Mobileye 估值崩了，资本为什么还是热衷自动驾驶
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图片来源 @视觉中国
文 | 互联网江湖
谁也没想到，英特尔旗下自动驾驶技术公司 Mobileye 估值崩了。
根据英特尔公开的文件，Mobileye 此次 IPO 估值 159 亿美元。与去年底 500 亿美元的估值相去甚远，短短几个月估值缩水了 300 多亿美元。
按照港股最近一个交易日小米集团 284 亿美元的市值，Mobile 估值跌没了一个小米……
相比 Mobileye 被浇冷水，国内自动驾驶赛道依旧是资本扎堆。据不完全统计，国内外共有 44 家自动驾驶企业在三季度完成融资，融资总金额约为 13.3 亿美元，共有 4 家企业获得超过 1 亿美元融资。
另外，一些自动驾驶细分领域的初创公司甚至也拿到了钱，据天眼查 APP 融资信息显示，一家名为智协慧同的跨车云数据驱动赋能公司在第三季度获得了数千万人民币的 A 轮融资。
有分析认为，市场对 Mobileye 不再看好很重要的一个原因在于已经投入市场的 Mobileye 自动驾驶芯片很难再保持市场竞争力，英伟达、地平线、华为、百度等大厂的竞争力已经很强，汽车厂商也开始放弃采用 Mobileye 的产品及解决方案。
Mobileye 估值大幅回撤，对于自动驾驶赛道也有一定的警示，虽然资本热情仍在，但随着自动驾驶已经来到规模化前夜，自动驾驶的价值正在被层层压实。自动驾驶企业不仅要拿到 " 杆位 " 赢在融资起跑线上，也要始终站稳头排。
Mobileye估值 " 跳水 " 背后，自动驾驶的商业化未来还有多远？
Mobileye 在行业内已经是非常头部的企业了，根据已经披露的招股书信息显示，从 2019 年到 2021 年，Mobileye 的收入分别为 8.79 亿美元、9.67 亿以及 14 亿美元。
也就是说，这三年中，Mobileye 营收保持着稳定的 10% 以上的增长幅度，对比截止 2022 年 7 月 2 日和 2021 年 6 月 26 日的半年营收，同比增长已经达到了 20%。
资本市场不买账的原因，可能在于产品技术的迭代节奏上。从产品上来看，Mobileye 的产品主要是帮助解决车辆碰撞预警、AEB 紧急制动、ACC 自适应巡航等能力的实现上。
而蔚来、特斯拉、理想在内的一众终端厂商开始放弃 Mobileye。理想选择了地平线、蔚来选择了英伟达，而特斯拉则用上了自家的 FSD。虽然下一代的 ADAS 正在开发当中，但迭代节奏已然跟不上自动驾驶发展的需求。
在走过初期阶段的埋头研发之后，自动驾驶一旦进入落地阶段就不得不关注市场需求的变化。
Mobileye 的教训也给一些原本做 L4 但转身做 L2 自动驾驶的企业带来了警醒，即便低阶辅助驾驶是 " 牛奶面包 "，但也需要时刻看向前方，跟上行业整体落地的步伐与节奏。
从Mobileye 的经验来看，当下自动驾驶商业化应该更关注迭代的问题。
做商业化的产品，一个最基本的准则是，产品和解决方案需要不断地跟上迭代的市场需求。
对于互联网造车玩家来说，这一点再熟悉不过，不就是互联网产品中的版本迭代嘛。但在汽车领域，迭代可能没那么容易。
一方面，对于赋能主机厂的自动驾驶公司来说，解决方案的迭代带来的成本上升能不能被汽车厂商接受？另一方面，在落地阶段，方案的迭代不仅仅是软件的迭代，供应商需不需要调整？这些问题都是需要考虑到的，因此把握自动驾驶的产品解决方案迭代节奏会更难。
解决这个问题的关键，在于用合理的资源分配找到短期商业化和长期技术竞争力的平衡点。
对于创业公司来说，一步到位追求技术上的领先已经不现实，如何兼顾 L2 的落地以及 L4、L5 技术的研发，不仅是一个战略问题，可能也会是一个生存问题。毕竟，百度阿波罗、小鹏、蔚来等头部玩家的 L4 测试已经在进行，留给自动驾驶公司的时间已经不多了。
寻找平衡点之外，自动驾驶商业化的另一个关键在于成本控制。
目前，全球主流的自动驾驶路线主要有三种：纯视觉、多传感器融合和全融合算法。这三种方案很难说谁有绝对优势。不过，无论是算法之争还是雷达、视觉之争，最终绕不开的一个问题是量产。
特斯拉已经向行业证明，量产是精进自动驾驶技术的费效比最高的方案。低成本的规模化应用，会加速自动驾驶真正的商业化黎明到来。
无论是主机厂，还是自动驾驶公司，抑或是百度华为等大厂，都在寻求自动驾驶 " 上车 " 量产。百度在 Robotaxi 走的很远，华为也通过问界落地辅助驾驶目的皆在于此。
不过自动驾驶量产的目的绝不仅仅在于完善技术水平，更是为了在商业化上，抢先站位摸到规模化的制高点。
当下阶段能不能做到 L5 其实并不重要，重要的是先抢占市场。这样的商业策略在互联网领域上演了无数次，也很可能在汽车行业上演。
然而要抢占市场，就不能忽视消费端。互联网江湖认为，自动驾驶技术本质上不只是一个 ToB 的技术产品，而是一个 ToC 的消费品。
自动驾驶什么时候不再是产业端自嗨，真正进入到了大众视野？大概是 Model3 大规模量产的时候。
也就是说，特斯拉对于自动驾驶行业最大的影响其实不在于它 FSD 多么先进，而是大量中产人群以 20 多万的价格买到 Model3 之后，对自动驾驶这个技术有了概念。
一项技术的成本如果不能降低到被大众消费所能承受的价格，那么对于资本市场而言，这项技术就毫无价值。只有人们接受了自动驾驶是一种真正的 " 消费品 "，那么我们才能说，自动驾驶这事儿成了！
也就是说，当消费市场真正认可并接受之后，自动驾驶商业化才会真正开花结果，资本市场也会给出更好的估值。
商业化背景下的自动驾驶，单车智能派真的赢了吗？
技术发展的成熟度最终决定了能否成功商业化，但反过来，商业化诉求下最先进的技术往往未必最适合市场的需求。
自动驾驶落地也喊了几年，但直到今天视觉路线和激光雷达融合路线之争，单车智能和车路协同之争，城区、干线、码头、矿山落地场景之争仍然没有个确定的结果。
文远知行的创始人兼 CEO 韩旭认为，单车智能是前照灯，车路协同是路灯，前者必须存在、后者却不一定。
而在《智能交通》中，李彦宏的观点更为鲜明，他认为，自动驾驶是起点，终局是智能交通。李彦宏也毫不避讳的对外界表示，用车路协同方案做自动驾驶，是百度坚持、并且看好的技术路线。
从商业化的角度来看，单车智似乎是能够有效落地的方案。
以理想 L9 为例，一整套高阶智能驾驶的 BOM 成本算下来达到几万元，之前轻舟智航也曾发布过 1 万元的车规级自动驾驶方案。也就是说，实现单车智能的成本还有进一步下降的空间。
单车智能在智能驾驶方面为我们带来了自动泊车、自适应巡航等功能，在初期阶段的商业化之路会更好走。
而车路协同是行业从 10 到 100 阶段需要考虑的问题。从整体系统效率出发，车路协同一定是最佳的智慧交通解决方案。
事实上，在落地上，两种路线的创业公司面对的市场不完全相同。换言之，两种路线的竞争压力并不来源于商业化和市场竞争。
做单车智能的公司，比如 Waymo、Cruise 以及 Mobileye，他们的客户主要是主机厂，是汽车品牌。
做车路协同的自动驾驶公司，更看中 ToG 市场。因为智能道路的建设需要 5G，需要对现有道路进行智能化改造，这些都需要 G 端去推动。因此，车路协同的落地最大的问题，在于成本。据悉，目前一公里的智能道路的造价在百万元左右，尚未到一个真正可以规模化的成本范围。
互联网江湖认为，真正的竞争可能发生在资本市场上。
2019 年之后，行业融资频率开始减少，行业进入内卷，融资最容易的阶段已经过去，自动驾驶公司需要边回血边研发维持运作。
国内自动驾驶独角兽融资情况一度也不太乐观，比如，Momenta 自 18 年 10 月 B+ 轮融资之后续两年多未获得新融资，直到 2021 年 9 月，有媒体报道其获得了来自通用的 4 亿美金投资。
事实上，2019 年之后，对自动驾驶企业投资的资方也多为产业链投资，一些传统汽车厂商会通过注资的方式来强化自己未来的战略布局。
在国内，资本市场其实也在观望。
一方面在习惯了消费互联网的高投入、快回报的节奏之后，转向投资科技领域并不容易，另一方面，在 2018 年、2019 年第一波资本进入自动驾驶领域之后，原本投资人预计的回报窗口并没有出现，AI 商业化的艰难，让资本市场仍然对自动驾驶心存疑虑。
于是，在自动驾驶赛道，资本市场面临一个选择题，是投 " 车路协同 "，还是投 " 单车智能 "。
这个问题的背后，其实是两种价值逻辑的选择。
单车智能的价值链条，其实是产业价值链。头部自动驾驶企业、智能汽车制造商、头部自动驾驶芯片企业含金量显然更高。
也就是说，这其实是一条长期的价值投资路径，回报周期可能会更长，再加上未来市场竞争格局的变动风险，前景还不是那么明朗。不过，单车智能涉及的汽车产业链条够长，规模足够大，这也意味着一旦自动驾驶规模化落地成熟，价值回报可能会更高。
车路协同的价值链条，其实更像是基建价值链条。
长期来看，即便是单车智能已经到了一个非常高的水平，但治理导向下，车路协同一定是整体最佳方案。此外，以智慧交通为方向的基础设施建设投资规模也在万亿级别，而且政策性的方向足够明确，只是短期内规模落地商业化，可能并没有那么容易。
写在最后：
天下同归而殊途，一致而百虑。
自动驾驶，最终会走上同一条通向未来之路。
技术不是目的，目的在于把技术做成产品，并为人提供更好的服务。长远来看，百花齐放百家争鸣的自动驾驶行业，未必不是一场值得人们期待的科技舞台剧。
在这华丽的灯光下，谁能舞至最后赢得一片喝彩？也许时间会给出答案。
