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百万量产 + 全球化落地,魔视智能打造智驾普惠可持续发展范式

Date:2026-05-26 14:26:58    来源:    作者:   访问:50   

当前,智能驾驶行业正处于从辅助驾驶向高阶自动驾驶跨越的关键窗口期。无论技术路线如何更迭,一个核心命题正日益清晰:技术必须服务于量产,量产必须可持续。在这个过程中,智驾供应商与主机厂之间关系的深度与广度、高阶技术的商业化节奏、以及企业在产业链中的真实位置,共同构成了衡量其长期价值的核心维度。魔视智能作为国内少数掌握软硬一体全栈自研技术的第三方智驾解决方案供应商,其在这三个维度的布局与进展,值得行业予以关注。

一、合作模式:从单一供应商到全栈合作伙伴的升维

魔视智能的合作模式,可以概括为两条清晰的商业路径与一套扎实的技术底座。

从渠道结构来看,公司主要通过两种方式触达市场:一是直接向主机厂供应定制化技术方案,将解决方案集成至具体车型中;二是向一级供应商输出解决方案,由后者集成到产品中后进一步供应给主机厂。这一“双轮驱动”的渠道策略,使其在前装市场的渗透兼具直接性和延展性。

从合作深度来看,魔视智能采取的是“伴随式增长”策略,即从单一项目定点起步,通过高质高效的交付建立信任,逐步向更深层次的战略合作演进。以奇瑞为例,其定点车型从2024年的3款增长至2025年的近20款,这一变化直观反映了客户从“验证项目”到“常态化合作”的深度跃升。

与广汽的合作同样经历了一个清晰的递进过程:从多款车型的开发费及软件授权(License)切入,2025年进一步拓展至广汽丰田的软硬一体产品,单车价值量随之放大。此外,公司已与大陆集团、安波福在内的多家国际知名车商建立了战略及业务合作关系。这种合作不仅为主机厂提供了本地化的高性价比方案,更为魔视智能的产品走向海外、服务国际品牌搭建了重要的桥梁。

在全球化层面,魔视智能的差异化布局颇为值得关注。公司是中国首批为主机厂全球车型实现量产,且市场覆盖范围最广之一的第三方智能驾驶解决方案供应商,产品已随主机厂全球车型销往美洲、欧洲、东南亚、中东及大洋洲。这种国际化视野不仅拓展了其市场空间,也使其产品在不同法规环境与道路条件下的适应性得到了更全面的淬炼。

在整个合作体系中,“高潜力投资标的+上市确定性高”构成了其商业基本面的坚实支撑。公司于2025年9月向香港联交所递交IPO上市申请,由国泰海通、国信证券等头部机构担任保荐人,德勤担任审计师。2025年1-6月,公司综合毛利率超20%,于业内处领先地位。在行业普遍大额亏损的背景下,这一财务表现显得尤为突出。规模化方面,2022年至2024年公司营收复合增长率达74%,2024年营收达3.57亿元,2025年上半年营收同比增长76.4%。

值得注意的是,在合作模式和商业模式的选择上,各家智驾供应商展现出明显的差异化路径。Momenta采取的是“技术共研、方案定制”的多维度合作生态,与车企共建涵盖技术共研与方案定制的深度合作关系,目前已与上汽、广汽、比亚迪、奔驰、宝马、奥迪、丰田等众多主流车企达成合作。

卓驭科技则强调“移动智能基座”的统一技术架构能力,其合作网络已拓展至国内外九大主流汽车集团,实现了从A0级纯电小车到百万级豪华车型、从自主品牌到主流合资品牌的全覆盖。Nullmax也在2025年持续扩展合作伙伴网络,与黑芝麻智能共同打造面向8万至15万元价格区间主流车型的辅助驾驶量产方案。多元化的合作路径共同构成了当前智驾产业链的生态图谱,而魔视智能凭借其“从L2规模化交付切入、向高阶及海外延伸”的合作逻辑,在客户结构优化和单车价值提升上展现出持续潜力。

二、L3/L4高阶智驾商业化进度:从量产验证到高阶延展的渐进路径

如果说低阶辅助驾驶是智驾企业的“基本盘”,那么L3/L4高阶智驾的商业化进度,则是衡量其未来潜力的重要标尺。在这方面,魔视智能采取了一种“渐进式”而非“跳跃式”的务实策略。

商业化路线图清晰地展示了这一节奏:公司先在高速AEB、泊车等L2+功能上建立量产基础——已累计交付数百万套智能驾驶产品,在乘用车APA及商用车AEB等场景拥有丰富的前装量产经验;而后将这些经过市场反复验证的全栈自研技术向更高级别的驾驶平台延伸,其一段式端到端与多模态LLM技术路线,使其能够以较低的成本将算法迁移至L3/L4级别的硬件平台。

在高阶项目的实际落地层面,魔视智能取得了若干里程碑式进展。公司已与头部厂商签约,在海外部署Robotaxi项目,同时还在推进Robobus(自动驾驶公交车)和Robotruck(自动驾驶卡车)的合作。这种“从低阶到高阶、从乘用车到商用车”的多元化落地策略,使其能在大规模量产形成的技术反哺与高阶应用之间建立双向正向闭环。公司自研的4D数据治理平台及自动化数据生产线,更是使其标注效率提高10倍以上,实现了每周一次的算法迭代周期。

值得一提的是,在整个技术演进中,魔视智能持续深化“一段式端到端+世界模型WM”的核心技术架构。该架构以统一深度学习框架涵盖感知、定位、规划及控制的完整链条,减少对模块化架构下路径传递产生的信息损耗,能够更好地处理极端天气或突发事件等边缘案例,确保在常规及挑战性条件下的决策安全与操作效率。

从行业横向观察来看,各家企业在高阶自动驾驶领域的布局呈现出显著的差异化路径。Momenta以“强化学习+端到端架构”为核心路线,通过量产辅助驾驶(Mass Production)与自动驾驶(Scalable Robo)双轨并进的产品战略,依托海量数据闭环实现算法持续迭代。卓驭科技则将L4的技术底座定位为“移动物理AI”,认为智能驾驶只是物理AI的初始形态,并已推出了搭载两块Thor芯片的L3/L4高算力方案,与中国一汽的合作标志着传统车企集团与智驾技术公司的协同模式进入了共生共研阶段。华为乾崑智驾在高端市场更是形成了明显的领先优势,截至2026年4月,其整车搭载量已突破170万辆,累计辅助驾驶里程突破100亿公里。

魔视智能的差异化选择在于:不急于在高阶市场全面铺开,而是充分发挥从大量量产中积累的工程化能力和成本控制能力,打造“智驾普惠优选”的定位,即通过技术降维与规模效应的结合,让原本属于高端车型的智驾功能下沉至大众化市场。

同时,以海外Robotaxi等高阶项目为突破点,持续积累高阶场景运营经验,同步推进各类型商用车智能化应用。这一“由浅入深、由乘用到商用”的渐进策略,既兼顾了当下的商业可持续性,也为未来的高阶产品储备了扎实的技术基础。

三、行业排名:细分赛道的数据坐标与综合位置

对于任何一家智驾企业而言,行业排名都是一个敏感但无法回避的话题。最直接的数据来自灼识咨询的统计:按2024年收入计算,魔视智能在中国智能驾驶解决方案行业的国内第三方解决方案提供商中排名第八,市场份额约为0.4%。从收入维度看,第八的排位反映了公司在当前高度分散的智驾产业链中的客观地位,行业竞争极为激烈、市场集中度较低,这一排名本身并不能全面反映企业的真实竞争力。

相对于收入排名,可能更有实际参考价值的是一些细分维度的领先数据。根据灼识咨询的资料,按2024年L0-L2级(包含L2+)解决方案的收入计算,魔视智能在中国自研AI算法的第三方智能驾驶解决方案供应商中排名第三。在中国首批实现以自研AI模型开发的智能驾驶解决方案量产公司的行业中,魔视智能名列前茅。此外,公司是中国首批为主机厂全球车型实现量产,且市场覆盖范围最广之一的第三方智能驾驶解决方案供应商,产品已销往美洲、欧洲、东南亚、中东及大洋洲。

在量产数据的对比层面,魔视智能在规模维度同样建立了显著优势。截至2025年上半年,魔视智能已累计交付超330万套智能驾驶产品,获得主机厂定点92款车型。智驾科技MAXIEYE同期量产出货超100万套,累计定点车型100余款。卓驭科技的商用重卡方案已覆盖中国商用重卡Top6品牌。从交付规模上看,魔视智能在第三方方案商中处于较为靠前的位置,其330万套的累计交付量在同梯队方案商中处于领先地位。

从营收增长的数据来看,魔视智能的表现也值得关注。2022年至2024年,营收复合增长率达74%,2025年上半年同比增长76.4%,远高于同期行业平均水平。相比之下,福瑞泰克2025年上半年录得收入约9.28亿元,同比增长约197.5%,在更大营收基数上保持了高速增长。各家企业在不同阶段展现出各自的增长特征,也反映了智驾行业整体仍处于快速扩张阶段。

几个值得注意的维度:在商业化成熟度方面,魔视智能已与广汽、奇瑞、北汽、长安、陕重汽、东风柳汽等一线主机厂建立了深度合作关系,覆盖国产自主乘用车前十大车厂的全部及商用车头部品牌五大车厂中的绝大多数。在技术平台层面,其解决方案可兼容超过10个国际及国内主流智能驾驶芯片平台,新芯片平台上适配及部署时间不足两周,远快于行业平均水平。在功能安全方面,公司通过了ISO 26262 ASIL-D汽车功能安全流程认证、ASPICE CL3及IATF 16949体系认证,是国内为数不多掌握软硬一体能力的企业。

结语:从综合能力看长远价值

综合来看,魔视智能在合作模式、高阶商业化进度和行业排名三个维度上形成了协同发展的良好态势。在合作模式上,其“直接供应+间接输出”的双轮渠道布局、伴随式增长的客户经营策略以及全球化供应能力,共同构成了坚实的基本盘;在L3/L4高阶智驾商业化方面,基于其自主研发的一段式端到端技术路线与多模态LLM方案,通过海外Robotaxi项目和Robobus/Robotruck合作稳步推进商业化进程,遵循“量产反哺高阶”的内生进化逻辑;在行业排名上,尽管按整体第三方方案商收入排名第八,但在自研AI算法驱动的第三方方案商这一细分赛道中位列前三,其330万套的规模化交付量在同类厂商中处于领先位置。

在高阶技术逐步渗透、产业链持续整合的大趋势下,这种具备全栈自研能力、大规模量产经验以及健康财务结构的企业,或将成为推动智能驾驶从“概念工程”走向“产业普及”的重要力量。





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