「IPO全观察」栏目聚焦首次公开募股公司，报道企业家创业经历与成功故事，剖析公司商业模式和经营业绩，并揭秘VC、CVC等各方资本力量对公司的投资加持。

作者丨巴里

编辑丨关雎

图源丨希迪智驾

2017年，曾在全球半导体巨头德州仪器任职的马潍博士，接到了他相识已久的李泽湘教授的创业邀约。

这位香港科技大学的教授最为人知的身份，是全球无人机巨头大疆（DJI）创始人汪滔的导师与早期关键支持者，被誉为“大疆教父”。

当年12月，李泽湘与马潍选择在湖南长沙这片充满工业基因的土地上，创立了希迪智驾。值得一提的是，李泽湘的家乡也正是湖南（永州市蓝山县）。

八年之后，由这场“产学研”融合所孕育的种子，已生长为参天大树。12月19日，港交所迎来这家独特的硬科技公司——希迪智驾正式挂牌上市，成为港股“无人驾驶矿卡第一股”，也是港股“商用车智驾第一股”。其股价平开报263港元，总市值约115亿港元，总募资约14.2亿港元。

从江苏的水泥矿坑到全球最大规模无人驾驶矿卡混编车队，希迪智驾用八年时间完成了一场硬科技的商业远征。与众多仍在寻找商业化路径的自动驾驶企业不同，这家公司已经在中国二十余个矿山实现了规模化落地。

招股书显示，希迪智驾的收入从2022年的3105.6万元猛增至2024年的4.1亿元，年复合增长率高达263.1%。截至2025年6月30日，公司已交付414辆（套）自动驾驶矿卡，手中还有647辆（套）的指示性订单等待交付。

香港科技大学电子与计算机工程学系教授 李泽湘

值得一说的是，李泽湘教授以其独特的“产学研投”模式，成功培育并连结了一个硬科技企业集群：除了希迪智驾，还包括已上市的工业运动控制核心供应商固高科技（当前市值约135亿元），和正在冲刺港股的AI家庭机器人公司卧安机器人（2025上半年营收4亿元，利润2790万元）。

这三家公司分别精准对应工业底层、家庭智能与商用车自动驾驶三大高成长赛道，构成了一个在技术路径与商业场景上互补的“清水湾硬科技矩阵”，形成了强大的生态协同效应。

从两台老矿车到全球最大车队

2019年，是希迪智驾成立后的第三年，也是自动驾驶行业集体遭遇商业化寒流的一年。开放道路的技术复杂性与法规不确定性，让无数公司的梦想搁浅。

继续在开放道路的“星辰大海”中苦熬，还是彻底转向一个看似“不够性感”的领域？一次深入的行业调研带来了转机。

希迪智驾发现，中国矿山运输行业正面临一个日益尖锐的矛盾：矿石开采量持续增长，但愿意从事枯燥、危险矿卡驾驶的年轻人却越来越少，司机平均年龄超过45岁，人力成本高企且安全隐患突出。

“那一刻我们意识到，矿山的痛点如此真实，需求如此迫切。”希迪智驾联合创始人、副董事长马潍说。

矿山场景封闭、速度要求不高，虽说感知和控制难度大，道路条件差，但规避了开放道路自动驾驶最难攻克的法律和复杂路况问题。而且，希迪智驾早期为开放道路无人重卡研发的感知、规划、决策算法，有高达70%能够迁移到矿山场景。

更关键的是，矿山运输市场规模超过3000亿元，即使只实现10%的自动驾驶替代，也是300亿的市场空间。

2019年底，在一次持续到深夜的决策会后，团队最终统一意见：扎根矿山。

希迪智驾联合创始人、副董事长 马潍

这一决策的背后，是自动驾驶行业从“技术炫技”到“务实落地”的整体转变。

根据灼识咨询数据，2024年中国智能驾驶商用车市场规模达48亿元，其中封闭环境市场规模为26亿元，而自动驾驶矿卡解决方案就占据了19亿元。预计到2030年，这一细分市场规模将增至396亿元，年复合增长率达65.3%。

方向定了，但如何取得第一个客户的信任？

2020年，机会出现在江苏句容的一家水泥矿。客户的“考题”极为苛刻：只提供两台濒临报废、车龄超20年的老式燃油矿卡用于改装测试。

意思很明白，用最破的车试试，成了是惊喜，坏了也不可惜。团队内部也有不同的声音，但这也是很好机会。

工程师们扎在矿坑边，面对线路老化、接口不匹配的老旧机械，一切从零适配。

三个月后，当这两台“老爷车”在没有安全员的情况下，自主完成装载、运输、卸料的全程，并在效率与能耗数据上展现出优势时，矿方的态度从怀疑变为惊讶，当即决定从“试一试”转向“买一批”，订购了14台纯电无人矿卡。

2022年11月，希迪智驾无人驾驶纯电矿卡编组进入矿区，开展“7×16小时”作业，成就了行业内的首个全矿山纯电无人驾驶项目。经过权威计量机构测算，无人矿卡作业效率达到有人驾驶的1.04倍，能耗成本减少88%。

希迪智驾矿山业务的“生命线”，就此连通。

从财务数据看，这一突破意义重大。2022年，公司收入为3105.6万元，净亏损2.6亿元（经调整净亏损为1.59亿元）。

到了2023年，收入增至1.2亿元，净亏损同为2.6亿元（经调整净亏损收窄至1.38亿元）；2024年收入达到4.1亿元，净亏损扩大至5.8亿元（经调整净亏损进一步收窄至1.27亿元）；2025年上半年收入已达4.08亿元，接近2024年全年水平，净亏损为4.5亿元（经调整净亏损为1.10亿元）。尽管公司按会计准则计算尚未盈利，但经调整净亏损额已随收入增长而持续收窄。

这种指数级增长，正是从那个水泥矿坑开始的。

如果句容水泥矿是起点，那么国家能源集团大型露天煤矿项目，则是希迪智驾真正的淬炼场。

2024年冬春时节，这座位于中国西北的大型煤矿气温骤降。

希迪智驾技术团队驻扎在矿区临时板房里，他们面对的是前所未有的挑战：实现全球最大规模的无人驾驶混编作业——让56台无人矿卡与约500台有人车协同工作。混编作业使得作业环境类似城市交通。

项目初期，一些开了几十年矿卡的老司机，对这群“铁疙瘩”充满不信任甚至挑衅。

一线的工程师分享了一个故事：一次夜间作业，一位老师傅驾驶有人车辆，在无人车队规整行驶时，突然从侧面“别”了进去，两车距离瞬间拉近到危险范围。后方无人矿卡的系统警报骤响，得益于提前设置的防御性算法，车辆及时做出了避让。

“压力非常大，安全是红线。”他说。

当时，近20人的技术团队就驻扎在矿区的板房里。收到反馈后，算法团队连夜分析数据，针对这类极端的“非典型人类驾驶行为”进行模型优化和策略迭代。他们不仅要让车“看得见”，更要让车“读得懂”那些隐藏在经验与习惯中的潜在风险。

这场与老师傅们持续的“攻防战”，迫使技术快速进化，最终锤炼出系统在超高复杂度混编场景下的可靠性与鲁棒性。

这个项目后来成为希迪智驾最重要的标杆案例，也为公司赢得了更多订单。截至2025年6月30日，公司已交付414辆（套）自动驾驶矿卡。

模式之争

为什么坚持“产品销售”？

在自动驾驶矿卡领域，存在两种主流商业模式：一是“运营服务”模式，企业提供全流程运输服务，按吨公里收费；二是“产品销售”模式，企业向客户销售无人矿卡及相关系统。

希迪智驾选择了后者，这一决定在初期并不被看好。

马潍回忆道，“运营模式看似门槛低，客户接受快，但需要大量资金垫付车辆成本，且会和矿山运营商客户形成竞争关系。最终我们决定坚持产品销售模式，因为我们认为这更符合长期趋势。”

这一选择让希迪智驾失去了一些短期机会。2022年，当采用运营模式的竞争对手快速扩大车队规模时，希迪智驾的销售团队感受到了巨大压力。

希迪智驾的应对策略是“用数据说话”。他们为每个潜在客户定制了详细的投资回报分析报告，展示购买无人矿卡与传统模式的全生命周期成本对比。

他们甚至帮助客户设计了“渐进式替代”方案：先用5台无人矿卡与现有车队混编，验证效果后再逐步扩大比例。这种务实做法赢得了客户信任。

财务数据证明了这一选择的前瞻性。

2022年至2025年上半年，公司毛利率从-19.3%提升至稳定在17-25%之间。更重要的是，产品销售模式避免了运营环节的大额资金占用，为公司提供了健康的现金流。截至2025年6月30日，公司账上现金充足，为后续扩张提供了保障。

“我们不通过运营积累数据，而是通过‘产品交付+售后赋能+客户共创’的模式，获取更广泛的真实场景数据。”马潍解释道。

这种模式让希迪智驾能够服务更多样化的客户，积累更全面的场景经验。

市场趋势正在验证这一判断。随着自动驾驶技术成熟和客户认知提升，越来越多的矿山开始倾向自主采购设备。他预计，到2030年，产品销售将成为中国自动驾驶矿业的主导商业模式。

竞争策略

随着自动驾驶矿卡赛道升温，竞争者纷纷入场。易控智驾、踏歌智行等创业公司，华为、百度等科技巨头，三一重工、徐工等传统工程机械厂商都在布局。

希迪智驾如何构建护城河？

“竞争已经进入效率驱动阶段。”马潍总结道。在他看来，当技术路线逐渐明朗，比拼的核心就从谁的理念更炫，转向了谁能更高效、更可靠地解决实际问题。

希迪智驾的“高效”，首先凝结为一套名为 “四步迭代法” 的内部创新准则。从创意、完整、完美到可靠，四个阶段环环相扣，次次闭环，必须在前一阶段被真实场景验证后，才能进入下一阶段。

“这强迫我们从矿区里获取需求，而不是在实验室里空想。”马潍举例，其独特的“无终端超级混编”技术，正是源于客户“不愿为已有数百台有人车额外加装任何设备”的刚性要求。

这套方法论从根源上避免了创新沦为闭门造车，确保每一分研发投入都直指痛点。

“全面”，则是希迪智驾应对极端复杂场景的另一把利刃。

矿山环境集合了车辆庞大、交通无序、环境恶劣、场景繁杂等所有不利因素。希迪智驾是国内少有的同时深耕自动驾驶与车路协同（V2X），并成功将两者融合的企业。

这种“车-路-云”全栈能力，使其解决方案不仅能实现单车智能，更能通过车路协同优化全局调度，应对矿区特有的盲区、陡坡和复杂交汇。

面对来自不同维度的竞争者，马潍显得颇为冷静。他认为，无人矿卡绝非低门槛赛道，希迪智驾在漫长实践中构筑了四重难以速成的壁垒。

首当其冲的是 “技术与场景适配” 的壁垒。“实验室的算法，未必认识矿山的沙暴。”马潍说。

矿山动辄8%以上的陡坡、能见度瞬间归零的扬尘、冬季零下30度的严寒，对感知、控制和稳定性的要求是消费级场景的数百倍。希迪智驾的算法历经无数真实工况数据的“捶打”，这是任何新玩家无法用资金短时间购买的“经验值”。

其次是 “客户信任与标杆验证” 的壁垒。矿山生产关乎安全与巨额资产，客户决策极度谨慎。“他们不会为PPT买单，只会为亲眼所见的成果付费。”马潍指出。

希迪智驾的产品已在中国二十余座矿山落地，尤其是黑山项目这个“全球之最”，成为了最具说服力的活广告。一个新进入者，即使用同样技术，也至少需要3-5年时间在不同的矿山上完成安全验证周期，才能获取同等信任。

此外，还有 “方案集成” 与 “非标定制” 的壁垒。

无人矿卡是机械、电气、算法、运维知识的复杂集成体。科技公司擅长软件，但缺乏对重型机械的深度理解；传统主机厂精通制造，但软件原生能力是短板。而每一个矿山的地质、流程、规范都千差万别，要求解决方案必须具备高度的可定制性。

如何将非标需求规模化？希迪智驾的答案是 “元矿山” 解决方案——一套核心部件标准化、场景功能模块化的技术架构。

“简单说，我们像搭乐高。”马潍解释道，自动驾驶域控制器、感知硬件等核心部件都是标准化的，不同的矿山是通过“元矿山” 软件来适配特定矿山的坡度、载重或流程。这使其能在控制成本的同时，实现批量化快速部署。

基于清晰的自我定位，希迪智驾与各类竞争对手形成了错位竞争的格局。

对于主机厂，其角色是“技术赋能者”，输出自动驾驶核心方案，共享制造渠道；对于科技公司，其角色是“场景互补者”，在芯片、大模型等底层技术上合作，自身贡献对矿山场景的深度理解；对于大型能源集团，其角色是“转型合作伙伴”，将自动驾驶与电动化、智能化结合，提供一揽子升级方案。

“这个市场足够大，容得下多种玩家，但最终胜出的，一定是真正理解矿山、能为客户创造持久价值的企业。”马潍认为。

研发投入也成为了这些壁垒的基础。

招股书显示，截至2025年6月30日，公司研发人员达249人，占员工总数的54.1%。往绩记录期内，研发开支合计达5.45亿元。这些投入转化为356项中国注册专利、513项专利申请，以及海外11项注册专利。

红杉、百度、联想押注

累计融资近15亿

希迪智驾的成长背后，是一条清晰的资本路径。

睿兽分析显示，2018年至今，公司已完成至少9轮融资，获得合计近15亿元投资额，于2024年1月底最后一轮融资估值约90亿元。

希迪智驾执行董事分别为马潍博士、胡斯博博士；非执行董事分别为李泽湘教授、王昊、杨溪女士；独立非执行董事分别为李晓原博士、谭光荣教授、张健钢。从股权结构看，创始人李泽湘通过多个实体合计持有公司43.64%的股份，为公司控股股东。

公司的投资方可大致分为三类，每类都带来了独特的价值：

1、顶级风险投资机构：红杉资本持股10.61%，新鼎资本持股9.67%，清水湾香港创投持股0.76%。

在希迪智驾成立不到半年的2018年，进行首轮融资时，李泽湘的 “清水湾香港创投” 便是重要投资方之一，与红杉资本、百度风投等顶级机构一同入股，为公司初期发展提供了关键支持。

资料显示，李泽湘于2014年联合高秉强、甘洁教授，创办了松山湖国际机器人产业基地（XbotPark机器人基地）。为了配套这一孵化基地，他在2015年成立了 “香港清水湾创业基金”，后发展为XBOTPARK基金，专门为体系内的创业公司提供早期、关键的资金支持。

红杉资本在2019年公司面临转型时，也是少数支持转向矿山场景的机构之一，其合伙人曾表示：“我们投资的是解决问题的团队，而不是追逐热点的公司。”

2、产业资本与战略投资者：百度风投持股2.39%，联想控股持股3.49%。

百度在人工智能和自动驾驶领域的积累，与希迪智驾形成了协同效应；联想则在计算硬件和供应链管理方面提供了宝贵经验。

3、国有资本与地方基金：重庆两江基金持股3.01%，湘江国有投资持股2.77%。

从资本市场视角看，希迪智驾的上市具有标志性意义。

按照发行价计算，公司上市总市值约为115亿港元，对应2024年收入的市销率约为19倍。相比之下，自动驾驶领域的小马智行和文远知行市销率分别达到73倍（2024年收入达5.48亿元人民币，当前港股市值约481亿港元）和42倍（2024年收入达3.61亿元人民币，当前港股市值约231亿港元）。

希迪智驾的成功上市，为其始于2017年的创业历程标记了一个阶段节点。从改造老旧矿车进行技术验证，到在国家级矿区部署全球最大无人驾驶混编车队，公司走通了一条聚焦封闭场景、解决产业刚性痛点的务实路径。其对“产品销售”模式和“元矿山”标准化体系的坚持，也体现了在规模化扩张与深度定制化之间寻求平衡的战略选择。

然而，上市仅是新的开始。矿山自动驾驶作为一个快速演进的细分市场，其技术可靠性、商业模式与规模化能力，仍需经历长期复杂运营的检验。

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