援到L2。9的全場景。

我們會看到,和縱目整體以點到面的一貫戰略一樣,在泊車場景上也是以基礎全景環視為起點,逐步擴充套件到輔助泊車、自動泊車、高速NGP等場景,最後完成行泊一體的佈局。

目前,縱目科技在高級別自主泊車領域,是業內少數較早獲得整車廠商L4級封閉園區低速智慧駕駛量產專案的供應商之一。其量產或已取得定點的客戶包括賽力斯、長安、嵐圖、吉利、福特、沃爾沃等頭部和新勢力車企。

目前來看,雖然行泊一體已經成為行業共識,但在高級別自主泊車領域,國內目前也只有和縱目有關的紅旗E-HS9、威馬W6等少數車型可以實現AVP(Automated Valet Parking自動代客泊車)功能,這其實也體現了縱目科技在泊車場景上的技術優勢。

這種優勢,除了前面提到的軟硬體一體化,能夠將感知硬體的資料前融合做得更好之外,還體現在影象拼接、規劃控制和多平臺融合等方面。

比如在泊車路徑規劃和控制方面,目前行業內普遍採用的是在低算力平臺上使用圓弧拼接,或者在高算力平臺上運行復雜演算法的方案。

這兩種方案要麼容易誤差較大、規劃不合理,要麼對算力要求特別高(這也是部分車型拼命堆算力的原因之一),或者依賴於高精地圖。

縱目科技則是基於幾何和搜尋相結合的演算法,可以在低算力平臺上實現高精度規劃控制,減少對高精度地圖的依賴。

此外,雖然縱目科技走的是軟硬體一體化的路子,但其軟體演算法與硬體卻是強解耦,而且其域控制器還針對多個主流硬體平臺進行了開發,可以比較容易的在不同平臺之間遷移。

甚至於,其最早在環視ADAS上積累的技術也成為其特有的優勢。目前在影象拼接方面,行業普遍採用固定投影模型進行拼接渲染,這種方案無法兼顧開闊地面與近距離立體物體場景,而縱目科技則採用動態投影模型技術,可以改善環視產品常見的物體畸變拉伸等問題,使得影象呈現效果更加直觀自然。

04 結語

在大多數人的普遍理解中,自動駕駛Tier 1可能是像毫末智行、Momenta、小馬智行這樣為整車提供整體的自動駕駛演算法公司。但在這條巨大的賽道下面,除了這最高光的部分,背後更多的還需要域控制器、雷達攝像頭等硬體裝置、以及與它們相匹配的融合演算法作為支撐。

本質上,他們屬於這條賽道的不同位置,底層的晶片、硬體提供支撐,中間的域控做好最佳化,頂層的自動駕駛演算法負責整體的實現。

但目前的情況是,這條賽道的兩端都開始逐漸向中間靠攏。傳統的晶片、域控企業,如縱目、德賽西威等硬體供應商開始佈局軟體演算法,期望透過軟硬體一體和車企做更深的繫結。而另一端的演算法企業也開始佈局硬體,希望透過軟硬體自研實現效率和利潤最大化,比如今年6月小馬智行就釋出了自己的域控制器,並計劃年底開啟量產。

雖然從行業的角度來說,

智慧駕駛的時代,軟體公司必須深入瞭解硬體,硬體公司也要深入瞭解軟體公司的需求,才能做出真正符合市場需求的產品。

但最終軟硬體如何協同,由誰來實現這個一體化,可能是現在行業需要討論與爭奪的事情。

而隨著傳統分工和邊界的模糊,未來無論是演算法,還是硬體,自動駕駛Tier 1或許還要經歷一場更大的混戰也猶未可知。