業績發佈，CEO當場辭職，智駕生意不好做，純視覺教父要擁抱機器人去了

財報發佈當日，Mobileye的CEO直接辭職走人了。

這個消息，放在任何一家自動駕駛公司身上，都足夠震動。

因為Amnon Shashua不是普通CEO。

他是：

Mobileye創始人；

自動駕駛視覺路線的奠基者；

馬斯克的特斯拉自動駕駛路線引路人；

把攝像頭AI帶入數千萬汽車的人；

曾經讓Intel花153億美元收購Mobileye的人。

但在Mobileye業績最承壓、最需要技術、商業Leader的時刻，這位帶領Mobileye走過27年的核心人物，要撒手自己創辦的公司經營大權了。

27年掌舵者離場

Amnon Shashua是主動辭去的Mobileye CEO一職，日后不再參與日常經營管理。

至於去處，想必大家也都能推測出來——去搞具身智能機器人了，公司名叫Mentee Robotics。

自動駕駛商業化不順轉軌具身，這是一個再熟悉不過的劇本，但在Amnon Shashua這里確實情況特殊，我們先留個懸念按下不表。

説回辭職一事，對於一家科技公司來説，CEO更替並不罕見，但Mobileye不一樣。

過去27年，這家公司幾乎與Shashua綁定在一起。

從創業，到被Intel以153億美元收購，再到重新上市，Mobileye的發展軌跡背后，都有着這位計算機視覺專家的深刻烙印。

Amnon Shashua，本科畢業於特拉維夫大學計算機專業，后又在MIT取得博士學位，研究方向為3D視覺識別。

進入產業界以后，Amnon Shashua成為計算機視覺落地的先驅者。

1999年，他創辦Mobileye。

彼時，自動駕駛還遠沒有今天的熱度，大多數行業玩家認為，未來汽車智能化需要依賴昂貴的傳感器組合。

但Shashua選擇了一條不同路線：用攝像頭，加上人工智能算法，讓汽車理解道路，這條路線后來成為Mobileye最核心的技術標籤。

從車道保持、自動緊急制動，到高級輔助駕駛系統，Mobileye推動視覺ADAS進入大規模量產階段。

「NOA」、「端到端」、「物理AI」流行之前的L2時代，Mobileye支持了大量中國及海外車企轉型，深藏功與名。

2017年，Intel以153億美元收購Mobileye，成為當時自動駕駛領域最大規模的併購之一，2022年，Mobileye重新登陸資本市場。

從創業公司，到全球ADAS供應商，再到上市公司，Shashua幾乎貫穿了Mobileye發展的全部關鍵節點。

因此，他的離開，並不只是一次普通CEO交接。

Mobileye在本身業績承壓、被英特爾強行以低估值推動上市的情況下，又正在經歷自動駕駛行業的競爭邏輯改變。

硬件算力、算法範式、功能體驗、量產落地等一波又一波的革新浪潮中，引領者陣營卻難看見Mobileye。

甚至被認為是Mobileye天然「自留地」的海外車企，如今也更多轉向中國后發自動駕駛玩家……

Mobileye到底怎麼了？

如果只看今天的Mobileye，它依然是一家擁有穩定收入和全球車企客户的自動駕駛公司。

最新財報顯示，Mobileye單季度營收約5.08億美元，同比下降約15%；全年營收預計約19.7億—20.2億美元，同比僅增長個位數。

相比之下，2023年Mobileye全年營收約20.8億美元，同比增長約10%；2024年營收約18.9億美元，同比下降約9%。

也就是説，Mobileye已經從過去的高速增長階段，進入收入波動期。

利潤端同樣承壓。

2024年，Mobileye全年GAAP淨虧損約8.2億美元，主要受到庫存調整、重組以及相關費用影響；2025年公司雖然通過成本控制逐步改善盈利，但市場關注點已經從「能不能賺錢」，轉向「還能不能增長」。

而對於一家曾被資本市場定義為AI公司的企業來説，增長速度比短期利潤更加重要。

這種變化也直接反映在市值上。

2022年，Mobileye以約160億美元估值重新上市，上市初期市值一度超過300億美元。

但隨着增長預期下降，截至目前Mobileye市值已經大幅回落至百億美元以內。

今天財報一發布，再疊加CEO辭職消息，Mobileye股價瞬間跌去15%左右，市值只剩60億美元左右了。

這種估值變化，與Waymo形成了鮮明對比。

Waymo目前仍處於Robotaxi商業化早期，收入規模遠無法與Mobileye相比。但資本市場給予Waymo的關注點，並不是當前收入，而是未來自動駕駛平臺價值。

據公開報道，Waymo估值已達到約450億美元。

一家收入規模遠小於Mobileye的自動駕駛公司，卻獲得了數倍於Mobileye的市場估值。

別說Waymo，就連車隊進展遠不如Waymo的Aurora，估值都比Mobileye高。

原因在於，兩者代表了不同的未來預期：

Mobileye擁有成熟量產體系、全球車企客户和穩定ADAS收入；Waymo代表的是數據閉環、自動駕駛模型和無人出行平臺。

說白了，資本市場估值邏輯中，Waymo被看成AI公司，押注的是可能形成的AI基礎設施價值。

至於Mobileye，更多是給車企提供輔助功能模塊的供應商，與博世、大陸、採埃孚等等傳統Tier 1差別不太明顯。

這可能體現在Mobileye一直以來的產品方案上。

過去，Mobileye最核心的產品是EyeQ芯片+視覺算法方案，實現的功能是幫助車企實現車道保持、自動剎車、自適應巡航等ADAS功能。

即使到今天，其產品體系依然主要圍繞ADAS展開。

也就是説，Mobileye儘管是純視覺先行者，但沒有從「AI司機」角度出發去搭建車位到車位的全場景技術體系、方案，而是提供分散的輔助駕駛功能模塊。

這就是資本市場認知差異的來源。

但Mobileye也不是沒有努力，去年第一次推出完整駕駛自動化產品體系：ADAS、Surround ADAS、SuperVision、Chauffeur以及Drive。

從L2輔助駕駛，到L3自動駕駛，再到Robotaxi，覆蓋完整技術路線。

其中，Surround ADAS是Mobileye當前最重要的商業化方向，據說已經獲得了不少訂單。

只不過整整一年過去，仍未有量產進展傳出。首個搭載客户，也是大眾旗下的MQB燃油車這種老舊平臺車型。

過去屬於Mobileye的ADAS時代，正在進入新的競爭周期。

但Mobileye依然保持傳統Tier 1供應商節奏。

因此，Mobileye要回答的問題不是技術消失，而是：

Mobileye到底是一家自動駕駛AI平臺公司，還是一家傳統的汽車供應商？

逃離ADAS

這也解釋了為什麼，Shashua會把目光投向Mentee Robotics。

現在謎底可以揭曉：Mentee Robotics這家機器人公司，同樣是Shashua創辦，但今年1月已經被Mobileye收購。

表面看，一位自動駕駛公司的創始人，轉向人形機器人，但實際上，是創始人想要再「撈」Mobileye一把，把具身智能的估值邏輯，注入自動駕駛公司軀殼。

從財務方面來看，收購總對價約 9億美元，其中約6.12億美元現金，其余是26.2萬股Mobileye股票（交易公告披露）。

9億美元不是小錢，但不是「孤注一擲」，因為Mobileye背后有Intel資源支持，有ADAS現金流，有長期汽車訂單。

其次從技術路線看，這是一種自然延伸。自動駕駛和機器人，本質上都在解決同一個問題：如何讓機器理解真實世界，並在複雜環境中完成決策和行動。

汽車需要感知道路、預測其他交通參與者、規劃路徑；機器人同樣需要理解環境、識別物體並執行動作。

過去積累的視覺感知、世界模型、決策控制能力，以及端側計算平臺，都可能成為Physical AI的重要基礎。

當然這樣的技術邏輯對Mobileye來説不是水到渠成，它仍然需要Surround ADAS、SuperVision的量產來證明自己。

最后，要搞機器人的話，完全可以在Mobileye內部成立一個部門，之所以要先辦一個新公司再收購，一方面是2024-2026年，人形機器人進入資本高潮。

另一方面，是想把Mobileye從汽車零部件公司變成真正的AI公司，希望資本市場看到：

我不是隻賣ADAS，我正在成為Physical AI平臺。

這其實是整個智駕供應商行業，都正在經歷的一次價值重估。

過去，供應商的價值來自賣芯片、賣算法、賣解決方案。

但隨着自動駕駛進入大模型時代，行業價值正在向數據閉環、基礎模型和AI計算平臺遷移。

多模態基礎模型、自研計算芯片的全棧能力體現出不可替代的價值，一方面，在車位到車位體驗之外，艙駕拉通的AI汽車能夠給出單純L2、ADAS難以媲美的高級體驗。

另一方面在軟硬件適配性、自研成本攤平，以及出海合規等等層面，自研全棧能力顯然能更好把控。

更不要説，多模態基礎模型在車端的實踐落地，實際上指向了更廣闊的具身智能潛力前景。

這也是為什麼越來越多的車企走向自研；NVIDIA正在從自動駕駛芯片供應商，向AI計算平臺公司演進；高通也從座艙芯片擴展到Snapdragon Ride艙駕一體平臺……

對於所有智駕Tier 1來説，一個共同的問題正在出現：供應商還能佔據怎樣的位置，給出怎樣的價值邏輯？

這樣的情況，不止是Mobileye。

國內同樣公開上市的智駕供應商公司，不論是有些時日的還是剛上市的，市值股價層面也都十分低迷。

智駕供應商這個生意，競爭依然激烈，而且更激烈的是昨天還是大客户，今天就原地變成了競爭對手。

所以舊地圖上，只剩下存量競爭了。

新大陸是機器人，汽車公司在朝着機器人前進，智駕供應商，也沒有理由不朝着機器人轉型了。

問題是，該採用怎樣的姿勢，最大程度獲得外界的認可？

本文來自微信公眾號 「智能車參考」（ID：AI4Auto），作者：賈浩楠 ，36氪經授權發佈。