禾赛科技赴美IPO，激光雷达第一股期待业务裂变

美东时间2月9日，主做激光雷达的禾赛科技正式于美国纳斯达克证券交易所揭牌上市。经历了近两年的中概股风波与日趋白热化的中美科技竞赛，禾赛作为2023开年以来第一家赴美IPO的中国硬科技企业，同时被中美两国资本市场给予高度关注。

禾赛科技发行价为19美元，发行规模为1000万股ADS，募资规模达到1.9亿美元。上市首日收盘于21.05美元，上涨10.79%，市值超过26亿美元。

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科技如虎，资本添翼

硬科技一向烧钱，禾赛科技亦是如此。

据公开信息显示，2014年成立于上海的禾赛科技，目前是全球自动驾驶及高级辅助驾驶(ADAS)激光雷达的领军企业。其2019年、2020年、2021年营收分别为3.48亿元、4.16亿元、7.2亿元（约1.01亿美元）；毛利率分别为70.3%、57.5%和53.0%，净亏损分别为1.2亿元、1.07亿元、2.45亿元。

然而亏损并不可怕，可怕的是资金跟不上，使得前期大量的研发投入功亏一篑。因此，在禾赛科技成功上市前，已经进行过多轮融资。值得一提的是，禾赛的历次融资中，美元品牌基金在其中占比较大，包括18年起连续领投禾赛5轮融资，上市前占股17.5%，为公司第一大机构投资人的光速中国，参与C、D轮融资的启明创投，以及参与D轮融资的高瓴创投等。

禾赛的上市之路则开启于2021年1月。彼时，禾赛科技向科创板递交了招股书，计划募资20亿元，估值约为133亿，然而两个月后禾赛便撤回了IPO申请。禾赛科技并未公开说明撤回原因，但有媒体猜测与激光雷达量产化难题未解，相关概念降温的大环境相关。

然而在科创板IPO终止仅三个月后，禾赛科技便马不停蹄地开始了D轮融资，获得了高瓴、小米、美团和 CPE等众多知名投资基金的青睐，融资总额超3亿美元。这在当时也被解读为一种寻求境外上市的信号。2021年11月，禾赛科技又宣布获得小米产投7000万美元的追加融资，累计共获得包括高瓴、小米、启明、光速、美团、博世、百度等机构超过5亿美元的融资。

好在一次次真金白银的倾力投入没有白费。科技如虎，资本添翼，禾赛在激光雷达领域的后续发展可谓是成绩喜人。

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激光雷达老大的实力与野心

最近一两年提到激光雷达，人们首先想到的是新能源汽车和自动驾驶。这并没有错，但还不够全面。事实上，激光雷达的产业链远比“自动驾驶的眼睛”更加丰富。

禾赛科技的上游，是众多生产光学及电子元器件的厂商，主要提供激光发射（激光器和激光芯片）、光学部件（透镜、分束器、滤光片等）、激光接收（光电探测器）、信息处理（模拟芯片、数模转换等）。而激光雷达的应用场景，则主要涉及：地图导航、智能驾驶、机器人、车联网和无人机领域。

从具体的产品来说，禾赛科技最初专注于天然气和其他行业的高性能激光传感器，2016年将主要业务转移到激光雷达产品上，主要为自动驾驶汽车和其他应用提供激光雷达产品、驾驶员辅助系统（ADAS），为自动驾驶车队提供客运和货运移动服务，以及其他应用，如最后一英里配送机器人、街道清扫机器人和禁区内的物流机器人。禾赛科技的主要客户既包括理想汽车等风头正劲的新能源汽车制造商，亦不乏百度、小米、美团等知名互联网科技公司。

在全球激光雷达竞争激烈的2022年，禾赛科技一直处于领跑位置并斩获数个“全球第一”：ADAS（自动驾驶及高级辅助驾驶）前装量产定点数量全球第一，L4 自动驾驶激光雷达市场份额全球第一，车载激光雷达领域总营收全球第一。

面对如此成绩，投资人们也不掩饰对禾赛科技的持续看好。高瓴创投就曾表示，投资禾赛并不仅仅出于布局自动驾驶乃至汽车产业链条的需要，其更重要的    底层逻辑在于，禾赛通过强大的工程能力，完成了更高质量、低成本、可量产的产品生产，是制造业产业链创新的典型模板。

本次赴美上次，也体现了禾赛科技力图在激光雷达领域坐稳头把交椅的雄心。根据招股书显示，禾赛本次募集资金最高额约为2亿美元，拟将募集资金净额的25%用于投资生产，35%用于投资研发，40%用于一般企业用途，可能包括战略投资和收购。

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路线之争与利润之争

骄人成绩与上市喜讯背后，禾赛科技面临的风险与挑战也不容小觑。

科技行业往往是“一将功成万骨枯”，新技术是落后者最无情的掘墓人。即使新能源汽车已经如火如荼地发展多年，在自动驾驶的实现路线上仍一直存在分歧。

禾赛科技主做的激光雷达，是大多数国内车企的选择。与此同时，被视作新能源汽车开拓者与领路人的特斯拉，却对激光雷达嗤之以鼻。

“任何依靠激光雷达（开发自动驾驶）的企业注定完蛋。这些昂贵的传感器毫无必要，就像是长了个昂贵的阑尾。”早在2019年的Autonomy Day大会上，特斯拉CEO马斯克就公开质疑过激光雷达的实用性。

特斯拉拒绝激光雷达的主要原因是削减成本。其自研的 “ Tesla Vision”视觉系统，通过布置在车身不同位置    的摄像头实现三维图像感知，不断抓取道路信息，再回传至中心服务器。通过神经网络对原始图像进行处理，将目标物体的边界“抠”出来，最后对数据进行比对和纠正，完成机器的图像的识别。虽然依靠单一传感器，感知系统的判断逻辑更难，但凭借先发优势以及大量数据抓取，特斯拉的神经网络不断优化，其视觉感知技术也的确走在智能汽车前列。

由于目前自动驾驶还停留在较为低级的L2水平，激光雷达与纯视觉系统可以说是各有千秋，和平相处。后续随着自动驾驶级别的提升，两种方案谁能笑到最后尚不得而知。只是随着特斯拉掀起降价潮，各家新能源车企厮杀更加激烈，利润频频承压。而与车企一荣俱荣、一损俱损的禾赛科技，不知又会如何应对。

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