“一台样车跑通,和十万套产品装上车不出问题,是两种能力。”天瞳威视(CalmCar)CEO 王曦在交流中这样描述智驾行业的变化。
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这句话背后是一组具体的数字:截至目前,天瞳威视在 L2-L2+ 级解决方案领域已累计获得 23个汽车品牌198款车型的定点函,其中 6个汽车品牌的105款车型已经量产交付。
近期,其基于地平线征程 6B 平台打造的前装量产方案正密集上车,提供核心前视感知算法的智驾系统,相继在荣威家越07、2027款别克君越全系、以及全新凯迪拉克XT5 PHEV上实现量产落地,并在其他主机厂的相关项目中进入大规模量产阶段。
装车量上去了,但智驾供应商要面对的问题并不止于此。
从算法竞赛到交付竞赛
王曦提到,智驾行业前半场拼的是能不能做出来;进入量产阶段,考题变成了能不能在几百款车型上,按照车企的时间节点,以可控成本稳定交付。
研发早期,算法团队可以围绕少数车型持续打磨体验。进入量产环节后,不同车企的电子电气架构、传感器方案、芯片平台和软件接口并不相同,一套算法进入新车型,还要经历大量集成、验证和标定。
时间压力同样现实。辅助驾驶只是整车研发链条中的一环,一旦软件延误,可能直接影响整车SOP。王曦表示,过去行业常见的“一项目一代码”,在项目数量较少时尚可维持,但随着客户和车型增加,软件分支、测试验证和维护成本也会随之增加。
按照官方披露,在已经合作过的芯片平台上,新车型从部署到量产交付可以控制在六个月以内;面对新的芯片平台,则可以在约一个月内完成系统部署调通。此前极氪项目中,其曾在一年内针对多款车型发布接近1000个测试版及正式版软件。
随着辅助驾驶进入10万至20万元主流车型,车企不会无限增加智驾成本。功能、价格和交付节点必须同时满足,行业由此从单纯比拼技术上限,逐步开始算一笔工程账。
标准化决定规模能否变成利润
服务的客户车型越多,理论上越容易产生规模效应,但前提是技术能够复用。否则表面销售的是软件,实际却需要持续投入大量工程人员,项目越多,人力成本同步增加。
王曦透露,其软件和AI算法模型在不同项目中的复用率超过70%;如果只看跨芯片平台移植所使用的工具链和验证体系,复用率可以达到约90%。剩下需要针对车型处理的工作,主要集中在客户接口、实车标定和部分场景适配。
为此,天瞳威视把数据闭环、模型训练和系统集成逐步工具化。其CalmVolution开发平台覆盖数据、训练和自动化集成流程。根据官方提供的数据,CalmForge可以将模型训练周期缩短30%以上。
规模效应也开始体现在业务结构上。2023年至2025年,天瞳威视L2-L2+软件许可收入从1210万元增至3170万元;2025年L2-L2+解决方案的毛利率由上一年的32.4%提升至43.8%。公司给出的解释是,随着更多项目从前期开发进入量产后的软件许可阶段,同一套软件可以持续产生收入,而新增成本相对有限。
定点数量只有转化成量产,并进一步形成持续的软件许可收入,规模才真正具备商业意义。
第三方供应商的生存空间
一边是越来越多头部车企强化智驾自研,另一边是大型第三方方案商持续扩大客户范围。处在中间位置的供应商,需要重新证明自己的价值。
天瞳威视的方式是跨平台和供应商中立。王曦认为,车企仍需要多供应商体系用于分散供应风险,也不希望软件完全绑定在单一芯片或技术体系上。“客户要的是换平台不用换供应商。”
客户结构的变化能说明一些问题:客户数量由2023年末的222家增至330家,最大客户收入占比由2023年的62.1%降至2025年的10.4%,前五大客户收入占比降至35.3%。
但规模增长也带来另一面的压力。2023年至2025年,公司贸易应收款由8870万元增至5.478亿元,2025年平均周转天数约300天。官方解释称,账期拉长更多来自L4业务,同时部分收入集中在第四季度确认,因此年末应收规模较高,并预计2026年经营现金流转正,这仍需要后续经营数据验证。
对智驾供应商而言,项目增加以后,应收账款、研发投入和资金占用也可能同步增长。判断一家公司的经营质量,不能只看装机量,还要看软件许可收入、毛利率、客户结构以及现金流能否随规模改善。
L4与出海检验下一阶段
国内L2-L2+之外,天瞳威视正在把下一阶段增长空间放在L4和海外市场。按照王曦的说法,L2-L2+和L4并非替代关系:前者提供规模化量产、工程经验和持续的软件许可收入,后者提供新的商业场景和数据来源。
2025年,天瞳威视L4解决方案收入达到3.745亿元,占当年总收入的68.4%。目前其披露的L4意向订单覆盖超过2500辆Robotaxi、Robobus和Robotruck,合约总价值超过10亿元,计划未来3至5年陆续交付。
海外市场更直接考验工程能力。公司目前已获得87款海外车型定点,其中59款实现海外量产。王曦提到,中国智驾公司真正走出去之后,算法反而是相对容易复制的一环,更复杂的是法规认证、本地工程、客户信任和交付体系。
智能驾驶产业正在进入新一轮筛选期。大模型、端到端和VLA等技术仍在抬高行业的技术上限,但供应商之间的竞争已经越来越取决于实际的商业化能力。105款车型的量产交付是一个样本,接下来更值得关注的,是这些工程能力能否进一步转化为稳定的规模效应。
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