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两大激光雷达公司,刚刚确认合并。7 K( N2 V" N0 G$ r
都是上市公司,Velodyne和Ouster。
' {& k1 V3 K" G; @; q9 Q, b 我们都不陌生,一个是开创了车载激光雷达的行业先驱,一度把握行业垄断权。
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当年客户甚至在Velodyne门口排队,只为求签单。为此百度甚至入股。
8 |8 r0 o: T; g( b6 Q+ m 而Ouster是最被海外资本看好的激光雷达创业公司,在网约车入局自动驾驶的浪潮中,也出尽风头。- J* Q' y2 D9 V8 m) S# ?
不过,当时有多风光,如今就有多窘迫。0 ~, w: L q% M
路透社评价今年以来,这两家公司无论股价、营收、还是现金流,都遭到“沉重打击、苦苦挣扎”。
) N. k( ~* R% o* L" C 抱团过冬,成了唯一选择。
: u) g% }5 {4 d2 C 新消息# D& P, V& B/ B L8 F
Velodyne和Ouster都是上市公司,这次以全股票方式合并。
, p- Y: j- `, e& T* T 也就是将数股旧股合并为一股新股,并相应增加新股票每股面值的方法。
7 @" S# c$ R0 m 一般来说,像Velodyne和Ouster这种合并前经营已经欠佳的公司,采取这样的方式有利于提高每股收益,以期刺激股票市价上涨。
" H$ |3 k0 i9 Z 事实上,合并消息放出前,Velodyne和Ouster股价相较于今年年初已经下跌80%左右。
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对应的市值,分别是2.13亿美元和2.19亿美元。
) ^+ o3 I* o1 S3 m/ ? 而在合并消息放出后,Velodyne股价上涨 5.6%,而Ouster在盘前交易中上涨约 1%。- J P6 e, |/ `9 V& D
当然两家公司最终的目的是合二为一。新公司市值预估约4亿美元左右,Velodyne和Ouster管理层各持股一半。
& e0 o5 ]: ^& E 而原Ouster CEO Angus Pacala将担任新公司CEO,Velodyne的CEO Ted Tewksbury将成为新公司董事长。
& S3 v- _' A) s* h6 W2 Z 至于合并原因,官方给出的解释是:
( J' _! ^% M# j4 J 这个领域需要财力更加雄厚的公司,整合是必要的。合并后现金余额将达到3.55亿美元,未来3个季度还有望节约7500万美元的成本。) G3 r2 P- f q, m% O+ A6 B
合并后,会寻求建立更快的盈利模式。+ s! a- z5 |4 ]
翻译一下:没钱了,只能抱团过冬。0 v1 x3 s2 r5 q* j
激光雷达两大,什么来头
0 X' u# `# W9 h, ]# h) e Velodyne大家耳熟能详,属于车载激光雷达赛道的“老大哥”。" Z. | e/ a6 t# K: f4 Y) r
1983年,毕业于凯斯西储大学的David Hall创办了Velodyne,主要做音频设备。
9 k4 Q: X: p; Z" E 2004年,受到DARPA挑战赛上Ibeo单线激光雷达杰出成绩的启发,当时还在做音响的Velodyne立刻转轨,做起了激光雷达。2007年的DARPA挑战赛,就成了Velodyne一枝独秀的舞台。% j% q2 }' ^ w7 _0 d
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随后,自动驾驶开始蓬勃发展,Waymo、百度为首,以Robotaxi的形式掀起了自动驾驶的第一个热潮。% O- f; l1 I: Q/ \
那时,“鼻祖”Ibeo还在被奥迪PUA,一心一意搞量产项目,Velodyne就成了唯一可以稳定供应自动驾驶公司的厂商。
: q7 R2 E$ Z. @7 ?. \' p* @ I# a 不过Velodyne产品的特征就一直是产量小,价格贵,直到几年前,还是“一线一万块”的水平。5 P- Y6 M& d+ [) [. B$ g# Z; W
就这依然供不应求,乙方甚至要排队求排产,百度为了顺利拿货,甚至直接入股了Velodyne。0 d1 m: e q. Z, L
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2021年全年,Velodyne出货量1.5万,主要产品仍是机械式激光雷达。固态激光雷达已经有产品,拿下了现代汽车的量产项目,但交付时间是2025年左右。
2 W% S8 ^0 \3 S* w Ouster则成立于2015年,由斯坦福大学机电系Angus Pacala、Mark Frichtl创办。
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* S7 m" ]; K5 E: R Ouster同样以机械式激光雷达产品为主,此前曾搭载于Uber的Robotaxi。
6 {3 R1 T$ `3 K/ G# G/ x6 _ Ouster还开拓了工业测绘方向的产品线,这也是为何它在一直没有车厂量产订单的情况下一直有不错的营收。/ |3 y4 Q' L4 C# J/ k
国外独立金融研究平台Seeking Alpha年初给Ouster的评价是“最被低估,最值得入手”的激光雷达公司。
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也许你已经发现了问题,Velodyne和Ouster,他们的产品都是“车载”,而非现在常说的“车规”。% B0 A( i+ V4 @; P7 R" ~
这也是为何两家公司在激光雷达上车元年这样一个大好年景“抱团取暖”的深层原因。
7 k6 @+ `6 q" Q, B8 \+ C 为什么非合并不可?8 e3 I7 J- R* \1 M$ ^
表面因素,两家公司一直没有实现过盈利,第二季度分别净亏损4430万美元和2800万美元。
* z. _, U0 j1 I5 N9 g8 g 如果只是亏损,收入增长可观其实能给投资人吃定心丸。/ [; r- s0 ? N5 h, D1 n* o
但Velodyne今年上半年的收入增长率却下降了41%。" m7 ?$ s- s% h
所以,Velodyne的诉求是改善财务状况,Ouster恰好有稳定增长的营收。
6 Y6 Z6 i9 C5 m 而Ouster则是寻求与车厂的合作关系和具备量产前景的技术产品,这些Velodyne刚好有。' e" Z2 d8 m- D3 q* o
那么是什么造成了Velodyne经营不佳、Ouster汽车业务进展寥寥?
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% |9 J0 h- U. i 主要原因刚才已经说过,长期以来,两家的产品都是“车载”而非“车规”。+ d) E% X4 c% e# w% @( z# _ g
车载机械式激光雷达,大多适用于Robotaxi、L4自动驾驶研发,通常采用在成熟车型上后期改装的形式。
4 m: {6 C1 ]# m) I) e 这也造成了Robotaxi造价高昂,且过不了车规的困境。
/ w% Y# O3 [; q: @9 T- b% } 而且,用作研发的后期改装Robotaxi,只能在封闭有限的区域内测试,一方面限制了自动驾驶技术的迭代速度,另一方面也无法通过管理部门的审核。
6 m1 F, l5 i6 Q* L- E 所以,车载机械式激光雷达只能是一个总量很小,而且是阶段性的市场。
- V1 j) y" |% j 这类Robotaxi落地的不顺利,也就影响了Velodyne、Ouster这类公司的营收。/ S4 k, w: }$ R
# e. j2 ^! Z0 G! Y1 f 而从去年年底开始,乘用车辅助驾驶开始普及,带激光雷达的ADAS系统成了主机厂趋之若鹜的对象。
8 \8 J* N( F3 w/ j 不过量产乘用车上的激光雷达,面临着车规标准,形状、尺寸、可靠性等等都有严格要求。
! A$ \2 o h- Q* ~ 所以非固态(半固态)产品不能上车。1 q9 V' q. n/ |# l6 H% }: P$ Z
Velodyne、Ouster的相关研发却刚刚起步,交付时间推迟到2025年左右。' T; _' q9 ?: I: j$ a
那么主机厂还会不会像当年一样,排队等着Velodyne的产品?; `7 ?3 o$ R& ]; @3 T. V9 R
无论如何都不会了。
{+ E x' e( S2 r' L; Z; f0 S 这就是造成Velodyne、Ouster必须抱团取暖的深层原因:& J' r. ^( t" l3 f! @: @
中国厂商的崛起。
( E6 L! w' d; w9 ], ~ 从去年开始,国内的激光雷达厂商纷纷拿出了成本低廉、符合车规的激光雷达产品。
7 k f4 w" o6 b9 r, t6 t% d! ]* H 华为、大疆、速腾、禾赛、探维、图达通……技术路线各有不同,但最大的特点就是具有前瞻性,创办或立项之初,就瞄准车规量产的标准。( K x+ y" m( {
9 X+ T. U' R5 o3 g# X7 R$ K m 中国激光雷达玩家,普遍深刻理解自动驾驶技术的发展趋势,以及主机厂对智能汽车的诉求,所以能在2022年不失时机的拿出量产产品。* P/ e& v/ t; G8 B2 f, X. z7 M5 M
抢占了几乎全部现有的量产车型,属于一开始就预判了市场。
: w3 B' G9 D) C 而Velodyne和Ouster,则是看到固态车规激光雷达爆发后,才开始的跟进。
; q9 C9 l$ X- P g 最明显的,就是这两年Velodyne败退中国市场,一度撤销了中国办公室。, ?& D7 O) J) c
激光雷达基本格局 Y0 W* [ e/ v P
首先科普一下激光雷达的基本分类和技术路线。9 c# x+ w& A: l" P
车载激光雷达,大概分为机械式、半固态、纯固态三个形式。3 [ R5 g4 d0 z8 }
不同的技术阵营对应了不同的业务产品路线。! r9 w6 _" x- b5 w
从产品形态上看,机械式激光雷达一般都供给Robotaxi项目,或自动驾驶量产的前期研发,本身很难通过车规验证。
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, O. Z& J/ N1 y1 ]# A. P$ c1 Z" \3 j( v 而半固态或固态激光雷达,则是奔着通过车规验证,量产上车的最终目标去的。6 E3 {2 Y7 J+ e! A) U
这样就能把所有激光雷达玩家分成两个路线。) {, F) O1 h, K- d
一种路线,是从专用激光雷达(测绘、安防)起家,然后转向Robotaxi,再逐渐进入乘用车量产领域的玩家。/ k" P2 `% h9 x/ q' s% e
比如禾赛科技、速腾聚创、Velodyne等。
! x9 u! ^, X' s3 T4 B1 G9 B 另一类玩家,成立之初做激光雷达就是为了乘用车,产品的形态、设计、技术路线都以实现规模量产为原则。) t# j k) s9 _* h
& K; J9 [, c: v 探维科技、大疆Livox、华为等等都是这样的。7 ~3 I% h7 l7 W
技术发展上,激光雷达逐渐取消转动机构,“固态化”程度越来越高是一个行业公认的趋势。% E" Y- b: h! K* i8 Q# W
只不过如何实现固态化、在如今半固态过渡阶段采用什么样的方案,各家多有不同。& v) |4 A* M$ m7 v
比如,速腾、华为则采用的MEMS微振镜式,激光发生器本身固定不动,通过控制微小的镜面平动和扭转往复运动,将激光管反射到不同的角度完成扫描。
/ a' B; I1 D$ M, a+ b+ w 大疆则选择双楔形棱镜方案,激光先后通过两个棱镜发生两次偏转,控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。0 Q( t( N' Q* l% U
探维科技和目前全球市占率最高的法雷奥都有推出转镜式方案,反射镜面围绕圆心不断旋转,从而实现激光的扫描。
2 @, u. |+ ^: [) k. L 从目前展现的趋势来看,车载激光雷达并没有走出大一统的技术路线,也就是说,各个玩家都有跑到终点的可能。
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但进展快慢却有差异化。
% c& {- b) N6 y$ E) m1 i: S. | 而现在形成的清晰格局是巨头2子+创业4强。; p7 u2 f7 n q$ G3 m, L4 {
巨头2子:华为、大疆,都是家大业大,都以Tier 1切入智能车产业链,虽然一时一地进展有快慢,但实力和潜力仍然不可小觑。 A) z( j# G8 P7 ^% u' ^
国内创业4强:禾(赛)、速(腾)、探(维)、图(达通)。7 \+ |6 [, g6 u6 b, u, e
而评判的标准很简单:上车交付,量产商业化。
8 h% e' h" ~& G$ ?; L9 \7 N7 v f* n) h 上车有交付,决定了核心价值是否得到认可,是生死临界点。
" k; X. B R3 R8 ]8 i% E, X0 z( I+ ? 量产商业化,则代表了竞速中的快与慢,是左右全局的胜负手。6 e6 X. Y7 h' j
有意思的是,如此标准下,其实激光雷达江湖还只是呈现了第一阶段竞速格局。
. F2 \1 |# P& z1 e 所谓巨头,只大在体量,商业进展并不一定比创业公司快。创业公司中,先行者也不一定能率先实现量产,后来者并非毫无机会,马太效益还没完全展开。" o: c6 A7 u* H# N) w7 v$ l, P
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所以问题也就随之而来,车载激光雷达竞争的核心到底是什么?
( B0 M4 ~- X" a2 @; w4 N 表面上看是不同的技术路线、“固态化”程度、分辨率、拿下的定点数量等等。8 t% Z7 L7 [, }' n2 S
但本质上是对自动驾驶的理解,对车厂需求的洞察,以及有没有与之匹配的工程制造能力。
" z0 g/ i4 K) `% a1 z B 说白了,技术好还不够,服务和交付都得跟得上。
, d9 J. K5 u2 K7 e1 @ One more thing
% R, \8 z6 {: H$ h4 q 激光雷达产业的开创者Velodyne,如今境况除了跟行业发展趋势有关,也跟自我作死密不可分。
0 K2 |3 s' ?- {3 b0 R 前面已经说到过Velodyne一货难求,而且数年下来,这样的情况一直没有实际改观。
7 t2 F0 V! O1 o 给人一种Velodyne有意制造“奇货可居”的感觉。
6 v5 L4 x# L; |: {+ @ 激光雷达量产固然是一个涉及机械、光学、车辆、精密仪器等等多学科的复杂工程制造问题,也是摆在所有激光雷达公司面前最大的挑战。4 d- d1 Y- O3 {
& n/ u( Z P: W% \, L9 I5 S 但这么多年一直解决不了不是正常情况,Velodyne内部暴露的问题,也似乎在印证。
0 W' _" }0 t* y! j 过程中,还爆出了董事长和CMO的py交易。: Q7 W4 b+ g6 `$ }8 Z: h6 @. R
总之,Velodyne算是把自己“最强王者”的号,玩成了倔强青铜…
; E$ S8 {2 N& }) h! K —完—
M- v4 ^4 J# j( Y- Q; w 【智能车参考】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。 |
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