这对从黄冈中学到清华大学的好兄弟,即将收获一个IPO

新闻资讯   2023-07-12 09:33   57   0  

在行业极度内卷的当下,冲刺“国内自动驾驶芯片第一股”,黑芝麻智能依旧充满挑战。

作者丨巴里
编辑丨信陵
题图丨创业邦

一对从黄冈中学到清华大学的校友,正在冲刺人生的第一个IPO。

日前,据港交所披露,黑芝麻智能向港交所主板递交上市申请材料。

值得一提的是,黑芝麻智能也是自今年3月31日港交所18C规则生效以来,第一家根据此规则正式递交上市文件的特专科技公司。若能够成功上市,黑芝麻智能也有望成为“国内自动驾驶芯片第一股”。

黑芝麻是一家视觉感知核心技术开发与应用的提供商,公司主攻嵌入式图像和计算机视觉领域,为ADAS及自动驾驶提供包括芯片在内的完整的落地方案。

黑芝麻成立的2016年前后,那时正是第一代AI芯片的爆发期,AI从一个冷门学术研究突然爆红,成为商业和资本市场的宠儿。AI在商业上的爆红颠覆了以往由英特尔、AMD、高通等全球顶级芯片公司把握行业命脉的局面,谷歌、微软以及BAT等互联网巨头鱼贯涌入,重金加大研发力度。

2019年,黑芝麻智能科技创始人兼CEO单记章曾在接受创业邦采访时被正面问及“投资人希望AI能够尽早有一个结果,而国内的AI芯片公司都还停留在设计的阶段,如何处理这个矛盾”时回答道,“明年必须赚钱。”

那么,如今这只即将IPO的自动驾驶芯片独角兽商业化到底如何了?


校友兜兜转转再联手
明星独角兽即将IPO

黑芝麻智能是一个两位校友联手创业的故事。

2016年年中,单记章离开了投身20年的老东家OmniVision(豪威科技),归国创办了黑芝麻智能科技。老友刘卫红也离开了工作14年的BOSCH(博世),毅然和单记章投入创业潮中。

单记章出生在湖北黄冈,求学时一直都是个“学霸”。从黄冈中学考入清华大学无线电电子学系微电子专业,1997年硕士毕业后,单记章赴美加入OmniVision。

“当时出国读书的人很多,但直接出国工作的很少。”单记章曾对创业邦回忆道。从只有几个人的初创团队,到2000年在纳斯达克上市,再到2015年被中国财团以19亿美元的现金价格收购,二十年间单记章见证了Omnivision的全部成长与发展,也从中积累了丰厚的技术和管理经验。

单记章与刘卫红的缘分要从几十年前说起。

两人认识于黄冈中学,后又同读清华大学研究生。毕业后,刘卫红加入了通用汽车,后又加入博世,曾出任博世底盘制动事业部亚太区总裁。

2016年前后对整个中国汽车产业来说是一个至关重要的时间点。传统主机厂在积极寻求智能化转型,新造车企业、自动驾驶、传感器和算法公司陆续出现,中国智能汽车行业格局初显。单记章还在硅谷工作时,经常来上海出差。

一次老友聚会,两人一致认为汽车与人工智能的结合将带来巨大的市场机会,于是两位已过不惑之年的分别在芯片行业和汽车制造业从业已久的“老兵”一拍即合,黑芝麻智能科技由此创立。

“我们在各自公司已上升到最高管理层,职业瓶颈无法突破,但我们俩都有一颗不安分的心。”刘卫红笑道。他认为,在芯片行业,老兵创业可以少走很多弯路,和年轻人相比,他们的经验更丰富,对产业链的理解更深刻,两人在芯片行业和汽车制造业多年的人脉资源也是一笔隐形的财富。

“我们并不是为了创业而创业,而是正好看到汽车与人工智能可以结合得非常合拍,所以踏出了这一步。”单记章说道。

正如单记章对“黑芝麻”的期望一般,“芝麻开花,节节高升”,黑芝麻还有许多关键点等待突破,就比如“未来AI芯片商业兑付攻坚战中展现出来”。

“不管有多少泡沫,黑芝麻的发展重点是集中注意力打磨好产品、好方案。”单记章说。

在投资人看来,到了2019年还在一直讲故事、没有产品出来的AI芯片公司已经不是他们心中的最优选,发布产品,成为众多AI芯片创业公司的头等大事。

2019年8月,黑芝麻智能科技发布了“华山一号”自动驾驶芯片A500,并和一汽达成了合作。“一次流片成功,只花了6个星期的时间,就让芯片运行起来了,工具链以及所有的软件也全部运行正常。”单记章在接受媒体采访时谈及。

紧接着在2020年,黑芝麻智能发布了“华山二号”A1000芯片;2021年,旗下华山A1000通过了所有的车规认证,而且启动全新的产品线研发,发布了“华山二号”A1000Pro;2022年,“华山二号”A1000系列芯片正式量产,并在国内首个提出“舱驾一体”概念。

武当系列C1200,图源:黑芝麻智能官方公众号

今年4月,黑芝麻智能推出了武当系列跨域SoC,主打跨域计算,这是业内首个智能汽车跨域计算芯片平台,覆盖座舱、智驾、网关等不同领域,具有多种融合功能,瞄准L2+级别智能驾驶及融合计算应用市场。C1200是武当系列的第一款芯片,预计将在今年内提供样片。至此,黑芝麻智能的产品线覆盖自动驾驶和跨域计算两大领域。


睿兽分析显示,IPO前,黑芝麻智能共融资9轮,获得了包括东风资产、上汽投资、蔚来资本、小米长江产业基金、富赛汽车、联想创投、君海创芯、芯动能投资、SK中国、招商局创投、武岳峰科创、北极光创投等众多投资机构的投资,堪称阵容豪华。

如今,黑芝麻智能已经成为自动驾驶芯片赛道的明星独角兽。根据今年4月发布的《2023年·胡润全球独角兽榜》,黑芝麻智能位列第504位,估值140亿元人民币。

这对从中学时代到大学时代,在芯片行业和汽车行业“双剑合璧”的好兄弟,终于要收获人生的第一个IPO。


三年亏掉15亿
“做车芯很难,但未来回报很大”

那么,黑芝麻智能凭什么成为“自动驾驶计算芯片第一股”?

招股书援引企业增长咨询公司Frost & Sullivan数据称,按2022年车规级高算力(算力大于50TOPS))SoC的出货量计算,黑芝麻智能是全球第三大供货商,全球市场占有率和中国市场占有率分别为4.8%和5.2%,仅次于英伟达和地平线。

图源:黑芝麻智能招股书

虽位于行业第三,但依然与行业龙头有不小的差距,黑芝麻科技在招股书中说道,旗舰A1000系列SoC的总出货量为2.5万片。作为对比,地平线征程芯片出货量突破300万片,针对L2+的征程5出货量超10万。

但需要指出的是,黑芝麻智能的商业化进程仍处于起步阶段。报告期,黑芝麻智能在2020年、2021年及2022年的收入分别是5302.1万元、6050.4万元、1.654亿元,3年累计收入仅为2.79亿元。

而同期黑芝麻智能的研发开支分别是2.546亿元、5.954亿元、7.641亿元。截至2022年12月31日,该公司共有783名研发人员,占其员工总数的85.5%。

过去三年,黑芝麻智能对应的经营亏损为2.93亿元、7.23亿元以及10.53亿元,经调整净亏损为2.729亿元、6.136亿元、7.003亿元,亏损金额持续飙升,三年合计亏损15.87亿。

黑芝麻智能在招股书中解释,其需要在研发方面投入大量资源以取得技术进步,使该公司的产品和解决方案在市场上具有创新性和竞争力。同时,其业务营运、研发、扩张计划还将产生大量研发开支及资本开支,可能导致其长期处于亏损状态。

值得一提的是,现在的黑芝麻智能也存在过度依赖大客户的风险。报告期内,该公司来自最大客户的收入分别占总收入的47.7%、40.7%和43.5%,前五大客户的收入则分别占总收入的88.5%、77.7%和75.4%。

自动驾驶芯片行业竞争激烈,产品尚未经过量产上车检验的黑芝麻智能也在招股书中表明,产品及解决方案商业化上的往期记录有限,在面对更激烈的行业竞争格局,黑芝麻智能竞争力和经验有待提升。

招股书显示,此次IPO,黑芝麻智能拟将募集资金净额用于智能汽车车规级SoC、智能汽车支持软件开发、自动驾驶解决方案研发、提高商业化能力等。

此外,今年3月,黑芝麻智能宣布与亿咖通科技的联营公司JICA合作在吉利集团的车款安装A1000SoC。4月,还获指定为百度国内首选智能汽车SoC合作伙伴,将共同开发基于华山A1000系列SoC的软硬件一体化自动驾驶产品。

目前,黑芝麻智能已获得10家汽车OEM及一级供应商的15款车型意向订单,同时已与30多家汽车OEM及一级供应商合作,如一汽集团、东风集团、江汽集团、合创、亿咖通科技、百度、博世、采埃孚及马瑞利等。

其中,黑芝麻智能与一汽旗下红旗品牌达成了定点合作,未来会覆盖一汽红旗80%的车型,红旗旗下FEEA纯电平台的前两款车型E001、E202都将搭载黑芝麻智能的SoC产品;东风旗下岚图品牌的部分车型中,也采用了黑芝麻智能的SoC产品。

或许随着商业化能力的提升,黑芝麻智能面临的问题都能得到缓解。但不可否认的是,当下黑芝麻智能在研发端不断发力的同时,也需要特别关注市场竞争环境的变化。

今年4月,单记章宣布,基于市场环境的变化及产品布局的拓展,公司战略定位由“自动驾驶计算芯片的引领者”升级为“智能汽车计算芯片的引领者”,以期用创新的产品与技术满足本土市场需求。

黑芝麻智能武当系列C1200智能汽车跨域计算芯片平台
图源:黑芝麻智能官方公众号

该公司预计,2023年公司将交付超过10万片SoC,是2022年出货量的4倍。数据显示,2023年中国及全球高算力SoC的出货量将分别达到105万片及120万片,照此计算,黑芝麻智能在中国及全球的市场份额将分别达到9.7%及8.5%。

单记章2019年在接受创业邦采访时曾表示,在他的规划里,公司从初创开始就必须有稳定的现金流,到第四年、第五年必须赚钱,这是他给自己下的“死规矩”。

如今未达到当初的设想,也正是由于“这条赛道的特殊性,做车的芯片很难,但未来可以预期的回报却很大,只要提早入场,坚持做下去,后来的新玩家就很难超车。”他曾说道。

在行业极度内卷的当下,黑芝麻智能冲刺“国内自动驾驶芯片第一股”的路上依旧充满挑战。


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