资本争相涌入智能驾驶千亿赛道 估值、落地情况如何？

近年来，随着以智能化、电动化、共享化、网联化为代表的“新四化”浪潮，自动驾驶行业迎来了发展期。据业内人士粗略计算，目前整个智能驾驶市场的规模已经超过1000亿元。随着2019年技术落地和商业转型的重大突破，智能驾驶赛道正在经历第二轮投资热潮。9月2日，在“2022智能驾驶商业化实施与产业发展趋势主题研讨会”上，中信证券（600030）有限公司全球产业战略首席分析师何皮扁认为，衡量智能驾驶轨道估值的主要考虑因素应该是从技术、研发团队、，以及该技术在实施后能否继续加强和突破。以自动驾驶商用车为例，自动驾驶的应用旨在节省成本、解决劳动力短缺和解决安全问题。技术的可行性可以用来确定它是否可以实现。目前，在逆风期，国家和地方政府密集出台了相关政策、规范、标准和行动计划，从战略角度推动行业发展。2020年12月，交通运输部发布《关于促进道路交通自动驾驶技术发展应用的指导意见》，提出支持发展自动货物运输服务。鼓励港口、机场、物流堆场、交通基础设施建设现场、邮政快递末端投递场景等环境相对封闭的地区，基于生产运营需求，开展自动货物运输示范应用。在进行风险评估和应急预案的前提下，酌情推广到道路货运、城市配送等场景，打造安全、高效、智能的场景有能力的物流运输服务随着智能驾驶在特定场景的商业化，它再次成为资本追逐的“宠儿”。有限公司合伙人郭晓斌表示，2015年，该公司轻微参与了智能驾驶轨道的出现。此时，考虑到技术的发展和应用，更注重观察和思考，以找到更合适的切入点。直到2019年，无论是在技术落地还是商业转型方面，智能驾驶行业都取得了重大突破。以无人驾驶流媒体汽车市场为例，以2021快递订单数量达到1100亿为基础，平均每单7元的快递订单总额将达到7700亿元。在此基础上，如果未来无人驾驶实现50%，将有超过3500亿元的市场空间。此外，矿山、港口等各个垂直领域的市场规模也超过1000亿元，整个智能驾驶跑道的总规模可能达到万亿元，上海亿佳智车科技有限公司创始人兼首席执行官舒亮。关于国内智能驾驶项目的整体估值水平，何片片认为：，这个问题不能明确地说是高还是低。自动驾驶涉及许多不同的领域，例如乘用车和商用车。在商用车领域，落地的速度和速度也存在差异，以及不同的应用场景。此外，还有各种子项目，如组件和传感器。每个字段的估价水平可能不同。“何片片以传感器为例，通常可以分为相机、普通雷达和激光雷达。在国外，近两年有许多这类公司通过SPAC系统上市。当年，外国实施了量化宽松的货币政策，资金相对充裕，估值更高。然而，SPAC上市的数量今年新冠肺炎发病率大幅下降。其次，过去一两年通过SPAC上市的一些激光雷达相关美股已经开始真正实施技术，未来的订单也相对较大。因此，这些公司的估值也开始变得更加合理。何片说。林新正，主席……

晨涛资本的n表示，国内初创企业的估值高于国外初创企业，因为国内资本市场的每一波新兴产业都有机会在二级市场通过泡沫实现，而这种泡沫远高于国外。因此，在投资新兴产业时，估值可能很高，但选择正确的赛道后，投资回报仍然非常可观，这可能与中国市场的特点有着深刻的关系。着陆仍然存在挑战。目前，智能驾驶领域的市场空间广阔，但仍难以真正落地。会上，多位发言者指出，智能驾驶的商业化目前正处于可见的曙光阶段，但仍有一些障碍和困难需要克服，例如如何在商业上实现比人工更低的车辆和运营成本；此外，还迫切需要标准和法规的支持。以自动驾驶卡车为例，一种商业模式的成功与否取决于能否建立稳定的行业关系网络和闭环。“因此，将承运人、托运人、原始设备制造商和其他行业合作伙伴结合起来进行深度绑定是非常重要的。此外，企业的合作网络也可以从侧面反映其自动驾驶系统的技术水平。在每家公司的盈利模式尚未得到验证之前，联合更多的合作伙伴意味着未来有望抢占更大的市场份额。然而，需要注意的是，目前自动驾驶卡车行业的生态系统仍然存在。由于动态变化，尚未形成明确的独家合作关系。何片片表示。与此同时，自动驾驶卡车还面临着制动距离长、车辆控制难度高等技术挑战。由于卡车的体积和重量更大，需要比汽车更长的反应时间和制动距离，而且车辆在高速公路上行驶速度通常更快。因此，对自动驾驶系统的感知和预测能力提出了更高的要求。此外，作为装载工具，卡车的重量从空载15吨到满载50吨不等。因此，其自动驾驶系统的控制算法强调自适应调节，以确保在车辆的不同负载条件下平稳运行。值得一提的是，目前在半封闭或有限场景技术上相对成熟的半自动驾驶技术，已经经历了打磨的科技阶段，正在向产品阶段过渡。不同场景的应用也在加速。与此同时，全无人商业运营已从个别城市和地区的试点逐步扩大到全国范围，矿山、港口等有限场景下的商业落地应用方兴未艾。例如，以解决露天矿运输需求为重点的北京图格智星科技有限公司，2021实现收入4000万元，预计今年收入将超过1亿元。场景有限的自动物流车通常具有较低的速度和特殊功能，如专用车道和单行道。与自动驾驶卡车相比，它们在城市地区和高速公路上行驶更安全。然而，如果校园和校园道路上的行人以及矿井中不平的路况，也会增加难度， “何片片表示。林新征认为，智能驾驶垂直行业已经进入实验探索期，行业内各家企业针对各种场景都有相对成熟的技术解决方案。下半年，各领域的发展重点将放在打磨场景和技术上，致力于寻找更多的货币化解决方案机遇。

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