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        天天微速訊:文遠知行被曝啟動赴美IPO 趙曉卉果然比李誕更快敲鐘
        時間:2023-03-14 11:22:54

        “中國無人車新貴,已經秘密啟動IPO!”

        這是外媒彭博剛剛曝出的新進展,而這個無人車新貴,指的就是文遠知行——

        總部位于廣州、最早一批在中國落地啟動Robotaxi運營、擁有最大規模自動駕駛車隊和落地產品線矩陣、之前已經吸金近15億美元、最新估值超過44億美元的自動駕駛明星獨角獸。


        (相關資料圖)

        以及在更喜聞樂見的層面,還是脫口秀演員“車間一枝花”趙曉卉棄誕投文、轉正不到半年的新公司。

        實際上,早在去年8月,文遠知行就曝出過上市相關動向,但當時各方面時機看起來尚不明朗。

        而現在,隨著中概股赴美上市新暖流開啟,包括禾賽在內的智能車公司成功IPO,路特斯、極氪等一大批公司開啟上市推進,文遠知行登陸納斯達克的時機看起來也更為成熟。

        最新爆料中稱,文遠計劃籌集5億美元,而且文遠知行已經通過蘋果“云上貴州”一樣的方式作出了數據安全方面的保障。

        對于自動駕駛行業來說,文遠知行的IPO進展將有再明顯不過的路標意義,一旦成功完成赴美上市,也會為重資本投入的整個自動駕駛行業帶來資金層面新的入口和流動。

        當然,對于大眾輿論關切的個人而言,趙曉卉確實眼光不錯,果然比加入李誕的笑果文化,踏實得多。(手動狗頭)

        此外據智能車參考獲悉,之前在文遠知行內部負責投融資和上市相關事宜推進的,是2020年從商湯科技加盟而來的副總裁李璇,也是她在投融資方面的長袖善舞,成功幫助文遠知行從2019年資本寒冬里成功完成多輪逆市融資。

        自2020年逐步走出逆境后,文遠知行完成了目前技術和產品模式,形成了1個平臺、2大場景、5大產品的通用自動駕駛技術落地模式。

        完成了技術模式創新閉環和階段性商業模式創新閉環,確實到了借助更大杠桿起飛的時候。

        文遠知行模式

        文遠知行創辦于2017年,是一家瞄準L4級自動駕駛創辦的技術公司。

        距今形成了這樣的模式:

        1個平臺:自動駕駛通用技術平臺WeRide One。

        2大場景:乘用出行和貨運商用。

        5大產品:自動駕駛出租車(Robotaxi)、自動駕駛小巴(Mini Robobus)、自動駕駛貨運車(Robovan)、自動駕駛環衛車(Robo Street Sweeper)、高階智能駕駛(Advanced Driving Solution)。

        其中最核心的就是自動駕駛通用技術平臺WeRide One

        該平臺可以從軟件硬件云平臺計算單元操作系統來拆解。

        軟件,核心是AI和自動駕駛算法的集成,也是文遠知行的起家之源,包含了定位、感知、預測和規劃控制方面的算法能力。

        硬件,專指傳感器,并且因為文遠知行采用多傳感器冗余的路線,激光雷達、攝像頭、毫米波雷達和GPS都是重要組成。

        一般意義上,軟件和硬件就構成了自動駕駛單車智能的核心能力。

        但要讓這種核心能力累積成壁壘和護城河,云平臺相關的架構就相當重要。

        通常情況下,仿真、數據分析、遠程控制和云端集成開發,都是自動駕駛云平臺的核心模塊。

        特別是數據和仿真的能力,直接決定了自動駕駛技術進化和迭代的速度——

        得數據者得天下。

        這也是為何特斯拉在自動駕駛迭代進化上一騎絕塵的根本原因。

        對于文遠來說,在軟件架構、硬件傳感器方案確定后,通過路測和數據訓練、迭代、再部署,完成自動駕駛技術系統閉環。

        值得注意的是,在2022年4月以前,文遠知行自動駕駛系統的“輸入”和“輸出”,聚焦在城市場景。

        所以不論是自動駕駛出租車、自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車Robovan、自動駕駛環衛車,還是乘用與貨運商用的區分,都是在城市ODD的大場景下展開的。

        好處顯而易見,數據類型和場景能力遷移上,歸于一統,未出城市藩籬。

        但從進軍量產自動駕駛,把L4能力降維到高階智能駕駛開始,這個技術平臺的通用性也被展現出新的一面。

        文遠知行也承認,在模塊上有進一步的通用化升級。

        比如以軟件算法為例,WeRide One 針對感知、預測、規劃控制、地圖定位等幾個自動駕駛核心模塊,均進行了通用化升級。

        一方面將L4級自動駕駛技術的核心功能進行通用化提煉,如采用多傳感器融合+多通道冗余的感知模塊,引入高階博弈機制的規劃控制模塊,誤差2厘米以內的高精定位模塊等。

        這也是文遠從技術角度,在回答“憑啥能做好高階智能駕駛”。

        總之,這套取名WeRide One的自動駕駛通用技術平臺,既是文遠知行從一開始就注重模塊化、高度提煉形成的架構成果,也展示出自動駕駛技術棧的多元性和復雜性……

        更隱含著新的趨勢——在通用平臺的機會之后,每一個細分領域,可能都存在著垂直的機會。

        而在文遠知行的推進中,暫時相對低調的是計算方案操作系統

        但整體而言,文遠知行確實通過一個平臺型技術系統,實現了2大場景落地,推出了5大產品。

        而在過去5年來,通過這些產品和落地,已經實現1200多萬公里的自動駕駛總里程數,在全球25個城市上路……這個從技術、產品到數據的閉環,正在形成文遠知行的護城河。

        接下來的競速,關鍵指標似乎也已經明確——

        更大規模的落地,更大規模的數據,然后迭代出更好體驗的產品和技術系統。

        而伴隨著技術系統的閉環實現,文遠知行的商業模式飛輪,也已經開啟。

        從當前來看,可以從兩大方面審視:

        運力供應,以及智能駕駛體驗。

        運力供應,主要是從出租行、小巴等出行方面和城市貨運和清潔方面,用AI司機實現供給側革新,有替代,更多是增量,從效能上來講卻是質變,進程類于汽車對馬車的革命。

        智能駕駛體驗,則是在汽車特別是私家車的智能化進程中,能夠提供更好的駕駛體驗,雖是量變,但這個量非常可觀。

        所以即便依靠這兩大方面,文遠知行的商業模式也可以初步實現滾動累積,展現出規模化營利的可能性和可行性。

        之前有第三方報告預估,2022年中國無人駕駛市場規模超過140億元;而至2030年,自動駕駛相關的新車銷售及應用服務創收將超過4.3萬億元。

        并且已經公認的是,中國將是自動駕駛相關產品和應用的最大市場。

        文遠知行這一路

        當然,這種商業前景,對文遠知行的投資方來說,自然是毋庸贅述的。

        文遠知行2017年4月3日創辦,在硅谷完成注冊。

        1個月后官宣完成了首次封閉道路無人駕駛路測。

        再過1個月獲加州DMV路測牌照,并且宣布完成首次開放道路無人駕駛路測。

        其后創辦不到半年,就實現了在硅谷高峰時段的車海中完成通勤路測。

        投資進展也隨之而來,天使輪獲華創資本等3000萬美元天使投資,后來AI大牛沈向洋也被曝出是天使之一。

        2017年12月,則完成了一輪5200萬美元的Pre-A融資,啟明創投、創新工場和英偉達等相關投資方入場。

        2018年10月,雷諾日產三菱聯盟領投A輪,金額未披露,但據稱上億美元規模,這也是文遠知行首次完成與主機廠的結盟。

        2019年1月,商湯和農銀國際,以數千萬美元,跟進加持了文遠的A輪系列。

        而從B輪開始,文遠知行真正展現了更大吸金力。

        2020年12月,穿越資本寒冬后,文遠知行獲得宇通客車領投的3.1億美元,晉升獨角獸。

        5個月后,又一筆3.1億美元進賬,投后估值33億美元。

        其后就是今年3年,文遠知行進一步完成了一筆4億美元的融資,投后估值44億美元,并且tier 1巨頭博世進場,文遠還開啟了量產自動駕駛路線上的商業變現模式。

        至此,文遠知行5年完成了7輪融資,吸金近15億美元,是中國最具吸金力和價值的自動駕駛創業明星。

        但熟悉文遠知行這一路的人或許也知道,文遠有著高光的開局,卻也經歷了幾乎致命的動蕩低谷,加之2019年左右的資本大環境遇冷,一度境遇艱難。

        但文遠之幸,在于始終對技術的堅持未曾改變,對自動駕駛的信仰未曾動搖,以及CEO韓旭逆境中穩住了陣腳,組成了一支包括CTO李巖、COO張力、財務VP李璇在內的核心管理團隊,內部包括天才程序員陳世熹在內的技術大神也不斷創造改變世界的價值。

        在自動駕駛領域,韓旭是教授、科學家,更是性情直率的詩人,所以在動蕩之中從CTO接任CEO時,內外并非沒有過爭議。

        只是千磨萬擊還堅韌,韓旭用成績和時間,給出了最好的回應和證明。

        當然,如果說到文遠知行內部的眼光,當紅脫口秀演員趙曉卉或許是最好的一個,畢竟在外界看來,她放棄了李誕的娛樂明星橄欖枝,希望通過高科技實業創造價值。

        而現在看,文遠知行確實是一個恰如其分的好選擇。

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