美国加州门洛帕克--为工业和商业应用提供创新自动驾驶软件解决方案的开发商Cyngn Inc.（Cyngn"）（美国纳斯达克股票代码：CYN）11月9日公布了其截至2022年9月30日的第三季度和九个月的财务业绩。

近期运营亮点

2022年9月26日，Cyngn宣布与一家全球建材制造商签署了一份多阶段合同，这标志着公司开始将DriveMod扩展到其下一个车辆平台--电动叉车。

2022年9月29日，Cyngn宣布与一家美国制造公司合作，规模化生产其用于自动存取货机的DriveMod套件。这些套件可以安装在新车上，也可以用来改造客户的现有车队。公司预计，与该制造伙伴合作将大幅提高DriveMod套件的生产量，同时降低这些AV硬件集成模块的制造成本。

2022年10月20日，Cyngn宣布与Greenland 控股公司旗下的电动工业车辆制造商HEVI签署了一份合同，约定Cyngn作为HEVI的车辆跟踪系统独家供应商。Cyngn的Infinitracker将被安装在每辆购买的HEVI车上，作为客户的增值项目。

Cyngn公司首席执行官Lior Tal表示："在2022年第三季度，我们在实现规模化商业化的时间表上继续取得进展。我们在9月底宣布了两项重大进展。首先是与一个新的重要客户签订了多阶段合同，该客户选择Cyngn将DriveMod应用于其电动叉车车队，作为客户推广其电气化和自动化战略的第一辆自主车辆。我们在改装车辆和运营异质车队方面的独特能力，使Cyngn在这一领域的其他公司中脱颖而出，我们对这一机会感到非常兴奋。另外，我们还聘请了一个国内制造伙伴，这将使我们能够以较低的成本迅速将更多的自动驾驶盘车的DriveMod套件送到客户手中。DriveMod套件可以集成到新车中，也可以作为现有车队的改装产品进行安装。我们很高兴已经实现了一年多前上市时为公司制定的2022年目标。我们不仅在多个地点执行了多个测试版部署，并开始研究我们的第二种车辆类型，而且我们在招聘方面也取得了很大的成功，这是我们实现未来里程碑的能力不可或缺的。我们相信，拥有一支由优秀人才组成的完整团队将使我们能够实现我们的企业自治套件的规模化商业化，因此我们预计在未来几个月将继续招聘关键人员。我们在财务上仍然处于有利地位，并专注于履行最近宣布的这些合同，同时寻求更多潜在的关键客户。"

GAAP财务回顾

截至2022年9月30日的第三季度

截至2022年9月30日的季度，总运营费用为530万美元，而上一季度为210万美元。增加的主要原因是研发费用增加了160万美元，这是由于非现金、基于股票的补偿费用、额外的工程人员和承包商所产生的费用、分配的占用成本和研发相关的差旅费用大幅增加。公司预计研发费用将继续增加，因为它将继续投资于额外的工程和其他人员，以支持其研发工作。一般和管理（"G&A"）费用也增加了160万美元，因为非现金、基于股票的补偿费用大幅增加，以及为支持成为一家上市公司所需的额外人员和专业服务而产生的费用。

截至2022年9月30日的季度净亏损为530万美元，相比之下，上一季度的净亏损为210万美元。截至2022年9月30日的季度，基于约3360万股加权平均流通股，基本和摊薄的每股净亏损为0.16美元，而上一季度基于约100万股加权平均流通股，基本和摊薄的每股净亏损为2.17美元。

截至2022年9月30日的九个月

截至2022年9月30日的九个月，总运营费用为1370万美元，而上年同期为580万美元。增加的主要原因是研发费用增加了370万美元，以及如上所述的一般行政费用增加了420万美元。

截至2022年9月30日的九个月，净亏损为1370万美元，而上年同期的净亏损为570万美元。按基本和摊薄计算，每股净亏损为0.45美元，基于约3040万欧元。

资产负债表要点

截至2022年9月30日，Cyngn的现金和短期投资为2770万美元，营运资金为2730万美元，股东权益总额为2880万美元；而截至2021年12月31日，现金为2200万美元，营运资金为2210万美元，股东权益总额为2220万美元。

关于Cyngn

Cyngn为工业组织开发和部署可扩展的、差异化的自动驾驶汽车技术。Cyngn的自动驾驶解决方案使现有的劳动力能够提高生产力和效率。该公司解决了当今工业组织面临的重大挑战，如劳动力短缺、昂贵的安全事故和消费者对电子商务的需求增加。

Cyngn的DriveMod套件可以安装在生产线末端的新工业车辆上，或通过改装，使客户能够在其运营中无缝采用自动驾驶技术，而无需高昂的前期成本或完全替换现有车辆投资。

Cyngn的旗舰产品--企业自主化套件包括DriveMod（自主车辆系统）、Cyngn Insight（面向客户的AV车队管理、远程操作和分析工具套件）和Cyngn Evolve（内部工具包，使Cyngn能够利用现场数据进行人工智能、模拟和建模）。