北京时间3月28日，中国量产自动驾驶领域有两家初创公司官宣了巨额融资，分别是上海纵目科技官宣超10亿人民币的E轮融资、天津所托瑞安估值超100亿完成超13亿人民币的B轮融资。这是量产自动驾驶领域的双突破。
从投资方的构成来看，纵目领投方是东阳冠定、所托瑞安的领投方是平安资本，东阳冠定是东阳国投和财通资本两个国有资本为投资纵目而设立的基金，平安资本则隶属平安集团，平安资本投资所托瑞安是战略投资，投资的是其“科技+保险”的商业模式。再次验证了此前车智发文表达的中国资本重仓自动驾驶的观点中国资本重仓自动驾驶：保国产供应链安全、国内IPO预期更高。
从业务上来看，无论是纵目科技还是所托瑞安，都是致力于研发量产自动驾驶的初创公司，纵目科技偏乘用车，所托瑞安的业务更为聚焦，瞄准的是商用车的智能驾驶解决方案和数据产品的研发。
纵目科技和所托瑞安新一轮的单轮融资都超过10亿，其中所托瑞安估值更是超过100亿，这意味着不管是乘用车还是商用车的量产自动驾驶初创公司，随着量产车型对自动驾驶功能诉求的增加，业务的增量也逐渐反馈到了融资上，开启了大额融资和估值大幅度增长的道路。
有业务支撑、有营收规模支撑，有IPO预期，更容易获得人民币基金的青睐。
01科技+保险的商业模式是自动驾驶想象空间
汽车的维护成本主要有几个方面的支出：1、能源成本（与油耗或电耗有关，更是与行驶里程直接挂钩）；2、过路费（只与高速通行里程挂钩）；3、停车费；4、保险费；5、维修保养费。
对于营运车辆来说，还有一个成本是人类驾驶员的成本。在燃油车作为营运车辆时，能源成本、过路费和人类驾驶员成本大概是1：1：1，此外还有一个大头就是保险费用。尤其是现在保费浮动，一旦发生事故，保费更是飙升。
在上述的汽车维护成本中，自动驾驶能够直接降低的有能源成本、保险费和人类驾驶员成本。
所托瑞安讲的是“科技+保险”的商业故事，而且是从保险成本高的商用车入手，尤其是物流企业。这也是为何在本轮融资中，所托瑞安可以获得平安资本战略投资的原因，毕竟，平安集团的基石就是平安保险。而保险的赔付成本，直接影响到平安保险乃至平安集团的盈利情况。
自动驾驶技术的商业化，尤其是在商用车领域的商业化，规模使用后，是能够提高车辆的安全性，从而降低事故的发生率，从而降低了保险的成本。保险成本的降低，对于车辆拥有者的物流企业是降低的投保费用，从而降低运营成本；而对于保险公司来说，是降低了理赔费用，从而增加的盈利空间。
对于道路的所有参与者来说，自动驾驶的普及率越高，可能是越安全的，这是自动驾驶的社会价值。而自动驾驶的商业价值则体现在上述的降低能源成本、降低保险成本等方面，完全无人驾驶替代了人类驾驶员后，更是没有了这方面的成本，当然，会在其他方面略有增加，例如增加了传感器、车载计算单元等。但total的成本是更低的，而且更安全。
对于自动驾驶公司来说，讲自动驾驶技术+保险的商业逻辑故事，逻辑成本是通的。但还需要两方面的支持，商用车的产权持有方，也就是物流公司，以及保险公司，这就是所托瑞安需要谋求的支持，这一次有了平安资本的加持。
02近十年的耕耘终获资本认可
从2月份官宣获得国开制造业转型升级基金、联通中金等投资数亿元D2轮的MINIEYE，到3月初宣布获得广汽资本数亿元投资的禾多科技，再到今天的纵目科技和所托瑞安，这一波量产自动驾驶的融资让人眼前一亮。
MINIEYE、纵目科技这两家公司都成立于2013年，所托瑞安成立于2014年，而MINIEYE的前身则是更早的新加坡政府媒体发展局（MDA）支持的高级驾驶辅助系统（ADAS）研发项目。也就是说，这些公司经过了将近10年的耕耘，融资在2022年获得了大爆发，有公司迎来了单轮融资超10亿人民币、估值超过100亿人民币的突破。
对于量产自动驾驶公司，此前更多的形容是ADAS公司，在L4自动驾驶公司融资最疯狂的期间，这些公司是不太被资本认可的，尤其是美元资本。因为，都在讲完全无人驾驶了，过渡型的ADAS还有空间吗？
但是，随着量产车型对自动驾驶功能的需求的增加，这些耕耘了将近10年的量产自动驾驶初创公司，在业务上开始放量了，营收的增长，自然让资本看到了量产自动驾驶公司的IPO预期，人民币基金更喜欢这类型的投资标的。
这是为何在2022年，我们看到了量产自动驾驶公司，也开始得到了以人民币基金为主的大额投资，接下来，应该还会看到这个领域更多、更大额的融资出现。毕竟，市场需求在、市场规模有、IPO预期有，人民币基金就会出手。
在纵目科技的这一轮融资中，甚至还看到了两个专门为投资该公司而设立的基金，这意味着人民币基金在投资量产自动驾驶领域，有着更灵活的投资方式。
量产自动驾驶公司耕耘近10年，在业务上才迎来了爆发的时刻、在融资上迎来爆发的时刻、在IPO预期上看到了可能性。对于志在L4自动驾驶的公司来说，早期的疯狂，是商业故事很丰满，更需要在业务规模上证明自己。量产自动驾驶公司走过的路，可能也是值得L4自动驾驶公司学习的路。
