纵目科技，抱小米大腿，给芯片打工，为车企干活

又一家自动驾驶公司准备上市了。

11 月 23 日，根据上交所官网信息，纵目 科技 科创板 IPO 申请已获受理。这是一家自动驾驶和高级 汽车 辅助驾驶产品和技术供应商。

对于大多数人来说，纵目科技最有名的光环可能是小米官宣造车之后 投资 的第一家产业链企业。也正是完成那次融资之后，该公司就曾表示 " 有科创板上市的计划 "。

本次 IPO，纵目科技计划发行 25% 的股份，募资 20 亿元，资金主要用于上海研发中心建设项目以及东阳智能驾驶系统生产基地项目（一期）。除此之外，由于纵目科技仍未盈利，所以有部分资金补充到公司的流动资金中。

在申请 IPO 之前，纵目科技已经连续完成了 10 轮融资，最近一次是今年 3 月份完成的，由东阳冠定领投的 10 亿元 E 轮融资。如今，纵目科技的股东列表已集齐了联想控股、君联资本、小米、高通等豪华阵容。

制图：光锥智能，数据来源：纵目科技招股书

从招股书情况来看，从 2019 年到 2022 年 3 月，纵目科技营收分别为 4966.01 万元、8383.04 万元、2.27 亿元和 9003.48 万元，最近三年复合增长率为 114.01%。

但到目前为止，纵目科技仍未盈利，从 2019 年到 2022 年 3 月，其归母净利润分别为 -1.6 亿元、-2.09 亿元、-4.16 亿元和 -1.6 亿元。且报告期内还存在 -11.19 亿元未分配净利润。

除此之外，报告期内，纵目科技主营业务的毛利率分别为 10.75%、16.43%、13.21% 和 10.38%，相比于业内同业公司 20% 左右的毛利率，纵目科技的毛利率水平相对较低，且未发现有改善趋势。

继经纬恒润在今年 4 月上市后，纵目科技或将成为今年国内自动驾驶供应链公司的第二家上市企业。一方面，它将成为国内自动驾驶初创公司登陆资本市场的学习样本，另一方面，我们也可以借助纵目科技上市，一窥自动驾驶公司的 商业 模式和市场情况。

01 给车企干活，为芯片打工？

和大多数自动驾驶公司一样，纵目科技目前仍未实现盈利。

根据招股书的数据，从 2019 年到 2022 年一季度，纵目科技实现营业收入 4966.01 万元、8383.04 万元、2.27 亿元和 9003.48 万元，同期净利润分别为 -1.6 亿元、-2.09 亿元、-4.16 亿元和 -1.55 亿元。

没有盈利的原因有很多，包括前期研发投入大、收入滞后、毛利率水平低等等。

首先是研发投入大。 从招股书数据来看，从 2019 年到 2022 年一季度，纵目科技研发投入分别为 1.2 亿、1.7 亿、2.7 亿和 0.87 亿，累计研发投入占累计营业收入的比例为 143.46%。

研发投入高，一个原因是自动驾驶本来就是技术密集型行业，前期研发投入大。但更重要的原因是纵目科技横跨硬件和软件，研发包括传感器研发、底层算法等，比如其目前在研的项目就涵盖低速泊车智能驾驶系统、中高速行车辅助智能驾驶系统、行泊一体智能驾驶系统以及新能源车无线充电系统等。

除了研发投入大之外，长期亏损还在于其收入存在比较大的滞后性。

作为 Tier 1，纵目科技的许多产品都是来自合作车企的定制。这种合作模式中，车企虽然会提前支付研发费用，但大规模的收入却需要等到搭载该辅助驾驶系统的车量产之后。

比如纵目科技 2020 年四季度收入较高，主要是因为一汽红旗的 H9 和 E-HS9 分别在年中和四季度上市，而 2021 年收入增长较快，则是因为长安 UNI-T 和岚图 Free 两款车型在 2021 年中上市。

简单来说，目前的纵目科技的情况是，钱投入进去了，但收入还没有跟上来，所以导致的持续亏损，且经营现金流持续为负。

当然， 收入没有跟上来和纵目科技目前的毛利率水平低也有直接关系。

在招股书中，从 2019 年到 2022 年一季度，纵目科技主营业务的毛利率分别为 10.75%、16.43%、13.21% 和 10.38%。而以 2021 年为例，同行业的德赛西威和同致电子的毛利率则分别为 20.78% 和 16.48%。

毛利率低的一个原因是，纵目科技目前还处于市场扩张阶段，所以要依靠较低的毛利率来获取客户。其在招股书中也提到，为取得整车厂商战略客户订单，部分订单毛利率相对较低。

而另一个原因则在于，作为生产制造型企业，其毛利率水平受到上游原材料的影响较大。

招股书显示，纵目科技采购主要原材料包括芯片、被动器件、电子结构件、结构件、镜头、离散器件等，其中芯片采购额占比较高。

从 2019 年到 2022 年 3 月，纵目科技芯片采购在整体物料采购中的占比分别为 50.86%、61.06%、69.53% 和 60.66%。 可以看到，随着 2021 年汽车行业缺芯潮来临，纵目科技芯片采购成本明显增加。招股书显示，受缺芯潮影响，2021 年纵目科技采购的芯片平均单价增长 48.16%。

整体上，纵目科技做的是采购、研发生产，销售的生意，通过向符合相应标准的上游供应商采购芯片、被动器件、结构件等原材料，由公司制造中心完成制造及测试，然后向客户进行量产交付产品。 所以其盈利情况不仅受到上游供应链的影响，也受到下游车企的影响。

从 2019 年到 2022 年一季度，纵目科技对前五大客户的收入分别为 0.44 亿元、0.75 亿元、1.63 亿元以及 0.78 亿元，占收入比重分别为 89.42%、89.31%、71.84% 和 86.32%，占比较高。

2022 年一季度，纵目科技前五大客户分别是赛力斯、长安、岚图、吉利和一汽，其中赛力斯占比接近 4 成。

02 软硬一体的自动驾驶 Tier 1

纵目科技成立于 2013 年，最早依靠环视 ADAS 起家，并逐渐向高等级辅助驾驶发展，如今基本形成了从 L0~L4 的智能泊车软硬件产品体系。

首先是在软件层面，纵目科技目前主打的产品是针对低速泊车场景的智能驾驶系统，包括全景式监控影像功能、自动泊车辅助功能和自主泊车功能。

其中，全景式监控影像是其早期环视 ADAS 功能的一种延伸，主要依靠车载摄像头获取车辆周边 360 度的环视影像，从而减少由于驾驶员视野盲区引发的交通事故。

自动泊车辅助功能分为自动泊车（APA）和遥控泊车（RPA）两类，它们和自主泊车都是基于环视摄像头、4D 毫米波雷达、超声波雷达等传感器进行的泊车行为。区别在于，自动泊车需要人在车旁边，而自主泊车则可以通过 手机 和车机等多个终端的操控，实现车内无人的情况下的中远距离自主泊车功能。

今年 7 月份，纵目科技针对泊车场景发布了统一的产品平台 Drop ’ nGo，该平台可以根据客户车型定义的需求，提供集成软件算法的控制单元、智能传感器硬件或单独的软件算法等多种产品形态。

图片来源：招股书

目前，纵目科技软件产品已经普遍搭载在上汽、吉利、理想、威马等车企的车型之中。而从前面对于软件产品的介绍，其实能够发现，无论是环视影像还是泊车功能，它们都对摄像头、超声波雷达、毫米波雷达等硬件传感器有着非常大的依赖。因此，纵目科技也自己研发、生产相应的硬件传感器。

目前，纵目科技自研的硬件产品包括摄像头、超声波传感器和 4D 毫米波雷达，在招股书中，纵目科技表示，这些传感器硬件结构和算法上均拥有独特的设计，更好地适配整套系统。

除此之外，最重要的硬件产品还是自动驾驶域控制器，它能够针对不同级别的自动驾驶需求，将相关的软件算法烧录在控制单元芯片中，为车企提供软硬件一体的解决方案。

从招股书披露的 2021 年数据来看，目前纵目科技的主要收入来源于域控制器，收入占比达到 59.78%，而硬件传感器和研究开发服务则分别占比 32.69% 和 8.53%。

从域控制集成软件算法，感知硬件与算法配套，纵目科技整体形成了软硬件一体的产品形式。

纵目科技在招股书中也提到，公司销售的智能驾驶控制单元主要是软硬件一体产品，只向客户销售少量独立软件产品，后者形成的收入规模也比较小。

整体上来看，软硬件一体具有相当的成本优势。 从招股书披露的数据来看，2022 年一季度，其摄像头单价是 185.47 元，超声波传感器 19.69 元，毫米波雷达 710.67 元。 再加上部分产品还约定有阶梯价格，随着采购数量的上升，价格还会下降，核心宗旨就是薄利多销。

可以看出，纵目科技走的不是一条高举高打的算法路线，而是从最基础的产品做起，逐渐向上下游延伸，从点到线，再从线到面，逐步形成自己的软件、硬件、生产制造能力，从而在自动驾驶 Tier 1 中占据一席之地。

在行业里，软硬件一体并不是什么新鲜事，比如同样是自动驾驶 Tier 1，德赛西威同样自研摄像头、超声波、毫米波雷达以及域控制器，并且相关解决方案也都搭载到小鹏 P7、P5，吉利等车型上。同致电子自研有毫米波雷达、摄像头和相关融合感知方案；经纬恒润也拥有各类域控制器与智能决策、路径规划等软件算法。

但国内自动驾驶 Tier 1 其实也各有所长，比如德赛西威主要聚焦在智能座舱方面，同致电子的优势在倒车雷达和车身控制，经纬恒润则在于整车电子电气构架、车路协同等。

相对而言，纵目科技虽然同样是软硬件一体，但却主要聚焦在泊车场景，算是选择了一个相对差异化的市场，而其在这一领域的深耕，也形成了独特的优势。

03 停车场开出来的自动驾驶

从产品就能看得出来，无论是全景式监控影像，还是自动、自主泊车，纵目科技围绕的都是泊车场景。

所以， 虽然纵目科技靠的环视 ADAS 起家，但真正让它在行业里面站稳脚跟的，却是泊车系统。 纵目科技在招股书中提到，目前其自动泊车辅助功能在近二十款车型上实现量产，年出货量超过 10 万套，累计出货量超过 40 万套。

根据高工智能汽车研究院数据，2021 年纵目科技 APA 融合泊车系统在国内自主品牌乘用车第三方供应商中的市占率达到 8.1%，这一数据在 2022 年 1 到 5 月上升到 18.1%。

纵目科技创始人 CEO 唐锐认为，中国目前城市化仍未结束，未来城市会变得越来越拥挤，堵车、停车难等问题将随处可见，所以低速场景在中国非常关键。而低速场景也是有可能跨越产品到服务的商业模式转换的场景。

2017 年 11 月，纵目科技发布低速 L4 自动驾驶自主泊车产品，实现从环视 ADAS 向自动驾驶的升级转型。今年 7 月份，纵目科技又发布了新的行泊一体系列产品 Amphiman，完成了从泊车到行车等其他场景的转换。

所谓行泊一体，是在整车电子电气架构由分布式向集中式转化的背景下提出的概念。目前，大部分车型智能驾驶模块都分为泊车和行车两套系统。而行泊一体的意思，就是将行车和泊车的两套软件和硬件系统集合成一套。

通过这种改变，主机厂可以提高研发效率，节约研发时间和成本，消费者也能体会到从行车到泊车多个场景之间无缝衔接的驾驶体验。可以说，到 2023 年，至少有 12 家企业会量产行泊一体。 在日后推出更高级别自动驾驶中，行泊一体会成为一种必备的基础技能。

纵目科技在今年 7 月份发布 Amphiman 根据搭载的传感器配置不同，实现的功能也不同，具体包含 Amphiman3000、Amphiman5000 和 Amphiman8000 三个不同的产品。

其中，Amphiman3000 在主要支持的是集成式巡航辅助、交通拥堵辅助、换道辅助等高速自动驾驶功能，以及辅助泊车、倒车搜索车位等基础辅助功能。

Amphiman5000 则相对升级，能够支持自动上下匝道、主动变道超车等高速 NGP 功能；在泊车方面能够支持记忆建图、一键泊车、智能召唤、远程监控等功能。到 Amphiman8000 则会升级到行泊一体 3.0，支持到 L2.9 的全场景。

我们会看到，和纵目整体以点到面的一贯战略一样，在泊车场景上也是以基础全景环视为起点，逐步扩展到辅助泊车、自动泊车、高速 NGP 等场景，最后完成行泊一体的布局。

目前，纵目科技在高级别自主泊车领域，是业内少数较早获得整车厂商 L4 级封闭园区低速智能驾驶量产项目的供应商之一。其量产或已取得定点的客户包括赛力斯、长安、岚图、吉利、福特、沃尔沃等头部和新势力车企。

目前来看，虽然行泊一体已经成为行业共识，但在高级别自主泊车领域，国内目前也只有和纵目有关的红旗 E-HS9、威马 W6 等少数车型可以实现 AVP（Automated Valet Parking 自动代客泊车）功能，这其实也体现了纵目科技在泊车场景上的技术优势。

这种优势，除了前面提到的软硬件一体化，能够将感知硬件的数据前融合做得更好之外，还体现在图像拼接、规划控制和多平台融合等方面。

比如在泊车路径规划和控制方面，目前行业内普遍采用的是在低算力平台上使用圆弧拼接，或者在高算力平台上运行复杂算法的方案。

这两种方案要么容易误差较大、规划不合理，要么对算力要求特别高（这也是部分车型拼命堆算力的原因之一），或者依赖于高精地图。 纵目科技则是基于几何和搜索相结合的算法，可以在低算力平台上实现高精度规划控制，减少对高精度地图的依赖。

此外，虽然纵目科技走的是软硬件一体化的路子，但其软件算法与硬件却是强解耦，而且其域控制器还针对多个主流硬件平台进行了开发，可以比较容易的在不同平台之间迁移。

甚至于，其最早在环视 ADAS 上积累的技术也成为其特有的优势。目前在图像拼接方面，行业普遍采用固定投影模型进行拼接渲染，这种方案无法兼顾开阔地面与近距离立体物体场景，而纵目科技则采用动态投影模型技术，可以改善环视产品常见的物体畸变拉伸等问题，使得图像呈现效果更加直观自然。

04 结语

在大多数人的普遍理解中，自动驾驶 Tier 1 可能是像毫末智行、Momenta、小马智行这样为整车提供整体的自动驾驶算法公司。但在这条巨大的赛道下面，除了这最高光的部分，背后更多的还需要域控制器、雷达摄像头等硬件设备、以及与它们相匹配的融合算法作为支撑。

本质上，他们属于这条赛道的不同位置，底层的芯片、硬件提供支撑，中间的域控做好优化，顶层的自动驾驶算法负责整体的实现。

但目前的情况是，这条赛道的两端都开始逐渐向中间靠拢。传统的芯片、域控企业，如纵目、德赛西威等硬件供应商开始布局软件算法，期望通过软硬件一体和车企做更深的绑定。而另一端的算法企业也开始布局硬件，希望通过软硬件自研实现效率和利润最大化，比如今年 6 月小马智行就发布了自己的域控制器，并计划年底开启量产。

虽然从行业的角度来说， 智能驾驶的时代，软件公司必须深入了解硬件，硬件公司也要深入了解软件公司的需求，才能做出真正符合市场需求的产品。 但最终软硬件如何协同，由谁来实现这个一体化，可能是现在行业需要讨论与争夺的事情。

而随着传统分工和边界的模糊，未来无论是算法，还是硬件，自动驾驶 Tier 1 或许还要经历一场更大的混战也犹未可知。

来源：钛 媒体