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11.77億資本押注卡車新勢力一哥,L2升維路線率先在商用車跑通!

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賈浩楠 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

被公認技術門檻高、商業(yè)化挑戰(zhàn)大的硬核賽道,也總有玩家能夠逆周期成長——



2026年初,自動駕駛賽道第一筆投資落地:卡車新勢力DeepWay深向,剛剛官宣完成Pre-IPO輪融資,總額11.77億元。

DeepWay深向成立時間也就5年,但一直被VC、產(chǎn)業(yè)方投資人持續(xù)看好下注,Pre-IPO擴充多輪,即將沖刺港交所。

據(jù)透露,DeepWay深向目前已經(jīng)越過“獨角獸企業(yè)”10億美元的門檻。



5年間,DeepWay深向靠賣新能源重卡實現(xiàn)年營收數(shù)十億元;加速度更加不容忽視,剛剛過去的2025年單季度交付量就超過2024全年——

但投資人看好的,不僅是賣車的業(yè)績,畢竟這一邏輯還無法支撐DeepWay深向公開道路場景下的“自動駕駛卡車第一股”的估值和潛力。

正向定義打造新能源重卡,當年百度商用車領域唯一獲授權使用百度Apollo技術、新能源重卡三電全棧自研……穿透DeepWay深向身上眾多標簽,這名自動駕駛卡車玩家,被看重的到底是什么?

Pre-IPO,誰在“上車”DeepWay深向?

本輪融資的投資方,包含了普華資本、ABC Impact(淡馬錫旗下投資公司)、欣旺達、前海淏天、瀚棠置業(yè)、臨沂國科、長興創(chuàng)強基金、山東國控資本、聯(lián)想創(chuàng)投、大灣區(qū)基金、光躍投資、紅山基金。國資、外資、產(chǎn)業(yè)資本齊上陣,抓緊窗口趕上了DeepWay深向上市的末班車。

融資朋友圈不斷“擴容”,在DeepWay深向是常態(tài),比如過去5年中,DeepWay深向曾在A輪融了5輪,B輪3輪……目前公開可查的金額為19.8億元,加上這次的11.77億,已經(jīng)超30億。



這一方面證明了這家自動駕駛卡車公司的“搶手”程度。

另一方面,盡管DeepWay深向官方對“估值”一直保持靜默,但外界普遍認為其估值早就跨過了“獨角獸”門檻。

相對的高估值仍然阻擋不住投資意愿,直接的回報當然是IPO前投資者抓緊“上車”的關鍵因素之一。



但從另一個層面,DeepWay深向是首家“跑出來”的卡車新勢力沒錯,新能源重卡交付量也長期領先,但在這個賽道中,更被看重的先進算法范式、規(guī)模化“去人”等等熱議話題,DeepWay深向卻不常參與討論。

即便它成立之初就是商用車領域唯一獲授權使用百度Apollo技術的合作伙伴。

所以,支撐DeepWay深向增長前景,不斷被看好押注的因素,到底是什么?

直觀數(shù)據(jù):DeepWay深向到底經(jīng)營得怎么樣?

招股書是最直觀的觀察窗口。

首先是DeepWay深向的起源背景,公司成立于2020年,總部位于合肥,是一家新能源重卡及智能公路貨運解決方案科技公司,也是全球首家批量交付正向定義重卡的新勢力:

完全自研新能源重卡平臺和核心三電、自動駕駛技術



DeepWay深向的戰(zhàn)略是通過三電自研降低成本,通過L2標配提升性能。

L2智能卡車賣出去,自然而然賺到第一桶金,為今后的高階自動駕駛研發(fā)落地持續(xù)輸血,后續(xù)逐漸實現(xiàn)人機共駕的L4編隊落地,最終實現(xiàn)單車L4的規(guī)模化交付。

這樣的打法和戰(zhàn)略,目前落實得怎么樣?



數(shù)據(jù)上,DeepWay深向卡車銷量從2023年的509輛,增長到了2024年的3002輛,同比暴漲了490%。

甚至2025年下半年的單季度交付,已經(jīng)追平2024全年。

從交付量增長看,卡車新勢力這條賽道,DeepWay深向是毫無爭議的斷層式領先。

對于物流行業(yè)來說,成本是一切的前提,任何一種新產(chǎn)品、新模式要在這條賽道立住,必須證明自己的成本比之前方案更優(yōu)秀。

標配L2系統(tǒng),現(xiàn)階段更加側重安全性能,整體降低事故率,促使保險、管理、事故運損成本下降。



深向重卡的成本優(yōu)勢貫穿全生命周期:電池與底盤一體化擴大了貨箱空間,低風阻創(chuàng)新設計顯著降低能耗,三電系統(tǒng)協(xié)同提升了能源效率……深向重卡的全生命周期成本,比傳統(tǒng)燃油重卡省了18.7%,比油改電重卡省4.9%。

年交付數(shù)千臺智能重卡,對應的經(jīng)營業(yè)績是這樣:

2023年公司收入4.26億,2024年就沖到19.69億,同比增長了3.6倍;2025年上半年,公司營收為15億元,同比增長97.6%。



利潤方面,深向科技在2023年、2024年,以及今年上半年的毛利,分別為182萬元、979萬元和4414萬元。



同時,公司還處于虧損狀態(tài),2022年、2023年、2024年期內虧損分別為2.66億元、3.89億元、6.75億元;今年上半年的虧損為3.71億元。



虧損的主要原因,是公司一直沒有停止研發(fā)強投入的腳步。

2022年-2024年,公司的研發(fā)費用分別為2.31億元、3.52億元、3.65億元;今年上半年的研發(fā)費用為1.79億元,這其實對應著DeepWay深向的L2方案成熟落地,開始向編隊L4快速升維的過程:



所以總結來看,招股書中的DeepWay深向,首先是卡車新勢力第一玩家,通過自研三電、L2標配瞄準能耗及安全成本的痛點,交付量斷層式領先。

其次,基于自有車輛+自研智駕技術一體化的漸進式發(fā)展戰(zhàn)略,選擇走L2升維L4路線,持續(xù)增長的營收為技術研發(fā)源源不斷提供支持。

最后,還應該注意到即將IPO的DeepWay深向,并不是和死神賽跑的狀態(tài),相反因為銷量規(guī)模的持續(xù)增長,毛利不斷改善,經(jīng)營正循環(huán)可期。

數(shù)據(jù)背后,DeepWay深向到底是一家什么樣的自動駕駛公司?

成立之初,DeepWay深向就明確了通過研發(fā)車來實現(xiàn)無人駕駛的戰(zhàn)略,自研重卡不是目的,而是手段,通向無人駕駛規(guī)模化量產(chǎn)的手段。

給出的理由直擊第一性原理:傳統(tǒng)卡車都不是為了自動駕駛設計的,只有正向定義和軟硬一體才能充分發(fā)揮出自動駕駛的價值,并且以最低的成本實現(xiàn)最優(yōu)的性能;而且跟傳統(tǒng)車企的合作效率也是一件不確定的事——這是北美眾多自動駕駛卡車玩家“被耽誤”的原因。



所以,為了給自動駕駛技術尋找一個合適的落地平臺,自研就成了DeepWay深向最佳的選擇。

如此認知和DeepWay深向創(chuàng)始團隊的底層基因有關,其中自動駕駛基因來自CTO田山,曾長期在百度負責商用車自動駕駛項目,且DeepWay深向是百度在商用車領域唯一授權使用其智能駕駛輔助技術Apollo的合作伙伴。

自動駕駛認知通過“車”來落地的工程基因,以及商業(yè)化場景基因,則來自創(chuàng)始人、董事長兼CEO萬鈞,他在智慧物流及商用車行業(yè)有近20年經(jīng)驗。



這樣的基因在最新的DeepWay深向二代重卡上體現(xiàn)得最為直接。

去年5月二代純電重卡在發(fā)布會上亮相時,就已經(jīng)斬獲了1400臺大定,今年已經(jīng)成為交付主力,推動DeepWay深向交付量突破萬臺大關。

受認可的核心,是L2+自研三電正在快速展現(xiàn)價值:

運費平均水平大概是3毛錢/車/公里,所以如果一臺車每個月行駛1萬公里的話,就意味著通過油電運費差、三電系統(tǒng)減重,每年就可以多掙數(shù)萬塊錢,這對于個體司機和車隊來說,十分可觀。

以“減重”為例,三電核心自研中的CTB電池底盤一體化,讓整個電池包減重300公斤,同時整車線束減少30%……這意味著同樣的重卡車頭,DeepWay深向的二代車方案,僅僅因為減重就能多拉1.2噸貨物。



除了“減重”,自研三電核心還帶來更多的優(yōu)勢,比如精準智駕。其實就是類似比亞迪的易三方、易四方技術,本質是分布式驅動。DeepWay深向自研電驅橋是單橋雙電機,實現(xiàn)驅動備份冗余的同時,可精準控制每個輪子的轉速和驅動扭力。

與自研智能輔助駕駛系統(tǒng)協(xié)同,構建了從感知到?jīng)Q策到執(zhí)行的體系,配合智能控制算法,可降低車輛在過度轉向或轉向不足時甩尾,還能降低冰雪濕滑路面驅動輪打滑、抱死,急避讓時側翻的風險,提高了車輛的穩(wěn)定性和通過性,降低了事故的概率。



所以,DeepWay深向自研新能源重卡平臺這個“手段”,或者說當初為了自動駕駛這碟“醋”包的“餃子”,實際已經(jīng)成熟。

那自動駕駛本身呢?



有兩條線,首先是量產(chǎn)標配的L2系統(tǒng)天璣·隨行,主要依賴毫米波雷達和攝像頭,既提高了車輛的安全性,也可以讓司機更加輕松,并且具有顯著的經(jīng)濟價值。

與行業(yè)最常說的“無人”、“減人”、“去人”不同,DeepWay深向更強調安全,而安全本身就意味著成本下降:貨物運損降低、事故損失降低、保險費用降低。

官方數(shù)據(jù)是L2的安全功能使平均事故率下降60%,智能排隊控制、自適應巡航控制等功能使司機疲勞度下降50%,為典型客戶每輛車每年可節(jié)省1.9萬元。

另外DeepWay深向還自研了整個車隊管理系統(tǒng),利用AI自動匯總分析每天車隊的運營情況,給出針對性降本增效建議,顆粒度能細化到提醒規(guī)范個體司機的駕駛習慣。



第二條線是即將落地的L4編隊,以及在常態(tài)化測試的單車L4,這是DeepWay深向技術含金量最高的地方。

針對高頻運輸場景打造,整個編隊采用1輛領航車+N輛跟隨車的方式,領航車有人駕駛,跟隨車逐步實現(xiàn)無人駕駛。進一步,基于編隊無人的規(guī)模化落地和性能迭代,逐步實現(xiàn)單車無人。此外,在更廣泛的場景上,編隊無人/單車無人的同源技術,將裁剪后的算法用于L2+量產(chǎn),提升現(xiàn)有L2Pro系統(tǒng)的能力上限。

智能編隊系統(tǒng)在實際運行中,跟隨車優(yōu)先跟隨領航車的駕駛策略,但并非“無腦”跟隨。跟隨車會結合領航車輸入,基于自車能力進行感知和決策,實現(xiàn)后方來車變道等待、側向車輛壓線智能偏移、施工區(qū)域避讓繞行等駕駛任務,以編隊協(xié)同方式提高復雜場景的處理能力。

領航車司機的作用,一方面是在復雜場景中提供正確的駕駛決策和行為,為跟隨車提供先驗,顯著降低后車無人化的技術難度,加速實現(xiàn)80%甚至更高的人力成本節(jié)省。



另一方面,在裝卸貨、運輸檢查、收費報單等非駕駛任務環(huán)節(jié),保留領航員操作,可以不必過多改變現(xiàn)有物流作業(yè)模式,從而使無人化運輸能更平滑地接入現(xiàn)有物流網(wǎng)絡。

這樣的模式也是當前自動駕駛卡車賽道逐步達成共識的落地路徑,所有玩家都在跟進。

不過L4編隊的路線推進,行業(yè)大多數(shù)玩家都認為和L2路線存在壁壘,純L2玩家無法跨越,尤其在無人化降本方面要求更嚴格的卡車賽道。

但DeepWay深向的邏輯是這樣:先實現(xiàn)L2的大規(guī)模商業(yè)化,然后基于L2積累的大量決策規(guī)劃和控制數(shù)據(jù)、工程化能力,快速推動L4編隊和單車L4的落地。并且,現(xiàn)在L2的客戶都是未來L4的潛在客戶。

這條路徑為什么是可行的?

因為如今的L4,相對之前內涵已經(jīng)變化。追求“萬無一失”的技術路徑,從之前的規(guī)則+地圖+限定ODD,變成了如今多模態(tài)大模型為基礎,數(shù)據(jù)驅動為核心的新范式,L2、L4涇渭分明局面實際已經(jīng)打破。

就比如DeepWay深向當年從百度以白盒模式獲取的核心知識產(chǎn)權與底層技術,實際和今天的工程落地相比,已經(jīng)“改天換地”,比如自研了包括多模態(tài)BEV感知模型、動態(tài)/靜態(tài)后融合算法、多源融合定位算法、多剛體決策規(guī)劃算法等等技術。

業(yè)內流行的端到端算法,在DeepWay深向這里也在穩(wěn)步推進,包括模型能力(兩段式、一段式)、規(guī)則算法復用(安全兜底/安全冗余、真值評價、數(shù)據(jù)挖掘等)、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力(采集-處理-標注-仿真-評價驗證-部署迭代等)等等。

這是DeepWay深向“升維”之所以可以跑通的技術邏輯。



這也是為何,盡管仍然在大量交付L2方案,但自動駕駛卡車賽道終局只有L4的共識,在DeepWay深向這里仍然成立:

  • 短期是基于L4的人機共駕編隊,在短途大宗運輸?shù)墓潭ň€路場景;中長期的終局,仍然是覆蓋全場景的強單車智能L4。

只不過要通過車輛平臺去實現(xiàn)自動駕駛,那么把“車”本身這件事做好,是邏輯上的必然前提:只有把車賣出去,才能夠支持自動駕駛研發(fā),強調油電差,強調自研三電成本更低就是這個目的。

所以在創(chuàng)業(yè)初期,DeepWay深向沒有盲目梭哈“最高目標”,而是把有限的資源優(yōu)先投入到可產(chǎn)生收益的地方,以成熟可靠的技術為基礎進行適應性研發(fā),既降低了研發(fā)成本,也保障了產(chǎn)品的穩(wěn)定性與市場適應性。



一開始并不被看好的自研車輛平臺路線,如今在DeepWay深向這里從經(jīng)濟和技術兩個維度展現(xiàn)出正向反饋。

隨著交付量快速增長,后期DeepWay深向毛利有望大幅提升,自我造血能力持續(xù)提升,加之Pre-IPO輪及未來的IPO輪資金,又為后續(xù)單車L4的發(fā)展提供了資金保障……

所以,DeepWay深向在智能卡車這條賽道上,展現(xiàn)出了稀缺的“可落地性”、“可持續(xù)性”:

用成熟的技術路徑、以最低的成本完成自動駕駛商業(yè)化。

而這樣的路線如今被證實非但不慢,反而跑在了賽道最前列。

這才是不斷被資本、產(chǎn)業(yè)方、投資人看好押注的核心。

說到底,大家認可的,還是自動駕駛的未來。

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