巨頭擠壓之下，蘑菇車聯陷算法與盈利困境_風聞

編輯 | 虞爾湖

出品 | 潮起網「於見專欄」

自成立以來，蘑菇車聯憑藉“車路雲一體化”技術路線在自動駕駛領域快速崛起，先後落地多個標杆項目：2020年北京順義5G商用車路雲一體化示範；2021年衡陽城市級自動駕駛；2022年大理“智能網聯+智慧旅遊” ；還與順豐在鄂州機場探索物流應用。

但行業環境與自身發展的矛盾正逐漸凸顯。2023年全球自動駕駛融資規模同比大幅下降，資本市場趨於謹慎。而蘑菇車聯在2023年獲得由成都科創投、珠海海都科創投、騰訊、易鑫等參與投資，5.8億元的C2輪融資之後，鮮有融資新聞。

同時，技術落地中的算法適配、數據安全問題，商業模式單一導致的盈利困境，以及百度、華為等巨頭的競爭擠壓，共同構成其發展危機，未來何去何從依然是擺在蘑菇車聯面前的難題。

算法適配不足，數據安全風險不可忽視

蘑菇車聯“車路雲一體化”技術的核心痛點，集中在複雜場景算法適配與數據安全防護兩大領域。

據媒體報道，自動駕駛系統在暴雨、大霧天氣下緊急制動誤觸時有發生。例如，中汽研極端環境測試顯示：在暴雨天氣下，輔助駕駛系統失效概率高達25.7%；濃霧路段更攀升至31.2%。

無信號燈鄉村路口通行決策延遲時長，遠超城市道路平均水平，暴露出算法對極端場景的適應性不足。

與此同時，在技術層面，“車路雲一體化”需毫秒級數據交互，而蘑菇車聯路側設備與車輛的通信時間，與百度Apollo等相比，優勢依然略顯不足，在高速行駛或突發狀況下易引發安全隱患。

此外，其算法訓練數據集中於一二線城市主幹道，三四線城市及鄉村道路場景覆蓋缺失，進一步限制非標準路況下的適配能力。

數據安全風險同樣嚴峻。蘑菇車聯繫統日均收集的數據量巨大，含車輛軌跡、乘客信息等敏感內容。這些數據如何安全存儲，也成為了蘑菇車聯的一大挑戰。

據媒體報道，2023年，某品牌汽車被曝超過215萬用户車輛數據泄露，儘管該汽車公司回應稱，這次泄露事件由人為操作失誤導致。但有報道指出，這次事件幾乎涵蓋自2012年以來註冊該品牌主要雲服務平台的全部客户羣。

從合規性看，2024年實施的《智能網聯汽車數據安全要求》明確需對敏感數據脱敏並建立應急機制，但蘑菇車聯僅能處理姓名、手機號等基礎信息，無法保護行駛軌跡等衍生數據。參考2023年特斯拉因數據泄露支付天價賠償的案例，其數據安全漏洞不僅影響用户信任，更面臨法律與經濟雙重風險。

盈利難與模式單一化，商業落地陷入困境

商業落地的核心矛盾，在於高投入與低收益的失衡，以及蘑菇車聯對To G市場的過度依賴。對政府市場過於依賴的問題，也顯而易見。

一方面，車路協同自動駕駛市場的核心特徵是政府主導，這一屬性直接決定了蘑菇車聯的發展軌跡與挑戰。由於核心客户為政府，公司收入高度依賴政府財政預算，預算波動會直接傳導至業務端 —— 若政府縮減相關領域開支或調整預算結構，蘑菇車聯的訂單需求便會隨之減少，收入穩定性面臨顯著壓力。

另一方面，在 ToG 合作模式中，蘑菇車聯扮演的是集成商角色，作為與政府對接的牽頭方，其業務利潤空間卻十分有限。相較於其他聚焦技術研發的創業公司，蘑菇車聯對外部資金支持的需求更為迫切，“外部輸血” 成為維持運營的重要支撐。

從市場本質來看，車路協同自動駕駛並非由商業公司主導的領域，政府才是推動產業前進的核心力量。這一領域涉及的道路基建改造、道路數據獲取等關鍵環節，均需依賴政府的推動與協調，商業公司難以獨立主導。

此外，它與單車自動駕駛存在本質差異：單車自動駕駛以技術為核心驅動力，而車路協同自動駕駛的發展，需要政策支持、法規完善、城市規劃配套等多方面條件同步成熟，缺一不可。這也使得蘑菇車聯在市場中的存續時長充滿不確定性。

角色定位的差異，還將影響公司長遠發展。蘑菇車聯的業務模式更偏向貿易商，與地平線、Momenta 等深耕單車自動駕駛技術的企業形成鮮明對比。這種角色差異會直接作用於後續的融資進程與上市估值，使其在資本市場的競爭力受到制約。

行業層面，2024年全球尚無自動駕駛企業實現規模化盈利，而蘑菇車聯的虧損壓力更為突出。而其盈利壓力巨大的核心原因，則是其業務集中於To G領域，受地方財政影響大，其現金流也長因財政壓力、資金未到位等而受到甚至，甚至導致一些項目建設延期。

To B與To C市場的滯後進一步加劇模式單一化風險，由此也導致了其商業化難題。從當前行業觀察及公開信息來看，蘑菇車聯尚未形成清晰的商業模式閉環，這一問題被普遍認為是其在商業化進程中面臨挑戰的核心原因之一。

作為車路協同領域的典型業態，其業務本身涉及車端、路端、雲端等多維度技術與運營環節，同時關聯政府部門、車企、設備供應商、終端用户等多方利益主體，這使得責任界定、市場監管標準、成本分攤機制及收益分配模式等核心議題天然帶有較強的複雜性。

在實際運營場景中，從部分行業案例及反饋來看，若發生交通事故、系統故障等突發情況，車端相關企業、路側設備供應商與運營服務商之間的責任劃分往往存在爭議，易出現權責界定不清晰的情況；而在成本分攤與收益分配層面，由於各方利益訴求存在客觀差異，協調難度相對較大，這在一定程度上影響了相關項目的推進效率。

此外，車路協同領域整體的法律法規及行業標準完善進度相對滯後，也使得該領域的商業化探索缺乏明確的制度規範與權益保障。

當前 AI 行業商業化競爭持續加劇，蘑菇車聯在車路協同細分賽道上面臨的挑戰亦較為顯著。從行業發展邏輯出發，其能否突破現有商業模式的單一性，同時有效應對回款週期較長、財務運營壓力等現實問題，將對其後續發展路徑與市場競爭力產生關鍵影響。

多維度競爭擠壓，或面臨生存挑戰

自動駕駛賽道的競爭已進入“巨頭角力”階段，蘑菇車聯面臨同行、跨界企業與傳統車企的多維度擠壓。

研發投入上，2023年蘑菇車聯研發費用遠不及百度Apollo。反觀華為，在華為的五大業務中，最引人注目的是智能汽車解決方案業務的爆發式增長：其2024年營收263.53億元，同比暴漲474.4%，首次實現當年盈利。

這一數據不僅遠超行業預期，更將華為推向了智能汽車產業鏈的核心舞台。資金差距導致技術迭代滯後——百度已實現L4級自動駕駛規模化運營，蘑菇車聯仍以L3級為主，L4級僅在封閉場景試點，規模化運營或尚需時日。

據瞭解，不同於Robotaxi的商業化應用，蘑菇車聯選擇在封閉/半封閉場景快速落地。其2.1萬輛自動駕駛車隊中，環衞作業車超8500輛，公交接駁車超6200輛，物流配送車超4000輛。

這些高頻剛需場景，成為算法迭代的絕佳訓練場。這種源於真實場景的數據壁壘，也是其拿下政府訂單的關鍵籌碼。

只是，核心技術變現路徑模糊，護城河遭遇挑戰。蘑菇車聯的核心“車路雲”系統，其獨特價值與可大規模商業化的產品形態尚未清晰。路側設備的標準化、成本控制及商業回報模式仍在探索。

與此同時，百度與吉利、華為與賽力斯的車企合作，實現自動駕駛系統與整車深度綁定，蘑菇車聯僅與地方車企合作，車端影響力微弱。

跨界巨頭的入局進一步壓縮空間。騰訊智能交通項目、阿里通過高德地圖整合自動駕駛服務，並推出打車平台接入百度、小馬智行，都都給用户規模相對較小的蘑菇車聯帶來了壓力。

此外，傳統車企也加速轉型，從比亞迪過去幾年在智能駕駛方面的投入，也可以窺探一二。2020-2023年，比亞迪的研發投入分別為 85.56 億元、106.27億元、186.5億元、395.7億元，研發費用率分別為5.4%、4.89%、7.76%、6.57%。由此可見，蘑菇車聯可謂前狼後虎。

結語

蘑菇車聯憑藉“車路雲一體化”技術取得的落地成績值得肯定，但技術瓶頸、商業困境與市場競爭三大危機，已成為其發展的核心阻礙。

算法適配不足與數據安全漏洞影響用户信任與合規性，To G依賴導致的盈利難制約可持續發展，多維度競爭擠壓則壓縮生存空間，三者相互交織，需系統性破解。

不過，自動駕駛行業仍處發展初期，政策支持與技術迭代將持續釋放市場空間。蘑菇車聯若能抓住機遇破解當前危機，也有望在細分領域佔據一席之地。只是，倘若其無法及時調整戰略，恐將在行業洗牌中邊緣化。

而其發展困境，也為整個自動駕駛行業提供了“技術落地需兼顧適配與安全、商業模式需多元抗風險”的重要啓示。期待蘑菇車聯能早日走出困局，從而樹立行業標杆，推動行業健康前行。

【天眼查顯示】蘑菇車聯信息科技有限公司，成立於2019年，位於北京市，是一家以從事軟件和信息技術服務業為主的企業。企業註冊資本53544萬人民幣，實繳資本350.78萬人民幣。