6 月 11 日，北京跑出一個超級獨角獸：馭勢科技，向港交所遞交招股書。此前的 2023 年，馭勢科技完成 IPO 前的最后一輪融資后，估值約為 73 億元。

這家專注 L4 級自動駕駛技術的企業，核心業務已覆蓋機場、廠區等封閉場景，更在香港機場實現 7 年無人化運營，相關份額占據大中華區 91.7%，全國第一。

但亮眼數據背后，是行業集體面臨的商業化困境：即便營收三年翻四倍，馭勢科技仍深陷 " 每賺 1 元倒貼 0.8 元 " 的虧損泥潭。

但這并不掩蓋一個事實：自動駕駛行業正處于爆發前夜。

最后 1 公里配送。

隨著電商和即時配送需求激增，" 最后一公里 " 配送成本已占物流總成本的 30% 以上。自動駕駛正成為破局關鍵——九識智能的無人車在四川大涼山等偏遠地區實現單日往返 2 趟，效率提升 40%；順豐 800 臺無人車節省單票成本 1.32 元，規模化后年利潤可增厚 46 億元。

港口 / 礦區自動駕駛。

全球港口和礦區面臨人力短缺、安全事故、24 小時作業三重壓力。馭勢科技在香港機場的案例證明，L4 技術可將運營成本降低 60% 以上。青島港無人 IGV 連續 50 個月零事故，而北方銅礦的無人車隊已運輸礦石 10 億噸。

農村及縣域無人配送。

農村及縣域物流長期面臨配送成本高、效率低的痛點。九識智能的實踐顯示，無人車在四川大涼山等地區可實現日往返 2 趟，效率提升 40%，單票成本下降 1.32 元。

01 營收翻 4 倍 但虧損嚴重

成立初期，馭勢科技就獲得了天使輪融資，資方為 Sinovation Fund III, L.P.、西科天使三期基金、蕪湖科啟等機構。隨后，又陸續完成多輪融資，累計融資金額超 17.5 億元 。

目前，其核心客戶群是向機場、廠區等企業，以及商用車及乘用車制造商，提供的主要產品為：括搭載 L4 級自動駕駛功能的商用車、自動駕駛套件、軟件解決方案及租賃服務。

其中，收入占比最高的是：自動駕駛車輛解決方案。2024 年收入占比為 55.2%，是公司的主要收入來源 。具體來說，就是為客戶提供搭載 L4 級自動駕駛功能的商用車，應用于機場的行李及貨物牽引、廠區的原材料及制成品運輸等場景。

典型的客戶之一，是香港機場管理局。早在 7 年前，馭勢科技就開始為后者部署自動駕駛車輛。而此前的機場，多依靠人工駕駛車輛運輸行李。

但要談到它的業績，壓力可能會有點大。

這張表格展現了自動駕駛賽道 " 燒錢換增長 " 的殘酷現實——三年營收翻四倍看似風光，實則難掩每賺 1 塊錢就要倒貼 8 毛的事實。毛利率坐過山車、研發開支居高不下，算是一個 " 技術理想主義 " 撞上 " 商業變現鐵壁 " 的典型案例。

最極端的年份是 2024 年，營收沖到 2.6 億時，虧損卻達 2.1 億。

02 主流需求：物流、安全、堵車

自動駕駛行業發展歷經多個階段。

技術探索期是 20 世紀末 -2010 年代初，以軍事科研需求主導。早期依賴基礎傳感器（如雷達、攝像頭）和規則式算法，計算能力有限。例如美國 DARPA 1984 年啟動的 ALV 計劃，首次實現無人車在公路上行駛 100 公里。

2010 年代中期 -2020 年代初，進入技術發展期，算法革命與產業鏈雛形形成，開始商業化試水。比如 2018 年，百度量產 L4 級自動駕駛巴士 " 阿波龍 "，但規模有限。

2020 年代中期至今，產業化開始批量落地。大模型和車路協同技術催生了蘿卜快跑等全場景服務，L2 級功能在中高端車型滲透率突破 55%，但繁華背后是法規滯后與商業變現的尖銳沖突。

全球自動駕駛市場正經歷著爆發式增長，根據中國報告大廳網發布的《2025-2030 年全球及中國無人駕駛行業市場現狀調研及發展前景分析報告 》，2023 年全球自動駕駛汽車市場規模已達 4461.15 億元，預計到 2029 年將飆升至 12233.78 億元，預測期間的年均復合增長率高達 18%。

交通效率提升需求是推動市場增長的重要因素。在城市交通中，擁堵問題愈發嚴重，以廣州市黃埔區為例，通過打造車路協同的智慧交通體系，在科學城、知識城的項目范圍內，自適應路口數量占比達 81%，路口車均延誤下降約 20%；開泰大道、開創大道等 6 條主干道實現 " 綠波通行 "，平均行程時間下降 25%。

此外，在交通安全上，自動駕駛也有一定的優勢。

全球每年因人為失誤導致大量交通事故，據相關研究，自動駕駛系統可降低 80% 的事故發生概率。例如在港口、礦山等封閉或半封閉場景中，無人駕駛應用后安全事故率大幅降低。比如青島港的無人駕駛 IGV，運行 50 多個月來未發生 1 起安全事故。

物流行業也是自動駕駛的主力需求。

國金證券指出，無人物流車已廣泛應用于快遞、外賣、B2C 零售等多個領域，對應的城配市場是萬億級規模。

以順豐控股為例，其已投入 800 臺無人車，若單車節省成本 5100 元 / 月（增厚利潤 3900 元 / 月，假設所得稅率為 25%），全部替換 10 萬輛末端車輛，預計可增厚利潤 46 億元。

無人駕駛車輛的總體優點是：能 24 小時不間斷作業，降低人力成本，減少貨物在運輸過程中的停留時間，提高周轉速度等。

尤其在最后 1 公里配送上，是未來的新需求爆發點：展現出高效、低成本的運作優勢。

比如，順豐在山東魯西區投入的 52 臺用于 " 中轉直發 " 場景的無人車，單車日均可完成 5 個往返，所有車輛日均總行駛里程達 6240 公里，每日運輸快件量高達 8 萬票。

通過無人化作業，運輸單票成本顯著下降了 1.32 元，綜合效率提升了 30% 。

而廊坊市廣陽區愛民道網點使用的無人快遞車，往返時間從原來的近 2 小時縮短至 40 分鐘，1 輛無人快遞車每天可運載 2000 至 2500 件貨物，每年可節省人力與車輛維護費用 4 萬至 萬元，降低運營成本 60%。

03 競爭格局：非常同質化

技術路線上，行業以傳統的基于攝像頭、雷達等傳感器融合的方案為主，新興路線主要為車路協同方案。

與過往技術比，車路協同技術優點在于：車輛可實時獲取道路基礎設施提供的信息，提升決策的準確性和及時性，可更好應對復雜交通場景。

不過，該技術也面臨挑戰，如需要大規模建設智能道路基礎設施，成本高昂；不同地區、不同企業間的車路協同標準不統一，影響推廣。

在國際競爭上，國外如谷歌的 Waymo 等企業在自動駕駛領域起步早，技術積累深厚，在開放道路自動駕駛測試里程等方面領先。國內企業如馭勢科技等，在特定封閉場景應用方面具有優勢，且在技術研發上不斷追趕，差距逐漸縮小。

國內競爭格局，雖未形成絕對頭部，但同質化競爭嚴重，市場份額較為分散，不同企業在細分領域各有優勢。

以出行領域為例，百度 Apollo 旗下的蘿卜快跑成績較突出。2024 年第三季度，蘿卜快跑提供了 98.8 萬單自動駕駛訂單，同比增長 20%。

截至 2024 年 10 月 28 日，其累計提供的自動駕駛出行服務訂單超過 800 萬單，在全國全無人駕駛訂單量中占比超 70%。

馭勢科技在機場和廠區場景表現突出，根據弗若斯特沙利文的資料，在大中華區機場場景商用車 L4 級自動駕駛解決方案供應商中，它的份額排名第一，2024 年市場份額高達 91.7%。

在港口物流領域，像西井科技等企業，已實現港口集裝箱運輸的無人化操作，份額較大。

04 新機會：農村、港口、礦山

對于新玩家來說，行業目前的新機會在于新興的應用場景。

首先是新興應用場景，如智能港口、智能礦區。

在智能港口領域，全球各大港口正加速智能化轉型。荷蘭鹿特丹港作為港口自動化技術研究的先驅，早在 1993 年就投入使用世界上第一座自動化集裝箱碼頭，如今在運營的自動導引車（AGV）已有數百臺。

新加坡港在自動化升級過程中，與振華重工緊密合作，從 2013 年起逐步引入 AGV，大士港總投資達 200 億新元，預計到 2040 年將成為世界最大自動化集裝箱碼頭。

這些實例表明，新玩家若能在技術創新、成本控制等方面發力，提供適配港口復雜作業流程的自動駕駛解決方案，將有望在這一領域分得一杯羹。

智能礦區同樣是潛力巨大的市場。

由于礦區作業環境惡劣，人力短缺問題突出，無人駕駛成為推動智能礦山建設的關鍵。

國外露天礦山無人駕駛技術及系統自 20 世紀 90 年代開始研發，目前已廣泛應用。如北方銅礦公司旗下的丘基卡馬塔露天礦，擁有全球最大的無人駕駛車隊，截至 2018 年 2 月，已運輸礦石 10 億噸。

國內礦區無人駕駛技術雖起步晚，但發展迅速。以洛鉬集團三道莊礦為例，2017 年引入無人采礦設備，初期受 4G 通訊限制效果不佳，2019 年引入華為 5G 通訊后，實現了高效遠程操作，成為中國第一個運用無人采礦技術的礦區。

扎哈淖爾煤礦通過安裝 7 座 5G 基站，在運輸車輛上配備多個攝像頭，既保障了作業人員安全，又提升了生產監管效率。

有研究機構預測，未來 5 年，智能礦區對自動駕駛車輛的需求將以每年 20% 的速度增長。

再次，自動駕駛可能向中小城市及農村地區拓展。

比如九識智能，作為 L4 級自動駕駛城配產品研發公司，其推出的無人車已在四川大涼山、內蒙古農牧區、甘肅隴南、江西萍鄉等眾多中小城市及農村地區應用，落地超 3000 臺，到 2025 年底整車銷售交付規模預計達萬輛。

在四川大涼山，當地縣、鄉距離超 30km，人力 + 車輛運輸模式效率低下，某快遞網點引入 4 臺九識無人車 Z5 后，運營成本下降超 40%，車輛每天可往返 2 趟，極大提高了物流效率。

這些實踐表明，新玩家可針對這些地區的道路特點、物流需求等，開發定制化產品與服務，或許能開拓一片新的市場藍海。

來源：鉛筆道