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記者 周信
近日,礦山無人駕駛企業踏歌智行正式向港交所主板遞交上市申請,由華泰國際擔任獨家保薦人。
踏歌智行成立于2016年,由北京航空航天大學教授余貴珍創辦,總部位于安徽合肥,是國內較早專注于露天礦封閉場景無人駕駛運輸解決方案的企業。成立至今,踏歌智行已累計融資突破15億元。
此次港股IPO,是踏歌智行進一步融資擴大業務和市場規模之舉,其融資主要將用于無人駕駛AI大模型技術和產品開發及產業鏈上下游投資并購。但在尚未形成“造血”機制前,這條路并不好走。
市場份額行業第三
踏歌智行的核心產品為自主研發的“車—地—云”一體化礦山無人駕駛運輸系統“曠谷”,業務模式主要分為三塊:一是專用車輛解決方案,即與車企合作開發并銷售搭載自研系統的礦用寬體車及配套設施;二是第三方車輛改裝方案,為客戶存量礦卡提供無人駕駛化改造;三是智能運營服務,包括遠程調度、運維管理、數據服務等。
資料顯示,踏歌智行在2018年開始改造國內首臺無人礦卡,在2020年實現國內首個安全員下車的無人礦項目,在2022年落地首批L4級多車協同運輸項目,其技術落地節奏處于行業前列。
截至2025年底,踏歌智行已在全國落地31個智能礦山項目,累計交付557輛無人礦用運輸車(含114輛剛性礦卡);其中14個項目通過官方認證,認證數量位居中國市場第一。
按收入口徑計算,踏歌智行在國內礦山無人駕駛解決方案市場占有率約13.3%,排名第三,僅次于易控智駕和希迪智駕。
與所有無人礦卡企業一樣,踏歌智行的客戶以大型國有能源與有色金屬礦企為主,包括國家能源集團、江西銅業、包鋼集團等。2023—2025年,踏歌智行前五大客戶收入占比從84.9%升至88.2%。相較而言,易控智駕2022—2024年前五大客戶占比分別為99.9%、94.4%和83.7%,逐年下降。這表明,踏歌智行存在著大客戶過于集中的風險。
尚未形成“造血”機制
財務數據顯示,2023—2025年,踏歌智行分別實現營業收入1.90億元、1.52億元和5.27億元,2025年同比增長246.2%;報告期內,凈虧損分別為3.13億元、3.45億元和1.64億元,三年累計虧損高達8.22億元,而同期累計營收僅8.69億元,虧損額幾乎與營收規模持平。
毛利率方面,2023年和2024年的綜合毛利率分別為-24.8%、-45.5%,2025年雖毛利率轉正至4.8%,但并非由于核心競爭力提升,而是依靠低毛利車輛銷售、規模短期沖高實現了賬面改善。
踏歌智行的業務結構變化足以說明其盈利的脆弱性:高毛利屬性的智能運營服務收入占比從2023年的40.5%下滑至2025年的18.9%;第三方車輛改裝業務未能實現盈利;唯一實現盈利的是專用車輛銷售業務,該板塊毛利率僅13.6%,但2025年該業務收入占比飆升至71.4%,成為營收的絕對主力。
踏歌智行的現金流狀況也不樂觀。2024年末,踏歌智行的現金及現金等價物較同比2023年末暴跌97%,僅剩285.5萬元。2025年經營性現金流雖短暫轉正至3788萬元,但流動負債凈額仍達2.56億元,短期償債壓力大。
此外,踏歌智行的研發費用從2023年的8060萬元降至2025年的5779萬元,研發費用率從42.4%驟降至11.0%。在礦山無人駕駛這一技術密集型賽道,踏歌智行持續削減研發投入,令人費解。
踏歌智行在招股書中將“投資或并購產業鏈上下游企業”列為核心募資用途之一,投資及收購目標包括在核心傳感器、線控底盤及無人駕駛其他關鍵軟硬件組件方面具有強大研發及生產能力的上游供應商,及在礦山無人駕駛運營方面具有強大交付能力的下游服務運營商。目前踏歌智行前五大供應商采購占比高達84.0%,核心硬件、車規級零部件、整車資源高度依賴少數廠商。
對賭之下的“被動”上市
招股書披露,踏歌智行多輪融資均附帶嚴苛的上市對賭約定:需在約定期限內完成合格上市,否則投資方有權要求公司及創始股東按投資本金+8%年單利回購股份。
招股書顯示,因未能在約定時間完成上市,踏歌智行于2024年末確認10.54億元的可贖回優先股負債,直接造成其賬面資不抵債。2025年12月,踏歌智行通過補充協議解除了企業層面的回購義務,但創始股東余貴珍的個人回購責任并未豁免。根據最新約定,余貴珍的對賭義務僅在本次港股IPO申報階段暫時中止,一旦上市失敗、撤回或終止,個人回購條款將即刻恢復生效。
踏歌智行的投資方涵蓋國家能源集團旗下低碳基金、合肥國資、寶通科技等,具備鮮明的“硬科技+國資背書”特征。關于早期投資者的退出機制,國內某無人駕駛商用車的核心管理層此前對經濟觀察表示,地方國資和產業資本并不是長期陪伴型資本,它們均有明確的退出周期與回報要求,在國資保值增值、產業資本回款訴求下,推動上市成為全體股東一致選擇,被投資公司沒有拒絕的余地。
如果此次港股上市成功,踏歌智行將有希望扭轉被動局面。根據招股書規劃,踏歌智行募集資金將重點解決當前的經營短板。除投資或收購產業鏈上下游企業外,首要用途是研發端到端無人駕駛大模型、云端多智能體智能調度大模型,全地形自學習車輛控制算法、與OEM聯合開發雙向無駕駛室無人駕駛礦用運輸車,以及在中亞、非洲、澳洲組建本地化的市場拓展和運營團隊,加速海外市場擴張。
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