撰文 | 曹双涛
编辑 | 杨博丞
题图 | IC Photo
港口无人驾驶，到底是不是一门好生意？
继2024年9月首次启动A股IPO辅导以来，西井科技先后接受了中金公司、国泰海通证券、申万宏源证券的辅导，这从侧面反映其IPO进程似乎并不顺利。
另据西井科技前员工透露，公司曾尝试登陆港交所上市，但“首轮问询阶段即受阻”。日前，西井科技正式向深交所递交IPO申请。“割裂与反差”，成为招股书的关键词。
一是营收高增长与持续亏损的反差。2023年至2025年，西井科技营收分别为1.81亿元、1.95亿元和4.93亿元，三年复合增长率达64.92%，2025年同比增幅更是高达152.34%。然而在亮眼的增速之下，西井科技未能摆脱持续亏损的困境。报告期内，西井科技归母净利润分别为-4.16亿元、-4.88亿元和-4.53亿元，三年累计亏损规模超13亿元。
图源：基于西井科技招股书整理
对于持续亏损的现状，西井科技解释称：报告期内营收虽实现快速增长，但整体营收规模仍然偏小；为持续推进技术迭代、夯实技术储备，研发投入维持高位；同时销售费用与管理费用整体处于较高水平。
二是“全球TOP1”光环与大客户依赖格局的割裂。成立于2015年的西井科技，在创始人谭黎敏带领下从“AI+港口”垂直赛道切入，逐步成长为全球规模领先的物流枢纽场景自动驾驶解决方案提供商。
但光鲜的行业龙头光环之下，是抗风险能力薄弱的客户结构。2023年至2025年，西井科技前五大客户营收占比分别高达85.99%、85.75%、81.17%。以2025年数据来看，仅赛力斯（1.6亿元）、长江和记（1.5亿元）两大订单，营收占比便分别达到33.23%和31.86%，两家客户合计贡献65.09%的营业收入。高度依赖大客户的现状，使得西井科技同时承受项目交付周期长、回款账期长、下游客户经营波动传导等多重经营风险。
图源：西井科技招股书
三是广阔的市场想象空间与偏低盈利水平之间的矛盾。The Business Research Company预测，囊括自动化车辆、智能港机、AI调度平台、远程运营、数字孪生等软硬件产品的全球自主港口运营系统市场规模，将从2025年的286.3亿美元增长至2026年的333.6亿美元，赛道成长空间充足。
具备硬核科技壁垒的西井科技，盈利水平却和赛道的高科技属性明显错配。2023年至2025年，西井科技综合毛利率分别为6.14%、10.83%和10.43%。单看2025年，西井科技毛利率不仅低于自动驾驶赛道28.84%的行业平均水平，甚至低于传统制造企业格力电器29.81%的毛利率水平。
图源：西井科技招股书
从本次IPO募集资金用途来看，西井科技拟募资37亿元：其中11亿元投入自动驾驶世界模型与AI调度系统研发，10亿元用于整车及具身智能产品研发，4亿元用于全球市场拓展，剩余12亿元补充流动资金。这种安排侧面体现，公司扩张进程中，不仅持续面临研发资金压力，还需要大量资金支撑硬件采购、项目交付以及日常运营周转。
如果说西井科技已经向行业证明，港口无人驾驶能够在全球真实生产场景实现商业化落地；那么接下来，它亟须向资本市场验证：这套定制化、重交付、重服务的项目制商业模式，能否伴随营收规模扩张，真正形成规模效应。
01、全球化提速，跨场景复制受阻
“自动驾驶、智能家居、机器人业态虽有所不同，但底层逻辑都是打造‘感知→决策→执行→反馈→再调整’的数据闭环。”杭州AI算法工程师张明（化名）表示。在他看来，港口作为典型的封闭场景，无需像城市自动驾驶那样应对行人横穿、前车急刹等大量长尾问题，企业更容易跑通数据闭环，也更适合率先实现商业化。
然而，场景封闭不等于场景简单。城市自动驾驶的难点是，单车如何应对不可预测的交通环境；港口无人驾驶的难题是，整个港口的全局协同与工业级可靠性。
张明以港口卸船为例，常见的港口卸船流程为：货轮到港→岸桥卸箱→无人车接箱→场桥吊箱→堆场存放。整个流程中，无人车仅是其中一环。车到早了需等待，到晚了会导致岸桥停顿，堆场箱位未释放则无法卸箱。当某个环节出现卡顿，并快速传导至整个工业流时，这意味着港口无人驾驶真正要解决的，是让车辆、岸桥、场桥、道路和能源系统在同一套体系中实时协同。简单来说就是，封闭场景虽降低了感知难度，但大幅提高了对系统稳定性、设备衔接和全局调度的要求。
西井科技欧洲区域负责人Ji Zhang在接受外媒采访时也表示：“集装箱码头包含大量联动环节，自动化方案不仅要处理无人车行驶，还要减少吊具与岸桥的适配时间、缓解港内拥堵，并优化资源利用率。对于人车混行场景，还需要FMS（车队管理系统）汇集实时数据进行路径决策，并在部署前开展大量仿真测试。”
面对这种复杂的全局需求，西井科技采取“物理AI+运营AI”的双路径模式。其中，物理AI负责“把活干成”，解决单台设备如何安全准确地完成具体任务；运营AI则负责“把活安排好”，追求全港效率最优。二者联动，试图完成“运营AI下发任务→物理AI驾驶车辆执行→车辆反馈状态与异常→运营AI重新计算调整任务”的循环，最终实现用数据优化决策、决策再次驱动执行的闭环。
以“物理AI+运营AI”为基础，西井科技一方面加速全球化拓展。从2020年落地泰国林查班港的全球首个无安全员集卡混行项目，到2023年英国费利克斯托港的首批换电无人车，再到2024年秘鲁钱凯港开港，西井的业务已覆盖全球30个国家和地区的200余位客户。全球化扩张，带动其海外收入占比从2023年的21.91%激增至2025年的45.38%。
图源：基于西井科技招股书整理
这种增长，不仅验证了港口无人驾驶的真实需求，也推动西井科技从单纯的“产品出海”，升级为在海外构建销售、交付、运维及合规体系的综合能力出海。
另一方面，西井科技试图打破对单一场景的依赖。招股书称，公司是少数同时在海港、陆港、空港、智慧工厂等大物流场景实现规模化商业落地的企业。
但在张明看来，跨场景复制并非易事。西井虽能复用底盘、感知和调度等底层能力，但需建立在理解不同客户真实生产场景的前提下。例如，陆港的作业流程为：车辆入场—海关查验—换装等；空港的作业流程为：货物安检—打板—机坪运输。这两种场景下工作流程差异明显，自动驾驶只是整体运转的某个环节。
如张明所言，西井科技招股书显示，2023年到2025年，港口运营商、港口机械制造商、物流运输企业的合计收入分别为1.58亿元、1.88亿元和3.09亿元，营收占比分别为87.06%、96.21%和62.73%。占比下降的背后，正是西井科技拿下赛力斯1.6亿元大单。但据西井科技前员工透露：“在拿下赛力斯项目之前，西井没有任何智慧工厂的落地案例。”
图源：西井科技招股书
02、四重矛盾交织：西井科技的商业化“暗礁”
跨场景复制的阻力，既限制了西井科技的业务扩张边界，又让其在商业化落地中面临着几重深层次矛盾，这也是其深陷亏损泥潭的重要原因。
一是重交付与规模化复制的矛盾。西井科技“新能源+自动驾驶软硬一体Q-Truck模式”的核心，建立在对客户真实业务的深度洞察之上。正如西井科技总裁章嵘所言，“在全球化、长产业链环境下，技术企业不能独自完成创新；客户提供真实应用场景，西井负责技术开发，双方需要密切合作。”但客户需求存在显著差异，使得西井科技高度依赖定制化方式完成项目交付。这种模式虽能维持较高客户黏性，但伴随的经营短板同样突出。
一方面，单个项目的回本周期被拉长。据西井科技前员工透露，“公司国内订单大多采用运营收费模式，按照集装箱实际搬运量按月结算；合作合约期限普遍为1年、3年或5年，车辆产权归西井科技所有，公司需通过融资租赁贷款购置车辆。”
另一方面，交付周期越长，应收账款转化为坏账的风险可能越高。2023年至2025年末，西井科技应收账款原值分别为0.52亿元、0.99亿元和0.75亿元，对应计提坏账准备分别为0.04亿元、0.08亿元和0.10亿元。不难看出，2025年应收账款账面规模虽较2024年峰值有所回落，但公司减值计提力度持续加大。
图源：基于西井科技审计报告整理
二是高研发投入与低毛利回报的矛盾。随着AI与自动驾驶技术快速迭代，赛道内企业只有持续加码研发，才能守住市场竞争力。2023年至2025年，西井科技研发费用分别高达1.81亿元、2.00亿元和1.92亿元，占当期营收比重分别为99.95%、102.30%和38.98%。
但大额研发投入短期无法转化为盈利，盈利端承压由双重约束共同导致。一方面，持续高额研发推高固定成本，叠加业务重硬件属性，直接压缩了毛利提升空间：2025年西井科技主营业务成本中，车辆底盘、动力电池、激光雷达、车载计算单元等硬件原材料占比高达67.89%。
图源：西井科技招股书
另一方面，项目高度定制化催生大量隐性成本，驻场实施、项目差旅、客户运维服务等人力与服务支出，进一步挤压本就微薄的利润空间。简言之，西井科技对外讲述AI、算法驱动的高科技故事，实际赚取的却是硬件制造与工程集成的微薄收益。
三是服务化收入与重资产扩张的矛盾。为拓宽客户渠道，西井科技推出“运营服务模式”：由公司自持车辆，根据客户实际作业量收取服务费。该模式优势显著，既能降低客户一次性采购门槛、拉长合作周期，为企业带来持续性收入，还能持续积累海量真实运营数据。全球港机巨头Kalmar自动化业务副总裁Juuso Kanner指出：“自动化的核心是贯穿项目全周期创造长期客户价值，而非仅完成短期交付节点。”
但这种模式的弊端在于，硬件折旧、设备维修等成本，从客户端转移至西井科技自身账面上。招股书提及，“运营类项目需要公司自持车辆等核心资产，不仅资产投入体量庞大、资金回笼周期漫长，还会大幅占用企业营运资金”。一旦项目车辆利用率不及预期、实际作业量低于测算标准，西井需要独自承担固定资产折旧、电池设备维修、驻场配套服务等各类损失。服务化转型虽有效提升公司营收规模，却让整体商业模式愈发“重资产化”。
四是打造标杆客户与议价能力羸弱的矛盾。赛力斯、长江和记、宝驷智慧物流、天津港、上海振华重工等头部客户，不仅为西井科技带来稳定营收，更是吸引后续客户资源的标杆背书。
但核心盈利疑问在于：西井科技拿下这类标杆客户，依靠的是无可替代的核心技术，还是低价让利换取合作？招股书称，公司发展早期为快速切入市场、落地标杆示范项目，针对头部客户报价偏低，直接造成部分战略项目毛利率处于低位。
面对大客户时议价能力不足，进一步推高了存货跌价风险。2023年至2025年，西井科技存货账面价值分别为3.69亿元、5.09亿元和3.05亿元，各期末存货占流动资产比重分别高达41.20%、49.03%和29.41%。定制化项目的特性，让西井科技无法将上游成本上涨压力向下游客户转移。
多重压力叠加，让本就持续亏损的西井科技，现金流压力进一步加剧。招股书显示，2023年至2025年，公司经营活动现金流量净额持续为净流出，分别为-5.63亿元、-3.12亿元和-3.69亿元。
图源：西井科技招股书
03、国内受制“性价比”，海外受困“工会墙”
打造标杆客户固然重要，但西井科技若想实现客户规模的实质性跃升，前提是让港口算清“经济账”。英国港口协会Richard Ballantyne表示，英国港口行业高度分散，绝大多数港口依靠自身资金经营，因此对重大投资会非常谨慎。只有出现监管要求，或者司机短缺等“有说服力的商业理由”，自动化才可能明显提速。
Kalmar码头设计负责人Christopher Saavedra同样表示，自动化项目要先根据客户要求设计方案，再计算成本、安全、运营和环境收益，最终通过仿真与客户KPI对比，以提高投资回报。
然而，中外港口犹如两个平行的世界，这为西井科技拓展新客户带来了截然不同的挑战。
在国内市场，西井面临的是“效率与成本的双重内卷”。一方面，国内港口运营效率已领跑全球。世界银行与标普全球发布的2025年CPPI（集装箱港口绩效指数）显示，全球排名前五的港口中有四个位于中国（福州、大连、妈湾、赤湾）。作为对比，英国费利克斯托港仅位列第261名。
另一方面，国内港口的人力成本远低于欧美。当前国内（如上海、青岛、宁波）集装箱卡车司机的月薪在0.9万元至1.5万元；作为对比，洛杉矶—长滩港同类岗位月薪折合人民币约3.8万元至4.7万元，英国同行月薪也约合2.55万元。
在增量有限的国内市场，尚未合作的港口对自动化的核心考量非常现实：能否比人工更高效、更省钱？能否在现有效率的基础上，实现效率的继续提升？
但据西井科技前员工透露，西井当前的自动驾驶作业效率仅能“达到或接近国外码头水平”，尚难以匹配国内码头的高强度节奏。且用无人车替代人工所节省的薪酬，甚至难以覆盖车辆自身的运营与折旧费用。算不平这笔经济账，这就不难解释西井在国内为何要以低毛利甚至“贴钱”的方式，来换取标杆项目了。
在海外市场，西井科技面临的则是“工会抵制与制度壁垒”。海外港口效率相对较低且人力成本高昂，这是西井科技能够持续扩大海外版图的核心动力。但其真正的阻碍，在于自动化取代人力所引发的制度冲突与工会反弹。近年来，欧美港口因引入自动化而引发的大规模罢工屡见不鲜：
- 美国西海岸码头工会与资方PMA历经13个月的艰难谈判，其中的核心分歧正是自动化。最终双方妥协，规定新增自动化码头需执行最低人员配备协议，并在发生重大技术变革时提前协商。
- 加拿大温哥华港7300余名码头工人，曾因自动化问题发起大规模罢工，逼迫资方将“配套开展工人设备维修培训”写入合同；此后针对资方引入自动化的计划，当地工会更以99%的反对票否决了资方方案。
- 美国东海岸及墨西哥湾约45000名工人发起的罢工，一度导致航运大范围中断。工会立场明确：不排斥提升效率的新技术，但坚决抵制直接造成岗位流失的自动化方案。
也就是说，西井科技若想继续保证营收增长，需要回答的问题是：如何在国内内卷的“经济账”与海外错综复杂的“工会墙”之间，走出一条真正走得通的商业化破局之路。港口无人驾驶到底是不是一门好生意？答案或许就在西井科技接下来的答卷里。
