城的教堂尖頂。
索菲亞·伯格曼先開口。她在加入澈宇之前，是高盛法蘭克福辦公室的科技投行負責人，對歐洲科技公司了如指掌。
“馬庫斯，我們直說吧。AutoMind目前估值4.2億歐元，去年融資了8000萬歐元，主要投資方是寶馬、博世和一家瑞士基金。但根據我們掌握的信息，你們下個月需要新一輪融資，因為B輪的錢已經燒了80%，而商業化落地還需要至少兩年。”
瓦格納和施密特對視一眼，沒有否認。
“自動駕駛的研發是資金黑洞。”瓦格納坦誠，“我們每個月要燒掉400萬歐元。主要開銷是路測車隊、仿真服務器、以及——說實話——付給工程師的薪水。慕尼黑的AI人才太貴了，一個優秀的感知算法工程師，年薪要20萬歐元起。”
林澈點點頭，示意索菲亞繼續。
“我們的方案是：澈宇家族辦公室投資1億歐元，占投後20%股權。這意味著AutoMind投後估值5億歐元，比上一輪估值有20%的提升。”索菲亞推過一份投資條款清單，“但這不是單純的財務投資。我們要求三個附加條件。”
瓦格納拿起條款清單，戴上眼鏡。
“第一，技術授權。星海科技獲得AutoMindL4級自動駕駛算法的全球獨家授權，用於乘用車領域。授權費另算，但我們會給出公允價格。”
“第二，聯合研發。星海和AutoMind成立聯合實驗室，共同開發下一代自動駕駛係統。星海提供芯片硬件和中國的海量數據，AutoMind提供算法框架和歐洲的路測經驗。”
“第三，”索菲亞頓了頓，“董事會席位。澈宇要一個董事席位，參與公司重大決策。”
會議室安靜了半分鐘。
瓦格納放下條款清單：“1億歐元，我們很需要。但獨家授權……這意味著我們不能再把算法賣給其他車企？”
“乘用車領域，是的。”林澈第一次開口，“但商用車、機器人出租車、特種車輛，這些領域AutoMind可以自由發展。我們甚至可以幫助你們進入中國市場——你知道中國有多少港口、礦山、園區需要自動駕駛解決方案嗎？”
這個條件很有吸引力。商用車的市場空間其實比乘用車更大，而且法規限製更少。
“聯合研發的具體模式是什麼？”施密特博士更關心技術細節。
張濤接過話頭：“我們計劃在慕尼黑和合肥各設一個實驗室。慕尼黑這邊，重點攻克歐洲特有的場景：不限速高速公路、複雜的環島、有軌電車混行路段。合肥那邊，重點解決中國場景：加塞、電動車亂穿、複雜的立交橋。兩邊數據共享，算法互相增強。”
他打開筆記本電腦，展示星海的數據平台：“我們目前在中國有超過12萬輛星海01在路上跑，每天產生超過200萬公裡的真實駕駛數據。這些數據已經脫敏、標注，可以直接用於算法訓練。AutoMind有多少數據？”
施密特博士眼睛亮了：“我們……大約50萬公裡。主要是測試車隊采集的。”
“所以合作對你們的價值，不隻是錢。”林澈說，“是數據，是工程化能力，是進入全球最大汽車市場的通道。”
瓦格納靠在椅背上，手指輕輕敲擊桌麵。這位教授出身的企業家，此刻在做職業生涯最重要的決定。
“林先生，我聽說過星海。”他緩緩開口，“你們用兩年時間從零做到中國第一的車規級芯片公司。去年應對歐盟碳足跡法規，六個月投入28億改造供應鏈。你們做事的風格……很德國。嚴謹，高效，目標明確。”
他頓了頓：“但我必須問一個問題：為什麼是AutoMind？為什麼不直接收購Mobileye？或者投資美國的Waymo、Cruise？”
“因為Mobileye已經老了。”林澈的回答直白得驚人，“他們的EyeQ芯片架構還是十年前的思路，軟件生態封閉，而且——最重要的是——他們是英特爾的公司。英特爾的戰略重心不在汽車。”
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