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近日，量产自动驾驶公司纵目科技拟冲刺上交所科创板IPO的申请获受理。据悉，此次IPO纵目科技预计募资20亿元，主要用于上海研发中心建设项目和东阳智能驾驶系统生产基地项目（一期），以及流动资金的补充。
据天眼查APP显示，纵目科技成立于2013年，定位是自动驾驶系统ADS和高级驾驶辅助系统ADAS技术和产品供应商。去年6月3日，小米旗下的小米长江产业基金领投了其D++轮融资，纵目也成为小米宣布造车后投资的首家汽车领域的公司。
值得注意的是，该公司的核心技术是智能泊车系统，尤其在高级别自主泊车领域，纵目是国内技术位于前列的创业公司之一。
由于泊车领域是自动驾驶的低速场景，也是量产开始小规模落地的场景，虽然很多自动驾驶领域的玩家（特别是L4玩家）正面临着一场寒冬，但是纵目科技作为一家提前专注L2的代表性公司，似乎应该更容易对抗寒气的侵袭。
然而，纵目既然到了急于通过融资走下去的地步，这或许预示着，自主代客泊车赛道的竞逐已经显现出一些火药味儿。
“低毛利”与“高客户集中度”问题显著，扭亏仍需努力
多年以来的技术积淀，让纵目科技在智能辅助驾驶领域建立起了一些技术上的优势。
据招股书显示，在高级别自主泊车领域，2013年成立的纵目科技公司具有先发优势，其自动泊车辅助功能在多个专业赛事中摘得冠军，并在威马、吉利、长安等多家主机厂的将近20款车型上实现量产。
然而公司经营层面数据并不乐观。
据招股书显示，报告期（2019 年、2020 年、2021 年及 2022 年 1-3 月）内纵目科技的主营业务毛利率分别为10.75%、16.43%、13.21%和10.38%，有逐年下滑的趋势。
与行业中同类公司相比，纵目科技毛利率仅在2020年度高于行业平均水平，其他期间均低于平均水平。
对此，纵目给出了一些原因，首先公司收入整体规模较小，原材料采购方面不具备议价优势，单位采购成本较高。另一方面，公司早期战略客户的量产订单毛利率较低，而且这部分订单的收入占比较高，拉低了产品整体毛利率。
与此同时，报告期内公司研发费用分别为 11,950.54 万元、17,196.30 万元、26,912.71万元和 8,673.74 万元，占营业收入的比例分别为 240.65%、205.13%、118.32%和96.34%。研发投入比例虽然有下滑的趋势，但目前仍旧处于亏损中。
据招股书显示，2019-2021三年分别亏损约1.60亿元、2.10亿元及4.16亿元。截至今年一季度末，纵目科技累计亏损已超过11亿元。
当然，行业普遍存在的芯片价格暴涨对纵目的业绩产生了不利影响，可是与德赛西威、同致电子等同类公司的利润差距依然比较大。
降维量产是当前自动驾驶赛道的主旋律，今年以来，有想法试水前装量产的自动驾驶公司，无一例外都在宣传自己的方案成本有多低。
比如，去年底元戎启行宣称其方案成本不超过1万美元，后来又降到了3000美元；轻舟智航宣布其方案的量产成本低至1万元；易航智能表示其NOA（自动辅助导航驾驶）行泊一体方案的成本在1万元以内。
当量产自动驾驶领域进入内卷时期，对较早在L2进行布局的纵目提升盈利能力较为不利。换句话说，L2技术不那么值钱了，利润低的自动驾驶公司会感受到较大的生存压力。这或许也是纵目急于上市融资的一个原因。
由于智能泊车功能目前只是在部分高端车型上有搭载，所以赛道显现出“僧多粥少”的局面，所以能够从主机厂拿到多少订单，决定纵目接下来的营收状况。
据招股书显示，纵目目前已量产或取得定点的主机厂超过20家，但是客户集中度较高。报告期内，公司对前五大客户的收入占总收入比重分别为 89.42%、89.31%、71.84%和 86.32%。
从大客户构成来看，今年1-3月期间，纵目的第一大客户为赛力斯汽车，其贡献的销售金额占比为39.90%，这一点或许会成为一个隐忧。
目前赛力斯推出的问界品牌与华为之间的深度合作关系有目共睹，若华为进军泊车领域并搭载于问界的新车型，赛力斯与纵目的合作是否会受到影响，或许会是一个问题。
事实上，即将于12月交付的阿维塔11上已经搭载了华为的APA智能泊车辅助功能，未来阿维塔11还将通过OTA升级开通AVP代客泊车辅助。因此，如何留住大客户或许是一个难题。
在2019年，威马就和吉利曾是纵目的前两大客户，销售份额占比分别为38.39%、35.06%。然而到2022年1-3月，已经看不到威马在纵目大客户名单中的身影。
吉利旗下有主攻智能化技术的亿咖通，对于智能化的自主性可能也会越来越高，纵目对吉利汽车的销售金额和份额占比都在肉眼可见地降低。
此外，从近期新势力车企销量增长乏力的情况来看，也说明智能配置的领先难以带来销量的转化。
小鹏一直将智能驾驶作为主要卖点，P5是全球第一款搭载激光雷达量产车，但从去年10月开启交付至今，P5一共只卖了4万多台。小鹏P7也被多次爆出在自动泊车过程中发生碰撞事故。
更惨的是以自主泊车为卖点的威马，百度为其提供的AVP和ANP方案最先落地车型是威马W6。但这款车卖得并不好，从去年3月到现在只交付了1.4万台。
反观智能配置较为薄弱的埃安、哪吒，近期销量大幅度增长，其中广汽埃安在今年前10个月销售21.24万辆，同比增幅为134%，势头比蔚小理还猛。
在智能化难以有效刺激销量的形势下，对纵目来说，如果主要客户流失以及新客户拓展不及预期，将对公司未来经营业绩产生负面的影响。
AVP技术路线分野：车端派和场端派博弈的公地悲剧
智能泊车功能难以刺激汽车销量，最主要的原因是，当前在技术层面存在两个障碍：
一是成本太高，只适合在高端车上量产，买单的是不差钱且乐于尝鲜的人群；二是技术有待进一步突破，当前的自主泊车功能只能做到在部分场景中正常使用，并不能完全取代人工泊车。
从技术分级来看，目前市场上的自主泊车有多重过渡形态，包括自动泊车辅助（APA）、遥控泊车（RPA）和自学习泊车（HPA），而真正的自主代客泊车（AVP）要实现人车分离，不需要人去接管，就像L4级自动驾驶一样。
为了实现AVP，目前有三种不同的技术路径：车端智能、场（停车场）端智能和车场协同。
目前车端派的玩家最多，这也是基于第一性原理的智能泊车路线，类似于自动驾驶领域的单车智能派。目前，纵目科技、魔视智能等初创自动驾驶公司，还有特斯拉、蔚来、小鹏等新势力车企均采用这种路线。
场端智能的落地方案，主要是在停车场安装场端智能设施，代表玩家是博世、大陆等巨头供应商，其软件研发能力弱于新势力，也弱于自动驾驶独角兽，但是其资金实力雄厚，能够玩得起这种重资产模式。
车场协同派的代表玩家有华为和停简单，看似综合了前两种技术路线的优点，但是其真正落地的前提是基于车端和场端泊车技术的成熟。
在谈擎说AI看来，由于不同技术路线落地的关键决定因素有本质的区别，前者取决于技术瓶颈和成本，后者取决于商业模式。
到底哪种技术路线更优？目前还难以判断。
车端智能的AVP对成本极其敏感，车端智能驾驶技术的可靠性决定整套泊车系统的可靠性。从车端方案在当前市场验证情况来看，避障和定位精度是两个最难解决的问题。
除了上文中提及的小鹏汽车自动泊车事故，今年6月22日，蔚来的一辆测试车从上海创新港停车楼三层坠落，也引发了一些人对于泊车技术可靠性的忧虑。
从安全性角度而言，在AVP的感知模块中加入激光雷达可以提升避障准确性，能够更加有效的解决一些corner case场景，但同时激光雷达、高算力芯片等硬件也带来成本的上升。
而对财大气粗的场端派来说，商业模式能否成功是其关键决定因素。
以博世为例，一方面与停车场达成合作，将停车场进行智能化升级，停车场会将泊车运营服务费分给项目运营方。另一方面，泊车服务可作为一个入口，后期运营方还可以提供充电、洗车等服务。
不过，场端路线虽然容易落地，但前期比较难起规模，而且在项目场景的拓展能力上相对较差，大规模落地的边际成本较高。
值得一提的是，去年纵目科技在长安UNI-K车型上首发了APA6.0远程智能泊车技术，未来这项技术将继续升级，实现HZP（家庭区域记忆式泊车）。
车端和场端商业模式的对比不难看出：前者关注点在出发地场景，后者的关注点在目的地场景（比如酒店、商超、写字楼等公共停车场），双方很可能是在把一次完整出行过程中的首尾两次泊车需求分割去满足。
然而，两种技术路线的竞争或许并不会促进AVP价格的下降。假设某位智能泊车的忠实用户想要在一段“出行+返回”的整个过程中都体验自动泊车功能，可能需要花双倍的钱，即本来买了车端智能泊车功能的车，还要在外面的停车场付自动泊车费用。
所以，两种AVP技术路线和商业模式的博弈过程中，或许并不会让用户受益，反而可能会形成“公地悲剧式”的资源浪费。
对于用户来说，如果泊车功能要花双倍的钱，意味着不同的玩家在各自的技术路线上进行了重复投资，显然不利于赛道的良性发展。
长远来看，车、场两端运营方的互联互通与技术上的融合应当成为AVP玩家们的共识，但在这之前，首先要突破的是技术可靠性和量产成本。
