小馬智行（PONY）：招股書直接提到的和沒直接提到的

$小馬智行(PONY.US) $文遠知行(WRD.US) $地平線機器人-W(09660.HK)

本文僅為個人思考和研究的記錄，所有數據來自公開信息，不構成任何投資建議

撰寫時間倉促，不到位之處請大家指出，筆者進行快速更正，謝謝！

1、提到的收入結構，沒提到的毛利率拆分

（1）根據產品劃分，24H1 收入中，約 73% 來自於 robotruck，約 22% 來自 license and applications，僅約 5% 來自 robotaxi，與此前 PONY 主業是 robotaxi 的印象還是有比較大偏差；

24Q1-3，Pony 的 robotaxi 產品收入 470 萬美元，較 23 年同期的 90 萬美元有較大提升，但主要來自於韓國某項目的技術服務費，而非來自 robotaxi 運營收入，robotaxi 仍處於商業化早期階段；

24Q1-3，Pony 的 robotruck 業務收入 2,740 萬美元，較 23 年同期的 1,750 萬美元增長 +57%，主要是相比 23 年同期增加了 45 輛卡車（終值 190 輛），運營里程從 23Q1-3 的 1,200 萬公里提升至 24Q1-3 的 1,700 萬公里，運營里程增長了 +42%；

24Q1-3，Pony 的 license and applications 業務收入 740 萬美元，較 23 年同期的 290 萬美元增長較大，主要是 23 年只與 1 家客户簽署了合同，而 24 年與 7 家客户簽署了合同，倒算出來合同均價有明顯的下降；

（2）根據收入性質劃分，24H1 收入中，約 1,800 萬美元來自於虛擬司機運營（絕大部分來自 robotruck 業務），約 620 萬美元來自工程解決方案（對應 license and applications），約 60 萬美元來自產品銷售；

（3）沒有提到的毛利率拆分

招股書中沒有明確給出各個業務的毛利率，不過給出了成本結構（如下圖），筆者根據招股書的成本結構嘗試進行測算

假設 Fleet operation expenses 完全對應 “虛擬司機運營” 的收入性質，假設員工工資、直接經營和材料成本、其他成本完全對應 “工程解決方案” 和 “產品銷售” 的收入性質，則可計算出：

1）22FY、23FY、24H1，虛擬司機運營業務的毛利率基本穩定在 13%；

2）22FY、23FY、24H1，工程解決方案和產品銷售的毛利率分別為 62%、29%、6%，持續下降；

這也可以解釋為什麼 Pony 報告期內的毛利率在持續下降：

1）23FY 的收入結構與 22FY 基本一致，但佔比 56% 的工程解決方案收入毛利率腰斬，導致整體毛利率從 22 年的 47% 下降至 23 年的 23%，同樣腰斬；

2）24H1 的收入結構中，工程解決方案的佔比僅約 25%（vs 23 年的 56%），工程解決方案收入的佔比下降，且毛利率進一步大幅下降，導致整體毛利率從 23 年的 23% 進一步下降至 24H1 的 11%；

工程解決方案是項目制的收入，持續性較差，且近年來毛利率也持續降低，僅靠工程解決方案無法支持公司長久健康的發展；

市場對於 Pony 的期待主要還是在 robotaxi/robotruck 業務上面，但 robotaxi 業務目前的體量僅約 100~200 萬美元（不包含技術開發收入），收入體量還極低；而 robotruck 業務由於道路確定、封閉場景佔比較高等原因落地難度較低，無法實現技術的持續進步（類比一直做中考題對參加高考幾乎沒有幫助），且可能會面臨較強烈的競爭，具體在第 4 點中展開；

2、提到的已有車輛數量，沒提到的近 3 年購車投入持續降低（研發&測試車輛投放放緩）

（1）提到的已有車輛數量

根據招股書，Pony 運營 250 輛 robotaxi 車隊，累計智駕里程 3,350 萬公里，無人駕駛里程超 390 萬公里；運營 190 輛 robotruck 車隊（24H1 新增 45 輛），累計超過 7.67 億貨運噸公里；

（2）沒提到的近 3 年購車投入持續降低（研發&測試車輛投放放緩）

根據招股書，Pony 在 21-23 年及 24H1 購買物業、設備和軟件的支出分別約 2,500 萬美元、1,200 萬美元、500 萬美元、200 萬美元，近 3 年大踏步降低，而這意味着公司研發&測試車輛投放大幅放緩，另一個例證是 24H1 只提到了新投放 45 輛 robotruck，而沒有提到 robotaxi 的車輛增加；

一般意義上來講，自動駕駛算法的開發是需要大量的實際路測數據的（當然仿真數據可以一定程度補足實際路測數據，但無法完全替代實際路測數據），而 Pony 雖然有一定的先發優勢，但在自動駕駛日益激烈，從拼研發到拼落地的時候，大幅放緩了研發&測試車輛的投放速度，不知道是出於什麼考慮？

對於年出貨量數十萬輛的主機廠來説，每一個搭載了傳感器的車輛都是潛在的智駕數據採集點，如 TESLA 有影子模式通過已量產車型迭代智駕功能，此消彼長之下，專注於做中考題的考生，能否在高考考場中與日常就在練高考真題的考生競爭呢？

3、提到的預期市場規模，沒提到的收入預期和盈虧平衡時間

（1）公司提到的預期市場規模

根據招股書，Frost&Sullivan 預計 25 年中國 Robotaxi 市場規模約 2 億美元，2030 年約 390 億美元；25 年中國 robotruck 市場規模約 0.9 億美元，2030 年約 123 億美元；

（2）沒提到的收入預期和盈虧平衡時間

2030 年太遠，我們先看明年，robotaxi+robotruck 市場規模合計約 2.9 億美元，樂觀假設不對市場規模打折，樂觀假設 Pony 市佔率 25%，則樂觀情況下預計虛擬司機運營收入約 0.725 億美元，相比 24 年筆者預期的 4,000 萬美元增速約 +80%（vs 24 年預期增速 +65%）；

樂觀假設 25 年虛擬司機運營毛利率從 13% 提升一倍至 25%，則 25 年虛擬司機運營業務貢獻約 1,800 萬美元毛利潤，相比 23 年～1.6 億美元的研發、銷售、管理費用，仍然差距較大；

假設遠期毛利率維持 25% 不變（vs Uber 毛利率 33%，滴滴毛利率 18%，且要考慮後續可能的價格戰影響），假設公司各項費用項維持 23 年的 1.6 億美元不變，則需要 robotaxi+robotruck 收入達到 6.4 億美元才能實現經營利潤回正；若費用項有所上升的話，則需要的收入體量更大；

上述粗算的 6.4 億美元是 25 年預期虛擬司機運營收入的接近 8.8x，即在保持 26-28 年每年收入翻倍增長的情況下，預計 28 年可以基本實現經營利潤盈虧平衡，若研發、銷售、管理費用進一步增加，則實現經營利潤盈虧平衡的時間需要更久或更高的收入增速；

4、提到的發行估值，沒提到的隱含 PS 倍數

上市後第 1 天收盤市值 42 億美元，對應 24 年預期虛擬司機運營收入（其他業務收入意義不大，且毛利率持續下降）0.725 億美元的 PS-Forward 約 58x，對應預期 28 年虛擬司機運營收入 6.4 億美元的 PS-28E 約 6.6x，估值高低自有市場先生來評判；

5、提到的技術領先性，沒具體展開的市場競爭情況

（1）提到的技術領先性

（2）沒具體展開的市場競爭情況

1）勢力整車廠由於有車和數據的優勢，同時有較強的研發意識，自動駕駛能力在快速提高（如 TESLA、小鵬、理想、小米），而傳統主機廠中強勢的比亞迪同樣在自研智駕，智駕進度較慢的主機廠還可以跟華為、地平線生態圈合作直接獲取一流可落地的自動駕駛能力（華為已承諾不造車只做供應商），自動駕駛純軟件算法研發商未來是否還有獲取主機廠客户的商業空間，或者説能從不自研智駕或自研智駕進度較慢的幾家傳統主機廠中，跟華為、地平線生態圈競爭到多少商業化空間？

2）如果説未來的願景不是賣算法給主機廠，而是自己做 robotaxi 車隊運營，但需要注意的是新勢力主機廠已經在城市 NOA 上有諸多突破和落地，如果在未來 2-3 年城市 NOA 完全成熟後，新勢力主機廠出於數據獲取的考慮，是否會考慮自己運營 robotaxi 車隊？畢竟自家的車多生產還可以攤薄單車成本，收集到的數據又可以提升智駕能力，robotaxi 車隊天然也是一種品牌投放和消費者觸達，簡直是一舉多得；自動駕駛純軟件算法研發商無法自制車輛，車輛採購成本更高、歷史數據更少、沒有做過重資產重運營的生意，那個時候如何與主機廠背景的 robotaxi 車隊競爭？（備註：那個時候 Uber、滴滴等互聯網打車平台的業務會如何受到 robotaxi 的影響也是個值得討論的話題）

3）Robotaxi 想要大規模商業落地的話，大概率還是會有個國家/行業准入標準的，沒有標準的話大概率無法大規模放開，邏輯上只有確立了標準後，通過標準的廠商才可以做 robotaxi 業務；現在自動駕駛落地難的一大原因在於邊界不清晰，一旦出了事故無法確認誰來負責任，而如果有相關的國家/行業標準落地的話，其實就幫助大家把邊界明確了，在邊界內出了事故的，算法商負責任，在邊界外出了事故的，算法商沒有責任；進一步推演，准入標準和邊界的明確就會大大降低智駕廠商進入 Robotaxi 的門檻，大家都針對標準進行開發，目前看有能力參與競爭的廠商不會低於 5~10 家，到時候技術差異會被快速拉平（只要滿足標準即可），Robotaxi 就會變成重政府關係、重資產、重運營的行業，大家都是花 capex 投入車和運營團隊，各家算法差異性不大的情況下，可能會快速爆發價格戰，即在初始投入沒有顯著差異的情況下，A 廠商要求年化 8% 的預期回報率定價，B 廠商為了搶佔市場就有可能降到年化 5% 的預期回報率定價，反正都比利率高，從而快速把回報率打到一個能維持生存，但無法獲取超額利潤的情況；

4）接上條，Robotaxi 如果無法大規模商業化落地，自動駕駛算法廠商沒有商業空間；如果 Robotaxi 可以大規模商業化落地，自動駕駛算法廠商又要在重政府關係、重資產、重運營的情況中與其他更有經驗的競爭對手競爭，對於高科技、重研發背景的自動駕駛算法廠商來説，挑戰實在不小；