Morgan Stanley: LiDAR ô tô chịu áp lực, trí tuệ hiện thân mở ra cơ hội thu thập dữ liệu

Mảng ô tô chịu áp lực lớn đến mức nào?

Morgan Stanley dự báo kết quả kinh doanh cốt lõi quý ba năm 2026 của Hesai và RoboSense sẽ phù hợp với kỳ vọng thị trường đã được hạ xuống, nhưng doanh số và biên lợi nhuận mảng ô tô vẫn chịu áp lực trong quý ba và quý tư. Nhu cầu ô tô yếu, việc giảm giá và chi phí vật liệu tăng đã gây sức ép lên kết quả của các doanh nghiệp linh kiện ô tô.
Cạnh tranh trong lĩnh vực LiDAR hỗ trợ lái xe rất gay gắt, buộc nhà cung cấp phải cân đối giữa sản lượng và giá bán. Chiến lược sử dụng hai nhà cung cấp của các hãng xe cũng làm suy yếu quyền định giá; ngay cả khi lượng hàng xuất tăng, lợi nhuận chưa chắc tăng tương ứng.
Ngân hàng dự báo tốc độ tăng lượng LiDAR xuất xưởng của Hesai trong quý ba sẽ chậm lại so với cùng kỳ và quý trước, nhưng biên lợi nhuận gộp vẫn có thể duy trì quanh 40%, đủ trang trải chi phí hoạt động và tạo lợi nhuận hoạt động.

RoboSense đã công bố lượng LiDAR xuất xưởng trong quý ba đạt 596 nghìn thiết bị, tăng 221% so với cùng kỳ và 53% so với quý trước. Tuy nhiên, Morgan Stanley dự báo việc giảm giá và chi phí dự phòng liên quan đến đợt triệu hồi của Geely Auto sẽ khiến biên lợi nhuận gộp trong quý giảm so với quý trước.
Đối với Hesai, doanh số của một khách hàng xe điện lớn thấp hơn dự kiến, đồng thời tỷ trọng mua hàng của công ty tại các khách hàng là hãng xe truyền thống có thể giảm. Ngân hàng đã hạ dự báo lợi nhuận từ năm 2026 đến năm 2028 lần lượt 40%, 34% và 26%.
Do biên lợi nhuận LiDAR hỗ trợ lái xe thấp hơn dự kiến, ngân hàng đã nâng dự báo lỗ ròng của RoboSense cho năm 2026 và 2027 lần lượt 11% và 2%, đồng thời hạ dự báo lợi nhuận năm 2028 10%. Ngân hàng vẫn dự báo công ty sẽ có lãi vào năm 2028, dựa trên các yếu tố gồm cơ cấu khách hàng cải thiện, tiết kiệm chi phí nhờ chip tự phát triển và mở rộng mảng robot.

Morgan Stanley cho rằng trí tuệ hiện thân cần lượng lớn dữ liệu từ trải nghiệm thực tế để thực hiện nhiệm vụ một cách đáng tin cậy; LiDAR có thể được dùng riêng hoặc kết hợp với camera để thu thập thông tin môi trường, cung cấp dữ liệu huấn luyện.
Cơ hội của Hesai mở rộng từ bán LiDAR cho robot sang nền tảng dữ liệu không gian và thu thập dữ liệu huấn luyện: Kosmo One kết hợp LiDAR, hình ảnh và cảm biến quán tính để ghi nhận môi trường, sau đó Kosmo World chuyển kết quả quét thành các cảnh ba chiều có thể dùng để mô phỏng.
RoboSense đang mở rộng sang cảm biến xúc giác dựa trên thị giác và cảm biến xúc giác MEMS. Các cảm biến này có thể kết hợp dữ liệu xúc giác với dữ liệu thị giác và chuyển động robot, hỗ trợ huấn luyện khả năng nắm bắt và thao tác tinh, giúp dữ liệu bao phủ quá trình từ xác định vị trí vật thể đến cách thao tác với vật thể.

Morgan Stanley cho rằng việc giảm giá nhờ tiến bộ công nghệ có thể mở rộng ứng dụng LiDAR, trong khi mảng robot có thể trở thành động lực tăng trưởng thứ hai với biên lợi nhuận cao hơn. Quy mô và năng lực sản xuất của Hesai cùng khả năng tiết giảm chi phí nhờ chip tự phát triển của RoboSense là cơ sở để ngân hàng đánh giá tích cực khả năng sinh lời của từng công ty.
Tuy nhiên, đầu tư vào sản phẩm mới cũng phát sinh chi phí: các dự án tăng trưởng đang thua lỗ của Hesai làm giảm lợi nhuận từ mảng LiDAR cốt lõi, trong khi RoboSense chịu áp lực tiêu hao tiền mặt lớn hơn. Các giải pháp thay thế lấy camera làm chủ đạo và những hạn chế liên quan đến Trung Quốc và Mỹ cũng tạo ra bất định đối với việc áp dụng dài hạn và mở rộng khách hàng ở nước ngoài.
Ngân hàng duy trì khuyến nghị tăng tỷ trọng đối với cả hai công ty, đồng thời hạ giá mục tiêu của Hesai từ 27 đô la Mỹ xuống 22 đô la Mỹ và của RoboSense từ 22 đô la Hồng Kông xuống 20 đô la Hồng Kông.