燒了百億元,7年只交了一輛卡車!自動駕駛新星走向破產,揭露產業哪些棘手問題?
燒了百億元,7年只交了一輛卡車!自動駕駛新星走向破產,揭露產業哪些棘手問題?

自動駕駛卡車貨運明星公司Embark,正式宣佈徹底倒閉。它曾是自動駕駛卡車明星公司和賽道最早起跑的先行者,一度和圖森未來(TuSimple)並稱雙雄,2021年借殼登陸美股,市值最高52億美元(約台幣1563億元)。

然而其創辦人宣布解雇了員工:

資本背棄了我們…無法籌集資金…十分抱歉…

Embark是第一家宣布倒閉清盤的自動駕駛卡車公司,更是第一家倒閉的自動駕駛上市公司。2023年自動駕駛的洗牌,Embark或許只是個開始。

Embark
圖/ Embark

「資本背棄了我們」

Embark Trucks走到倒閉的結局,創辦人Alex Rodrigues在資遣信中給出了處理結果:

70%的員工直接解僱,剩下30%(約100人)處理公司關閉流程。工資補償將給到今年6月,醫療等福利支付到8月;持有股份的員工會獲得相應補償。安置團隊將幫助被裁員工聯繫新的工作機會。為外籍員工支付兩次移民諮詢費用。

Embark
圖/ Embark

Embark倒閉,管理層的遣散政策至少看上去比較人性化,補償方案也挺大方。這可能表明Embark帳上還剩一些現金,並非山窮水盡,更像是主動關停業務

根據去年3季度Embark的財報,彼時帳上還剩1.9億美元現金及現金等價物。但此時公司季度營收僅為230萬美元左右,淨虧損高達3500萬美元。

殘酷的是:Embark幾乎掙不到錢 。而且按照這樣的虧損速度,最快到今年2季度之後公司將難以為繼,不得不走到破產重組、抵押負債的局面。與其這樣,倒不如留好遣散費,體面收場。

沒人願意出手解圍嗎?

創辦人Alex Rodrigues直言:

去年對於自動卡車行業來說十分艱難,資本已經拋棄了尚未形成盈利能力(pre-revenue)的公司b。無論是現有業務突破、新業務拓展,還是出售公司,都沒有實質進展。

直譯就是沒有投資人願意繼續投錢,也沒有大公司願意收購接盤——即使現在Embark市值僅剩900萬美元,與巔峰時的52億美元相比幾乎清零。

Embark就這樣成了第一家倒閉的自動駕駛卡車公司(萊萬多夫斯基創辦的Otto後來併入了Uber),在整個自動駕駛行業發展史上,它也是第一家倒閉的上市公司。

而Embark曾經也有過風光時刻。2016年創辦時明確專注自動駕駛卡車,是這個新興賽道的先行者之一,也是這個領域內的明星玩家,吸引融資總共超過7億美元…。

Embark.
圖/ Embark

眼見他起高樓

大約7年前,兩位20出頭的年輕小伙Alex Rodrigues和Brandon Moak,合資創建了Embark,並很快成為了ChatGPT之父Sam治下的YC孵化器——Y Combinator,獲得種子輪投資和孵化加速。

一開始,他們對Embark的定位是:大學園區內自動駕駛車輛。

但不久之後,經過YC的孵化和「開闊眼界」,Embark就瞄準了一個更大的市場:自動駕駛卡車,專注於乾線物流。

截至2019年,這家公司已有13 台自動駕駛半掛卡車,員工超過70 人,並已運營洛杉磯到亞利桑那的長途運輸線路。

Embark
圖/ Embark

2019年,Embark獲得包括由Maven Ventures牽頭的200萬美元種子資金,由DCVC牽頭的1500萬美元首輪融資,由紅杉資本牽頭的3000萬美元首輪融資,以及由Tiger Global牽頭的7000萬美元首輪融資。

帳上靠融資得到的現金已經上億美元——但Embark此時尚未有實質商業進展,營運落地方面遠遠落後於圖森未來。

2021年6月,Embark實現借殼上市 ,並改名為Embark Technology Inc,二級市場直接為Embark融到了超過6億美元現金(約台幣180億元)。

當時Embark估值52億美元,當時以為是更大的開始,但沒想到已經達到了巔峰。更恐怖的是,僅僅1年半左右,這筆錢就燒光了,Embark迅速走到難以為繼的地步。

自動駕駛洗牌:唯量產落地商用可為繼

創辦人認為Embark失敗,是因為被資本拋棄,但卻迴避了為何資本會拋棄他們。一年半燒光四、五億美金,Embark的商業落地進展卻幾乎為零。

Embark公佈過一些關鍵目標,比如計劃2024年實現大規模自動駕駛商業化 。主要商模是與北美本土商用車製造商合作,在傳統卡車進行改裝、加裝自動駕駛套件,然後將產品賣給物流商。

而在業務生態上,Embark希望做一個Tier 2,只賣自動駕駛套件,不持有車輛產權,通過訂閱付費方式產生營收。為此,Embark推出了所謂通用型自動駕駛介面 ,據說能低成本複製到不同卡車車型上,達到自動駕駛功能。官方透露與美國四大商用車製造商的主要產品都能相容,而且也正在洽談。

但實際落地進展和規模進展上,Embark的項目更多是象徵性的、展示性的,提供數量較少的車輛給客戶,跑中短途比較簡單的路線。另外就是一些前瞻性的、驗證性的技術合作。

比如Embark為北美貨運公司Knight-Swif打造的自動駕駛貨運卡車,承運洛杉磯至鳳凰城的路線,但迄今為止只交付了1輛。而這僅有1輛車,也是Embark做自動駕駛7年以來唯一的交付。

Embark
圖/ Embark
Embark
圖/ Embark

總之呈現的結果,Embark倒在了難以交付和落地上,技術和商業模式的循環始終沒有完成。

這種結果,有可能是和主機廠合作不順,也有可能是先前遠遠低估了「後裝」自動駕駛卡車在可靠性,適配流程以及合規層面的難度。當然,也有可能是Embark團隊對於汽車工程、機械製造領域並不專業。

但Embark之死,和之前被福特、大眾放棄的明星乘用L4級自動駕駛獨角獸Argo 一樣,核心還是交不了貨

這直接反映的是技術能力到產品商用上的綜合能力。無論是Robotaxi級L4自動駕駛能力,還是量產車上降維使用的自動駕駛,抑或自己造車,還是尋求一個穩定的主機廠合作,都需要建立一整套自動駕駛量產方法論,形成一個完整的、可控的量產流程。

很可惜Embark走得是企圖「一招鮮吃遍天」的路線,技術層面遲遲取得不了突破,量產層面自然也無法掌控主機廠的節奏。

最後資金鍊難以為繼。自動駕駛持續的研發投入和短期無法有造血能力之間,商業公司的現金流只有斷鍊。

Embark
圖/ Embark

這個警鐘,為所有自動駕駛公司而鳴。

無論是Argo還是Embark,不管是乘用車賽道,還是商用車賽道,他們的倒閉倒下,並不是因為這個行業缺乏錢途前景。恰恰相反的是,整個自動駕駛賽道和行業,到了見真章、真刀實槍檢驗真本事的時候——市場已經不相信Demo,也不相信更加宏大的願景故事。

有多少輛車?能怎樣落地?有沒有人買單?這個生意和帳本能算的過來嗎?這些考量成為了檢驗自動駕駛最直接也最客觀的標準。技術的強與弱,聲勢的大與小,最後都歸於量產、落地和商用。

所以Argo還是Embark,只是這種驗貨時刻倒下的個例而已。在歷經一個技術研發週期的洗禮後,檢驗自動駕駛公司的試金石,只有營收盈利 了。

「現在沒有投資人願意聽公司講BP了,更傾向於單獨約談下游方客戶,了解公司真正的量產盈利前景。」

上述言論,就是智能車參考從自動駕駛玩家和投資人那裡得到了真實反饋。

自動駕駛來到了一個新階段,可能是八仙過海,可能是魚躍龍門,也可能是賽道黃金時代前夜最冷峻的洗牌之夜。

下一個倒下的又會是誰?

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #自動駕駛
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漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島
漸強實驗室推「AI-First Communication Cloud」戰略,三大 AI 平台完整佈局、終結數據孤島

一個殘酷的現實是:MIT 研究報告顯示,全球高達 95% 的生成式 AI 專案無法創造實際商業價值。問題出在哪裡?不是技術不足,是多數企業僅將 AI 視為「工具」,而非「戰略」,結果往往購買了許多應用卻難以串聯,數據彼此割裂,遂形成新的「數位路障」。

台灣市場也有相同矛盾。《2025 台灣 AI+MarTech 白皮書》指出,近五年軟體工具數量暴增 264%,但企業卻普遍面臨「工具越多、整合越難」的困境。對此,漸強實驗室於 9 月 16 日正式發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖,提出一站式平台,將行銷、銷售與客服的資料流整合,縮短企業從洞察到行動的距離,實踐「重塑商業溝通」的使命。

為什麼必須 AI-First?

2025 漸強年度產品發表會除了展示產品之外,更同步舉辦了「漸強實驗室 x 企業領袖共創圓桌:以AI 重構企業成長引擎」。活動由《數位時代》創新長 James Huang 主持,邀請 Google Cloud 大中華區企業雲端技術副總經理 KJ WU、國泰健康管理顧問資深協理郭怡賢,分享全球 AI 趨勢與導入挑戰。現場超過 50 位 C-level 高層齊聚,包括屈臣氏、kkday、雅詩蘭黛、全國電子等領導品牌,共同聚焦 AI 對企業未來的影響,展現漸強在 AI 轉型議題上的產業影響力。

在這場活動中,漸強實驗室共同創辦人暨執行長薛覲曾在產品發佈會表示,AI 已成為國家、產業與企業的分水嶺,如:美國人均 GDP 已達 9 萬美元,但增速放緩至 1~3%,因此政府選擇 All-in AI,以重燃生產力引擎;另一方面,中國、印度、巴西等新興經濟體則將 AI 視為「彎道超車」的契機——AI 競爭,儼然成為國家實力再洗牌的契機。

回到企業層面,AI 不只加速工作流,也創造結構性的效率差異。薛覲表示,兩家同樣維持 20% YOY的公司,若其中一家具備 AI 能力,效率差距將被迅速放大。

漸強實驗室
圖/ 漸強實驗室

不過,更根本的挑戰是當 AI 接手重複任務後,員工時間如何被重新定義?如果 AI 僅僅讓回覆更即時、報表更漂亮,價值仍然淺薄;真正的關鍵是讓相同人力創造雙倍產出,或用一半資源達成既定目標。

因此,漸強實驗室提出「AI First、AI Driven、AI Built」的核心觀。對國家,AI 是戰略武器;對產業,是效率槓桿;對企業,則是生存門票。此刻若還選擇觀望 AI,代價恐怕是被淘汰,唯有主動擁抱 AI,才有機會獲得指數級成長。

漸強實驗室三大平台串聯,AI戰略再下一城

為了讓 AI 發揮戰略價值,漸強採取內外並進的策略。一方面重塑內部流程,包括目前約 90% 的程式碼透過 AI 協作完成,開發速度提升近五成;或透過導入 Google AgentSpace 將內部訓練效率提升 40%、業務提案時間縮短 80%。

同時,漸強也將AI經驗沉澱為產品,端出三大平台形成完整的 AI 生態。包括:

MAAC(企業專屬的行銷成長架構師),不再只是發送工具,而能在對的時間將對的內容送給對的人。如保健品牌 Vitabox 使用分眾功能,訊息點擊率提升六倍、廣告投資報酬率成長 3.7 倍;電商 Coupang 則將文案產出時間縮短 70%,團隊效率明顯提升。

CAAC(讓客服與銷售成為 Super Agents),則透過多角色 AI Agent 即時回覆,自動解決八成常見問題,以餐飲品牌為例,導入後對話處理量提升 233%,首次回覆時間縮短至原先的三分之一,成功優化客服團隊效率與工作量能。

DAAC(24 小時挖掘洞察、可自動行動的 AI 數據顧問),作為漸強實驗室的全新產品,定位為全自動 AI 數據分析平台,能將分散於行銷、客服、會員標籤的資訊整合,把以往3~5天的跨部門數據彙整加速到 3 分鐘內完成,並一鍵開啟執行建議,幫助企業立即把握機會、採取行動、解決問題。

漸強實驗室發布「AI-First Communication Cloud」戰略藍圖。為終結工具、數據
圖/ 漸強實驗室

漸強整合三大平台構成「AI All-in-one Solution」,形成一個不停轉動的生態系。從 MAAC 完整剖析全通路數據、一鍵觸發自動化行銷,到 CAAC 即時 360° 洞察顧客需求、一鍵啟動專屬對話,再到 DAAC 即時數據分析轉化為行動,一步步幫助企業決策不再依靠經驗直覺,而是由數據與 AI 驅動的最佳智慧。

AI 落地的最後一哩路

從產品戰略可見,漸強將 AI 的運作理解為一個不斷循環的系統:AI Agents 執行任務-結果沉澱為決策依據-經由大模型判斷方向-再驅動新一輪行動。唯有所有環節緊密相扣,AI 才能真正驅動價值;一旦斷裂,就會退化成孤立的單點工具。

因此在產品工具之後,漸強也提出 AI 顧問服務,將多年實戰經驗濃縮打磨,帶領品牌一步步界定痛點、快速試錯、人機分工、持續優化,協助品牌建立能長期演化的系統,讓技術在導入之後,還能持續成長。

薛覲比喻,漸強作為創新歷程就像是「蓋教堂」,目標使命始終如一,唯隨著時代演進,一次次聚焦解決某個挑戰,逐步將藍圖逐步堆疊實踐。走到 AI 時代的分水嶺,漸強不只給出解方,也盼能拋出更大的思考格局,帶動企業讓 AI 成為決策的核心,讓產品與顧問形成互補生態,陪伴企業從工具導入走向結構轉型;當多數企業仍在試水階段,那些率先建構 AI 驅動的組織,將更快抵達未來。

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