6月11日，北京跑出一个超级独角兽：驭势科技，向港交所递交招股书。此前的2023年，驭势科技完成IPO前的最后一轮融资后，估值约为73亿元。
这家专注L4级自动驾驶技术的企业，核心业务已覆盖机场、厂区等封闭场景，更在香港机场实现7年无人化运营，相关份额占据大中华区91.7%，全国第一。
但亮眼数据背后，是行业集体面临的商业化困境：即便营收三年翻四倍，驭势科技仍深陷”每赚1元倒贴0.8元”的亏损泥潭。
但这并不掩盖一个事实：自动驾驶行业正处于爆发前夜。
1、最后1公里配送。
随着电商和即时配送需求激增，”最后一公里”配送成本已占物流总成本的30%以上。自动驾驶正成为破局关键——九识智能的无人车在四川大凉山等偏远地区实现单日往返2趟，效率提升40%；顺丰800台无人车节省单票成本1.32元，规模化后年利润可增厚46亿元。
2、港口/矿区自动驾驶。
全球港口和矿区面临人力短缺、安全事故、24小时作业三重压力。驭势科技在香港机场的案例证明，L4技术可将运营成本降低60%以上。青岛港无人IGV连续50个月零事故，而北方铜矿的无人车队已运输矿石10亿吨。
3、农村及县域无人配送。
农村及县域物流长期面临配送成本高、效率低的痛点。九识智能的实践显示，无人车在四川大凉山等地区可实现日往返2趟，效率提升40%，单票成本下降1.32元。
营收翻4倍 但亏损严重
成立初期，驭势科技就获得了天使轮融资，资方为Sinovation Fund III, L.P.、西科天使三期基金、芜湖科启等机构。随后，又陆续完成多轮融资，累计融资金额超 17.5 亿元 。
目前，其核心客户群是向机场、厂区等企业，以及商用车及乘用车制造商，提供的主要产品为：括搭载 L4 级自动驾驶功能的商用车、自动驾驶套件、软件解决方案及租赁服务。
其中，收入占比最高的是：自动驾驶车辆解决方案。2024年收入占比为 55.2%，是公司的主要收入来源 。具体来说，就是为客户提供搭载 L4 级自动驾驶功能的商用车，应用于机场的行李及货物牵引、厂区的原材料及制成品运输等场景。
典型的客户之一，是香港机场管理局。早在 7 年前，驭势科技就开始为后者部署自动驾驶车辆。而此前的机场，多依靠人工驾驶车辆运输行李。
但要谈到它的业绩，压力可能会有点大。
这张表格展现了自动驾驶赛道”烧钱换增长”的残酷现实——三年营收翻四倍看似风光，实则难掩每赚1块钱就要倒贴8毛的事实。毛利率坐过山车、研发开支居高不下，算是一个”技术理想主义”撞上”商业变现铁壁”的典型案例。
最极端的年份是2024年，营收冲到2.6亿时，亏损却达2.1亿。
主流需求：物流、安全、堵车
自动驾驶行业发展历经多个阶段。
技术探索期是20世纪末-2010年代初，以军事科研需求主导。早期依赖基础传感器（如雷达、摄像头）和规则式算法，计算能力有限。例如美国DARPA 1984年启动的ALV计划，首次实现无人车在公路上行驶100公里。
2010年代中期-2020年代初，进入技术发展期，算法革命与产业链雏形形成，开始商业化试水。比如2018年，百度量产L4级自动驾驶巴士“阿波龙”，但规模有限。
2020年代中期至今，产业化开始批量落地。大模型和车路协同技术催生了萝卜快跑等全场景服务，L2级功能在中高端车型渗透率突破55%，但繁华背后是法规滞后与商业变现的尖锐冲突。
全球自动驾驶市场正经历着爆发式增长，根据中国报告大厅网发布的《2025-2030年全球及中国无人驾驶行业市场现状调研及发展前景分析报告 》，2023年全球自动驾驶汽车市场规模已达4461.15亿元，预计到2029年将飙升至12233.78亿元，预测期间的年均复合增长率高达18%。
交通效率提升需求是推动市场增长的重要因素。在城市交通中，拥堵问题愈发严重，以广州市黄埔区为例，通过打造车路协同的智慧交通体系，在科学城、知识城的项目范围内，自适应路口数量占比达 81%，路口车均延误下降约20%；开泰大道、开创大道等6条主干道实现“绿波通行”，平均行程时间下降25%。
此外，在交通安全上，自动驾驶也有一定的优势。
全球每年因人为失误导致大量交通事故，据相关研究，自动驾驶系统可降低80%的事故发生概率。例如在港口、矿山等封闭或半封闭场景中，无人驾驶应用后安全事故率大幅降低。比如青岛港的无人驾驶IGV，运行50多个月来未发生1起安全事故。
物流行业也是自动驾驶的主力需求。
国金证券指出，无人物流车已广泛应用于快递、外卖、B2C 零售等多个领域，对应的城配市场是万亿级规模。
以顺丰控股为例，其已投入800 台无人车，若单车节省成本5100元/月（增厚利润3900元 /月，假设所得税率为25%），全部替换10万辆末端车辆，预计可增厚利润46亿元。
无人驾驶车辆的总体优点是：能24小时不间断作业，降低人力成本，减少货物在运输过程中的停留时间，提高周转速度等。
尤其在最后1公里配送上，是未来的新需求爆发点：展现出高效、低成本的运作优势。
比如，顺丰在山东鲁西区投入的52台用于 “中转直发” 场景的无人车，单车日均可完成 5 个往返，所有车辆日均总行驶里程达 6240 公里，每日运输快件量高达8万票。
通过无人化作业，运输单票成本显著下降了1.32元，综合效率提升了30% 。
而廊坊市广阳区爱民道网点使用的无人快递车，往返时间从原来的近2小时缩短至40分钟，1 辆无人快递车每天可运载2000至2500件货物，每年可节省人力与车辆维护费用4万至 万元，降低运营成本60%。
竞争格局：非常同质化
技术路线上，行业以传统的基于摄像头、雷达等传感器融合的方案为主，新兴路线主要为车路协同方案。
与过往技术比，车路协同技术优点在于：车辆可实时获取道路基础设施提供的信息，提升决策的准确性和及时性，可更好应对复杂交通场景。
不过，该技术也面临挑战，如需要大规模建设智能道路基础设施，成本高昂；不同地区、不同企业间的车路协同标准不统一，影响推广。
在国际竞争上，国外如谷歌的 Waymo 等企业在自动驾驶领域起步早，技术积累深厚，在开放道路自动驾驶测试里程等方面领先。国内企业如驭势科技等，在特定封闭场景应用方面具有优势，且在技术研发上不断追赶，差距逐渐缩小。
国内竞争格局，虽未形成绝对头部，但同质化竞争严重，市场份额较为分散，不同企业在细分领域各有优势。
以出行领域为例，百度 Apollo 旗下的萝卜快跑成绩较突出。2024年第三季度，萝卜快跑提供了98.8 万单自动驾驶订单，同比增长 20%。
截至2024年10月28日，其累计提供的自动驾驶出行服务订单超过800万单，在全国全无人驾驶订单量中占比超 70%。
驭势科技在机场和厂区场景表现突出，根据弗若斯特沙利文的资料，在大中华区机场场景商用车 L4 级自动驾驶解决方案供应商中，它的份额排名第一，2024年市场份额高达91.7%。
在港口物流领域，像西井科技等企业，已实现港口集装箱运输的无人化操作，份额较大。
新机会：农村、港口、矿山
对于新玩家来说，行业目前的新机会在于新兴的应用场景。
首先是新兴应用场景，如智能港口、智能矿区。
在智能港口领域，全球各大港口正加速智能化转型。荷兰鹿特丹港作为港口自动化技术研究的先驱，早在1993年就投入使用世界上第一座自动化集装箱码头，如今在运营的自动导引车（AGV）已有数百台。
新加坡港在自动化升级过程中，与振华重工紧密合作，从2013年起逐步引入AGV，大士港总投资达200亿新元，预计到2040年将成为世界最大自动化集装箱码头。
这些实例表明，新玩家若能在技术创新、成本控制等方面发力，提供适配港口复杂作业流程的自动驾驶解决方案，将有望在这一领域分得一杯羹。
智能矿区同样是潜力巨大的市场。
由于矿区作业环境恶劣，人力短缺问题突出，无人驾驶成为推动智能矿山建设的关键。
国外露天矿山无人驾驶技术及系统自20世纪90 年代开始研发，目前已广泛应用。如北方铜矿公司旗下的丘基卡马塔露天矿，拥有全球最大的无人驾驶车队，截至2018年2月，已运输矿石10亿吨。
国内矿区无人驾驶技术虽起步晚，但发展迅速。以洛钼集团三道庄矿为例，2017 年引入无人采矿设备，初期受4G通讯限制效果不佳，2019 年引入华为5G通讯后，实现了高效远程操作，成为中国第一个运用无人采矿技术的矿区。
扎哈淖尔煤矿通过安装7座5G基站，在运输车辆上配备多个摄像头，既保障了作业人员安全，又提升了生产监管效率。
有研究机构预测，未来5年，智能矿区对自动驾驶车辆的需求将以每年20%的速度增长。
再次，自动驾驶可能向中小城市及农村地区拓展。
比如九识智能，作为L4级自动驾驶城配产品研发公司，其推出的无人车已在四川大凉山、内蒙古农牧区、甘肃陇南、江西萍乡等众多中小城市及农村地区应用，落地超3000台，到 2025 年底整车销售交付规模预计达万辆。
在四川大凉山，当地县、乡距离超30km，人力+车辆运输模式效率低下，某快递网点引入 4 台九识无人车Z5后，运营成本下降超 40%，车辆每天可往返2趟，极大提高了物流效率。
这些实践表明，新玩家可针对这些地区的道路特点、物流需求等，开发定制化产品与服务，或许能开拓一片新的市场蓝海。
本文来自微信公众号 “铅笔道”（ID：pencilnews），作者：铅笔道，36氪经授权发布。
