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文远知行上市大涨,「全球通用自动驾驶第一股」如何炼就?|氪金

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美东时间10月25日,文远知行正式在纳斯达克挂牌上市。

历经过几轮周期起伏的自动驾驶,在Robotaxi浪潮中再次回到舞台中央。

Robotaxi的爆火,标志着自动驾驶技术在磨合中达到了一个新的临界点,背后是自动驾驶技术在安全性、成本效益及商业化路径上的显著突破。

今年7月以来,Robotaxi开始在多个城市铺开商业化运营,不仅技术的可行性被验证,公众对自动驾驶技术的接受度也日益提高。

虽然一切刚开始,但市场的共识是,自动驾驶市场正处在全面商业化的前夕。文远知行招股书显示,2030年,全球和中国大陆的自动驾驶市场规模将分别达到约17450亿美元、6390亿美元,2022年至2030年的复合年增长率分别为91%和100%。

在此背景下,文远知行作为中国首个在开放道路Robotaxi商业化运营的自动驾驶公司,冲击“全球通用自动驾驶第一股”的独特地位愈发凸显。

美东时间10月25日,文远知行正式在纳斯达克挂牌上市。上市首日,文远知行两次触发熔断,盘中一度涨超27%,收涨6.8%。

值得一提的是,通过招股书的信息不难发现,文远知行提倡员工持股,注重通过股权激励与员工共享公司发展成果,IPO后除了发行在外的8.23亿股普通股,还有约2.3亿股未行权的股权激励池子——含option(期权)和restricted share units(限制性股票单位),如此看来,文远知行的全稀释股本超过10亿股,其中股权激励池子占比接近22%,而大部分可比公司的这一比例仅10%左右。由此,按照美东时间10月25日收盘价每ADS 16.55美元(折合每股约5.51美元)计算,文远知行上市当日估值约58亿美元。按照美东时间10月28日收盘价每ADS 17美元(折合每股约5.67美元)计算,文远知行当前估值约60亿美元。

健康的资金利用率和储备

从此前文远知行递交的招股书来看,文远知行在过去三年规模有序扩大,并且,作为重研发投入的高科技企业,公司对亏损有较好的控制和管理。

招股书显示,2021年、2022年、2023年、2024年上半年,文远知行的收入分别约1.38亿元、5.28亿元、4.02亿元、1.5亿元,对应的年度经调整亏损分别约4.27亿元、4.02亿元、5.02亿元、3.16亿元。

研发投入自然是亏损的主要原因,招股书显示,2021年至2024年上半年,公司的研发费用分别约4.43亿元、‌7.59亿元、‌10.58亿元、5.17亿元。

尽管自动驾驶行业普遍面临高额研发投入与商业化进程缓慢的双重挑战,文远知行的经调整亏损额却相对较低,这一数据显著优于大部分行业同类企业。

公司在过去几个财年中,虽然持续投入技术研发、测试运营及市场拓展等方面,但通过精细化管理与高效运营策略,成功将经调整后的亏损额控制在了一个相对较低的水平。

一方面是控制亏损,另一方面文远知行也做了充足的资金储备。根据已披露的招股书,截止2023年12月31日,文远知行现金及现金等价物、定期存款、理财投资等总额约42亿人民币。按照2024年上半年经调整后净亏损3.16亿元估算,42亿人民币可支撑文远知行正常研发和日常经营约7年时间,不仅可有效帮助公司抵御各类风险,也足够让公司走到行业应用大爆发的阶段。

这背后是文远知行健康可持续的商业模式。

从业务结构来看,文远知行选择了一条广而全的路径,覆盖无人驾驶出租车、货运车、巴士、环卫车等多个产品。其独特的“通用自动驾驶”战略,通过搭建自动驾驶通用技术平台WeRide One,实现了技术在不同场景下的快速复制与落地。

这一模式不仅降低了研发成本,还有效降低了单位里程的测试成本,提高了自动驾驶系统的整体效率。

具体来看,文远知行的收入主要来自销售产品和提供服务,其销售的产品主要包括自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶环卫车等L4级自动驾驶汽车,同时还提供L4自动驾驶运营和技术支持服务及ADAS(高级驾驶辅助系统)研发服务。



值得注意的是,2021年至2023年,文远知行的产品收入占比从73.5%降至13.5%,而服务收入占比大幅提升,逐渐进入轻资产运营模式。

“1+3+5”

对于自动驾驶公司而言,如何在商业落地层面可持续、可复制,是所有企业面临的终极问题。

文远知行的商业模式则已为技术落地铺好路,其“一个平台、三大场景、五大产品”的体系很好地支撑了现金流及新技术研发。

具体而言,“一个平台”为通用性平台WeRide One,“三大场景”为智慧出行、智慧货运和智慧环卫,“五大产品”为自动驾驶出租车(Robotaxi)、自动驾驶小巴(Robobus)、自动驾驶货运车(Robovan)、自动驾驶环卫车(Robosweeper)、高阶智能驾驶(Advanced Driving Solution)五大产品矩阵。

在产品销售方面,文远知行通过销售自动驾驶硬件产品和整车类产品直接获取现金流。

这些产品在全球多个城市的商业化运营中表现出色,特别是在自动驾驶小巴和环卫车领域,文远知行的产品已经实现大规模商业化运营。

比如,文远小巴是全球首款前装量产自动驾驶小巴,搭载文远知行自主研发的全栈式软硬件解决方案。目前,文远小巴已在广州、北京、无锡、南京、新加坡、阿布扎比等海内外近30个城市开展路测和运营,并于去年12月30日正式开放全国首个自动驾驶小巴商业收费运营服务。

继自动驾驶小巴之后,文远知行还推出中国首款前装量产自动驾驶环卫车Robosweeper,并于2022年9月起在广州国际生物岛开展全国首个开放道路下的全无人环卫车落地运营项目。

与此同时,文远知行还与博世在2022年5月签署战略合作协议,联合开展智能驾驶软件的开发,共同推进车规级、可量产、应用于乘用车的SAE L2-3级自动驾驶的前装量产及市场化应用。

10月15日,文远知行发布了和吉利远程共同打造的新一代量产Robotaxi——GXR。



作为一款量产的Robotaxi车型,依托文远知行自研全场景L4级自动驾驶软硬件系统,文远知行GXR已具备行业领先的L4级公开道路运行能力,可自如应对早晚高峰、人车混行、夜间高速行驶等复杂场景。

基于长期的经验,文远在Robotaxi上已经建立了成熟的运营模式。据悉,在国内,公司有自己的运营平台,GXR正式开启公开运营后,乘客可使用“WeRide Go App”查询GXR运营区域,选择最近的上车点和目的地,即可开启一段GXR体验之旅。

至此,文远知行已覆盖三大应用场景即智慧出行、智慧货运和智慧环卫,形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵。

硬件产品是前线触达消费者和落地场景的触角,在底层,通用性平台WeRide One则保证了各业务线商业模式的可复制性。

WeRide One以文远知行自研的自动驾驶全栈式软件算法为核心,涵盖自动驾驶模块化硬件解决方案以及自动驾驶云架构平台,通过三大层级全面打通“研发一部署一应用”的自动驾驶产品生命周期,从而可以针对不同应用场景和不同车型进行组合和适配,做到一个平台打通万千场景。

由此来看,通过“1+3+5”的业务体系,文远知行已经在B端场景成长为成熟的自动驾驶公司,积累了大量数据及商业化经验,如今在为Robotaxi商业化做准备之时,文远知行也因此手握更充足的弹药。

先一步抢占全球

自创立第一天起,文远知行就将视野放之全球。

文远知行在全球化进程中,选择了具有广阔市场前景和良好政策环境的国家和地区作为目标市场。

这些市场通常具备较高的经济发展水平、完善的交通基础设施以及对自动驾驶技术的开放态度。例如,中国、阿联酋、新加坡等地均成为文远知行的重点布局区域。

目前文远知行拥有中国、美国、阿联酋、新加坡四地的自动驾驶牌照,其自动驾驶汽车正在亚洲、中东和欧洲的30个城市和7个国家进行试运行和商业试点,是业务覆盖国家最多的L4级自动驾驶公司。

以阿联酋为例,2023年7月,阿联酋副总统兼总理、迪拜酋长Mohammed bin Rashid殿下在召开内阁会议时宣布,阿联酋批准了首个自动驾驶路跑牌照,并将其授予文远知行,这是中东乃至全球首个国家级全域自动驾驶路跑牌照。

不同于国内目前的区域性Robotaxi运营,国家级全域自动驾驶路跑牌照,验证了文远知行自动驾驶技术在复杂城市环境中的可靠性、实用性和可复制性。

更重要的是,该牌照不限车型,WeRide L4级别的自动驾驶汽车全部适用,包括Robotaxi、Robobus、Robovan、Robosweeper。

在海外,不少当地重要合作伙伴均是文远知行的投资人,和合作伙伴的深度绑定,这不仅证明了投资人看好文远知行前景,也进一步助推了其业务的海外落地。

比如2022年11月,文远知行与新加坡当地最大的公共交通运营商SMRT下属子公司Strides签署合作备忘录。在投资上,SMRT与另一家新加坡知名投资机构K3 Ventures均是文远知行的战略投资人,是文远知行在新加坡及东南亚市场发展的强劲助力。

在欧洲,文远知行的重要投资人雷诺集团于今年5月正式发布未来自动驾驶战略,文远知行和雷诺将在未来共同打造适应欧洲本土化需求的L4级自动驾驶小巴。

而最新消息是,9月25日,文远知行和全球最大的移动出行平台Uber达成了战略合作关系,推动文远知行的自动驾驶车辆上线Uber平台,并将首先在阿联酋启动运营。此次合作标志着文远知行首次与全球性的网约车平台携手。

本质来看,不管哪片市场,其对公共运输车辆的容量是一定的,先发优势极其重要,而文远知行较早的布局帮助其掌握了先发优势。

技术的落地总是漫长,尤其是涉及到车路协同的Robotaxi,无疑需要更久的周期。但如今已经具备成熟现金流和先发优势的文远知行,所需只剩时间。

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