估值两极分化，机器人、自动驾驶成AI最热赛道
2022-12-25程华秋子
程华秋子
新财富研究显示，截至2022年11月，中国至少有40家AI领域的独角兽，其总估值达到7634亿元，其中超过7成创立于2011-2016年；北京、上海成为AI重镇，分别培育了15家、11家独角兽，深圳则拥有估值龙头大疆创新。
AI产业链构成复杂，不同细分赛道已经分化。下游应用层的自动驾驶和机器人赛道亮点纷呈，小马智行、文远知行、蘑菇车联、极智嘉、小冰、李群自动化等成为代表。中游技术层的机器视觉、语音交互赛道相对拥挤，资本兴趣开始偏移，商汤破发成为标志性事件，大批企业一二级估值倒挂、破发频仍，高研发投入、高人力成本、低商业化效率成为行业有待跨越的路障。
美国前40大AI独角兽的总估值达1.1万亿元，中美差距并不大。不过，相比中国AI独角兽喜欢扎堆创业，美国独角兽更多分布在垂直细分赛道，追求错位竞争，且应用落地后针对场景十分明确。
前程是星辰大海，脚下却不无泥泞，或许可以形容人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）行业当前的处境。
一方面，日常生活中，刷脸支付、扫地机器人、高階辅助驾驶等AI技术应用正全面渗透；另一方面，资本对AI行业的兴趣却在一轮热情高涨之后逐步退烧。
2022年6月，商汤（00020.HK）限售股解禁后，股价一度跌逾40%，市值蒸发800亿港元，显示机器视觉赛道明显降温。10月，英特尔旗下自动驾驶技术巨头MobileyeGlobal（MBLY.NSDQ）仅以159.3亿美元的估值完成IPO，较此前市场预期的500亿美元打了3折；而获得福特、大众投资的自动驾驶独角兽ArgoAI突然宣布破产，更令人咋舌。
一级市场融资停滞，一二级市场估值倒挂，IPO后破发频频，已是AI行业常态。不过，创业潮并未因此停歇。
从中游的机器视觉、语音交互，到下游的机器人、自动驾驶，创业者们仍带领公司向不同垂直领域渗透，谋求产业化应用的稳定收入。一个个估值达到10亿美元量级的独角兽，仍在持续诞生。其中，机器人成为继机器视觉之后的又一重量级落地场景。在“软件定义汽车”的时代，汽车“新四化”（电动化、网络化、智能化、共享化）中的智能化，也推动自动驾驶赛道崛起，但其全面落地尚待时日。
值得一提的是，汽车巨头大众一边厢放弃了自己在美国布局的ArgoAI，另一边厢与中国AI芯片企业地平线成立合资公司，并且投资约13亿欧元。大众的选择一定程度映射出，中国在AI领域与美国相比，差距并不大。
中国AI领域的独角兽，现下发展态势如何？它们在各细分领域又站在了哪些关键节点呢？
40家AI独角兽总估值7634亿元，9成位于北上广深
随着计算机视觉、自然语言处理、深度学习、机器人等技术的发展，机器开始胜任人类智能所处理的复杂工作?会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、专家系统等）、会学习（知识表示、机器学习等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等），并衍生出多种应用场景。AI由此成为硬科技的一个重要赛道，AI产业链初创公司也如雨后春笋般涌现。
新财富对国内AI赛道重点企业的估值进行了全面盘点，并最终筛选得到了最新40家AI独角兽（估值67亿元及以上的未上市企业）名单；其中，机器人、自动驾驶、机器视觉独角兽占据主导，数量分别为12家、11家、5家，占比分别为30%、28%、13%（表1）。
40家AI独角兽的总估值达到7634亿元，其分布断层比较明显，其中，估值超过千亿的只有大疆创新1家，估值刚刚触及独角兽门槛67亿元的公司多达12家，占据1/3。
从时间线来看，国内AI独角兽创业潮集中爆发在2011-2016年，这5年成立的公司最终成功晋级独角兽的共有28家，占本次统计的AI独角兽数量的70%。这一时期创立的AI企业幸运赶上了谷歌AlphaGo战胜李世石、刷脸支付等关键事件催生的行业热浪，整体上融资相对更顺畅，估值上升迅速，这当然也为后来者设置了一定的进入壁垒。
从估值来看，自动驾驶、机器人赛道崛起，而机器视觉、语音交互赛道热度正在褪去（表2）。
独角兽中，自动驾驶企业近年估值涨幅最高。成立于2016年的小马智行迄今融资9次，尤其是2020年后密集融资了5次，近3年的估值涨幅超过4倍，目前达85亿美元。
机器人赛道，无人机龙头大疆创新近3年估值涨幅达到39%。2020年，大疆创新营收同比增长30%，达到240亿元；净利润增长33%，达到64亿元。
而机器视觉领域的独角兽在一二级市场的估值出现倒挂，AI四小龙之一的旷视科技也未能幸免，估值一定程度上缩水。
从区域分布来看，北京和上海成为AI独角兽主要孵化地，分别培育了15和11家；珠三角的深圳、广州、东莞分别只有7家、2家、2家。整体来看，北上广深合计培育35家独角兽，占据了约9成份额。
在自动驾驶、机器人两大热门赛道，一线城市之间已经展开了激烈的拼抢。
自动驾驶独角兽中，除了酷哇机器人总部在安徽芜湖外，基本都在北上广深。眼下，一线城市均已提出2025年自动驾驶产业的具体规划目标：北京是7000亿元，广州是1万亿元，深圳是2000亿元，2022年9月，上海也设下了5000亿元智能网联汽车产业规模的KPI。可以看到，过往在这一赛道上相对安静的广州，这一轮目标最为激进，体现其正在发力追赶。目前，国内估值最高的两家自动驾驶独角兽小马智行、文远知行的总部均落户广州。
机器人赛道，珠三角的深圳、东莞相对占优，大疆创新、优必选、海柔创新、达闼科技都位于深圳，李群自动化、云鲸智能则选址东莞松山湖。深圳、东莞基于电子产业的传统优势，已逐渐形成机器人产业集聚的生态。尤其是2014年成立的东莞松山湖机器人产业基地，已有400来家机器人企业“扎堆”。该基地由香港科技大学李泽湘教授、香港科技大学原工学院院长高秉强教授、长江商学院副院长甘洁教授联合发起设立。
随着智能制造等应用深化，未来的AI产业版图中，广深的相对不利地形，是否会有所变化呢？
机器人独角兽步入发展快车道
AI技术在机器视觉、语音交互领域的突破，有效提升了机器人的人机协作、视觉导航能力，从而推动了机器人行业的扩张。
机器人行业一直面对的问题是巨额投入与商业落地之间的有效平衡：在一个真正实用的机器人制造出来之前，可能有大量在市场上无法销售的版本，而这又是不可或缺的迭代过程。凭着机器狗Spot吸引众多眼球的波士顿动力公司于1992年成立后，2013年被谷歌收购，2017年被出售给了软银，2020年又被软银以10亿美元的价格出售给了韩国现代汽车。七年换了三任东家，主要原因就是其机器人迟迟未能实现商业化。
但在中国，得益于良好的制造业环境，该领域已涌现出多家工业机器人、服务型机器人、人型机器人独角兽，并探索出了多种产业化应用场景（表3）。机器人成为继智能驾驶后，AI的又一重量级落地场景。
工业机器人：物流机器人估值上涨较快
解决人口老龄化带来的劳动力短缺问题，工业机器人是其中最具可行性的方案。国际机器人联合会的数据显示，2021年，中国的工业机器人市场快速增长，安装量达到24.33万台，占全球一半，同比增长44%，创历史新高。
智能制造浪潮下，实用的AI技术已下沉至生产一线。美的集团（000333）2017年收购的库卡，2021年以来业绩持续走高，尤其是中国市场增长迅猛。截至2022年6月，库卡中国获得超过2万台机器人订单，并与比亚迪（002594）、特斯拉（TSLA.NSDQ）、宁德时代（300750）等头部企业绑定合作。
仓储物流机器人则是另一相对成熟的应用分支。在国内的机器人独角兽中，物流机器人海柔创新、极智嘉的估值上升较快，原因在于这一赛道实用性、可复制性强。其中，海柔创新的估值高达140亿元，极智嘉估值也从2021年的65亿元快速翻倍到2022年的135亿元。
海柔创新主打“货箱到人”的ACR（箱式仓储机器人）新模式，其成立前期就着手研发的核心产品?库宝HAIPICK系统，能通过仓储自动化管理，实现智能搬运、拣选、分拣。凭借存储密度更高、改造难度更小、柔性和兼容性更好的特性，其产品脱颖而出，尤其是在鞋服行业廣泛应用，安踏（02020.HK）即是其客户。
2021年7月，海柔创新协助安踏对仓储中心进行升级革新，搭配装卸机、环形输送线，形成适配ToC和ToB的混合业务集成方案，该项目入库产能达1000箱/小时，出库整体产能达32万件/天，拆零出库能力达2万件/小时。除了安踏，波司登（03998.HK）也已与海柔创新合作。
极智嘉专攻AMR（自主移动机器人），AMR是一种具有理解能力，并能在环境中独立移动的机器人。其前代产品AGV（自动导航车辆）依赖于轨道或预定义路线，并且通常需要操作员监督；AMR通过低成本的多传感器融合和SLAM（同步定位与地图构建），可以自主规划行走路线并实时调度。由于具备视觉导航、激光导航和视觉感知能力，其可以应对相对复杂多变的场景需求。
极智嘉自称，其在全球AMR市场的占有率高达10%。2022年8月，极智嘉完成1亿美元的E轮融资，由英特尔资本、祥峰成长基金和清悦资本等共同出资，投后估值超过20亿美元。其2021年订单额超过20亿元，营收超过10亿元。2022年上半年，其订单额同比翻番，主要客户包括耐克、沃尔玛、丰田、顺丰等。
快仓智能同样切入了物流机器人赛道，其总部在快递企业总部云集的上海。快仓智能也研发出了智能货架搬运机器人、智能消杀机器人等产品，目前估值10亿美元。快仓智能服务的客户包含菜鸟网络、八马茶叶、以纯集团、虹迪物流、鸿星尔克、高济医疗，涉及电商、物流、服装、医药等领域。
李群自动化主打轻量型高端工业机器人，“李群”是用来描述机器人运动和构型设计的前沿数学概念，李群自动化创始人石金博与大疆创新创始人汪韬为同门师兄弟，同为香港科技大学博士，并师从李泽湘教授。
李群自动化的核心技术在于新一代分布式驱控电一体化智能控制器、机器人图形化开发平台，前者打破了机器人核心零部件控制器主要依赖进口的瓶颈，后者填补了国内机器人柔性智能应用领域的空白。目前，其驱控一体的并联机器人已应用到蓝思科技（300433）、春兴精工（002547）等苹果供应商的产品线。2018年C轮融资后，其估值超过200亿元。
2020年，软硬一体的新产品推出后，李群自动化将自己的产品优势概括为：一体机，性能优，小而快，精度高。其覆盖的领域也从3C行业的精细化生产、五金行业的高强度生产扩充到食品行业的洁净生产。
2022年9月，李群自动化时隔4年后进行了战略融资，投资机构包括富增基金、武进高新投资。而此前2018年10月，李群自动化C轮融资近亿元，投资者为粤科金融集团和天鹰资本。粤科金融集团是广东省科技金融集团和以市场为导向的专业风险投资机构。本次投资被视为大湾区智能制造业建设的重点布局。此外，前库卡中国CEO孔兵加盟李群自动化担任CEO，创始人石金博CEO职位转为董事长。
服务机器人：扫拖、餐饮等细分赛道商业化趋势明朗
目前，一些特定领域的服务机器人如扫地、引导、送餐机器人等，技术已经较为成熟。
2016年，视觉导航定位系统开始应用在扫地机器人领域，扫地机器人从此前的随机漫游、低效清扫，升级为“知道”自己在哪儿，规划路线完成清扫，并绘制清洁地图的“AI”机器。尽管售价达数千元，其仍备受消费者青睐，市场份额快速扩张。
在A股上市公司中，以石头科技（688169，市值250亿元）、科沃斯（603486，市值410亿元）为这一领域企业代表，而国内独角兽则以高仙机器人、云鲸智能为代表，两者分别专注商用和民用清洁机器人赛道。
高仙机器人成立于2013年，目前已推出了包括无人驾驶环卫车、商用吸尘、商用清洁消杀机器人、石材养护机器人在内的十余种商用机器人。其CEO程昊天是英国剑桥大学电子工程专业硕士；CTO秦宝星是麻省理工博士后、新加坡国立大学博士，一直从事无人驾驶技术研究工作。2022年3月和9月，高仙机器人分别进行了两轮战略融资，投资方为大钲资本和中建投资本。目前，其估值已经达到100亿元。
云鲸智能则主攻家用机器人赛道，于2019年推出了全球首款能够自己洗拖布的扫拖机器人。这一产品的主打亮点是拥有自动上下水、自动添加清洁液等功能，在拖地维度实现了全自动无需人工的体验。
2020年，云鲸智能的市场份额飞速提升至10.5%，在扫地机器人线上市场份额仅次于科沃斯（43.8%）、小米（14.1%）和石头科技（11.2%），位列第四，目前这四家企业的整体份额占比近80%，显示这一市场高度集中。从电商“618”促销活动的数据看，2022年上半年，云鲸智能产品均价达到3356元，销量达10.5万台；而同期石头科技产品均价为4412元，销量为11.8万台，云鲸定价明显低于石头科技，销量则差距不大。
值得一提的是，云鲸智能创始人张峻彬与汪韬、石金博都是李泽湘的“创业弟子”。2015年，刚从上海交大硕士毕业的张峻彬向李泽湘的公众号投简历，次年，他在松山湖机器人产业园创立云鲸智能。2020年6月，云鲸智能完成了C轮融资，投后估值达到10亿美元。
服务员岗位的技术含量低，加之人力成本不断攀升、招工难、流失率高等原因，餐饮领域也成为服务机器人渗透的一大阵地。擎朗智能的室内无人配送机器人即主要在餐饮、酒店、医疗等场景实现落地。2021年9月，其宣布完成2亿美元D轮融资，由软银愿景基金领投，中金甲子和Prosperity7Ventures（沙特阿美多元化风投基金）跟投。
值得一提的是，国内厂商达闼科技不仅推出配送、巡逻等功能机器人，还推出了5G新物种?人形服务云端机器人。
达闼科技成立于2015年，并提出了“机器人服务于人、达闼服务机器人”的战略愿景。所谓云端机器人，即智能机器人的大脑位于云端，通过控制器把机器人的云端智能中枢与本体相连，5G网络通常是其各項数据指令传输的桥梁。
2020年12月，达闼科技发布全球首个面向机器人的操作系统“海睿云端机器人操作系统HARIXOS”，其由“人工增强机器智能”、“多模态融合人工智能”、“数字孪生”、“持续闭环学习和智能进化”四个部分组成，云端大脑提供机器人的AI能力，经过5G网络，控制机器人完成各种任务。
人形机器人进展缓慢，数字人成新风尚
相比工业机器人、服务机器人，人形机器人离商业化最远，却是行业终极发展目标。
目前常见的机器人其实都只是人型机器人的“子集”（定位导航+运动控制+感知交互=人型机器人），仅具备其某一种功能。人形机器人的技术集成度最高、挑战难度最大。
1973年，世界上第一款人形机器人WABOT-1诞生，此后涌现了本田的阿西莫（ASIMO）机器人、波士顿动力的Atlas机器人、AldebaranRobotics公司的NAO机器人、AgilityRobotics公司的Cassie机器人等一众人形机器人。步入2022年，特斯拉和小米入局，先后推出人形机器人TeslaBot和CyberOne。目前，虽然有波士顿动力的机器狗Spot、软银收购的AldebaranRobotics小型教育机器人NAO初步商业化，但行业整体进展仍然缓慢。
成立于2012年的优必选，是国内唯一进入独角兽行列的人形机器人厂商，因机器人Walker多次登上春晚舞台受到关注。不同于波士顿动力主要应用领域是救援、军事、探查等，优必选的产品走家庭陪伴路线，其面向C端市场的智能机器人“悟空”，在京东上有销售。此外，其商业化落地场景包括科技展馆、政企展厅、影视文旅、AI教育及高校科研，从事迎宾导览接待工作。
2019年初，优必选透露，其C+轮投后估值接近100亿美元，并计划在2019年完成上市。但此后其融资进展一直成谜，并在2021年1月中止了上市辅导。IPO遇阻的背后，或是其盈利能力未知。
人型机器人并非刚需，且成本高昂，大规模商业化尚需时间。2000年问世的本田ASIMO机器人，是世界第一款可双足行走的机器人，其外型酷似一位背包太空人。如今，在完成了七次迭代后，ASIMO可以听取并理解三个人同时讲话，但其本身只租不卖，多年来只是在商业展览上应用。虽然曾与奥巴马踢足球，为默克尔跳舞，但其并未实现商业化，2022年上半年，本田宣布ASIMO机器人退役。
实体的人形机器人之外，数字人如今也颇受关注，其中有代表性的是人机交互式机器人小冰。
小冰由原微软小冰团队研发，是全球承载交互量最大的完备人工智能框架之一，技术覆盖自然语言处理、计算机语音、计算机视觉及人工智能内容生成。2014年5月29日，小冰第一代产品推出，以对话式聊天机器人形式，迅速积累训练数据。2020年7月13日，微软宣布将小冰公司分拆为独立实体。小冰公司在2021年7月完成A轮融资后，估值达到67亿元，成为新晋独角兽。
2020年，各行业数字人、虚拟人陆续出现，背后正是结合了语音技术、5G、动作捕捉、三维建模等技术制作的对话式AI。“虚拟人”项目已成为小冰重要的业务版图，入职万科财务部负责催收的“崔筱盼”、央美毕业生“夏语冰”、清华虚拟大学生“华智冰”等均出自小冰之手。
自动驾驶独角兽：规模量产定生死，路线之争难分晓
自动驾驶经历了2017-2018年的估值泡沫期、2019年的行业冷静期后，终于在2021年，随着汽车“新四化”的推进，商业化落地更进一步，且迎来了第二次投资热潮。2021年1-11月，创投机构在国内自动驾驶技术领域的投资达94笔，远超往年水平。
如今，中国自动驾驶行业已进入“下半场”，规模化量产与商业落地成为企业主要思考方向。模式之争下，单车智能和车路云一体化的全栈型服务商同时涌现。
单车智能路线为主，L4成主导
自动驾驶领域的主流技术路线有两种，分别是谷歌Waymo路线、特斯拉路线。
Waymo路线，也被叫做RoboTaxi（自动驾驶出租车）路线，顾名思义，其商业模式是通过提供自动驾驶服务来实现营收。而特斯拉路线，也叫量产自动驾驶路线，是在量产的汽车上率先应用自动驾驶技术，面向车主收取软件使用费，最后在技术达到L4级别之后，渐进到RoboTaxi模式上。
简单来说，就是谷歌开发的是完全自动驾驶系统，特斯拉的是辅助驾驶系统（ADAS）。这两大模式，各有优缺点。谷歌的Waymo路线提供的服务更本质，但其以单车智能基础上的RoboTaxi为目标，则意味着需要提供一位接近无限全能的AI虚拟司机，才能放心提供安全可靠的服务。而特斯拉提供的则是一套进化中的自动驾驶系统，成本可控，但问题在于安全性和可靠性，在这个过程中，AI司机无法做到100%决策，车主变成了大数据的提供者和机器学习的训练者。
在Waymo和特斯拉的引领下，汽车自动驾驶一直循着“单车智能”的技术路线前进。
目前，国内11家自动驾驶独角兽中，小马智行、文远知行、滴滴自动驾驶等10家都选择了单车智能技术路线。而蘑菇车联采取的“单车智能+车路协同方案”，是单车智能方案的升级版本，即同时在车端、路端、云端建立技术壁垒，并在城市智慧交通运营服务上布局（表4）。
从单车智能技术来看，2020年3月，工信部发布的《汽车驾驶自动化分级》中，将自动驾驶分为L0-L5共6个等级，L2（组合驾驶辅助）正处在量产化阶段，L3（有条件自动驾驶）、L4（高度自动驾驶）及L5（完全自动驾驶）等级自动驾驶进入区域性示范阶段。
目前，全国已有北京、重庆、武汉、深圳、广州、长沙等多个城市允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营。
国内单车智能的独角兽基本上都以L4等级为落地标准，除了嬴彻科技、驭势科技因为落地场景涉及干线物流，仍从L3切入。
从应用场景看，自动驾驶可以分为载人（出租、公交等）、载货（干线及末端物流、园区及封闭场景等）和特殊（环卫、安防等）三大类别；其中，载人场景技术门槛最高、落地难度最大，载货场景细分类别最多、落地难度各异，特殊场景细分类别较少、落地运营复杂。不同场景门槛高度、类别数量与落地难度的不同，决定了自动驾驶产业竞争格局的多样性。
目前，在中国，干线物流、末端配送、Robotaxi是最宽阔的三条细分赛道，其中容纳的玩家数量最多，竞争也最为激烈。
车端技术能力较强的小马智行、文远知行、滴滴自动驾驶、Momenta等，多是围绕Robotaxi进行布局。无论是文远知行提出的“自动驾驶公司+主机厂+出行公司”铁三角模式，小马智行提出的“开发无人驾驶技术+无人驾驶技术落地”战略，本质上都是Robotaxi框架下拓展的故事。而元戎启行则在出行和同城货运上同时发力，其定位也是L4。
载物场景比载人场景的环境复杂度低、安全性要求低，而且，全球货运卡车市场规模高达4万亿美元，因此，其产业化进程更快，格局也相对头部化。干线物流自动驾驶的玩家中，已上市的图森未来（TSP.NSDQ）目前市值仅5亿美元，而国内独角兽则以嬴彻科技为代表，其通过L3级别自动驾驶前装落地，收集行驶信息形成数据闭环，反哺自动驾驶升级至L4。
以无人环卫场景切入的酷哇机器人，先后落地了无人驾驶扫地车、智慧环卫机器人等项目。它是目前自动驾驶独角兽中，唯一落户于北上广深之外的企业，总部位于安徽芜湖。
2018年，酷哇机器人与中联环境于长沙、芜湖、合肥、上海等地陆续试点无人驾驶扫地车。中联环境原为中联重科（000157）子公司，于2019年由盈峰环境（000967）發行股份全资收购，目前是国内最大环卫、环保装备制造商，市场份额占比70%以上。另外，酷哇机器人还与同处芜湖的埃夫特（688165）等多家国内物流、工业机器人行业龙头合作开发无人物流车。
“车路云一体化”的全栈型服务商，或是破局关键
在单车智能之外，目前自动驾驶商业化落地的另一种宏观运行模式，是“车路云一体化”。
车指单车智能；路指智慧道路，即通过路测传感器、路测通信设备、计算设备，以实时计算来支持自动驾驶，实现车路协同；云，则是AI云平台，属于底层操作系统，可以实现一座城市交通元素的全覆盖、分析、预测和调度。
国内独角兽中，走“车路云一体化”路线的蘑菇车联估值上升非常快。其成立于2017年，目前估值高达200亿元。这种全栈型服务商，需要更高的技术壁垒与企业资源。目前国内除了蘑菇车联外，华为和百度在自动驾驶上也采用该模式。
蘑菇车联虽然起步不算早，但项目落地迅速。2022年8月18日，无锡市梁溪区政府与蘑菇车联签署了总金额约20亿元的战略合作协议，项目建设内容包括梁溪区全域道路智能网联化升级、打造数字孪生城市交通底座、建设自动驾驶运营中心等。基础设施建成后，蘑菇车联将规模化运营自动驾驶车辆，包括网约车、巡逻车、环卫车、接驳车、配送车。这是继云南大理、四川天府新区项目后，蘑菇车联在2022年拿下的第三笔大额订单，至此，其新获订单总额累计已达60亿元。
此前，蘑菇车联还于2021年相继拿下了湖南衡阳智慧交通项目、河南鹤壁项目，以及多省机场、高校、园区、景区等场景下的自动驾驶商业项目，成为近两年国内商业营收规模最大、增长最快的自动驾驶公司之一。
能以如此速度席卷国内二线城市，是因为“车路云一体化”自动驾驶被认为是更符合国情的“中国方案”。
政府在自动驾驶行业的发展中，除了出台法规政策，更大的作用在于通过基础设施的建设、路权的分配，促进企业的技术迭代升级。站在整个城市的视角，参与城市出行的顶层设计，这是欧美难以拥有的实践环境。所以，以城市为载体落地自动驾驶是当下行业寻求业务落地的重要途径之一，国内自动驾驶公司围绕城市资源的竞争难以避免。
而蘑菇车联是国内自动驾驶企业中少有的纯内资公司，也是业内最早选择“单车智能+车路协同”技术路线的公司，践行“车路云一体化”方案的经验更多，相对更具有落地优势。
不过，自动驾驶应用场景复杂多样，各类长尾问题无穷无尽，不论是单车智能，还是车路云一体化，都离真正落地尚有距离。目前来看，小马智行、蘑菇车联等自动驾驶公司离真正在现实落地还有不小距离。
自动驾驶算力需求，催生上游AI芯片发展
在自动驾驶的落地上，中国相较美国有顶层设计的宏观优势，但是在上游的硬件方面，AI芯片整体与海外厂商依然存在差距。
AI芯片主要指针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。从技术架构来看，AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、类脑芯片四大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片；FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片；类脑芯片颠覆传统冯诺依曼架构，是一种模拟人脑神经元结构的芯片，发展尚处于起步阶段。
AI芯片主要应用于游戏、自动驾驶等领域。作为AI芯片的一大应用分支，国内自动驾驶芯片领域涌现出了更多独角兽。
单车智能决策层计算平台的关键在于芯片与计算，自动驾驶芯片可以说是智能汽车的大脑，其可以帮助分析、消化从感知层收集的海量信息，这对其平衡算力功耗、系统兼容适配、保障汽车安全均提出了较高的要求。
目前，自动驾驶芯片技术方案提供商主要包括三类，分别是车规芯片从自研走向商业化的实力车企，以特斯拉为代表；由消费电子升级车规电子、跨界提供AI算力的科技巨头，以英伟达（NVDA.NSDQ）为代表；以轻资产、高灵活性的Fabless模式运营的专业化新兴厂商，以地平线、黑芝麻智能等独角兽为代表。
英伟达作为AI芯片的龙头，在自动驾驶芯片上整体领先于国内厂商。2022年9月20日，英伟达推出算力高达2000TOPS（处理器运算能力单位）的Thor芯片，其被业界形容为“一个芯片方案统治车上所有软件”，简单来说，就是在强悍的算力之外，Thor芯片还统一了传统的汽车分布式功能，将辅助驾驶、泊车功能、座舱娱乐等集于一身，极大地提高了开发效率和软件更新迭代的速度。Thor芯片预计在2025年全球首发于吉利旗下的高端电动汽车品牌极氪。
而国内的两家AI芯片独角兽?地平线和黑芝麻智能，也同样致力于自动驾驶领域的研发，但单从二者发布的芯片算力指标来看，与英伟达最新的Thor芯片差距约在10倍以上。
地平线成立于2015年，2019年8月宣布量产中国首款车规级AI芯片征程2。2021年7月，地平线发布征程5，单芯片达到ASIL（汽车安全完整性等级）-B级别要求，可提供128TOPS等效算力。征程5芯片2022年下半年开始量产，目前已获比亚迪、一汽红旗、李一男创办的自游家等多个车型定点。目前，地平线芯片累计出货量已突破100万颗。
值得一提的是，相比Mobileye、Aurora、ArgoAI等美国自动驾驶公司正在经历的大洗牌，近年来，德国、日本汽车业巨头纷纷投资中国自动驾驶科技公司，如丰田在2020年投资了小马智行；丰田、戴姆勒、博世2021年投资了Momenta；博世2022年投资了文远知行，二者将共同开发智能驾驶方案。
这其中，尤以近期大眾投资地平线最受关注。自动驾驶技术需要搭载在下游的新能源汽车上才能落地，对深度协同的要求较高。而相比美国新能源汽车行业主要由特斯拉（TSLA.NSDQ）等把控，大众在中国合作的空间显然更大。
此外，中国造车新势力主要研发L2+级别的ADAS（高级驾驶辅助系统），技术难度不高，现在基本都能达到成熟量产，而且，整体软硬件方案性价比合理。大众和地平线的合资公司将基于地平线的芯片，联合开发自动驾驶和ADAS技术，以搭载在大众在中国售卖的纯电车型上，暂不外售给其他整车厂或出口。
这一方面显示，中国自动驾驶技术已经受到国际汽车巨头的认可；另一方面，这些巨头也深谙本地化自动驾驶能力的多重涵义：中国对外资车企测试自动驾驶持开放态度，但也对数据在境内存储做出了严格的规定。成立合资企业，可以解决汽车在划定区域进行自动驾驶测试的资质问题，但将来在中国城市开放道路自动驾驶，这些外国车企仍然需要想办法获取合规的高精度地图服务。
黑芝麻智能成立于2016年，其最新产品华山二号A1000芯片算力高达58TOPS（INT8）-116TOPS（INT4），完美适配L2+/L3级别自动驾驶，并已经完成所有车规级认证。2022年5月，黑芝麻智能与江汽集团达成平台级战略合作，多款思皓品牌量产车型将搭载A1000芯片，目前已经投入规模生产。
值得一提的是，硬件之外，软件同样是制约AI芯片发挥功效的关键基础设施，专注于“车云一体化”的软件平台应运而生，比如东软睿驰。这只独角兽成立于2015年10月，是国产软件巨头东软集团（600718）子公司，业务主要涵盖汽车基础软件平台、新能源汽车EV动力系统、高级辅助驾驶系统和自动驾驶等领域。2021年，国投招商、德载厚对东软睿驰增资6.5亿元，东软集团持股下降至32.26%。目前，东软睿驰估值达到67亿元。
机器视觉、语音交互：龙头暴跌，一二级市场估值倒挂现象严重
机器人和自动驾驶的赛道看起来是星辰大海，而上一个被如此期待的赛道人脸识别、语音交互领域，竞争格局已趋向白热化，因此，资本热度减退，甚至出现一二级市场估值倒挂的现象。
一方面，安防、金融、消费等各个应用场景的挖掘已经饱和，视觉领域AI四小龙既面临着“内部”的市场份额倾轧，还面临着海康威视（002415）、大华股份（002236）等传统摄像头硬件厂商的围追堵截。另一方面，在智慧城市这种前景更为广阔的战场中，华为、科大讯飞（002230）等公司已安营扎寨，小龙们压力不小。
资本市场的兴趣度也在明显下滑，旷视科技、依图科技、云知声等都在2019年后陆续冲击上市，但命途多舛，如今，依图科技和云知声已经中止IPO，而旷视科技在2018年折戟港股IPO后，2021年3月在科创板提交招股书，目前已过会。
作为中国人工智能领域的龙头独角兽，商汤2021年12月在港股IPO时，仅发行了5%的新股（A股IPO规定，最低也需要发行10%的新股），募资额为55.5亿港元。
相比之下，商汤上市前在一级市场融资52亿美元，约合400多亿港元。这5%新股中，还有4%配售给了基石投资者，真正进入流通的只有1%。这让商汤上市首日股价暴涨200%，保有了中国AI龙头的“面子”。
为了“预防”一二级市场估值倒挂，部分科技独角兽通过降低新股发行比例、压缩新股募资额度、牺牲交易量和流动性来保住高估值，这一做法被业界戏称为“丐版IPO”。
2022年6月30日，商汤在创始人和高管6个月股票禁售期终结之际，宣布将禁售承诺期延长至年末，仍然没有改变其开盘大跌的局面。当日，商汤收盘价仅为3.13港元/股，跌破3.85港元/股的发行价，市值一日蒸发900亿港元。截至2022年11月30日，其股价已经跌至1.97港元/股，市值仅有660亿港元，相较IPO时估值已经缩水近半。
这一股价也意味着，商汤D轮（0.3536美元/股，约合2.78港元/股）及D+轮（0.4094美元/股，约合3.21港元/股）融资时进入的投资者若未卖出，已出现30%-40%左右的亏损。商汤这两轮合计融资23亿美元（约150亿元人民币），再加上IPO募资54亿元，超过200亿元真金白银背后的投资者若未及时退出，均已陷入严重亏损。
据报道，在解禁期到期前半个月，已经有多达140.84亿股商汤股份（约占其流通股的54%），由实名持股转入中央结算系统，后又陆续存仓富途证券、华泰证券、中金公司和国泰君安。解禁当日，超大单交易呈现净流出状态，或说明此前大机构在为“跑路”做准备。
作为机器视觉领域龙头，商汤在资本市场的表现导致这一产业链的定价基准发生了重大不利变化，一定程度上影响了后续资本对其他独角兽的定价。
事实上，在商汤暴跌之前，部分独角兽身上已经出现一二级市场估值倒挂的情形。
除了商汤、寒武纪外，另外4家AI龙头?云从科技（688327）、涂鸦智能（02391.HK）、奥比中光（688322）、格灵深瞳（688207），都是“流血”上市，發行估值要低于上市前最后一轮融资估值（附图）。
尤其是成立于2013年的格灵深瞳，作为国内最早涌入人工智能赛道的公司之一，和AI四小龙一样专攻人脸识别。在背后PE、VC的支持下，其在一级市场锚定的估值一度高达19000亿元。
2022年3月17日，格灵深瞳率先登陆科创板，以39.49元/股的发行价IPO，募集资金达18.26亿元，发行后总市值为73亿元。遗憾的是，其上市即破发，首日收跌5.14%，市值为69亿元，随后股价继续下跌，目前市值已降至46亿元。
首日破发，解禁日暴跌，背后折射出市场对持续亏损的AI独角兽的担忧。目前，机器视觉、语音交互这类拥挤赛道的AI独角兽，上市之路并不顺利。依图科技、云知声、传神语联都在经历了三轮问询函后，主动选择了中止IPO。
旷视科技、第四范式、云天励飞、思必驰仍然处于待上市的状态，但资本的耐心和市场的窗口似乎逐渐变小。其中，成立15年的AI老将思必驰，为对话式人工智能平台，2022年7月15日向科创板提交了招股书。可以发现，2020年后，其估值在一级市场开始下降，目前已经跌出独角兽的行列。
据招股书披露，思必驰近年股权变动频繁，且多轮融资背后的“明星机构”光环也正在褪色。从2020年3月开始，阿里巴巴和联想在一年内先后两次抛售思必驰部分股权，阿里巴巴持股由最初的18.32%降至13.22%，联想则由8.13%降至5.21%，此外，联想、启迪创新还因此失去了对思必驰董事的提名资格，2020年4月后，联想之星提名的王明耀不再担任思必驰董事。
这些信号对估值显然形成了利空。2020年8月，思必驰Pre-IPO轮融资估值达到45亿元，但到同年10月，阿里巴巴和联想完成两轮减持后，其估值缩水至43亿元。
在艰难的世道中，新一代独角兽只能从更细分的场景来寻找生存机会。
比如，影谱科技聚焦大文娱产业，面向影视、视频等细分领域提供AI影像服务，覆盖视频产业从产制源头至渠道播出的全链条。2016年，影谱科技与中科院自动化所合作成立“智能媒体计算联合实验室”，在与芒果TV、爱奇艺等合作中，利用图像识别技术，可以在节目拍摄完成或播出后，在无损视频内容和质量的前提下，批量化进行实时、自动、无缝嵌入和更改视频中的任意元素，从而优化搜索，投放更精准的广告。目前，影谱科技估值达到100亿元。
AI定制化制约盈利能力的矛盾难解
机器视觉、语音交互赛道的独角兽估值下降，一二级市场估值倒挂的原因在于，它们商业化落地的前景难言明朗。
目前，这批公司的人工成本仍居高不下。以商汤和思必驰为例，过去4年，商汤的研发费用率（研发费用/营收）已由2018年的45.9%一路飙涨至2021上半年的107%。思必驰招股书显示，过去3年里，其研发投入分别达到1.99亿元、2.04亿元和2.87亿元，占营收比例达到惊人的173%、86%和93%。这意味着，目前AI头部公司的营收仅仅只是养得起研发人员而已，离盈利还为时尚远。
不仅是机器视觉、语音交互，自动驾驶等赛道同样处于此类困境。谷歌的Waymo，估值就从千亿美元一路缩水至300亿美元，背后也缘于高昂的人力成本和一直亏损的窘境。
现实中的AI应用场景复杂多变，下游购买方往往强调与自身需求匹配的定制化开发。AI公司的大部分业务服务于特定场景、特定客户、特定需求，新客户的增长会产生新的定制化需求，对应的人员就要增长。
而当前，人工智能技术尚浅，还处在感知阶段，深度学习算法局限性明显，不具备推理能力和理解能力，对人来说是相似的任务，AI模型却需要重新收集每个细分场景的数据，做标注、清洗和训练，这让原本为减少人力、实现智能化的AI技术，面临着本身背负高昂人工成本的尴尬。
中美对比：美国AI独角兽业态更丰富
如果说半导体领域，中美两国产业存在天堑鸿沟的差距，那么至少在AI领域，中美起跑线没有拉开太大距离。
盘点美国AI独角兽，Top40公司的整体估值达到11176亿元，领先中国Top40的独角兽估值46%。有意思的是，美国AI赛道的投资热度也聚集于自动驾驶、AI芯片等领域（表5）。
美国Top10独角兽中，谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise两家自动驾驶企业各占估值第一、二位，分别达到1950亿、1365亿元。美国最具潜力的AI芯片新秀SambaNovaSystems，估值达到340亿元，排名第九。而估值曾高达500亿元的ArgoAI则已于近日宣告破产。
此外，美国AI独角兽在SaaS行业应用较多。比如，估值670亿元、排名第三的云端智能客服平台Talkdesk，是目前SaaS行业估值最高的独角兽之一，其为金融、媒体、通讯、政府、零售等行业提供智能客服自动化平台。超级自动化、机器学习、人工智能是其三大技术核心，可帮助用户将80%客服业务实现自动化。
专注于RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）软件开发的企业AutomationAnywhere同為SaaS领域，估值达到460亿元，排名第六；RPA指的是在流程中能模拟人类操作的自动化软件类型，强调的是任何人都可以使用、适用于任何业务流程的自动化软件，这种标准化的业务模式一定程度上破解了目前国内部分AI企业定制化业务的困境，更具盈利潜力。
而且，美国AI的独角兽散落于各个细分场景，赛道迥异，业态更为丰富。
国内AI企业喜欢扎堆创业，当一个独角兽在细分赛道跑出来后，后面会有数家竞争对手快速跟进。而美国AI独角兽更加垂直细分，追求错位竞争，且应用落地后针对场景十分明确。比如，专门做数据标注的ScaleAI目前估值490亿元，从事合规SaaS的OneTrust估值达340亿元，边境安防服务提供商Anduril估值305亿元，背景调查供应商Checkr估值305亿元等等。
可以看到，海外AI独角兽虽然在自动驾驶、机器人领域也有一定聚集，但更多是自成一方诸侯，追求差异化的生存策略，这或许也给国内的AI初创企业提供了更多借鉴。
