特斯拉的“世界模型”對手來了？這家中國公司用AI造了個無限試煉場。“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經到來。”在2026年CES展上，輝達CEO黃仁勳斷言，那些能理解並規劃物理世界的AI模型將重塑千行百業，而“自動駕駛將是其首個大規模主流落地場景”。然而，在自動駕駛時代全面到來之前，那些1%的長尾場景成為了核心障礙。特斯拉CEO埃隆·馬斯克感同身受，就像他說的，“讓自動駕駛達到99%容易，解決剩下的‘長尾問題’卻非常困難。”但科技巨頭們已經達到了共識，必須建構一個無限逼近現實、甚至能主動創造未知的高保真的“數字宇宙”。這個虛擬世界不僅要能精準復現已知的各種極端路況，更要能主動合成未知的、甚至超出人類想像的複雜互動場景，讓自動駕駛系統得以持續進行“飽和式”的訓練與迭代。為此，特斯拉研發了世界模型，輝達通過高精模擬建構虛擬試驗場Cosmos，中國自動駕駛明星企業文遠知行則發佈了通用模擬模型WeRide GENESIS，它們都在教AI理解物理世界。不難看出，模擬模型正在成為推動自動駕駛跨越長尾鴻溝、駛向規模化落地的關鍵。01.模擬模型破局自動駕駛“最後一公里”自動駕駛汽車需要經歷多少測試才算足夠安全？業界的一份測算指出：至少110億英里（約177億公里）的測試里程，才能獲得高置信度的安全驗證。而傳統的實地路測因成本高昂、周期漫長、法規限制、極端危險場景難以復現以及安全風險高等問題，已成為自動駕駛商業化的主要障礙。在這一背景下，自動駕駛模擬憑藉其安全、可控、可無限重複的核心優勢，成為推動自動駕駛跨越商業化臨界點的關鍵“試金石”。國際調研機構Fortune Business Insights預示了模擬的廣闊前景：到2032年，全球模擬測試市場規模預計將達341.4億美元（約合人民幣2374億元），維持高速增長。全球科技巨頭已在此領域展開激烈角逐。Waymo推出了自動駕駛模擬軟體Simulation City，用以高效生成極端場景、訓練自動駕駛系統。特斯拉官宣了“世界模擬器”，旨在用AI直接模擬物理世界，擴充演算法應對邊緣場景的能力。然而，建構真正有效的“數字試金石”遠非易事，當前技術仍面臨幾大核心挑戰：1、保真度鴻溝：虛擬環境往往在關鍵細節上與真實世界存在差距。例如精確模擬暴雨對雷射雷達的干擾、夜間複雜的光影反射等場景，仍是技術難點。2、互動真實性不足：許多模擬系統中的交通參與者（車輛、行人）行為模型過於呆板，難以復現人類駕駛員的複雜決策，導致互動場景失真。3、閉環迭代難打通：打造能夠自動發現問題、精準診斷根因、持續最佳化演算法並即時驗證效果的自我進化體系，對許多企業來說仍是挑戰。這些侷限性共同導致了模擬在應對極端場景時的乏力，成為自動駕駛突破商業化落地的“最後一公里”阻礙。模擬模型必須進行一場從“場景復現”到“智能進化”的範式升級。換句話說，它不應是回放已知困難場景的“錄影機”，而需進化成為能夠主動發現系統未知弱點、生成高價值對抗性場景的“陪練”。02.WeRide GENESIS刷“副本”自己訓練自己面對“百億公里”的驗證鴻溝與長尾場景的現實挑戰，行業討論重心已從“是否需要模擬”轉向“需要多強的模擬”。有觀點認為，必須通過高保真、高效率的模擬技術，建構一個能無限逼近現實、甚至能主動創造未知的“數字宇宙”。文遠知行發佈的自研通用模擬模型WeRide GENESIS，正是朝這一方向進行的關鍵探索。▲文遠知行發佈WeRide GENESIS文遠知行的WeRide GENESIS模擬模型具備那些能力？WeRide GENESIS基於生成式AI技術，可在幾分鐘內生成高度真實的模擬城市環境，還原現實道路中罕見的極端長尾場景，高保真復刻任意現實路況。該模擬平台還允許自由編寫與組合任意場景，例如移除或增加特定的交通參與者，或模擬車輛變道博弈。在感測器層面，WeRide GENESIS可合成任意不同位置和視角的感測器資料，並適配從L2++到L4不同自動駕駛等級的任意感測器套件，確保了模擬與真實車輛配置的一致性。最終，這些能力可以擴展至模擬任意大範圍的數字街區，使自動駕駛系統在虛擬環境中完成充分訓練與測試，從而大幅提升演算法應對複雜場景的能力與迭代效率。這套能力是如何打造的？WeRide GENESIS將其核心能力拆解並內化為四個相互協同的AI模組，即AI場景、AI主體、AI指標、AI診斷。▲WeRide GENESIS的四大AI模組AI場景模組負責建構各類關鍵情境，通過生成式AI技術，它可以組合衍生出近乎無限的複雜情境，如臨車加塞、行人“鬼探頭”、火災地震、極端天氣以及其他稀有事件等，確保自動駕駛系統具備應對各種複雜邊界場景的能力。這相當於將測試從“在路上等待Bug出現”轉變為“在模擬中主動進行飽和式壓力測試”，系統性地觸探演算法的邊界。AI主體模組其實就是讓系統告別“呆板NPC”，擁抱複雜人性。傳統模擬中的交通參與者（車輛、行人等）行為往往簡單、平均，且可預測，這與現實世界中充滿不確定性和主觀意圖的複雜互動相去甚遠。GENESIS的AI主體模組則致力於為每一位交通參與者建構智能行為模型，使其能夠模擬從日常駕駛到高風險行為的全譜系反應。例如，它可以模擬在路口猶豫不決最終又突然加速搶行的駕駛員，或者在車縫中穿梭的外賣騎手。這種對客體不確定性互動的模擬，對自動駕駛系統提升在實際複雜交通流中的應變能力極為重要。▲自車駕駛表現對比如對比視訊所示，在左側“原始演算法+無AI主體”的組合下，自車表現猶豫，直至對向車輛完全通過後才開始通行，無法滿足效率要求；在中間“新演算法+無AI主體”的模擬中，自車僅按預設軌跡行駛，缺乏對周邊車輛行為的預測，最後發生碰撞，無法滿足安全要求；在最右側“新演算法+AI主體”的加持下，自車能夠即時判斷周邊車輛的行駛意圖，在確保安全的前提下流暢通過，實現了效率和安全雙重保障。當系統出現問題時，如何客觀評估其影響？AI指標模組建立了一套覆蓋安全、合規、舒適、效率的多維度量化評估體系。例如，一次急剎車帶來的乘客不適感，可以被轉化為舒適度評分；一次變道的流暢與否，可以通過軌跡平滑度、加速度變化等多個指標客觀衡量。▲舒適度曲線畫面中的舒適度曲線（Comfort Score）是“AI指標”模組的核心指標之一，動態量化了行駛過程中的乘客舒適度，為演算法評估和迭代提供了即時判斷依據。畫面均由WeRide GENESIS生成。這使得演算法迭代的效果變得一目瞭然，演算法最佳化有了精準的資料導航，而非依賴工程師的主觀經驗。當演算法在某個場景下表現不佳時，“AI診斷”模組會自動介入，像一位資深專家一樣進行問題溯源，更能進一步分析根本原因，並提供可執行的修復建議。隨後，修復後的演算法可被立即重新投入該場景進行驗證，形成“測試-診斷-修復-驗證”的快速閉環。值得注意的是，這四大AI模組並非孤立運作，而是構成了一個完整的自動駕駛研發閉環迭代體系。AI場景源源不斷製造高難度考題；AI主體在其中扮演狡黠的“考官”；AI指標進行毫秒級、全方位的“閱卷”；AI診斷則對錯題進行深度復盤並給出“解題思路”。原本需要耗時數年、耗費巨資的真實道路測試與演算法調優過程，可以在虛擬世界中以天為單位的高效迭代中完成。▲WeRide GENESIS為自動駕駛技術迭代提供“加速飛輪”03.加速全球商業化部署進度條對文遠知行而言，WeRide GENESIS已超越單一研發工具，成為實現規模商業化的戰略基石，它將從四個維度建構關鍵支撐：首先，破解泛化難題，為跨區域落地鋪平道路。面對全球不同城市路網、交通習慣、法規等差異，傳統一地一測的模式效率低下，WeRide GENESIS大幅提升了自動駕駛系統的泛化能力。通過虛擬模擬，WeRide GENESIS突破了真實路測在場景覆蓋、成本與效率上的侷限，為多城市、多場景的規模化商業落地提供了可靠支撐。其次，閉環迭代體系，提升研發效率與安全性。通過四大AI模組的協同，WeRide GENESIS實現了“生成場景-量化評估-診斷最佳化”的完整閉環。該系統能持續生成高價值場景、找到性能瓶頸並提供最佳化方向，將數百萬公里測試壓縮至數天的虛擬模擬，提升演算法迭代效率與行車安全性。此外，降低測試成本，加速技術落地。WeRide GENESIS在虛擬環境中進行自動駕駛測試，節省了車隊營運、人力等巨額邊際成本，為解決Robotaxi規模化盈利難題提供了技術前提。最終，建構可擴展的“數字宇宙”，支撐全球化部署。文遠知行CTO李岩將WeRide GENESIS視為可隨時生成、擴展的“數字宇宙”。它能為任何目標城市建構“數字副本”，讓自動駕駛系統可以進行超大規模的營運推演和演算法調優，為全球商業部署打下基礎。在這一能力底座的驅動下，文遠知行取得了一系列行業矚目的營運成果。其L4級Robotaxi服務已在北京、廣州、阿布扎比等全球超10座城市落地。截至2026年1月12日，文遠知行全球Robotaxi車隊規模達到1023輛，正式邁入“千輛時代”。▲文遠知行Robotaxi已進入全球超10座城市作為全球唯一在8個國家獲得自動駕駛牌照的公司，文遠知行已經在全球11個國家超40個城市開展自動駕駛研發、測試及營運，營運天數超2300天，持續驅動其商業版圖高效、快速地向全球新市場複製與落地。04.結語：全球自動駕駛商業化提速隨著WeRide GENESIS的不斷完善與應用，文遠知行自動駕駛技術正持續良性循環：更完備的模擬平台催生更強大的自動駕駛演算法，更強大的演算法加快了商業部署，而規模化營運產生的海量資料，又推動模擬平台迭代最佳化……在一個可以無限生成、無限測試的“數字宇宙”中，未來自動駕駛的成熟速度將遠超我們想像。文遠知行通過WeRide GENESIS，已經在全球自動駕駛競爭中佔據了有利位置，而全球自動駕駛商業化也正加速駛來。 (車東西)

2026自動駕駛最熱黑科技——世界模型，開年第一個進展，來自中國明星企業文遠知行。當自動駕駛圈關於世界模型該放在車端還是雲端爭論不休時，文遠知行給出了一個大膽的答案——為什麼不直接做“上帝”呢？這正呼應了黃仁勳此前預言的物理AI“ChatGPT 時刻”已至——通過模擬建構可學習、可互動的虛擬世界，正成為自動駕駛進化的關鍵路徑。從特斯拉的世界模型到輝達借高精模擬打造的虛擬試驗場Cosmos，行業已清晰指向：誰能建構並掌控高度擬真的數字世界，誰就能加速駛向泛化與落地。文遠知行發佈的WeRide GENESIS是一個“通用模擬模型” ，它建構起物理AI（Physical AI）與生成AI（Generative AI）之間的融合橋樑：可以無限生成、回放和變化“長尾場景”的虛擬世界系統，可以在任何時間、任何地點、任何天氣，精準還原物理世界的法則、因果——如同駭客帝國中的Matrix世界。但WeRide GENESIS又超越行業常見的“自動駕駛版Sora”內涵，在建構世界之外，還給這個世界配齊了一整套自動化的反饋、調參、部署、驗證工具。簡單地說，“上帝”創造、修改虛擬世界的方式，也AI起來了。WeRide GENESIS，是什麼？文遠知行剛剛公佈的WeRide GENESIS，是一個自動駕駛模擬平台，但更加強調通用。這意味著和以前常見的自動駕駛卡車、Robotaxi、物流小車等專用模擬環境不同，WeRide GENESIS可以支撐各種自動駕駛產品研發。這本身就與文遠知行“搏二兔”——既有量產L2+，又有無人化L4——的戰略契合。對應不同產品，WeRide GENESIS既可以模擬量產一段式端到端的L2+車輛，也能模擬Robotaxi，當然還有各種無人小巴、清掃車等等。通用的另一個含義，是WeRide GENESIS本身對於環境的精準建構，幾乎能“一句話”無限生成、回放和變化“長尾場景”：△ WeRide GENESIS可模擬任意空間內的位移，自動生成新視角模擬，指數級擴大模擬世界範圍你可能會聯想到3D遊戲開發引擎，實現各種以假亂真的視覺效果：從“渲染場景”這個角度，它的確和遊戲引擎有相似之處，但除基本場景外，其他完全不同：WeRide GENESIS不關心材質、紋理細節，也不需要“光追”等級的計算資源，更加關心的首先是場景環境的物理法則：包括光照、重力、雨霧、碰撞力學等等。第二點，則是事物、事件之間的因果關係，生成的環境場景連續、低時延、可解釋，模擬測試中的任何bad case或good case，都能反映真實情況，而且能夠根據WeRide GENESIS的反饋資料迅速歸因。一句話概括：無限生成、回放和變化“長尾場景”，系統性地驗證演算法能力。WeRide GENESIS的核心包括四大AI模組，首先是AI場景，負責建構各類關鍵情境，模擬自動駕駛車輛可能遇到的多種場景，包括臨車侵入、無保護左轉、緊急避險、行人騎手闖入、火災地震、道路受阻、極端天氣以及其他稀有事件，全面覆蓋了數十億公里的自然駕駛資料。更重要的是，文遠知行超八年來從公開道路上採集的海量長尾和極端案例，也都成為WeRide GENESIS的“創作素材”。第二個模組是AI主體，針對駕駛員、行人、騎手等不同交通參與者建構了智能行為模型，能夠模擬從日常駕駛到高風險行為的全譜系反應，也就是讓模擬環境中發生的事永遠在真實範圍內，避免產生離譜的資料影響模型行為。如對比視訊所示，在左側“原始演算法+無AI主體”的組合下，自車表現猶豫，直至對向車輛完全通過後才開始通行，無法滿足效率要求；在中間“新演算法+無AI主體”的模擬中，自車僅按預設軌跡行駛，缺乏對周邊車輛行為的預測，最後發生碰撞，無法滿足安全要求；在最右側“新演算法+AI主體”的加持下，自車能夠即時判斷周邊車輛的行駛意圖，在確保安全的前提下流暢通過，實現了效率和安全雙重保障。高精度的智能實體建模其實是行業公認的技術難題，核心在於超越“平均化”的交通參與者行為模型，真實反映客觀世界中複雜且難以預測的互動行為，例如人類駕駛員突然魯莽加塞到自動駕駛車輛行駛的車道等場景：這兩個模組配合，可復刻任意路況、可編寫任意場景、可合成任意不同感測器位置視角、可適配任意感測器套件、可模擬任意大範圍街區……另外兩個模組分別是AI指標和AI診斷，前者建立了一套覆蓋安全、合規、舒適、效率等維度的量化評估體系，能夠將駕駛行為轉化為可對比、可分析的資料表現，從而自動判定演算法迭代的實際效果。後者則能夠自動捕捉不理想的駕駛行為、分析其根本原因，並提供可執行的改進方案。四大模組協同，WeRide GENESIS建構了完整的閉環迭代體系：自動生成高價值場景、自動量化性能瓶頸、自動定位弱點環節、自動給出最佳化方向。以經典科幻IP打個比方，文遠知行扮演了《駭客帝國》中“建築師”的角色，創造了一個供AI司機訓練、實戰的無限武器庫、訓練道場：AI司機在其中的體驗、經驗，和在現實世界沒有任何不同，一顆“藍藥丸”就能快速部署到實際任務中：不過，從基本能力來看，WeRide GENESIS算得上是熱門前沿的世界模型嗎？實際上，自動駕駛、智能汽車領域關於世界模型一直有爭論：有玩家認為世界模型就是單純後端的模擬器，用於資料生成模擬訓練。尤其是端到端、資料驅動成為共識後，訓練資料的分佈、質量直接影響模型能力，但關鍵少數的困難場景資料又很難在道路實測中碰到，所以世界模型的生成能力，被認為是解決corner case，降低接管率最重要的手段。但是，也有另一派玩家把車端的系統直接叫世界模型，任務是進行即時環境認知與決策，強調的車端“平行世界推演”能力，相當於“腦內小劇場”。其實，兩派並沒有根本矛盾，屬於工程落地與宣傳上側重點不同，因為AI行業對於世界模型是有階段性共識的：從海量資料中自主提煉物理與社會規律，形成對世界運作方式的抽象理解。從這個定義出發，WeRide GENESIS當然是世界模型。只不過文遠知行的WeRide GENESIS，意義又超越常見的“自動駕駛版Sora”。WeRide GENESIS給“Robotaxi第一股”上分家家都說世界模型，但大部分玩家都把重點放在“生成”能力，比如XX秒連續視訊、XX種目標模擬等等，不自覺對齊OpenAI宣傳Sora的套路。但對於自動駕駛而言，容易被忽略的重點其實是WeRide GENESIS後兩個模組——AI指標、AI診斷。因為這是“真·資料驅動”的最直接證據。也不瞞各位，自動駕駛圈很多資料閉環，其實是“偽閉環”。一種稍微好點的，是各個演算法團隊內部的“小閉環”，代表這支團隊完成了“模型化”，但還沒有建構起統一基座模型能力。這種模式最可能出現的場景是：使用者吐槽+工作群截圖，引發老闆的不滿……接到投訴反饋的研發，連夜加trigger試圖把bad case撈上來。這是問題驅動資料，而不是資料自動發現問題。真正的資料閉環應該是這樣的：首先系統能從海量運行的資料裡自動發現異常行為，然後將問題自動歸類、建成資料集，再針對性自動進行訓練/模擬，出瞭解決方案後，系統還能自動評估效果。資料能不能回來不是關鍵，而是bug、問題能自動走完從“被發現”到“被解決並被驗證”的路徑。比如現實中因急剎車引起的乘客不適，這一行為可在WeRide GENESIS模擬中被AI指標模組，量化為具體的舒適度評分，並即時反饋給演算法團隊，推動針對性最佳化與快速復驗。再比如，當自動駕駛車輛遇到複雜互動場景中識別感知延遲或預測偏差問題，WeRide GENESIS可通過“AI診斷”功能快速修復問題，並重新進行場景驗證，確保車輛行為始終符合預期標準。△ AI診斷模組的工作流程遵循了功能路測→問題檢測→問題歸類→根因分析→演算法改進→再測試與再驗證的閉環邏輯資料閉環的真正含義，應該是安全/體驗/效率等指標被持續量化、某項指標異常偏離後，系統自動報警，以及自動聚類對應封包，把相似問題聚成“問題簇”。研發中“人”的作用，是定義和監管、決策，而不是自己徒手標註、調參、評估、部署……“資料直接解決問題”，尤其是廣義端到端技術範式普及後，自動的資料處理、反饋能力成為持續迭代最關鍵的核心能力。這看似簡單，實際是自動駕駛行業最稀缺的能力，會直接影響泛化性、效率、成本。比如GENESIS實現的“生成場景-量化評估-診斷最佳化”完整閉環，可自動生成高價值場景、定位演算法弱點、提供最佳化方向，將數百萬公里測試壓縮至數天的虛擬模擬中。有“磨刀不誤砍柴工”的意思，高效資料閉環，直接影響的是自動駕駛玩家的產品泛化性、研發效率，以及整體營運成本。文遠知行能成功融合特斯拉路線和Waymo路線，成為全球唯一實現L4級無人駕駛和L2+級輔助駕駛規模商業應用——創始人、CEO韓旭所說的“搏二兔”——除了演算法能力之外，“資料閉環能力”也是關鍵因素。所以，綜合四個模組來看，WeRide GENESIS既是評價文遠知行研發能力現狀最好的指標，也是理解“Robotaxi第一股”的一個最直接切入點。文遠知行從容“搏二兔”眼下，文遠知行已經在全球10餘座城市部署了超過1000輛Robotaxi，其中，北京、廣州、阿布扎比已實現純無人商業營運。放眼整個L4賽道，蘿蔔快跑2025年11月公佈的所有Robotaxi的最新周訂單數是25萬單；小馬智行Q3財報顯示，其Robotaxi車隊數為961台，廣州單台車日均訂單量達到23單。北美“一哥”Waymo，“被”披露的資料是車隊2500輛、每分鐘就能完成45單。至於落地廣度，文遠知行則是整個L4賽道最早敏銳意識到海外需求和機遇的玩家，並且迅速付諸行動，率先在11個國家、40多座城市開展自動駕駛研發、測試及營運，也是行業唯一拿下8個不同國家自動駕駛牌照的科技企業。截至目前，文遠知行既是中國Robotaxi出海No.1，同時還是整個自動駕駛行業落地Robotaxi場景最豐富的玩家。另一邊，2023年文遠知行首次合作博世，幫助這家百年Tier 1追趕高階智能輔助駕駛方案：落地量產奇瑞旗下的星途星紀元車型。△ 奇瑞星途星紀元ES2025年年末，文遠知行又發佈了量產一段式端到端方案，同樣是幫助博世一夜間追趕上L2+最先進技術範式。從這個層面看，文遠知行首先是整個L4賽道唯一有穩定量產智能輔助駕駛項目的玩家；另一個角度，文遠知行也是整個自動駕駛行業內，唯一一家L4、L2技術堆疊覆蓋，且都有成熟落地案例的公司。從一段式量產節奏來看，文遠知行現在同樣也處於行業內的T0梯隊。也就是說，文遠知行現在明明白白在“搏二兔”，而且搏成了行業領先。L2+、L4落地場景、技術要求各不相同，海外迅速落地數十城，環境、路況、交通規則、基礎設施標準也各不相同。這樣的泛化性，除了演算法本身，背後離不開WeRide GENESIS建構的模擬測試、資料閉環體系——文遠知行“來時路”的一部分，現在終於清楚了。更進一步，WeRide GENESIS也可以解釋文遠知行為何能“搏二兔”，在量產智能輔助駕駛和Robotaxi這兩個看似尖銳對立的陣營遊刃有餘。L2陣營緊跟的端到端，本質不是一段式、兩段式、VLA，甚至不是絕對的模型化，而是資料驅動，是一種底層方法論。資料驅動下，可以純視覺，可以融合感知，可以一段式，可以多段式，可以世界模型，也可以VLA，甚至也可以有規則存在。所以對於L4陣營來說，探索世界模型根本談不上“轉軌”，甚至Waymo早就在做。文遠知行無意參與行業爭論口水仗，只是默默開啟探索規則+模型多元技術體系，自證自動駕駛L4的安全性、L2的泛化性可以共存，符合一貫的“行勝於言”。最後，從WeRide GENESIS，又能看出文遠知行未來的可能性。資料閉環能力之外，再次回到“生成”：WeRide GENESIS本身是物理AI（Physical AI）與生成AI（Generative AI）之間的融合橋樑，真正打通“現實物理世界”與“虛擬模擬世界”之間的能力通道。讓AI從海量資料中自主提煉物理與社會規律，形成對世界運作方式的抽象理解——而這是實現通用人工智慧（AGI）的關鍵路徑之一。黃仁勳預言物理AI的“ChatGPT 時刻”已至，從文遠知行的實踐來看，這個時刻很有可能最先出現在跑通通用自動駕駛的玩家身上。 (智能車參考)

當地時間1月13日，美國三大股指全線收跌，道指跌0.8%跌近400點，標普500指數跌0.19%，納指跌0.1%。科技股漲跌互現，英特爾漲超7%並創近兩年新高，AMD漲超6%，Meta、亞馬遜、微軟跌超1%。輝達漲0.47%，據央視新聞報導，當地時間1月13日，據美國聯邦公報顯示，美國放寬了對輝達H200晶片出口到中國的監管規定。銀行股普跌，KBW銀行指數下跌1.3%，摩根大通跌超4%。消息面上，據中國基金報報導，摩根大通投行業務手續費收入不及其自身指引，其中承銷與併購顧問兩塊業務的收入均出現下滑。另外，摩根大通警告，川普提出將信用卡利率設定10%上限的主張，對其業務帶來“重大調整”的風險，並將對這家美國最大銀行及其客戶帶來傷害。納斯達克中國金龍指數收跌1.86%，熱門中概股多數下跌，腦再生跌超26%，文遠知行跌超10%，小馬智行跌逾9%，拼多多跌超5%，蔚來、小鵬汽車跌超3%，京東、理想汽車跌超1%，百度、嗶哩嗶哩跌超1%。美債在CPI公佈後短暫走強後回落。10年期美債收益率最終基本持平在4.17%附近，2年期收益率小幅回落。美元走強收復12日跌幅，推動美元兌日元大幅走高、匯率突破159。值得注意的是，10年期日債收益率上行6個基點。現貨黃金盤中再度刷新歷史高位，一度站上4630美元，隨後小幅回落收跌。COMEX黃金期貨收跌0.44%報4594.40美元/盎司。白銀盤中首次觸及89美元關口。COMEX白銀期貨收漲2.08%報86.86美元/盎司。金銀比跌至52倍，創2012年12月以來新低。國際油價升至去年10月末以來最高水平。WTI 2月原油期貨收於每桶61.15美元，漲幅為2.77%；布倫特3月原油期貨收於每桶65.47美元，漲幅為2.51%。加密貨幣表現突出，比特幣漲超5%，比特幣升破95000美元創年內新高。以太幣漲超7%，過去24小時內超11萬人爆倉。據央視報導，當地時間13日，美國勞工部發佈的資料顯示，2025年12月美國消費者價格指數（CPI）同比上漲2.7%；剔除波動較大的食品和能源價格後，去年12月核心消費者價格指數同比上漲2.6%。東吳證券首席經濟學家蘆哲對21世紀經濟報導記者分析稱，2026年美國核心CPI延續核心商品向上、居住服務向下、非居住核心服務幅度震盪的局面，通膨同比增幅料在3%附近維持黏性；2026年下半年，需求擴張和經濟過熱的風險，以及鴿派聯準會主席可能帶來的更多降息，或令美國核心通膨在2026年末面臨更大的上行壓力。當前市場預期的最大風險在於，2026年美國更寬鬆的財政與貨幣政策組合或從需求端給年底的美國通膨帶來更大的上行風險，如果能源與商品供給出現巨大波動，蘆哲警告稱，20世紀70年代二次通膨的歷史可能重演。【詳情】資料公佈後，美國短期利率期貨大幅上漲，交易員們進一步增加了對聯準會降息的押注。儘管交易員們仍認為，6月降息是最可能的結果，但4月降息的機率升至42%，高於資料發佈前的38%。據CME“聯準會觀察”：聯準會1月降息25個基點的機率為2.8%，維持利率不變的機率為97.2%。到3月累計降息25個基點的機率為26.8%，維持利率不變的機率為72.5%，累計降息50個基點的機率為0.7%。 (21世紀經濟報導)

小馬智行和文遠知行均已經發佈2025年三季度報告，其中最有價值的資訊是兩家公司均發佈了可以連續觀察的無人駕駛計程車營運業務的資料。根據兩家公司披露的資料，每台車單日的營運收入已經超過500元重要關口，已經比較接近人類司機的日均營運收入。鑑於小馬智行第7代無人計程車的製造成本已經接近20萬附近，即使考慮折舊，已經實現單車盈利的重大里程碑。小馬智行計畫在2026年底將計程車隊擴張到3000輛，隨著規模的擴大，小馬智行的經營槓桿小國將進一步顯現。Robotaxi業務的商業邏輯已經得到初步實證，企業的競爭將進入規模擴張的新階段。 (百澤之舞)

文遠知行，爆發了。最新公佈的第三季度財報，這位L4玩家披露的是這樣一份業績：營收大漲144%，Robotaxi收入暴漲761%；毛利率猛增26.4個百分點，淨虧3億元，縮小到去年同期的三分之一不到。車隊規模繼續擴張，到目前已經在全球部署超1600台自動駕駛車輛，其中近750輛為Robotaxi。財報發佈後，文遠的美股股價一夜暴漲14.7%，港股剛一開盤也漲超6%。什麼財務表現，讓文遠大漲14%？一年前的今天，文遠知行登陸美股市場剛滿一個月；一年之後，這家公司已經完成美股+港股雙重主要上市，業績也走上了爆發。營收層面，文遠Q3總收入為1.71億元，同比大漲144.3%，環比增長34.6%；前三季度累計收入為3.7億元，同比增長68.4%。其中，Robotaxi業務Q3收入3530萬元，同比暴漲761%，佔總收入的比例從去年同期的5.8%上升到了20.7%。按照收入結構劃分，文遠Q3的產品收入及服務收入分別為7920萬元和9180萬元，同比分別增長428.0%及66.9%。產品收入增長，對應的是Robotaxi及無人小巴的銷量增加；服務收入增長，則來自智能資料服務收入增長2930萬元，以及自動駕駛相關營運及技術支援服務收入增長820萬元。利潤層面，漲勢更突出。文遠Q3毛利為5630萬元，同比大漲1124%，環比增長58%；同期毛利率為32.9%，同比提高了26.4個百分點，環比也增長了4.8個百分點。這一季度的淨虧損為3.07億元，較去年同期的10.43億元虧損縮小了70.5%，環比縮小24.4%；經調整淨虧損為2.76億元。同時，文遠還對研發進行了更大投入，第三季度的研發費用為3.16億元，同比增長24.4%，環比基本持平；研發費用佔總收入的比重為184.8%。截至今年9月30日，公司持有的現金、現金等價物、定期存款、受限制現金等現金儲備為54億元。從核心財務資料來看，文遠這一季度幾乎是全線暴漲，財報發佈後美股、港股雙雙給出肯定，股價大漲。那麼新的問題來了，文遠知行靠什麼實現了爆發？文遠知行靠什麼爆發？其實單純通過財務資料，就已經能大體感知到原因——Robotaxi已成為文遠業務的核心增長引擎，自動駕駛相關服務的商業化路徑正越來越清晰。這一季度，文遠的營收利潤雙線增長，且利潤增速超越營收，這其實可以用業務進展來很好地解釋：首先是成本下探。文遠的WeRide One通用技術平台，一套核心演算法支撐Robotaxi、自動駕駛小巴、無人環衛車等五大產品線，本身就很大程度上提高了研發效率。而後面研發投入的增加，換來的是技術迭代後，成本結構被一步步最佳化。舉一個最有效的例子：文遠知行和聯想車計算共同研發了100%車規級計算平台——HPC 3.0平台，搭載雙核輝達新一代Thor X晶片，算力達2000TOPS，率先上車文遠最新GXR。通過HPC 3.0，文遠提高了系統整合度進行，把整套自動駕駛套件成本降低了50%，平台的全生命周期總成本相比前代降低了84%。成本降下來，車隊擴張的經濟壓力會相對減小；同時意味著同等投入下，車隊規模也能鋪展得更大——這其實也是文遠實現暴漲的另一大原因。規模上的快速增長，主要表現在兩個方面：一方面是車隊數。截至10月底，文遠知行在全球共計部署了超1600台自動駕駛車輛，其中近750輛為Robotaxi。按照文遠的設想，明年以及往後的進度會更快。公司計畫明年底前將在中東累計投入近千台Robotaxi，並且在2030年前，要在全球部署數十萬台Robotaxi。另一方面體現在營運範圍上，國內外雙線平行。這裡從財報中摘出幾個關鍵市場的最新進展：國內市場，文遠在廣州部署超300輛Robotaxi，Q3單量環比增長4倍，單車每日24小時營運時段內，最高能完成25單服務。而文遠在北京Q3的訂單環比增長超8倍，每輛商業化Robotaxi在14.5小時（7:30~22:00）的完整班次中，單量峰值能達到23單。海外市場，截至目前，文遠已經到手八國自動駕駛牌照（包括中國、阿聯、新加坡、法國、美國、沙烏地阿拉伯、比利時、瑞士），在全球11個國家、超30個城市進行自動駕駛研發、測試及營運。阿布扎比是文遠出海進度最快的地區，畢竟從試營運起，文遠已在阿布扎比佈局四年——如今，文遠已覆蓋阿布扎比市中心50%的區域，單車輛12小時班次單量已達盈虧平衡閾值，正在向24小時營運、單車日均訂單超25單衝刺。不久前，文遠剛獲得了阿布扎比頒發的，美國以外全球首個城市級全無人駕駛計程車商業許可，明年年底前就會把Robotaxi車隊規模擴至300輛以上。一旦在阿布扎比跑通，這種商業模式就可以快速複製到其他市場，擴張速度會越來越快。海內外佈局的同時，文遠還和Uber、Grab等營運平台合作，為將來的規模化商業服務做準備。從文遠的進步速度來看，其Robotaxi業務已經跑上了越轉越快的飛輪。而在L4業務之外，新的增長曲線——L2+業務，也開始加速。文遠在今年8月，聯合博世推出的一段式端到端ADAS方案——WePilot 3.0，剛剛宣佈已經順利達成SOP（標準操作程序），今年年內就能量產上車。實測顯示，面對類似無保護路口轉彎、施工路段無規劃道路繞行、人車混行避讓、無延遲快速跟車起步等等複雜路況，WePilot 3.0都能應對自如：△預估盲區內穿行路人，避讓後快速通行而首批宣佈上車的主機廠已經露面：WePilot 3.0將以預裝和OTA形式，支援奇瑞的星途星紀元ES、ET全車系，並已經獲得廣汽多個乘用車型量產項目定點……由L4為L2+提供“高品質經驗”，L2+再為L4提供“海量訓練資料”，L2+與L4的 “雙飛輪”，這不就轉起來了？ (智能車參考)

昨日，蘿蔔快跑、文遠知行公佈海外在中東市場的新進展，將在阿聯首都阿布扎比開展純無人Robotaxi（自動駕駛計程車）商業化營運。結合政策開放度、市場需求適配性及基建條件，中東已經成為中國Robotaxi兵家必爭之地。此外，新加坡、印尼等東南亞地區也有望成為落地速度更快的“第一梯隊”。工信部資訊通訊經濟專家委員會委員盤和林表示，中國Robotaxi企業出海的機遇在於海外市場空間廣闊，且對智駕技術的監管限制相對較少。然而，在具備這些條件的國家，市場競爭也往往更為激烈。▌中東成為中國Robotaxi兵家必爭之地蘿蔔快跑於今年3月進入阿布扎比市場，已經與阿聯自動駕駛出行公司AutoGo達成戰略合作，計畫在特定區域部署第六代無人車，並於2026年實現全無人營運。雙方將共同打造阿布扎比地區規模最大的無人車隊。文遠知行進入阿布扎比的時間則更早。自2021年起，文遠知行與TXAI便在阿布扎比合作開展Robotaxi公開營運。2024年12月，文遠知行與Uber在阿布扎比啟動Robotaxi網約車合作項目，預計2025年底，文遠知行與合作夥伴的服務將基本覆蓋阿布扎比全城核心區域。據悉，文遠知行計畫到2026年將中東地區Robotaxi車隊擴充至1000台，到2030年擴充至數萬台。過去幾個月，蘿蔔快跑和文遠知行均在當地測試純無人Robotaxi測試。隨著最新的純無人營運牌照允許取消車內安全員，文遠知行方面認為，在阿布扎比的Robotaxi服務將實現單車盈虧平衡。除了阿布扎比外，文遠知行還獲得了沙烏地阿拉伯首張自動駕駛牌照。10月24日，文遠知行與優步Uber在沙烏地阿拉伯首都利雅德開放Robotaxi公眾營運服務。另一家自動駕駛企業小馬智行也積極拓展中東市場。目前已與卡達國家運輸公司在首都多哈成功開展Robotaxi公開路測。小馬智行還獲得了迪拜自動駕駛路測許可，首批Robotaxi車輛已在迪拜啟動公開路測，為2026年實現全無人駕駛商業化服務打下基礎。蘿蔔快跑也在今年與迪拜道路與交通管理局簽約，計畫啟動50輛自動駕駛車輛的試營運，並於2026年正式向公眾開放該服務。除了中東外，歐美、亞洲市場等也是中國Robotaxi企業的拓展方向。目前，小馬智行分別在矽谷、北京、上海、廣州、深圳、盧森堡設立研發中心，在歐洲，其與當地重要企業Emile Weber集團合作，於盧森堡開啟路測。在亞洲，小馬智行與新加坡最大的交通營運服務商康福德高聯合部署自動駕駛服務，並已於今年初在韓國首爾啟動路測。蘿蔔快跑已在全球22個城市落地，包括北京、上海、深圳、武漢、香港、迪拜、阿布扎比等，累計自動駕駛里程超過2.4億公里。截至目前，蘿蔔快跑每周訂單量超過25萬單，全部為全無人訂單，累計訂單突破1700萬單，超國GoogleWaymo的1000萬單。與此同時，蘿蔔快跑自動駕駛總里程已超過2.4億公里，其中全無人駕駛里程已突破1.4億公里。文遠知行則在瑞士、新加坡等地上路。今年8月，作為瑞士iamo(Intelligent Automated Mobility)智能自動化出行試點項目的參與方，文遠知行Robotaxi在瑞士弗爾塔爾地區上路。9月1日，文遠知行旗下首批Robotaxi GXR已抵達新加坡並開始測試，這是此類自動駕駛車型首次落地東南亞，預計於2025年底在指定公共道路進行部署。▌“技術輸出+生態繫結”成為規模化落地途徑小馬智行相關負責人對《科創板日報》表示，自動駕駛的海外市場，尤其是L4領域，仍屬於一片潛力巨大的藍海，競爭格局尚未固化，技術創新和商業模式都存在著廣闊的探索空間。很多海外國家對智慧出行和綠色交通的需求持續增長，同時在政策立法、基礎設施建設等方面也在積極支援創新，為L4級自動駕駛的落地創造了有利條件。在地點選擇上，小馬智行重點尋找適合技術落地或自動駕駛大規模應用的市場和國家。至於未來那些國家會成為目標，上述負責人表示，到合適時機會對外公開進展。萬馬科技方面對《科創板日報》記者表示，從當前全球Robotaxi落地的實際進展來看，結合政策開放度、市場需求適配性及基建條件，中東（如沙烏地阿拉伯、阿聯）與東南亞（如新加坡、印尼），無疑是落地速度更快的“第一梯隊”。“中東打造沙烏地阿拉伯NEOM 未來城，其規劃是城內所有交通設施均為無人駕駛。阿聯2030願景“中國30%交通為自動駕駛車輛”等明確的政策支撐，不僅開放公開道路測試、支援商業化收費，而且當地出行需求旺盛、付費能力強，當地基建的空白區域也為Robotaxi專屬配套鋪設提供了便利。而東南亞則依託新加坡的技術試點優勢，疊加Grab等東南亞本土出行平台在robotaxi上的推進，能快速對接居民短途出行需求。”萬馬科技方面稱。基於這樣的區域落地特徵，萬馬科技認為，整個Robotaxi行業正迎來三大結構性機遇：一是“技術輸出+生態繫結”成為規模化的核心路徑，中國企業在自動駕駛上的深厚積累，可通過與海外本土出行平台等企業建立生態合作，快速解決營運資質與使用者獲取問題。二是核心部件成本下降讓自動駕駛多場景延伸，自動駕駛已從高速載人場景向低速載人/低速載物（園區接駁、短途物流、機場/港口閉環）場景拓展，推動行業從“出行服務”轉向“多場景智能運力服務”。三是車聯網基建成為核心環節，Robotaxi/無人車對網聯在可靠性、穩定性、時延等參數的高要求以及海外本地化資料儲存/處理的需求，讓“高可靠網聯+資料合規”從配套環節升級為Robotaxi產業鏈的核心環節，誰先搭建起覆蓋重點區域的該類網路，誰就能在落地速度上佔據優勢。據透露，萬馬科技旗下子公司優咔科技已開展相關海外的業務佈局，在全球部署六大區平台，包括中東、北美、歐洲、東盟等Robotaxi主要目標市場，提供本地服務以及應對各地的資料合規。此外，公司為吉利、理想、東風等客戶提供出海聯網服務，落地區域包括中東、歐洲、東南亞等，相關經驗同樣可幫助Robotaxi客戶完成海外市場的佈局。▌2026年或成為Robotaxi量產化元年快思慢想研究院院長、特邀評論員田豐認為，中國、美國、中東已成為全球Robotaxi“三極”，與三地對自動駕駛的重大投資、智算基礎設施、科研下注、創新監管模式、經濟特徵有很大關係，阿布扎比的寬鬆監管可能會成為全球自動駕駛的“商業實驗特區”。全球智能駕駛供應鏈包括雷射雷達、毫米波雷達、晶片、世界模型等軟硬體廠商，都會向Robotaxi規模化市場傾斜，甚至會在本地建設Robotaxi超級工廠，提升當地產業鏈與經濟。田豐表示，鑑於特斯拉、中國智駕廠商都在全力加速FSD Robotaxi模式，2026年或成為Robotaxi量產化元年。“類比晶片產業，新產業模式將出現。有Tesla這種‘IDM模式’（研發+生產+營運縱向一體化），也有文遠知行+Uber這種‘Fabless模式’（研發、生產、營運分工協作）。但歸根結底，比拚的都是Robotaxi規模化服務水平與能力，而非傳統賣車的硬體銷售模式，其中全服務鏈條持續改進，將考驗產業鏈每個環節的創新力與執行力。”田豐稱。談及自動駕駛出海的挑戰，小馬智行相關負責人認為，和所有出海業務一樣，自動駕駛出海還是需要快速熟悉、瞭解目的地國家、地區的文化、政策，儘可能在無需對技術和產品做較大調整和改動的情況下，保證產品符合當地需求。“尊重當地的習慣、政策，真正融入當地，才能可持續的發展擴大業務。經過幾年發展，L4級自動駕駛技術的泛化能力快速提升，使其在新城市、地區落地時長和難度大大降低。”工信部資訊通訊經濟專家委員會委員盤和林認為，出海的機遇在於海外市場遼闊，且海外市場對於智駕的限制較少。而挑戰在於，部分國家不具備智能駕駛運行的基本條件，包括基礎設施和交通法規。在具備條件的國家，往往存在較為成熟的智駕企業，所以競爭會比較激烈，甚至會遭遇排他性的不公平競爭，比如本土企業借助本土優勢排除競爭對手。 (科創板日報)

11月6日，本應是中國IPO圈、自動駕駛圈一個值得鑼鼓喧天、共襄盛舉的“高光時刻”。中國本土知名度極高的自動駕駛“雙子星”——文遠知行與小馬智行，就好像約好一樣，選擇在同一天登陸港股。按理說，“同在廣州、同日招股、同日掛牌”的歷史性一幕，原該成為佳話；然而，等著投資者的不是香檳與慶賀，而是一場在上市前夜爆發、充斥著“資料造假”“刻意貶低”指控的口水戰。10 月 30 日深夜，文遠知行 CFO 李璇在多個分析師微信群中發文，怒指小馬智行港股路演材料“造假”，稱其對同行“潑髒水”，甚至是“對投資者的公然誤導”。實話說，在汽車和智駕圈，企業互撕並不稀奇。但這一次的口水戰，被不少網友、媒體稱為“歷史罕見”，因為不僅是兩家獨角獸的親自下場互撕，而且整個過程都顯得“倉促混亂”，把商業競爭，變成了“泥地肉搏”。資料羅生門這場衝突的導火索，是一份小馬智行用於港股IPO路演的演示材料（PPT）。據業內流傳的版本，小馬智行在材料中直接對比了自身與文遠知行、百度的中國營運資料，聲稱其業務已覆蓋北京、上海、廣州、深圳四個一線城市，而文遠知行“僅在北京 1 個城市營運”；在“完成訂單數”一欄，文遠更被標註為“0”。最核心的營運資料只有“1”和“0”，文遠知行自然難以接受。李璇在微信群中迅速回應，強調文遠擁有 700+ 的 Robotaxi 車隊、超過 2200 天的公共營運記錄，且在北京、廣州、中東多地開展商業化營運，“已完成單數為 0”的說法“毫無事實依據”。這次互撕的另一個重點，技術方面的對比也同樣激烈。小馬智行宣稱文遠知行僅停留在"兩段式"端到端技術階段，而自己已實現"L4完全一段式端到端"技術。在自動駕駛行業內，早已經跟隨著馬斯克的腳步將“端到端“技術，即“從感知到決策一體化的演算法架構”奉為圭臬，其中“一段式端到端”又要比“兩段式端到端”更有優越性。因此，這個描述的言外之意，是“小馬智行相對於文遠知行在技術上有著代際的差距”，並且自己才是更先進的“端到端”技術，是下一代自動駕駛技術的領導者。對此李璇也進行了強烈駁斥，稱文遠的“一段式端到端”方案已獲博世和奇瑞的佐證，這種對比既不符合事實，也缺乏量產項目支撐。最後，李璇要求小馬智行“立即更正所有不實資訊”，並“保留一切法律訴訟權利”。有意思的是，連百度也“被誤傷”。材料中稱百度 Robotaxi 僅在北京和上海營運，引發百度投資者關係部連夜回應，表示“已依法維權”。另外，互撕“爆發時點”更顯微妙。10月14日，兩家公司同時拿到中國證監會的境外上市備案；10月17日和19日，小馬和文遠先後通過港交所聆訊；隨後，雙方的公開招股期從10月28日至11月3日完全重疊，面向的是同一批國際長線基金。最終，雙方在11月4日同日定價，並計畫於11月6日同日掛牌——這構成了名副其實的“鏡像IPO”。而這次的互撕爆發時間節點，10月30日，正處於雙方IPO最關鍵的“路演”階段。在這樣一個“貼身肉搏”、爭奪同一批資金的關鍵時刻，雙方不約而同地選擇在最核心的營運資料和最前沿的技術路線上大做文章，歸根究底還是想爭奪“技術路線領先” “營運資料領先”的敘事權，說服投資者在後面的 IPO 中支援自己，成為“Robotaxi第一股”。畢竟，如果無法拿下“Robotaxi 第一股”的敘事權、搶到估值高地，很可能會在後續"燒錢決勝"階段處處被壓制，甚至無法翻身。藏不住的焦慮文遠知行與小馬智行的互掐，本質是行業集體焦慮的集中爆發。L4賽道的故事已經講了近十年，但盈利依然遙遙無期，市場對自動駕駛行業的態度，也從"技術故事"轉向"成本模型"。換言之，“你想從我們這融到錢，得先告訴我們你能賺錢。”在這個殘酷拐點下，"Robotaxi第一股"的敘事權已不再是虛名之爭，而是關乎生死的"估值槓桿"和"融資生命線"。這裡不得不提，港股這個 “零和博弈”戰場的特殊性。兩家之所以在口水戰上鬥得你死我活，是因為誰若被貼上“第二名”標籤，誰就可能失去在港股資本市場的“估值錨”地位。港股的資金池有限，換手率又全球墊底。一旦市場認定“A是龍頭”，B的股票將面臨 “想買的人不多，想賣的人賣不掉” 的困境，從此失去估值成長的想像空間。與之相反，如果能成為龍頭，也就成了估值錨，市場會用你作為參照系來給整個行業定價，還能拿到最關鍵的“敘事主導權”，在未來擁有更多的融資機會。所以，吵架是為了融資，也是為瞭解決“企業燒錢看不到盡頭”的資金焦慮，更是未來盈利的關鍵。L4自動駕駛的研發和營運是一個無底洞，根據雙方財報2025年上半年，小馬智行營收3543萬美元，虧損6.81億元，同比擴大75%；文遠知行營收2787萬美元，虧損7.92億元，同比縮小10%。若拉長時間看，三年半累計，小馬智行虧損34億元，文遠知行虧損高達65億元。雙方的研發支出常年佔營收的250%以上，再加上車輛改裝、安全員成本、資料維運，每一項都是“吞金獸”。兩家公司本次在港股上市，小馬募資72億港元、文遠募資29億港元，這筆錢將直接決定誰能有更多的子彈，先擴到千輛車隊、先實現成本拐點。根據小馬智行官方資料，1000台車隊規模才是盈虧平衡線。目前日均訂單15單，單車年收入約12萬元，仍遠低於覆蓋成本所需。這就意味著誰先斷糧，誰就可能在行業洗牌中出局。另一方面，融資也是為了更好應對來自新玩家“降維打擊”的壓力。在過去，小馬智行和文遠知行的對手只有百度蘿蔔快跑和滴滴；但隨著更多傳統車企開始覬覦Robotaxi 這塊肥豬肉，相比動輒千億市值的車企，兩家可以出的牌實在少太多了。11月5日，何小鵬在小鵬科技日上宣佈，將於2026年推出前裝量產的Robotaxi，採用純視覺方案並搭載自研高算力晶片，支援整車OTA升級。相比行業常見的後裝改裝模式，前裝方案在成本控制上更具優勢。同時，小鵬的軟體系統已在數十萬台量產車上積累資料閉環，並拉上了高德進行管道合作，使用者可通過平台直接呼叫，在“叫車”這件事上將會比目前的 Robotaxi 更加靈活。由此可見，傳統車企憑藉前裝量產能力與管道資源入局，使小馬智行、文遠知行等純 L4 玩家面臨更緊迫的競爭壓力。一時間，文遠、小馬面臨的不是單純的“同行競爭”，而是生存模式的再審判——如何活下去，成了更現實的命題。口水戰的結局如果是現實中的兩個人打架，下場只有“打贏賠錢，打輸住院”。而在文遠知行和小馬智行互撕之後，市場對這場“帶傷”的IPO，給出了最真實的反饋。認購情緒上，文遠知行公開發售獲73.44倍超額認購，但暗盤仍收跌14%（盤中一度跌逾26%）；小馬智行則獲15.88倍超額認購，5名基石投資者鎖定13.9%份額，然而暗盤一度暴挫28%，一手100股帳面浮虧約2000港元。11月6日首日掛牌，市場用"腳"投票，雙方均以大幅下跌收場。小馬智行的發行價為139港元，但收盤時未能守住，報126.10港元，首日跌幅9.28%，導致市值從發行時的約592.52億港元縮水至538.76億港元，單日蒸發53.76億港元。文遠知行的跌幅更深，其27.1港元的發行價在收盤時跌至24.40港元，首日跌幅達9.96%，市值也相應地從約278.35億港元降至250.49億港元，單日蒸發了27.86億港元。也就是說，這場"口水戰"並未帶來贏家，兩家公司在上市首日市值總計蒸發約81.62億港元，四捨五入上百億。市場普遍認為，口水戰加劇了投資者的謹慎情緒，加上整體市況低迷，導致首日破發。”不過，雖然口水戰下看似兩敗俱傷，但這次 IPO，小馬智行還是有所斬獲。截至首日收盤，小馬智行市值仍是文遠知行的兩倍以上。無論資料的真真假假，對投資者、市場來說，輿論的“突襲”似乎確實能起到一些作用。不過，L4 自動駕駛講了十年故事，依然未講到 “賺錢”的章節。歸根究底，動嘴皮子能贏得短期爭鬥，但從長期來看，還是得靠真本事：之前講求的是過硬的技術，後面就是詳密的商業模型了。所以，對整個Robotaxi 行業來說，真正的“高光時刻”不是“第一股”的敲鑼，而是誰先交出第一個實現盈利的財報。 (金角財經)

“Robotaxi 駛進港股。”11月6日，自動駕駛科技公司文遠知行（0800.HK）在港交所主機板掛牌上市，根據香港交易所周三發佈的盤後檔案，最終發行價確定為每股 27.10 港元（約合人民幣 24.6 元），公司在全球發售中發行 8830 萬股。上市招股期間，公司於2025年10月28日發佈公告，創始人兼 CEO 韓旭博士已正式簽署自願鎖定協議，承諾自該日起未來三年內，不減持其持有的公司股份。這一舉措被視為管理層與公司長期發展深度繫結的訊號，它是一份傳遞給市場、投資者、合作夥伴和內部團隊的戰略宣言——“我對公司未來充滿信心”。在公司衝刺港股上市的關鍵時刻，這無疑給市場注入了一劑“強心針”。文遠知行創始人兼CEO韓旭在港股上市儀式上發言上市前夕，文遠知行更是宣佈，其和博世合作研發的一段式端到端組合輔助駕駛解決方案已順利達成SOP（Start of Production，量產啟動），從啟動到落地僅花了7 個月的時間，創下行業新紀錄，向市場證明其領先優勢。此次登錄港股距離其美股上市僅隔一年——2024 年 10 月 25 日，文遠知行敲鐘納斯達克，成為“全球 Robotaxi 第一股”，也是“全球通用自動駕駛第一股”。此次成功上市港股，不僅意味著摘下港股“Robotaxi 第一股”，填補了該賽道在港股的標的空白，最重要的是文遠知行自此形成“美股+港股”雙重上市格局。選擇“美股+港股”雙重上市，是文遠知行未來搶佔 L4 “橋頭堡”的重要戰略之一。公司搶先登陸港股，在資本市場搶占身位，意味著佔據更多資源。無論是技術迭代、車隊擴容還是海外市場拓展，企業都需要資金投入，未來 L4 賽道無疑是一場資源卡位賽。近年來，美股市場對中概股的監管環境有所收緊，建立雙融資平台可以打開新的融資管道，吸引多元化資金，有效分散單一市場的風險，為未來的持久戰補充彈藥。此次港股 IPO ，文遠知行獲戰略投資者、主權基金、長線基金等專業投資者踴躍認購，據傳包括全球知名投資機構Morgan Stanley Investment Management、淡馬錫，全球出行平台巨頭Uber、Grab以及全球最大Tier 1博世Bosch等產業上下游戰略投資者。根據公告，文遠知行募資總額為23.92億港元（綠鞋前），其中 40% 將用於自動駕駛技術堆疊開發，40% 投向 L4 級車隊的商業化量產與營運擴張，加速 Robotaxi 等產品的規模化落地，其餘資金則用於建立團隊以拓新市場和用作營運資金。文遠知行大部分資金用於自動駕駛技術研發和商業化營運，可以看出，技術和商業化依然是行業未來競爭發展的兩大目標。文遠知行成功登陸港股市場，標誌著中國 Robotaxi 產業技術驗證向規模化商業化的關鍵一躍。文遠知行港股敲鑼現場01. Robotaxi 玩家湧現，競爭加劇，而先發優勢難以踰越近年來，Robotaxi 玩家迎來大爆發，競爭加劇。但 Robotaxi 領域，先發優勢明顯：如先行者文遠知行，成立至今已經深耕 L4 八年，在這個領域已經形成了先發優勢。根據文遠知行招股書所披露的，其業務佈局覆蓋 11 個國家、30 多座城市，是全球唯一旗下獲得 7 國自動駕駛牌照的公司。目前，其在全球擁有超過 1,500 輛自動駕駛車輛，躋身全球最大的 L4 自動駕駛車隊——根據全球商業資料平台 Statista 統計，截至 2025 年 6 月，美國自動駕駛計程車領域的領跑者 Waymo 營運著約 1,500 輛自動駕駛汽車。文遠知行已經在中東地區跑通了它的 Robotaxi 商業模式，在文遠的 1,500 輛自動駕駛車隊中，700+ 為 Robotaxi，100+ 在中東地區，部署在Uber、TXAI等平台上。而文遠知行和 Uber 在阿布扎比營運著除中美外最大的商業化 Robotaxi 車隊，已經在阿布扎比開展純無人測試。目前營運區域覆蓋約 50% 阿布扎比核心區域，並且展現出了領先的營運效率，在 2025 年 10 月，單台文遠知行的 Robotaxi 在每 12小時輪班中可完成最高 18 筆乘客訂單，實現了顯著的增長。儘管多家自動駕駛公司已經宣佈進入中東市場，但文遠知行至今仍然是該地區內唯一實現商業化 Robotaxi 營運的公司。日前，公司獲阿聯批准開展城市級全無人駕駛Robotaxi商業營運，進一步鞏固其在中東地區的先發優勢。這首先得益於團隊的自動駕駛技術實力——開發的 WeRide One 平台支援從 L2+ 到 L4 的全系列產品矩陣，自研閉環模擬引擎 WeRide GENESIS 有效降低真實道路測試成本與安全風險，加快了產品迭代與商業部署。目前，文遠知行在不同國家和地區建立業務，形成了國際影響力和 L4 自動駕駛技術壁壘。但對於後進入的玩家而言，前兩項能力尚能通過一些方式加緊彌補，但最重要的海量資料和營運里程的積累不能“巧取”。這需要 L4 自動駕駛車輛在真實路況下運行足夠的駕駛時間和行駛里程，而這些資料是用於解決極端情況、避免潛在安全事故的依據。在自動駕駛領域，積累的開放道路營運里程可以為先行者建立競爭護城河。根據文遠知行披露，至今已累計實現約 5,500 萬公里自動駕駛里程。而極其難得的是，自 2019 年啟動公開營運以來，公司從未因自動駕駛系統故障遭受監管處罰，持續保持全球領先的安全與可靠性。同時，根據加州 DMV 資料及行業顧問的資料，2022 至 2024 年的各年，文遠知行的 MPI（干預一次行駛的英里數）指標持續位列商業化自動駕駛企業中的首位，超過美國的Waymo。02. 文遠知行進入商業化加速階段作為 L4 領域的代表性公司，文遠知行應用場景覆蓋智慧出行、智慧貨運和智慧環衛，已進入自動駕駛商業化營運階段，形成自動駕駛計程車（Robotaxi）、自動駕駛小巴（Robobus）、自動駕駛貨運車（Robovan）、自動駕駛環衛車（Robosweeper）、組合輔助駕駛（Advanced Driver-Assistance System）等五大產品矩陣。在Robotaxi迅速崛起的歐洲和中東，文遠知行已經成為這些地區的先行者和領導者。其不僅營運著中東地區最大的 Robotaxi 車隊，還獲得了阿聯及沙烏地阿拉伯的國家級許可支援；在法國、瑞士和比利時，文遠知行是唯一成功部署L4級自動駕駛解決方案的先行者。相比之下，大多數玩家仍處於測試或試點階段。在國內，文遠知行在廣州和北京已經實現了 L4 級完全無人駕駛商業化營運——在北京，文遠知行的自動駕駛計程車覆蓋了 600 多平方公里的密集城市交通區域，包括日均客流量超 15 萬人次的北京南站等主要樞紐；在廣州，文遠知行在市中心開通了八條自動駕駛計程車示範營運專線，落成了中國首個覆蓋一線城市核心城區的 24 小時自動駕駛出行服務網路，在黃埔區也開啟了24小時純無人商業營運。除了 Robotaxi 業務在全球多地已經建立了先發優勢，公司其他業務也在一些地區取得領先的成績。例如在自動駕駛發展尚處於早期階段的歐洲，文遠知行已經在法國推出了首個純無人商業化的 L4 級自動駕駛小巴服務，並獲得了比利時的首個 L4 級公共道路測試許可證，截至最後實際可行日期，尚無同行在該地區啟動測試；在法國巴黎連續兩年為法網公開賽提供 Robobus 接駁服務，並開展歐洲首個夜間自動駕駛小巴接駁服務。與此同時，文遠知行是新加坡唯一一家同時部署 Robotaxi、Robobus、Robosweeper 服務的公司；在沙烏地阿拉伯部署 Robobus，覆蓋埃爾奧拉等多個區域；文遠知行的無人掃地機 S1 首進沙烏地阿拉伯，於利雅德落地中東首個智慧環衛商業化項目。文遠知行在阿布扎比的Robotaxi車隊上述業務的進展，一部分商業化成績直接體現在文遠知行 2025 年 Q2 的財報資料中。文遠知行 2025 年 Q2 業績顯示其自動駕駛商業化進入加速階段。公司 Q2 營收達 1.27 億元，同比增長 60.8%，這是公司近年來季度營收的最高水平之一。Q2 增長主要來自 Robotaxi 業務實現歷史突破，收入同比暴增 836.7% 至 4590 萬元人民幣，佔總收入比重達 36.1%，為 2021 年以來最高水平，創下公司成立以來單季度Robotaxi 收入新高，這意味著 Robotaxi 已經成為公司核心增長引擎。對於 Robotaxi 業務營收增長的原因，文遠知行 CFO 李璇在財報會上解釋稱首先是車隊擴張，更大的車隊規模將直接轉化為更高收入；其次，文遠知行的 Robotaxi 業務有“三重增長引擎”：以硬體銷售為起點，隨後是服務收入，再到收入分成。“硬體銷售是當前增長的基石，而隨著營運成熟，服務收入和分成模式將帶來長期增長空間。”為了進一步說明文遠知行的商業化進入加速階段，我們將分析的範圍擴大到 2025 年上半年，根據招股書披露，文遠知行 2025 年上半年總收入約 2.00 億元，同比增長 32.8%；去年上半年 Robotaxi 及相關服務收入達 667.7 萬美元，佔總收入的 13.2%，今年上半年增至 865.9 萬美元，佔比躍升至 31%。在自動駕駛行業普遍尚未盈利的背景下，文遠知行實現了近 30% 的毛利率，意味著其商業模式正變得可持續。其毛利率的強勁增長意味著其已經跨過了“純燒錢”階段，進入“有自我造血能力”的商業化加速期。但毛利率的增長並不等於公司已經盈利，文遠知行目前仍然處於虧損狀態（Q2 淨虧損 4.06 億元），這緣於其高昂的研發費用，但虧損幅度同比縮小，意味著成本控制和營運效率有所改善。不過，這已經是走向全面盈利的堅實一步，證明了文遠的自動駕駛生意本身是可行的。根據 2022 年到 2025 年文遠知行的收入構成，Robotaxi 的收入佔比從 2022 年的7.3%，2023 年的 13.7%，2024 年上半年的 8.9%，一躍上升到 2025 年上半年的31.1%，可以看到隨著技術突破、車隊規模擴大和硬體成本下降，Robotaxi 的盈利模型有望進一步最佳化，成為支撐文遠知行收入的核心增長引擎。並且 Robotaxi 是一個擁有巨大潛力的全球市場，文遠知行還大有可為。03. Robotaxi 的荊棘之路，誰能先看到“綠洲”？在未來，全球 L4 級自動駕駛市場規模在 2030 年預計將會達到 14,640 億美元，在所有應用場景中，由於 Robotaxi 比傳統計程車服務節省最多 70% 的成本，Robotaxi 正在全球範圍內獲得支援。美國、新加坡、阿聯和中國等國家已經出台規範自動駕駛汽車測試的規定，近 20 個國家現在已經允許汽車進行測試和商業部署。根據文遠知行的招股書，Robotaxi 2024 年市場規模低於 10 億美元，預計到 2030 年將達到 5870 億美元，2024 年到 2030 年的年複合增長率為 367%，到 2035 年將進一步達到 29,929 億美元，2030 年到 2035 的年複合增長率為 39%。Robotaxi 預計坐擁兆市場的巨大規模和利潤潛力，並顯示出自動駕駛領域最大的增長勢頭，因此，這樣一個充滿巨大經濟效益和潛力的市場，勢必不會缺少玩家，更大競爭也終於在今年迎來爆發——特斯拉、哈囉單車等各領域巨頭紛紛湧入。在這樣的趨勢下，玩家擁有的競爭籌碼越多，未來成為頭部的機會越大。目前，文遠知行已經手握多個籌碼，包括在各個市場積累的先發優勢、日益堅固的技術壁壘以及充足的資金儲備和產業巨頭的聯盟。根據 2024 年全球城市道路 L4 級及以上自動駕駛產生的收入計，文遠知行全球排名第二，佔了 21.8% 的市場份額。根據第一章所示，文遠知行已經在中東、歐洲等多地區形成先發優勢，在中東營運者最大規模的 Robotaxi 車隊，而歐洲及中東等海外市場是 Robotaxi 的理想之地，因為其自動駕駛技術的潛在滲透率更高，且具有更高的性價比，根據公開資料顯示在阿布扎比，乘車票價高出中國一線城市約 4 倍。目前文遠知行擁有充足的資金儲備，截至 2025 年 6 月 30 日，文遠知行持有現金及現金等價物 38.36 億元，定期存款為 2.52 億元，及以公允價值計量且其變動計入損益的金融資產（流動部分）17.35 億元，總計 58.23 億元。根據招股書文遠知行稱自己的資金儲備足夠公司營運 6 年以上，足以支撐到下一個行業發展周期的到來。而此次港股成功上市，意味著又多了一個融資管道，給未來多增加了一份現金流保險。不僅如此，文遠知行還唯一獲得全球打車平台 Uber 和東南亞網約車和送餐平台公司 Grab 承諾投資的中國自動駕駛公司，其中 Uber 承諾將進一步投資 1 億美金，文遠知行亦曾獲得 Uber、輝達、博世、雷諾日產等全球頂級產業夥伴的戰略投資。這些產業巨頭的投資加持，使得文遠知行建立了強大的生態資源，幫助加速推動文遠知行全球車隊規模化部署。文遠知行也正是繫結了 Uber，在中東、歐洲市場突破了本地營運限制。在技術側，文遠知行推出了HPC 3.0 計算平台，它是全球首款搭載 NVIDIA DRIVE AGX Thor X晶片的 Robotaxi 平台。在兩顆 NVIDIA DRIVE AGX Thor X 晶片加持下，平台可提供 2,000 TOPS AI 算力，遠超友商的500-1000TOPS。而且，這一平台是 100% 車規級計算平台，還能助力 GXR 自動駕駛套件成本下降50%。目前，HPC 3.0 已經搭載上車運行了。這得益於過去文遠知行在研發上的巨大投入，過去三年（2022 年到 2024 年）在研發投入高達 29.084 億元，在未來，文遠知行預計還會加大研發投入以提高技術能力。根據招股書，文遠知行稱未來幾年將會部署上萬輛 Robotaxi。Robotaxi 是自動駕駛領域一片“未來流淌著奶與蜜之地”，它擁有兆市場規模和利潤潛力，吸引著無數玩家前赴後繼，然後，通往這片“應許之地”的道路依然漫長且佈滿荊棘，需要穿越技術、成本和法規的“荒漠”。而文遠知行很可能是那個最先到達“綠洲”的公司。 (雷峰網)