小马智行（PONY）：招股书直接提到的和没直接提到的

$小马智行(PONY.US) $文远知行(WRD.US) $地平线机器人-W(09660.HK)

本文仅为个人思考和研究的记录，所有数据来自公开信息，不构成任何投资建议

撰写时间仓促，不到位之处请大家指出，笔者进行快速更正，谢谢！

1、提到的收入结构，没提到的毛利率拆分

（1）根据产品划分，24H1 收入中，约 73% 来自于 robotruck，约 22% 来自 license and applications，仅约 5% 来自 robotaxi，与此前 PONY 主业是 robotaxi 的印象还是有比较大偏差；

24Q1-3，Pony 的 robotaxi 产品收入 470 万美元，较 23 年同期的 90 万美元有较大提升，但主要来自于韩国某项目的技术服务费，而非来自 robotaxi 运营收入，robotaxi 仍处于商业化早期阶段；

24Q1-3，Pony 的 robotruck 业务收入 2,740 万美元，较 23 年同期的 1,750 万美元增长 +57%，主要是相比 23 年同期增加了 45 辆卡车（终值 190 辆），运营里程从 23Q1-3 的 1,200 万公里提升至 24Q1-3 的 1,700 万公里，运营里程增长了 +42%；

24Q1-3，Pony 的 license and applications 业务收入 740 万美元，较 23 年同期的 290 万美元增长较大，主要是 23 年只与 1 家客户签署了合同，而 24 年与 7 家客户签署了合同，倒算出来合同均价有明显的下降；

（2）根据收入性质划分，24H1 收入中，约 1,800 万美元来自于虚拟司机运营（绝大部分来自 robotruck 业务），约 620 万美元来自工程解决方案（对应 license and applications），约 60 万美元来自产品销售；

（3）没有提到的毛利率拆分

招股书中没有明确给出各个业务的毛利率，不过给出了成本结构（如下图），笔者根据招股书的成本结构尝试进行测算

假设 Fleet operation expenses 完全对应 “虚拟司机运营” 的收入性质，假设员工工资、直接经营和材料成本、其他成本完全对应 “工程解决方案” 和 “产品销售” 的收入性质，则可计算出：

1）22FY、23FY、24H1，虚拟司机运营业务的毛利率基本稳定在 13%；

2）22FY、23FY、24H1，工程解决方案和产品销售的毛利率分别为 62%、29%、6%，持续下降；

这也可以解释为什么 Pony 报告期内的毛利率在持续下降：

1）23FY 的收入结构与 22FY 基本一致，但占比 56% 的工程解决方案收入毛利率腰斩，导致整体毛利率从 22 年的 47% 下降至 23 年的 23%，同样腰斩；

2）24H1 的收入结构中，工程解决方案的占比仅约 25%（vs 23 年的 56%），工程解决方案收入的占比下降，且毛利率进一步大幅下降，导致整体毛利率从 23 年的 23% 进一步下降至 24H1 的 11%；

工程解决方案是项目制的收入，持续性较差，且近年来毛利率也持续降低，仅靠工程解决方案无法支持公司长久健康的发展；

市场对于 Pony 的期待主要还是在 robotaxi/robotruck 业务上面，但 robotaxi 业务目前的体量仅约 100~200 万美元（不包含技术开发收入），收入体量还极低；而 robotruck 业务由于道路确定、封闭场景占比较高等原因落地难度较低，无法实现技术的持续进步（类比一直做中考题对参加高考几乎没有帮助），且可能会面临较强烈的竞争，具体在第 4 点中展开；

2、提到的已有车辆数量，没提到的近 3 年购车投入持续降低（研发&测试车辆投放放缓）

（1）提到的已有车辆数量

根据招股书，Pony 运营 250 辆 robotaxi 车队，累计智驾里程 3,350 万公里，无人驾驶里程超 390 万公里；运营 190 辆 robotruck 车队（24H1 新增 45 辆），累计超过 7.67 亿货运吨公里；

（2）没提到的近 3 年购车投入持续降低（研发&测试车辆投放放缓）

根据招股书，Pony 在 21-23 年及 24H1 购买物业、设备和软件的支出分别约 2,500 万美元、1,200 万美元、500 万美元、200 万美元，近 3 年大踏步降低，而这意味着公司研发&测试车辆投放大幅放缓，另一个例证是 24H1 只提到了新投放 45 辆 robotruck，而没有提到 robotaxi 的车辆增加；

一般意义上来讲，自动驾驶算法的开发是需要大量的实际路测数据的（当然仿真数据可以一定程度补足实际路测数据，但无法完全替代实际路测数据），而 Pony 虽然有一定的先发优势，但在自动驾驶日益激烈，从拼研发到拼落地的时候，大幅放缓了研发&测试车辆的投放速度，不知道是出于什么考虑？

对于年出货量数十万辆的主机厂来说，每一个搭载了传感器的车辆都是潜在的智驾数据采集点，如 TESLA 有影子模式通过已量产车型迭代智驾功能，此消彼长之下，专注于做中考题的考生，能否在高考考场中与日常就在练高考真题的考生竞争呢？

3、提到的预期市场规模，没提到的收入预期和盈亏平衡时间

（1）公司提到的预期市场规模

根据招股书，Frost&Sullivan 预计 25 年中国 Robotaxi 市场规模约 2 亿美元，2030 年约 390 亿美元；25 年中国 robotruck 市场规模约 0.9 亿美元，2030 年约 123 亿美元；

（2）没提到的收入预期和盈亏平衡时间

2030 年太远，我们先看明年，robotaxi+robotruck 市场规模合计约 2.9 亿美元，乐观假设不对市场规模打折，乐观假设 Pony 市占率 25%，则乐观情况下预计虚拟司机运营收入约 0.725 亿美元，相比 24 年笔者预期的 4,000 万美元增速约 +80%（vs 24 年预期增速 +65%）；

乐观假设 25 年虚拟司机运营毛利率从 13% 提升一倍至 25%，则 25 年虚拟司机运营业务贡献约 1,800 万美元毛利润，相比 23 年～1.6 亿美元的研发、销售、管理费用，仍然差距较大；

假设远期毛利率维持 25% 不变（vs Uber 毛利率 33%，滴滴毛利率 18%，且要考虑后续可能的价格战影响），假设公司各项费用项维持 23 年的 1.6 亿美元不变，则需要 robotaxi+robotruck 收入达到 6.4 亿美元才能实现经营利润回正；若费用项有所上升的话，则需要的收入体量更大；

上述粗算的 6.4 亿美元是 25 年预期虚拟司机运营收入的接近 8.8x，即在保持 26-28 年每年收入翻倍增长的情况下，预计 28 年可以基本实现经营利润盈亏平衡，若研发、销售、管理费用进一步增加，则实现经营利润盈亏平衡的时间需要更久或更高的收入增速；

4、提到的发行估值，没提到的隐含 PS 倍数

上市后第 1 天收盘市值 42 亿美元，对应 24 年预期虚拟司机运营收入（其他业务收入意义不大，且毛利率持续下降）0.725 亿美元的 PS-Forward 约 58x，对应预期 28 年虚拟司机运营收入 6.4 亿美元的 PS-28E 约 6.6x，估值高低自有市场先生来评判；

5、提到的技术领先性，没具体展开的市场竞争情况

（1）提到的技术领先性

（2）没具体展开的市场竞争情况

1）势力整车厂由于有车和数据的优势，同时有较强的研发意识，自动驾驶能力在快速提高（如 TESLA、小鹏、理想、小米），而传统主机厂中强势的比亚迪同样在自研智驾，智驾进度较慢的主机厂还可以跟华为、地平线生态圈合作直接获取一流可落地的自动驾驶能力（华为已承诺不造车只做供应商），自动驾驶纯软件算法研发商未来是否还有获取主机厂客户的商业空间，或者说能从不自研智驾或自研智驾进度较慢的几家传统主机厂中，跟华为、地平线生态圈竞争到多少商业化空间？

2）如果说未来的愿景不是卖算法给主机厂，而是自己做 robotaxi 车队运营，但需要注意的是新势力主机厂已经在城市 NOA 上有诸多突破和落地，如果在未来 2-3 年城市 NOA 完全成熟后，新势力主机厂出于数据获取的考虑，是否会考虑自己运营 robotaxi 车队？毕竟自家的车多生产还可以摊薄单车成本，收集到的数据又可以提升智驾能力，robotaxi 车队天然也是一种品牌投放和消费者触达，简直是一举多得；自动驾驶纯软件算法研发商无法自制车辆，车辆采购成本更高、历史数据更少、没有做过重资产重运营的生意，那个时候如何与主机厂背景的 robotaxi 车队竞争？（备注：那个时候 Uber、滴滴等互联网打车平台的业务会如何受到 robotaxi 的影响也是个值得讨论的话题）

3）Robotaxi 想要大规模商业落地的话，大概率还是会有个国家/行业准入标准的，没有标准的话大概率无法大规模放开，逻辑上只有确立了标准后，通过标准的厂商才可以做 robotaxi 业务；现在自动驾驶落地难的一大原因在于边界不清晰，一旦出了事故无法确认谁来负责任，而如果有相关的国家/行业标准落地的话，其实就帮助大家把边界明确了，在边界内出了事故的，算法商负责任，在边界外出了事故的，算法商没有责任；进一步推演，准入标准和边界的明确就会大大降低智驾厂商进入 Robotaxi 的门槛，大家都针对标准进行开发，目前看有能力参与竞争的厂商不会低于 5~10 家，到时候技术差异会被快速拉平（只要满足标准即可），Robotaxi 就会变成重政府关系、重资产、重运营的行业，大家都是花 capex 投入车和运营团队，各家算法差异性不大的情况下，可能会快速爆发价格战，即在初始投入没有显著差异的情况下，A 厂商要求年化 8% 的预期回报率定价，B 厂商为了抢占市场就有可能降到年化 5% 的预期回报率定价，反正都比利率高，从而快速把回报率打到一个能维持生存，但无法获取超额利润的情况；

4）接上条，Robotaxi 如果无法大规模商业化落地，自动驾驶算法厂商没有商业空间；如果 Robotaxi 可以大规模商业化落地，自动驾驶算法厂商又要在重政府关系、重资产、重运营的情况中与其他更有经验的竞争对手竞争，对于高科技、重研发背景的自动驾驶算法厂商来说，挑战实在不小；