撰文 | 孙晓巍

编辑 | 杨  勇

题图 | IC Photo

10月28日，轻舟智航宣布完成数亿元C+轮融资，此轮资金主要用于全栈自动驾驶技术的研发投入和中高阶NOA方案的量产交付，轻舟智航相关负责人透露：“目前轻舟智航也已有上市规划，2025年会逐步启动上市相关节奏。”

继地平线、文远知行在港交所，纳斯达克证券交易所挂牌上市后，轻舟智航能否再次掀起自动驾驶领域的又一“资本盛宴”，成为市场关注的焦点。

一、智能驾驶正在上演一场大逃杀？

轻舟智航此时筹备上市，并不是最优解。

过去两年对于自动驾驶行业来说，短暂却又充满变数。中国智能网联汽车产业创新联盟统计数据显示，2023年，具备组合辅助驾驶功能的智能网联乘用车销量995.3万辆，市场渗透率达47.3%。长安董事长朱华荣更表示，目前新能源汽车销售方面智能驾驶的渗透率已经达到51%，预计明年新能源汽车智能驾驶渗透率将达到80%。

如此规模的自动驾驶市场下，自然孵化出众多赛道玩家，据统计，已有数十余家自动驾驶领域的相关企业，踏上了上市这一关键性的征程，其中既涵盖了如小马智行、文远知行这样产业链完备的整车竞争者，能够自主研发并推出自动驾驶整车；也包含了像轻舟智航、Momenta、知行科技等专注细分领域、提供自动驾驶解决方案的服务商，能够提供专项领域技术和服务。

而轻舟智航显然有更大的野心。其正在加大全栈自动驾驶技术的研发投入，推进中高阶NOA方案的大规模量产交付，试图实现从L2++到L4级自动驾驶技术的渐进式进化，推动L4级自动驾驶时代的进程。这样的前景得到了逐鹿聚航基金的认可，其对轻舟智航的C+融资正面肯定了轻舟智航的技术创新和量产成绩。

除去逐鹿聚航基金，今年6月，轻舟智航还拿到了由中关村科学城公司和翠湖基金联合投资的数亿元C轮融资。资金主要用于强化已量产交付的智能驾驶功能体验，并打造平台化的产品体系和标准化的交付流程，加速中高阶智驾方案的大规模量产上车；同时也将用于加大AI大模型、端到端等前沿自动驾驶技术的研发突破。

轻舟智航相关负责人表示：“在今年严峻的市场环境下，轻舟智航两次获得投资，既是投资方及市场对轻舟智航技术创新力、产品方案领先性的高度认可，更是对轻舟智航商业化量产成绩、商业模式和未来盈利能力的充分肯定。”

实际上，在轻舟智航之前，已经有自动驾驶企业进行密集的IPO活动，这一现象的背后，既映射出自动驾驶技术的日益成熟，以及市场对于这一新兴领域所蕴含的巨大潜力的普遍看好，从而吸引了众多资本的密切关注与积极参与；另一方面，也反映出高昂的研发成本和日益白热化的行业竞争，正迫使智能驾驶企业不得不加速推进上市计划，以筹集更多的资金来支撑其持续的技术研发和市场拓展。

事实上，整个智能驾驶行业都普遍存在研发投入高的现象。

以佑驾创新为例，其在2021年至2023年间的研发支出分别高达8220万元、1.39亿元和1.50亿元，这些数字分别占到了同期总收入的46.9%、49.9%和31.5%，研发投入占比之重可见一斑。

而另一家企业黑芝麻智能，其研发支出更是惊人，分别达到了2.55亿元、5.95亿元和7.64亿元，占收入比重更是分别高达480.2%、984%和461.8%，如此高昂的研发成本，无疑给企业的盈利带来了极大的压力。

高昂的研发成本占比迫使智能驾驶企业竭力寻求资本市场的支持，以期通过上市融资来缓解资金压力，推动技术的进一步研发和市场的拓展。

然而，IPO是真正的独木桥，并非所有企业都能顺利走到这一里程碑。今年8月，国内专注于自动驾驶量产解决方案的禾多科技因与广汽集团的重组计划遭遇不测，被迫暂停了研发活动。禾多科技的研发人员不得不另寻出路，部分管理层和员工加入了四维图新，一度引起热议，侧面反映出智能驾驶行业人才流动的频繁和竞争的激烈。

一系列的事件表明，智能驾驶行业已经正式进入了重组与调整的阶段。随着自动驾驶行业竞争的不断加剧，市场正在逐步淘汰那些实力较弱、无法适应市场变化的企业。自动驾驶行业的洗牌是一个不可避免的过程，虽然它会给行业带来一定的阵痛和不确定性，处于淘汰赛与窗口期的双重考验之下，轻舟智航的IPO形势难言坦途。

二、战略转型，逆势融资

但是，轻舟智航也有自己的杀手锏。

轻舟智航是中高阶智能驾驶解决方案提供商，成立于2019年。起初，轻舟智航专注于L4级别的自动驾驶技术，并以无人驾驶小巴作为其技术应用的主要场景。2022年，轻舟智航开始实施战略转型。

在争取推进无人驾驶小巴研发的同时，公司开始将注意力转向为量产车型提供智能驾驶解决方案。此外，轻舟智航利用地平线提供的车规级芯片，推出了新品牌——“轻舟乘风”，该品牌专门针对量产车辆和中高阶智能驾驶市场。

量产智驾门槛不低，战略转型需要高级的研发团队。

轻舟智航核心团队成员来自谷歌Waymo、特斯拉、英伟达、Facebook等国际科技巨头，研发人员占比80%，人员薪资处于业内第一梯队，宣称以AI大模型和数据驱动为核心研发范式，能够加速数据闭环迭代，将量产场景优势充分转化为端到端等研发与应用的技术优势。

高级的研发团队需要海量资金，融资是轻舟智航上市前的唯一选择。

自成立以来，轻舟智航便备受资本关注，目前已经完成七轮融资，融资金额达到十亿元，资方除了逐鹿聚航基金，还包括联想创投、TCL、元璟资本、IDG资本、TCL资本、元生资本、中金汇融、招商局创投、美团龙珠等。

能够不断拿到新融资，轻舟智航应当感谢理想汽车的NOA订单。截至目前，轻舟智航的NOA（领航辅助驾驶）方案累计交付上车数已达40万辆，用户行驶里程数亿公里，在高速NOA场景下达到千公里级别的安全接管水平，这是轻舟智航大胆融资的底气所在。

翠湖基金管理合伙人石军曾公开认可轻舟智航NOA方案，称轻舟智航为国内智能驾驶领域的佼佼者。 高工智能汽车研究院重点研究过国内乘用车NOA的普及覆盖情况，其研究报告显示，2024年上半年，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载NOA交付新车60.81万辆，而轻舟智航占据了50.84%的市场份额，超过华为的42.54%。

此外，轻舟智航还获得了地平线的有效支持。地平线为轻舟提供了丰富的量产经验和工具链使用指导，使得轻舟能够更快地开发出高性能的智驾方案。

相关资料显示，双方的合作始于2022年初的一次公园会面，当时轻舟智航CTO侯聪与地平线CTO黄畅就自动驾驶产业的话题进行了深入交流，并确定了使用地平线征程5芯片作为自动驾驶系统核心计算平台的计划。一年后的2023年9月，轻舟智航宣布成为首家基于地平线征程5实现BEV感知技术，并达到行泊一体全栈交付量产要求的智驾方案供应商。

但是，轻舟智航的破局之路仍不坦荡。从融资层面来看，C+轮作为IPO前最重要的一轮融资，相比A+轮的1亿美元，融资金额并未实现有效突破，反而呈现回落趋势。

从市场层面来看，智驾方案商同质化严重，内卷市场伴随主机厂的压价预期，轻舟智航等智驾方案商的处境很不乐观。

融不到更高价，卖不出更高价，轻舟智航试图降本增效。轻舟智航联合创始人、CEO于骞发布公开信，要求在今后的项目交付中大幅度低交付成本，将全栈交付成本压缩在300人月（项目工时统计单位）以内；要求团队加强项目管理，打造适应量产交付的组织体系，构建高性能的产品主线，在限定的预算内持续提升产品综合性能。

同时，要求在维持国内高质量客户的情况下获取海外车厂的合作，争取至少与一家海外车企形成深度合作关系。

降低交付成本、提高资源复用、维持有限预算、争取海外增量……公开信中字字难离降本增效，轻舟智航的处境可见一斑。

三、大模型并非良药，依靠算法也有问题

技术日益革新的今天，自动驾驶领域的新兴概念——“端到端大模型自动驾驶”正逐步占据人们的视野。这一理念由特斯拉率先开创并付诸实践，迅速吸引了包括轻舟智航在内的众多自动驾驶企业的关注与效仿，被视为自动驾驶领域的未来趋势。

据不完全统计，小米、理想、小鹏、智己、华为系等近 10 个汽车品牌，号称基于端到端大模型，推出了覆盖 " 全国 " 的量产城市高阶智驾功能。在各大企业的积极推广下，端到端自动驾驶算法被赋予了开启自动驾驶新时代的“神奇钥匙”之名。

实际上，被企业争相追逐的端到端架构确实具备其独特优势。端到端自动驾驶算法的核心机制在于模仿人脑神经元的连接模式，通过接收并处理感知信息，直接输出驾驶轨迹或控制指令，以期实现对驾驶行为的深度理解与无缝衔接。

相较于传统的模块化架构，端到端架构能够确保信息的无损传递，减少人为干预带来的偏见，进而提升智能驾驶的性能上限。此外，该算法还能使机器从驾驶行为中学习并优化自身行为，使自动驾驶过程更加自然流畅。

然而，任何技术都有其局限性，端到端自动驾驶算法也并非无所不能。

首先，其可解释性和验证性相对较弱，存在一定的“黑箱”问题。由于该算法的工作原理类似于人脑，因此可能会出现类似于人类思维中的短路或幻觉等异常现象，而这些问题往往难以被准确识别与解决。

长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉指出，尽管端到端自动驾驶算法在理论上具有极高的上限，但其下限同样不容忽视，不同技术范式之间的性能差异并不如企业宣传的那般悬殊。

其次，算法的先进性并不等同于用户体验的优越性。当前市场上的智能驾驶产品尚未达到让用户充分满意与喜爱的程度，因此企业只能依赖复杂的技术术语进行宣传。

但对于用户而言，他们更关心的是驾驶的便捷性、舒适性与安全性，而非算法的先进性。如果大力投入的算法无法增强用户的体验，声势浩大的算法追逐战只会在南辕北辙的道路下耗尽企业的融资。

轻舟智航必须考虑这样的问题。在高阶智能驾驶技术的落地初期，人们的注意力往往集中在算法模型上。但是，从长远来看，算法并非决定自动驾驶技术发展的唯一因素。

业内人士普遍认为，数据与算力对于智能驾驶技术的迭代速度与用户体验具有更为深远的影响。端到端自动驾驶大模型需要从海量的优质驾驶数据中提取并压缩驾驶知识与习惯，这需要强大的算力与丰富的数据资源来支撑模型的训练与优化。

不可否认的是，与特斯拉等国际领先的企业相比，轻舟智航在算力水平和数据储备方面均存在差距。

有调研机构采访业内专家与从业者，其中 50% 的人认为，端到端自动驾驶技术至少在未来2至5年内才可能实现真正的落地应用；同时，46% 的人认为这一领域将孕育出新的行业巨头。

当下正是唯一的窗口期，特斯拉的FSD系统即将进入中国市场，相关企业陆续占据市场份额，留给轻舟智航摆脱算法依赖的时间已然不多。

结语

NOA市场份额过半、C+轮逆势融资成功，轻舟智航仍有筹码。但是，市场同质化趋势不减、综合成本难寻增量，IPO牌桌之上，轻舟智航的胜算依旧难料。