地平线上市，资本市场迎来一类 “慢” 公司
身处智能驾驶硬件和软件的交叉地带，地平线要在快速变化中抓住确定性。
争论还在持续。投资论坛中，被看好和怀疑的是同一家公司：地平线。
10 月 24 日上午，地平线以中国最大智驾解决方案供应商的身份登陆港股，募资 54 亿港元，成为港股今年最大科技 IPO。上市首日，地平线股价一度涨超 30%，市值最高超 700 亿港元，目前市值约为 670 亿港元。
一些分歧来自评估公司的标准不同。支持者认为，地平线前景广阔，也有人觉得，要实现目标，挑战太多。
在中国资本市场，地平线是少见的一类科技创业公司：它比大多数先进制造企业更重视软件算法，比软件算法公司对硬件投入更多，目标是在尚未普及的智能驾驶生态中，做高难度、高价值的底层基础设施——为智能汽车提供计算方案和配套的基础软件。
而地平线之所以想做新的计算方案，是因为看到了参与塑造一个新技术生态的机会。2015 年初筹备创业时，地平线创始人余凯曾告诉地平线种子轮领投方、五源资本创始合伙人刘芹，“未来所有计算机都会变成机器人”，这需要有智能能力的 “机器人大脑”，也需要新的硬件计算平台。
地平线创业时的目标是，要做智能机器人时代的 “Wintel“（英特尔 + 微软 ）。
但智能机器人时代还未到来，技术和需求都不成熟。相比提供一种确定的产品或服务，新市场规模小、回报也慢，同时做英特尔、微软也意味着成倍增加的投入和风险。对一家创业公司来说，这都意味着更长周期。
两重不确定性叠加，塑造了地平线充满变化和调整的发展历程。为了给未来的宏大愿景找到落地点，地平线曾尝试过智能家电、智能商业等多种场景，在成立 4 年后的 2019 年，聚焦到智能汽车。余凯认为，智能汽车其实是机器人的第一形态。
从业务看，地平线已是中国同类公司中的佼佼者，计算方案累计出货量超 600 万套。据高工产业研究院数据，2024 年上半年，中国自主品牌乘用车中，地平线拿到了 28.7% 的市场份额，超过成立 20 年以上的 Mobileye 、瑞萨和英伟达，成为最大的智驾计算方案提供商。
但提前投入尚在成形的技术生态，也带来了长期的高研发投入和亏损。
2021 年-2023 年，地平线累计研发投入 53.9 亿元，经调整后的亏损为 46.3 亿元。2024 年上半年，地平线收入同比增长超 150% 达到 9.3 亿元，但仍在亏损，2024 年上半年经调整后亏损 8 亿元，同比下降 19.4%。
从创业初期开始，余凯常面对 “何时盈利” 的质疑——人们习惯以此评价商业模式和公司前途。余凯觉得不用焦虑。2018 年时，他说，“如果我们现在已经盈利，那企业就没有未来”，因为 “挣的钱完全没有投资到未来，只是在做现有的事情”。这个想法至今未变。
他欣赏微软、英特尔，认为 “活得炫不如活得长”，世界上有大成就的科技公司，很多都是慢发展。它们设立了一个远大目标、忍受更久亏损、在底层技术上做突破，从而拥有更长久和坚固的生命力。
达到目标前，地平线还有许多眼前的挑战：中国汽车公司是全球对智驾最迫切也最苛刻的一群人，一些供应商对城市高阶智驾软件方案的报价已降到了 500 元，软硬件一体的方案也压低到数千元。
地平线要一面提升产品性能，抵御英伟达、高通等头部公司的压力，一面降低成本、争取客户。这是通向机器人计算平台愿景的必经之路，也是现实压力。
10 月 24 日，地平线在香港交易所上市。
做 “慢” 生意，做 “新” 生意
地平线做的是 “慢” 生意，也是 “新” 生意。
这家公司已成立 9 年，仍未盈利。余凯并不特别焦虑：他研究了许多硅谷科技公司，发现中国很多投资者和创业者习惯互联网公司的发展思路，价值链条相对短、赚钱速度相对快。从成立到开始盈利，阿里巴巴用了 4 年，腾讯用了 3 年。
余凯认为，互联网模式其实是商业史的 “非常态”，是历史上的少数情况。更主流的科技公司是一批慢慢成长的公司，如英特尔、微软，它们做的是基础设施。同样做汽车计算平台加智驾方案的 Mobileye，成立于 1999 年，直到 2007 年才签订第一个生产协议。
“这对我的滋养是，端正心态，不要动作变形。” 余凯说。
更长的盈利周期，也是技术平台类公司的特点之一：在计算机领域，英特尔的处理器和微软的操作系统是产业链最底层的计算平台，价值最高、投入也最大。App 和软件应用按天更新，硬件厂商一年可以造出新电脑，但每一代操作系统升级要耗时 2 年以上。
在慢的同时，围绕地平线的更多争议和怀疑，也来自它试图用新的技术方案满足新的需求。
资本市场中，从需求现成的市场、慢慢成长为巨头的公司并不少见。过去 20 多年里，中国许多大型制造企业都是靠做市场需要的产品赚得第一桶金，然后建厂、扩产，以固定资产抵押贷款和自有现金流迭代发展。如 1990 年代末，比亚迪、ATL（宁德时代原母公司）、亿纬锂能等一批制造企业从手机锂电池开始，逐步切入汽车动力电池行业，起步时每年十亿级研发投入，如今规模更大；比亚迪后来还发展出手机等电子产品代工和汽车制造等业务。
而地平线这类公司的不同之处在于，它押注的是一个未来市场广阔，当下却尚不成熟、规模也有限的市场，它甚至自己需要定义需求。
2015 年，余凯创立地平线，是当时中国唯一一家做智能计算芯片的创业公司，大多数车企当时并不相信智能驾驶，少数则过分乐观。同期，在 AI 领域，软件应用型公司更受投资者和市场欢迎，比如识别人脸、预测股票走势或给用户推荐一款可能喜欢的商品。
在个人电脑、智能手机后，下一代计算平台是什么？创业时，余凯告诉投资人，答案是智能机器人。地平线的目标是打造面向下一代终端的计算平台，既要做底层计算硬件，也必须做软件——这是过去的中国公司几乎没有做成过的一件事。
初创公司通常不会轻易同时涉足这两个领域。地平线不仅都做，而且产品与方案组合众多：除了售卖征程系列的计算硬件，它也在解决方案层提供 3 套不同级别的软硬一体方案（L2 级主动安全功能 Horizon Mono、高速 NOA 解决方案 Horizon Pilot、高阶智驾方案 Horizon SuperDrive），同时也授权专用处理器架构 BPU 的 IP，让下游客户在此基础上二次开发，并提供开发工具链 “天工开物”、嵌入式中间件 “踏歌”，以及软件开发平台 “艾迪” 等开发工具。
“市场需要什么，我们就提供什么”。一位地平线管理层总结。
这意味着高昂的研发费用和成倍风险。2024 年上半年，地平线花了 14.2 亿元做研发，是同期营收的 151.9% 。这已是和产业伙伴分摊后的结果，2021 年和 2022 年，研发投入分别是当年总收入的 2.5 和 2.1 倍。
计算芯片从设计、研发到生产少量样品，需要 2-3 年。从成立到第一颗芯片发布，地平线也用了两年多。钱、时间和精力投进去，很难迅速看到结果、调整战略，也无法短期内得到回报。
这考验创始人在没有即时、大量反馈的情况下能否选中正确方向，也考验是否有长期坚持的决心。
成立 9 年后，地平线已部分证明了当初的判断，当年的冒险如今成了先机。地平线招股书显示，其产品已有上汽、比亚迪、长安、吉利、理想、蔚来等 42 个车企及品牌、 290 款的车型定点，中国十大车企都是地平线的直接或间接客户。
解释如何在中国厂商中阶段性领先时，余凯说因素很多：“一部分是因为我们是一家披着芯片外衣的软件算法公司。” 不过更重要的是时机——“我们是中国最早做这件事的。”
在不确定中，寻找确定性
一边要改进供给端的技术方案，一边要参与定义成形中的市场需求，加上身处长周期的芯片行业与快速变化的智驾行业的交叉地带，地平线这类公司无法像做互联网应用那样先推出产品、再优化。这注定是一条快不起来、也难以高歌猛进的路，需要慢慢在不确定性中抓住确定性。
地平线第一个单子，不是智能机器人，也不是智能电动车，而是用第三方芯片模组，给空调等家电加上语音等智能能力。这类物联网设备的门槛更低、更容易落地。开发芯片时，地平线也同时投入智能驾驶和智能物联网（AIoT）场景。2017 年底，地平线发布第一代芯片，面向 AIoT 场景的旭日 1 和面向车载场景的征程 1。之后一年多，旭日 1 出货更多。
地平线种子轮投资方五源资本合伙人刘芹说，这就像在沙漠里找水，“目标肯定是绿洲，但你不知道绿洲什么时候才到，能不能先就近找个取水点？”
家电、玩具或者音频设备，距离余凯预想中的 “下一代超级终端” 还很远。这时，地平线成立已经近 3 年，发展路线还不清晰——快手成立 3 年时，用户已经超过 3 亿。
“如果只有一颗子弹，我们要射哪个靶？” 余凯在内部提问。2019 年底，地平线收缩 AIoT 业务，聚焦到汽车的智能驾驶。
余凯认为，汽车是机器人的一个应用场景。智能驾驶的核心是环境感知、人机交互和决策控制，这是所有机器人共通的三大任务。
而且，汽车是应用场景最大、落地最快的一个——2019 年，中国私家车保有量超过 2 亿，新车销售 2500 万辆——只有产业足够大，才会吸引足够的资金、人才、产业链，把技术做到成熟、把所有成本打到最低。比如，激光雷达已经从约 10 年前的 70 万元降到了 1000 元左右。
手机产业是一个例证。规模足够大的手机市场培育了产业链，让传感器、芯片、无线通讯等的品质、价格都足够可用， IoT 设备也开始丰富。
经过充分探索、确定路线后，地平线集中投入智能驾驶业务，征程系列芯片的迭代速度开始加快。2019 年，地平线发布第一颗车规级智驾计算硬件征程 2 ；2020 年、2021 年相继推出算力更高的征程 3 和征程 5。
地平线业务聚焦后，汽车行业的智能化转型加速发生。高速 NOA（自动辅助导航驾驶，接近汽车自己行驶，但人类司机需留意路面情况随时接管）和城区 NOA 等高阶辅助驾驶功能逐渐成为中高端车的标配。2024 年上半年，乘用车搭载 L2 级及以上智驾系统的车型已经超过一半。
智能汽车将成为机器人的前站，芯片、软件、汽车公司和千万名购车者正把汽车塑造成下一代智能终端。
眼下，余凯的重心放在为城区 NOA 开发的智驾计算硬件征程 6 和解决方案 SuperDrive 上，这是智能驾驶现阶段的最高水平，也是地平线下一阶段最重要的考验。
地平线征程 6 系列智驾计算硬件，包含 6 个版本。
从小鹏、问界、理想等新势力，到比亚迪、长城、吉利，绝大多数车企都已开始城区智驾竞赛，主机厂对智驾的投入力度和决心前所未有。地平线去年 10 月立项高阶智驾系统项目 SuperDrive ，今年 7 月，再次重组智驾团队，投入更多人力和资源做高阶方案，以跟上市场的最新变化。
一位地平线相关人士说，SuperDrive 投入超过 1 千名工程师，2024 年内会推出标准版量产方案，到 2025 年第三季度，交付第一款量产合作车型，“我们倾全公司之力，把所有的弹药、炮火就砸在一件事情上”。
和生态一起繁荣的长期主义
在迭代计算平台、逐步聚焦到智能汽车时，地平线也开始做一件更长时间才能看到回报的事：生态。
计算方案只有被广泛应用才能真正成为平台。一种操作系统成功与否，最终要看上面有多少有用、活跃的应用，微软在推广初期以极低的价格将操作系统提供给电脑制造商，并兼容、支持第三方软件厂家开发应用，赢得了和苹果的操作系统之争。
余凯同时观察到，英伟达的领先不只靠计算芯片，也来自围绕 CUDA 系统建立起的庞大生态，“英伟达的护城河实际是生态，当你的客户在上面已经写了超过 100 万行代码的时候，它还能不用英伟达吗？”
英伟达、微软与生态的关系启发了余凯。如果路线、产品衡量技术判断和投入决心，那么能否培育生态则更考验一家公司的长期主义：能否在面对短期利益时，守住边界。
从 2019 年起，余凯会在各个场合强调自己公司的价值观是 “成就客户”。客户既包括车企，也包括 Tier 1 （一级供应商，直接服务车企） ——地平线要做 Tier 2（二级供应商，向一级供应商提供产品），要支持 Tier 1 和其他合作伙伴。这背后的原则是：地平线不包揽一切，目标是和大小合作伙伴一起建立生态。
2021 年，地平线提出 “开放共赢、全维利他” 的生态战略，开始与大陆、中科创达建立合资公司。到 2022 年，地平线和大众 CARIAD 共同成立了酷睿程，主要服务大众在中国的车型。当年，余凯在中国电动汽车百人会上说，地平线要打造 “比开放更开放” 的商业模式。
地平线对自己的定位是做产业中的 “最大公约数”，客户可以用一整套智能驾驶方案，也可以只买芯片，如果它们打算自主研发芯片，地平线可以开放 BPU IP 授权和开发工具。
相比 Mobileye 软硬一体的模式，地平线给了合作伙伴更大的空间，更重要的是明确边界：目前，在相对成熟的 L2 级辅助驾驶上，地平线提供标准化的芯片的底层软件，具体车型的适配、定制由合作伙伴做开发、集成和交付。一位地平线管理层说，“生态伙伴能做的，我们一定不做，他们能多做的，优先他们做。”
从车企、软硬件 Tier1、ODM （原始设计制造商）到芯片、图商、传感器等，地平线的合作方超过 200 家。
在地平线重点开发的 SuperDrive 上，地平线会在一些关键车型上量产全栈方案——也就是说，既提供芯片和底层操作系统，也做上层的软件方案，甚至是适配和交付。
看起来是跨过了合作边界。余凯说，地平线依然是 Tier 2，自己做一方面是为了展示高阶方案的功能、支撑起地平线生态的最高点，另一个原因是投入高，“需要上千人来做这件事，如果不自己做，合作伙伴其实都没有足够资源”。自己趟完坑、做出样板房后，合作伙伴遇到困难，就有办法帮它们解决。
征程 2 、征程 3 、征程 5 的商业化都是这样做的。2020 年，理想决定在理想 ONE 改款上用自研算法，选了刚刚发布的征程 3 。为了做好首个量产的阿尔法项目，地平线向理想开放了芯片、算法和配套工具链，派出近百人团队到理想驻厂。等基于征程 3 的智驾方案成熟后，大部分集成、交付工作交给合作商。
开放、灵活的商业策略，敢投入、目标清晰和对时代机遇的准确判断，让地平线领先其他同类智驾科技创业公司，今天的市场环境也很难支持新的玩家从头开始。
对手变少了，但竞争更激烈了。在中国的高阶智驾计算硬件领域，地平线目前是第二名，第一名英伟达的营收和体量是地平线的数十倍，高通也正在加快投入。
余凯觉得不用急，“真正长期有价值的企业，可能是慢发展”。2015 年，地平线刚成立时，英伟达已经成立了 22 年，市值 100 亿美元左右，股价不到 1 美元。今天它的股价到了 140 亿美元左右，市值 3.4 万亿美元。
互联网公司的发展模式影响了一批人关于成功企业的定义，但地平线不是那类改变一种商业模式、然后迅速壮大的企业，它希望同时做好底层技术创新和培育、扩大市场需求这两件事，最终成为 “智能机器人的大脑”。这条路更难、更复杂，也需要更长周期。
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