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【激光雷达】估值超100亿元,知名-独角兽-准备借壳上市!3年半亏超40亿元,技术路径曾被马斯克多次批判

查看信息来源】   发布日期:12-22 11:15:01    文章分类:商业洞察   
专题:激光雷达】 【特斯拉】 【解决方案】 【速腾聚创】 【借壳上市】 【独角兽

  12月20日,香港SPAC公司(特殊目的收购公司)TechStar发布公告称,将与知名“ 独角兽 ”、汽车 激光雷达 供货商图达通(Seyond)合并,合并完成后,图达通将借壳在港股上市。目前图达通估值为117亿港元(约合人民币109.8亿元)。根据灼识咨询的资料,图达通为2023年乘用车 激光雷达 解决方案销售收入全球位列第壹的企业。

  针对上市的详细情况,《每日经济新闻》记者联系了图达通方面有关人士,但目前暂未获回应。

  值得强调的是,今年以来,包含 激光雷达 供货商在内的智驾相关企业迎来上市热潮,速腾聚创、纵目科技、地平线等许多家公司提速上市。同时在资本市场,美股相关概念股也表现火热。数据显示,12月20日盘中,美股 激光雷达 概念股全线上涨,龙头企业禾赛科技盘中一度涨近12%。

  同济大学汽车学院教授、汽车安全技术研究所所长朱西产在接受记者采访时表示,自动驾驶AI驱动,视觉肯定是主感知 传感器 ,可是 激光雷达 、4D毫米波雷达是不可或缺的安全冗余。

  3年半亏超40亿元

  借壳上市可否造血?

  根据公告内容,此次TechStar与Seyond Holdings Ltd(图达通)及Merger Sub(图达通全资附属公司)订立业务合并协议,内容包含订立发起人禁售协议、PIPE(私募基金)投资协议等。其中,此次合并的PIPE款项投资方包含黄山建投资本、富策和珠海横琴华盖,合计款项5.513亿港元。

  换言之,特殊目的收购公司并购交易将TechStar与图达通进行业务合并,目的在于推动图达通上市。

  据图达通官方网站信息,该公司建立于2016年,为全球图像级 激光雷达 解决方案提供商。根据天眼查数据,图达通已完成多轮融资,现有投资方包含高榕 创投 、斯道资本、蔚来资本等。 CFF20LXzkOyQg4q59cq0nibHiaVbibr0uTBgkaS8N1p2PHgh6YN6uJ1ib7KYrc81IaaQ3u9gYnee6MJORSl8clh0CA.jpg

  图片来源:天眼查

  根据盖世汽车研究院发布的数据,2023年1~5月 激光雷达 供货商在中国市场份额排行中,图达通的市场占有率为27.5%,排名市场第贰。不过在今年1~10月,图达通的市场占有率为14.6%,已经明显萎缩,下滑至第四位。 TUKZfIR9xaHZdso9hZibffDxWkJ7Sl3s7TicqlyicPUNdYoVgiarhgSC3nTKDpd6zeMZWrFmBTlPsFiamAtuStpsghA.png

  蔚来是其大客户之一。这一点图达通官方网站简介能够加以佐证,简介中重点展开了其与蔚来的合作,图达通车规量产超远距主视 激光雷达 猎鹰已作为蔚来NT2.0平台的Aquila超感系统标配量产交付,搭载于ET7、ET5、ES7、ES8、EC7、ES6、ET5T、EC6等多款车型上。据公告,图达通的车规级 激光雷达 解决方案主要服务于当前的全球L2+ ADAS市场。

  直到今天,图达通产品包含猎鹰K1、猎鹰K2、灵雀E1X、灵雀W、OmniVidi,覆盖广角 激光雷达 、超远距 激光雷达 、远距离 激光雷达 、全链路感知服务软件平台等,应用领域包含辅助驾驶/自动驾驶、低速 无人驾驶 汽车、 智慧城市 、智慧高速、智慧航运等场景。同时,其已经为蔚来、英伟达、百度、蘑菇车联、天翼交通等在内的主机厂、自动驾驶等公司提供车端和路端感知解决方案。

  不过,同多数 激光雷达 和自动驾驶公司一样,图达通也较为缺乏造血能力。

  公告披露财务数据显示,2021年、2022年、2023年及截至2024年6月30日,图达通分别发生未经审计总收入460万美元、6630万美元、12110万美元及6610万美元,但同期分别扣税前亏损1.138亿美元、1.882亿美元、2.19亿美元及0.787亿美元。3年半时间合计亏损5.997亿美元(约合人民币43亿元)。

  从公告内容看,亏损与较高研发成本有一定关联。相关公告表示,由于持续投资于新产品及自动驾驶技术的研发,图达通发生庞大的研发开支。虽然图达通成本控制有所改善,但尚未完全实现规模经济,从而出现业绩亏损。

  其实,目前业绩亏损在 激光雷达 行业其实其实不是个例。参考最新业绩数据,2024年前三季度,“中国 激光雷达 第壹股”禾赛科技前三季度实现净收入为13.57亿元人民币,同比增长3.16%;净亏损为2.49亿元人民币。速腾聚创前三季度实现总收入约11.35亿元人民币,同比增长91.5%,已超去年全年营业收入;归属股东净收入仍亏损3.51亿元人民币,但同比已收窄69.03%。

  不过,艾睿铂大中华区联席责任人、亚洲区汽车咨询业务责任人戴加辉向记者表示,得益于光学模块设计的集成化,在规模效应和产业链集群的加持下,中国 激光雷达 的成本优势不断提升。例如,禾赛科技招股书显示,其2022年前九个月毛利率在44%左右,远超海外竞争者。

  国产企业占全球84%市场份额

  其实,若此次图达流畅利借壳上市,也将成为禾赛、速腾聚创后又一家上市的国内 激光雷达 公司。

  根据Yole Group发布的《2024车载 激光雷达 市场报告》,国产 激光雷达 占据全球84%市场份额,全球前三均为中国企业。而从2023年的厂商市场份额来看,禾赛科技、速腾聚创、图达通占据了全球前三,华为、大疆览沃分别位列第五、第七。上述五家中国厂商合计占据全球 激光雷达 市场84%的份额,同比提升11个百分点。

  据高工智能汽车研究院的数据,今年1~9月,前装标配 激光雷达 上车量达到99.42万台,同比增长202.10%。9月单月搭载交付量第壹次超过15万台,达到15.62万台;10月继续增长,达到16.04万台。在售标配 激光雷达 车型数量达到76款,同比增长181.48%。

  长远来看,灼识咨询预测,2024年及2030年,预计中国将占据全球用于ADAS应用的 激光雷达 解决方案市场的最大份额,规模将分别达10亿美元及111亿美元,该期间的复合年增长率为50.1%。其中,全球 激光雷达 解决方案市场,尤其是车规级 激光雷达 解决方案市场(目前涵盖ADAS应用)预计将出现大幅增长。

  记者不完全梳理发现,目前针对有待提升的财务数据,上述 激光雷达 公司也在加速布局 机器人 、工业等赛道。

  据公开信息,禾赛计划推出全新迷你型高性能3D 激光雷达 ,专为 机器人 及工业市场而设计。记者也尝试联系禾赛方面获得更多信息,但目前暂未获回应。速腾聚创也在此前三季度业绩会上表示,目前也正在 机器人无人机 等领域持续开拓新的市场空间,预计明年 机器人 领域的出货量有望突破六位数。图达通也在前述公告中透露,该公司也在推动新产品和优化升级现有产品,PIPE款项中约40%,也将用于研发,升级新 激光雷达 架构、装置及软件,和用于团队扩充,以支持目标集团的研发活动。

  纯视觉VS 激光雷达 ,谁是答案?

  作为纯视觉方案的坚持支持者, 特斯拉 总裁马斯克曾屡次站出来批判 激光雷达 方案。

  12月2日,马斯克在社交平台上重申了他对 激光雷达 技术的批判,称其为“错误的解决方案”。马斯克称,在复杂的道路驾驶环境中,模拟生物神经网络和眼睛的视觉系统,才是最为有效的技术路径。

  马斯克认为,基于显式光子计算的视觉系统在感知上比雷达和视觉的组合更精确可靠。他强调,雷达与视觉数据冲突会造成系统不确定性,这可能要挟自动驾驶安全。 特斯拉 的自动驾驶依靠摄像头获取路况,用神经网络处理成三维场景,然后由计算机分析决策,模仿人类的驾驶方式。

  据记者梳理,纯视觉方案依赖摄像头捕捉的图像数据,并通过深度学习算法进行处理和分析,以实现环境感知和决策。而 激光雷达 方案则通过发射激光束来丈量物体与设备间的相对距离,获取精确的三维环境信息。

  在这一技术背后, 特斯拉 等纯视觉玩家实际上依赖算力和数据多维度支撑。这就使得纯视觉技术路线对大算力、 大数据 、大算法有很高的切实需求,无形中也构建了“玩家”的高门槛,需要厂商不断提升GPU的采购规模,这意味着端到端模型的练习成本特别高昂。

  车百智库研究院报告显示,截至2023年一季度, 特斯拉 云端算力达到35 EFLOPS,超过华为车BU、百度极越等车企的总和。数据方面,截至2024年4月, 特斯拉 全球保有量超过600万辆,FSD累计行驶里程已达12.5亿英里。 特斯拉 采用纯视觉感知方案,各车型采用标准化硬件配置以保证收集数据的格式统一,FSD累计学习的高质量视频片段已超过2000万个,这样规模的数据量仅收集成本就需要50亿到80亿元人民币。

  “当前,智能驾驶领域的主流技术路线是采用多 传感器 融合的要领然后再去做决策,好比毫米波雷达、摄像头和 激光雷达 ,来实现数据的融合和处理。这种方案结合了多种 传感器 ,旨在增强全面的冗余性和感知能力。”普华基础软件股份有限公司副总经理兼战略研究院院长张晓先在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,当前智能驾驶的解决方案有许多,端到端的大模型纯视觉方案是新的方向,但它也有缺点,目前还不能断定它就是终极驾驶解决方案。

  “基于大模型训练引发的结果,在大部分情境下是正确的,可是不是有极端的情景或想象不到的情景是不对的?这一点它永远无法得到验证。所以对汽车行业而言,我们最担忧的危险是,已知的危险可以处理,未知的危险咋办?”张晓先认为,从开发的要领论角度来审视,端到端的大模型智驾技术还不够完善。

  (文章内容和数据仅供参考,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。)

  记者|苗诗雨刘曦

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