Mobileye，越来越难了

原创赛博汽车 2024-08-05 07:30

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作者 | 褚万博

编辑 | 章涟漪

Mobileye面临的，可能是一个越来越难的未来。

刚刚发布的财报中，Mobileye营收规模4.39亿美元，同比下降3%，净亏损8600万元，较上年同期增加超过2倍，调整后净利润7600万美元，同比也下降44%。

关键数据指标，并不理想。

尽管，由于Mobileye客户此前存货已经消耗的差不多了，第二季度整体情况较上个季度有显著提升，但Mobileye还是下调了包括营收、出货量以及经营利润在内的全年关键指标预期。

下调的理由是，近期的市场环境充满挑战性，这主要“与中国有关”。

简单来说，就是Mobileye分析，包括中国这个关键市场在内的全球主要主机厂，下调了出货量预期。

不过，Mobileye也在财报会上透露了一点点好消息，关于其下一代解决方案，基于EyeQ 6芯片开发的Mobileye Brian 6自动驾驶。

但这套系统对于Mobileye业务大规模的增益，要等到2026年，似乎有点远、有点不确定。

平淡的财务数据与下调的预期

先简单梳理一下Mobileye在今年第二季度的经营情况。

Mobileye部分财物信息

财报显示，今年第二季度，Mobileye整体营收规模为4.39亿美元，同比下降3%；不过较上个季度的2.39亿美元增加了84%。

对此Mobileye在财报中解释，与第一季度相比，一级客户手中的过剩库存消耗减少（这是由于在疫情期间下游客户为针对不稳定的芯片产业链而囤积的库存）。

同时Mobileye CEO Amnon Shashua还在财报会中表示，此前困扰其经营情况的客户库存问题已经基本得到了解决，这带来的一个影响是，Mobileye出货量的提升，与今年第一季度的360万套相比，Mobileye的EyeQ系列出货量强势增长110%，也就是达到756万套。

但与去年同期相比，这个出货量水平应该还没有完全恢复。Mobileye财报显示，其与EyeQ SoC相关的营收较去年同期减少10%。

当然不完全是坏消息，Mobileye在今年第二季度的平均系统价格，由去年同期的51.7美元上升到到第二季度的54.4美元。

单价提升主要归功于高溢价的产品有所增长，比如Super Vision系统。可想而知，这与极氪的强势销量有很大关系。

毛利率方面，今年第二季度为48%，较去年同期下降1.73个百分点。

Mobileye支出情况

在支出方面，Mobileye第二季度的运营支出总额为3.03亿美元，其中研发支出为2.56亿美元，较去年同期的2.11亿美元增加21.3%，占到支出的大头。

最终落到盈利层面，财报显示，第二季度Mobileye净亏损8600万元，较上年同期增加超过2倍，调整后净利润7600万美元，同比也下降44%。

整体来看，在过去几个月影响Mobileye经营情况最大的问题，过剩库存已经得到了基本解决，大部分的营业指标也基本恢复到去年同期的水平。

但是，在今年的全年预期上，Mobileye给出了一个不那么乐观的数字。

Mobileye表示，预计今年全年EyeQ芯片的出货量将在2800万-2900万套；Super Vision系统的出货量预计为11万-13万套。预计全年营收16亿-16.8亿美元；调整后营业利润1.52亿-2.01亿美元。

从销量到基本的财务数据，基本都出现了比较低预期情况。

作出如此的预期，主要出于几点考虑，基本都围绕中国市场：

首先是全球多家OEM大幅下调了今年下半年的产量预期；其次中国市场的主机厂今年下半年的订单，与上一次这些客户所表示的有所下降；最后则是除了中国之外的其他全球主要市场，大批量推出ADAS系统的延迟也将是一个不利因素。

Mobileye8月1日股价出现大跳水

预期不及此前市场的期待，Mobileye的股价也在最近几日出现大幅跳水。8月1日财报发布当天，Mobileye开盘报18.28美元股，下跌超过12%，在随后的8月2日，股价仍在继续下跌，截止到8月2日收盘已不足16美元/股。

Mobileye财报会，剧透未来技术

或许是给不太正面的财报数据来点好消息对冲一下，在财报会上，Amnon Shashua带来了Mobileye技术层面的一些剧透。

Mobileye首席执行官Amnon Shashua

具体来说，就是Mobileye Brain 6，一套基于EyeQ6的软件解决方案，在Amnon这里被看作是Mobileye自动驾驶技术的重大进步与革新，按照计划，这套方案将在今年12月进行披露。

据Amnon透露，Brain 6从几年前开始开发，一直是EyeQ6产品线的核心。这套混合AI骨干网络旨在解决大规模自动驾驶的复杂性和需求。

Amnon表示，在性能方面，Brain 6应用不同的生成式AI网络组合，应对自动驾驶的复杂情况，比如长尾问题和输入偏差泛化误差权衡，通过这种方法，Brain 6可以确保足够的性能和稳定性。

最新的进展是，今年第二季度，Mobileye已经开始了在EyeQ6平台上大规模线上测试和模拟。

另外，这套方案也符合当下市场所追求的性价比要求。具体来说，Brain6 与 EyeQ6 的协调，可以使客户能够以MSRP（制造商建议零售价，这里可以简单类比或倒推为成本的概念）的50%提供无需眼睛监控（自动驾驶）产品。

同时，这套基于纯视觉的方案，采用模块化架构，可以适配单独的感知层以及各类传感器的配置，以此满足不同主机厂和不同车型的搭载需求。

据了解，Brain 6的数据来源于与Mobileye合作的全球各大主机厂多年收集的数百PB数据支持，以此应对自动驾驶的复杂场景，并在全球不同地区保证统一的性能。

只言片语的技术讲解并不具备连贯性，所以Brain 6具体的技术细节要等到今年年底才能全部揭开。

Mobileye REM地图方案

按照我们的理解，不出意外的话，这将是一套纯视觉为基础的自动驾驶技术，同时Mobileye还透露该方案会有众包高精地图的参与。

不过，会不会采用当下比较火热的端到端大模型依然很不好说，毕竟在此之前，Mobileye在多次发声中，都始终对端到端持保留态度。

而Brain 6软件方案大规模上车产生增益，Mobileye将时间定在了2026年。

新技术，还是太慢了？

2026年，听起来还相当遥远，与Mobileye一贯给人的印象一样，总是慢人一步。

Mobileye产品规划

对比此前的EyeQ5和最近的EyeQ6，无一不是如此。尤其是算力层面，到EyeQ 5也不过24TOPS，同期英伟达的主推产品OrinX已经超过200TOPS。

后续的EyeQ6系列，最高176TOPS的算力，依然是一步慢、步步慢。

软件层面也是如此，至少在当下，Mobileye还是上个阶段规则代码或者小模块的形式。至于竞争者，不管端到端是否会成为自动驾驶终极的解决方案，但至少已经有大部分玩家开始了尝试。

小规模的落地也在近期出现。

至于效果，有业内人士告诉《赛博汽车》从理论上来讲，过去多个小模型层层传递的做法，天花板会越来越逼近，不管从技术还是成本上，都不会是理想的方案。

端到端大模型，从我们的实际体验来看，至少现在能看到的潜力会比上一代更优。

Mobileye的新方案是否会比端到端更优，现在不好评论，而大规模验证，如Mobileye所言，要等到2026年。

但现在，Mobileye面临的已然是一个群狼环伺的局面。一方面大环境中短期的不利好；另一方面，在ADAS中低算力的市场上，Mobileye要面对的对手，已经越来越多了。

比如拿下大算力市场又盯上下沉市场的英伟达，以及同样以中低算力见长的高通、德州仪器，和国内的地平线之类的厂商。

内外都说不上乐观，Mobileye的2026年，是否太拖沓了点？

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