英特爾老兵創業十載，去敲鐘了

5月20日，馭勢科技（01511.HK）正式登陸港交所主機板。

這是中國自動駕駛行業登陸港股的又一個里程碑。自2025年下半年以來，文遠知行、小馬智行、希迪智駕先後在港股完成上市，自動駕駛類股正在港交所加速成型。馭勢科技此次IPO引入三名基石投資者，雄安自動駕駛有限公司以約2.24億港元領投，58集團旗下CYGG和星合財富分別認購約782萬港元和2970萬港元，多元化的基石陣容體現了市場對公司前景的認可。

招股書勾勒出馭勢科技的清晰增長軌跡。2023年至2025年，公司營收從1.61億元增長至3.28億元，年複合增長率42.7%，綜合毛利率在2025年達到51.1%，其中軟體解決方案毛利率高達87.7%，在已上市自動駕駛公司中居於前列。

弗若斯特沙利文的資料賦予它一個獨特的標籤：全球唯一一家為機場提供大型商業營運L4級自動駕駛解決方案的供應商，2025年在大中華區機場場景的市場份額高達90.5%，廠區場景31.7%，兩項均居行業首位。截至招股書最後可行日期，馭勢科技已與17個中國機場和3個海外機場展開合作，累計無人自動駕駛里程約920萬公里，推出52款車型，服務覆蓋6個國家及地區的249名客戶，其中包括35家《財富》中國及世界500強企業。

隨著上市鐘聲響起，馭勢科技翻開了新的一頁。

馭勢科技的故事，要從一位老兵的職業生涯說起。

1993年，公司董事長兼CEO吳甘沙從江蘇南通海門考入復旦大學電腦系，大學期間拿到全校僅10個名額的英特爾獎學金，2000年碩士畢業後直接進入英特爾，在這家全球最大的晶片公司一待就是16年。2011年，他憑藉在平行程式設計領域的貢獻當選英特爾中國研究院首席工程師，是該院第一位獲此頭銜的研究員；2014年升任院長，成為英特爾中國研究院第一位非美籍華人院長，確立了5G通訊、智能計算和機器人三大研究方向。

轉折發生在2015年前後。吳甘沙後來多次提到一段自我剖白：“我曾經看到兩波技術趨勢，一波是1976年到1996年的PC時代，另一波是1996年到2016年網際網路崛起的時代，但我都沒趕上。我認為，2016年起開始的20年內一定是人工智慧的世界，我不想再錯過了。“彼時Uber剛剛組建自動駕駛團隊，特斯拉AutoPilot被推上風口，整個行業處於狂熱上升期。吳甘沙判斷，人工智慧必須有物理載體，而無人車面對的是兆級市場和億萬人的日常出行痛點，是最適合創業的方向。

於是在2016年，英特爾老兵吳甘沙離開老東家並在北京註冊成立了馭勢科技。

值得一提的是，公司五位聯合創始人的背景構成了一個在當時自動駕駛創業圈中頗為罕見的組合：吳甘沙統管全域；趙勇是格靈深瞳的聯合創始人，此前在Google總部研究院任資深研究員，也是Google眼鏡最早期核心研發成員，在馭勢科技負責視覺技術；姜岩是北京理工大學無人車項目負責人，曾率隊在國家智能車未來挑戰賽中獲得冠軍，負責決策控制；周鑫和彭進展都是吳甘沙從英特爾帶出來的同事，前者曾任英特爾中研院巨量資料實驗室總監，後者是英特爾中研院機器人系統實驗室主任。

強將雲集的創始團隊，為馭勢科技注入了迅猛起跑的初始動能。公司成立僅十個月就推出了首款無人駕駛概念車“城市移動包廂”，拿下德國紅點設計大獎。吳甘沙此前在接受融中財經專訪時復盤了馭勢科技的三次戰略調整：第一次是不自己造車，轉而為傳統車廠提供自動駕駛能力；第二次是明確全端自研和全場景AI司機的定位，2018年下半年沉澱了大量共性技術，支撐的車型和場景越來越多；第三次發生在2019年初，一個重要客戶直接告訴他，“如果車上還有安全員的話，這個項目必須得結束了。”這句話推動馭勢科技做出了最關鍵的決定——做“真無人”。

於是在2019年12月，馭勢科技與香港國際機場合作，啟用無人物流車為旅客運送行李，成為全球首個在機場實際操作環境下常態化營運的無人駕駛項目，半個月交出1500公里零故障的成績單。此後幾年，公司將技術從機場延伸至廠區無人物流，覆蓋汽車、化工、太陽能、鋰電池製造等行業，並進一步開發了自動脫掛鉤、自動裝卸貨、自動充電等功能，實現全流程無人物流，大大節省了人力成本。

憑藉香港國際機場這個標竿，馭勢科技打開了更多機場客戶的大門，包括廣州白雲機場、杭州蕭山機場、深圳寶安機場，以及海外的新加坡樟宜機場和卡達哈馬德國際機場。與此同時，公司將能力向廠區場景複製，為汽車、化工、太陽能、鋰電池製造等行業提供端到端無人化物流解決方案，實現從室內到室外、從原材料到製成品的全鏈條無人化交付。

十年磨一劍，鐘聲作賀禮。港交所這一聲悠長的鐘鳴，正是這家無人駕駛公司能送給自己的最好賀禮。

回看馭勢科技的融資史，某種程度上是中國自動駕駛一級市場十年冷暖的縮影。

最早關注這家公司的投資人之一是中科創星的米磊。因為光學技術出身，米磊從2012年就開始密切關注無人駕駛的進展，當時DARPA無人駕駛挑戰賽已經連續舉辦多年，Google也在推進相關研發。2013年夏天，Google無人駕駛項目的朱佳俊回國度假，在微博上公開喊話約志同道合者聊自動駕駛，米磊在上海與他進行了深度交流。那次見面之後，米磊形成了一個明確的判斷：無人駕駛一旦實現，對世界將是一個巨大的改變。

2016年初，米磊得知吳甘沙從英特爾離職創業，立刻通過朋友牽線邀約見面，實地走訪了公司，看了自動駕駛的技術進展。團隊既懂科研又懂產業，又按照底層規律在開展工作，中科創星很快做出投資決策。2016年4月，公司成立僅2個月，中科創星通過西科天使三期基金以3000萬元投資天使輪。同輪參與的還有創新工場、真格基金、青山資本等明星機構，天使輪總額約8000萬元。

此後的融資節奏與行業起伏高度吻合。2017年11月，馭勢科技完成約2.5億元A輪融資，投資方包括中科創星、瀾亭資本、廣發信德、銀泰華盈等。2019年，自動駕駛行業整體降溫，資本變得謹慎，但2020年初新冠疫情的暴發意外推動了無人物流需求的爆發，疊加5G和新基建投資帶來的基礎設施紅利，行業迎來一波新的春天。2020年起，公司接連完成三輪密集融資：B-1輪約6.16億元；B-2輪2.2億元；B-3輪2.75億元。其間，老股東中科創星以北京硬科技二期基金追投B輪5000萬元。同時，還介紹了國開製造業轉型升級基金一同投資。

2023年5月，隨著3億元C輪融資的落地，馭勢科技投後估值攀升至73億元。換言之，IPO前，馭勢科技已是一頭獨角獸。

回溯其融資歷程，從天使輪到C輪，馭勢科技六輪融資跨過了中國自動駕駛一級市場從狂熱到理性、再從理性中尋找確定性的完整周期。

早期湧入的資本，賭的是賽道和願景——AI浪潮之巔，無人駕駛被視作下一張兆級船票，誰都不想錯過。但隨著行業穿越泡沫，投資邏輯完成了從“講故事”到“算細帳”的劇烈轉向。當2019年的資本寒冬洗掉了那些懸浮在開放道路上的空想，疫情催生的無人物流剛需與5G新基建的政策東風，讓真正在封閉場景裡埋頭跑車、按公里計費的務實者走到了聚光燈下。而從B輪至C輪的持續加碼，尤其是國開製造業轉型升級基金等國家級資本的入局，也意味著自動駕駛已不再是風險資本的獨角戲，而成為中國製造業降本增效、智能化升級的國家敘事的一部分。

8年六輪，17億元真金白銀，每一次注資都是對馭勢科技戰略定力的投票，也共同勾勒出中國自動駕駛賽道從喧囂回歸理性、從講故事到算帳本的完整軌跡。

上市鐘聲敲響的那一刻，這家公司的融資史翻開新篇，但屬於中國硬科技的長跑，才剛剛開始。

同樣收穫喜悅的，還有馭勢科技所在地，北京。

在北京這座城市的自動駕駛版圖上，馭勢科技是其中一塊重要的拼圖，卻遠不是全部。

最新資料顯示，北京市高等級自動駕駛示範區駕駛測試里程已突破6000萬公里。作為全國自動駕駛的“排頭兵”，北京已實現L4級無人車規模化測試，政策、技術、場景全面領跑。

“全國首個高等級自動駕駛示範區”，是北京在這場競賽中最具份量的籌碼。2020年9月，北京市在亦莊啟動全球首個網聯雲控式高等級自動駕駛示範區建設，採取“小步快跑、迭代完善”的方式，逐步推進1.0階段試驗環境搭建、2.0階段小規模部署，到3.0階段規模化部署和4.0階段推廣擴展。短短幾年時間，這個示範區已經從一片試驗田，長成了全國自動駕駛政策創新、技術驗證和場景落地的戰略高地。

政策的先行先試，是北京最硬的底氣。2025年4月，《北京市自動駕駛汽車條例》正式施行，為L3級及以上自動駕駛汽車提供了清晰的制度規範，明確支援自動駕駛汽車用於個人乘用車、城市公共汽電車和城市運行保障等出行服務。同年12月，北京市公安局交通管理局正式發放首批L3級高速公路自動駕駛車輛專用號牌，極狐阿爾法S（L3版）懸掛著“京AA0001Z”號牌駛上京台高速和機場北線，在單車道內實現了最高80公里/小時的自動駕駛。

而頭部企業的集聚，構成了北京自動駕駛生態的另一重優勢。

從百度Apollo到小馬智行，從滴滴自動駕駛到馭勢科技，國內最具份量的自動駕駛公司幾乎都在北京設立了總部或核心研發中心。產業鏈上下游的雲馳未來、芯馳科技、萬集科技、輝羲智能等企業，也從感知層到決策層實現了全端式技術突破。這種生態的密度和質量，在全國無出其右。

北京的產業雄心不止於此。2026年3月，在中關村論壇“未來產業創新發展論壇”上，北京市經濟和資訊化局披露，北京已前瞻佈局未來資訊、未來製造、未來能源等六大領域，在2025年未來產業發展指數報告中排名全球第二。高等級自動駕駛被明確列為未來產業的十大重點賽道之一，與具身智能、腦機介面、量子計算並列。

這意味著，自動駕駛在北京的敘事裡，不再只是交通出行的一個細分領域，而是城市未來競爭力的核心組成。

從示範區到產業集聚，從政策突破到國家戰略賽道，北京用六年時間完成了一套完整的制度供給和基礎設施鋪設。而馭勢科技，正是這片土壤上長出的代表性果實之一，恰是北京自動駕駛生態系統成熟度的佐證。

當馭勢科技的上市鐘聲在港交所響起，千里之外的北京也在收穫屬於自己的迴響。這座城市的自動駕駛故事，遠未抵達終點。  (融中財經)

【新智元導讀】馭勢科技今日登陸港股，成為全場景L4自動駕駛全球第一股：它不只是把無人車開進機場和廠區，更是在把「AI司機」變成可複製、可訂閱、可全球交付的新勞動力。

剛剛，港股迎來一家不太一樣的自動駕駛公司。

不是把Robotaxi開上街頭刷存在感，也不是在PPT裡反覆許願「無人駕駛終將到來」。

它干的是一件更樸素、更難，也更容易被機構忽視的事，把真正能幹活的L4級「AI司機」，塞進機場、廠區、港口、礦山、園區、巴士、物流車裡，讓車在真實世界裡自己跑、自己幹、自己交付。

這家公司，就是馭勢科技（1511.HK），全場景L4級自動駕駛全球第一股！

管理層在上市致詞中表示：馭勢科技是一家專注於全場景L4級自動駕駛技術的人工智慧公司。我們始終致力於為千行百業、為全球交付安全、可靠的「AI司機」。

配售結果也已塵埃落定，富途資訊5月20日消息，馭勢科技公開發售獲6777.29倍超額認購，國際配售獲5.66倍認購，最終以每股60.30港元定價、合計發行1446.12萬股H股，今日正式登陸港交所主機板。

一手中籤率僅5%，散戶的熱情幾乎要把招股簿擠破。

如果說過去十年，自動駕駛行業最性感的故事是「計程車裡沒有司機」。

那麼馭勢科技想講的故事則更硬，機場的行李車沒有司機，廠區的運輸車沒有司機，港口的集卡沒有司機，未來千行百業的重複性駕駛崗位，都可能被一個可訂閱、可複製、可全球交付的全場景AI司機接管。

外界最容易對馭勢科技產生認知偏差，將其單純視作專注機場場景的無人駕駛企業。

這種印象並非無跡可尋，機場場景本就是馭勢最具代表性的核心優勢業務。

資料顯示，馭勢科技是全球唯一可在機場大規模商業營運L4級自動駕駛方案商；2025年，公司在大中華區機場場景商用車L4市場份額達到90.5%，在廠區場景市場份額達到31.7%，雙雙排名第一。

其客戶版圖已經覆蓋17個中國機場、3個海外機場，服務6國249家客戶，其中包括35家財富中國/世界500強企業。

真正決定馭勢估值想像力的是它能不能把一個場景裡的無人駕駛能力，遷移到更多場景裡。

招股書中，馭勢將自身定義為大中華區專注無人化L4技術的自動駕駛解決方案供應商，方案覆蓋封閉和開放場景，涉及物流、營運及機動車輛，並囊括L2至L4級自動駕駛等級。

換句話說，馭勢不是只賣機場裝置，也不是只賣一台無人車。

它真正想賣的是「駕駛能力」本身。這就是它和Robotaxi公司的根本不同。

Robotaxi講的是「誰來營運未來城市出行網路」；馭勢講的是「誰來成為各行各業的AI司機供應商」。

前者要等待城市、政策、營運密度和消費者習慣一起成熟；後者則先從機場、廠區、港口這類高價值、高重複、高人力成本場景切入，把無人駕駛變成企業客戶今天就能算帳的生產力工具。

這也是為什麼，馭勢的故事更像一家Physical AI公司，AI是開車、搬貨、接駁、巡檢、作業，直接進入物理世界替人幹活。

「一橫一豎」  吳甘沙的自動駕駛世界觀

吳甘沙解釋馭勢時，有一個非常好記的心法——一橫一豎。

橫線，是場景覆蓋度。機場、廠區、港口、物流、巴士、乘用車、環衛巡檢……橫線越寬，意味著進入新場景、新車型的邊際成本越低。

豎線，是能力縱深。豎線下端決定安全下限，L4必須安全，99分不夠，差一分可能就是零分。豎線上端決定能力上限，車能不能處理更複雜、更開放、更長尾的真實世界。

在吳甘沙的構想中，如果把這套「一橫一豎」畫成圖，它最終會像一個不斷打開的倒梯形：橫向越拉越長，代表馭勢進入新場景、新車型的邊際成本越來越低；縱向上下兩端同時抬高，下面托住L4安全下限，上面抬升處理複雜真實世界的能力上限。

所謂全場景L4，本質上就是把這個倒梯形越撐越大——場景越來越寬，安全底座越來越穩，技術天花板也越來越高。

這是馭勢十年做出來的技術路線。

它的底座，是U-Drive®全場景自動駕駛系統。

U-Drive®由「車腦」和「雲腦」組成，車腦就是AI司機，由U-Drive®軟體和自動駕駛域控製器構成；雲腦則負責營運、維護、研發等功能。

U-Drive®具備高度跨場景擴展能力，可從乘用車L2+到商用車L4，支援封閉場景到開放道路的無人化、全天候運作。

更關鍵的是，U-Drive®不是一個只能在單一場景裡跑的系統。

根據招股書，截至最後可行日期，U-Drive®已經支援3大類、6小類共52款車型，部署超過1000套L4級自動駕駛車輛或套件，累計實現約920萬公里無人化、全天候運行。

技術演進上，馭勢也沒有停在傳統模組化系統裡。

U-Drive® 5.0，是「可搭積木」的通用底座，核心是高泛化演算法庫、場景參數範本、車輛/感測器配置範本，以及自動化交付工具鏈。它解決的是「怎麼又穩又快地適配新車、新場景」。

U-Drive® 6.0，則開始引入視覺-語言模型和世界模型。招股書披露，U-Drive® 6.0計畫搭載20億至30億參數的視覺-語言模型，在400至500 TOPS車端域控製器上實現即時感知和認知，並借助雲端世界模型生成複雜交通場景。

U-Drive® 7.0更像是馭勢面向未來L4能力上限的一次「再造」。U-Drive® 7.0將融合基於規則的安全模型、端到端模型、視覺-語言模型，並進一步結合模仿學習、世界模型和強化學習，目標是在安全性、效率、體驗、可操作性、成本及耐久性等維度，超過最佳駕駛員表現100倍以上。

吳甘沙用過一個很直觀的二分法，「一個叫歸納總結，從資料裡學規律。一個叫演繹推理，把物理定律編進模型。歸納式的系統守住下限，世界模型去探上限。」

這套邏輯的妙處在於，規則系統守住下限，大模型和世界模型抬高上限，多場景資料和工程交付能力拓寬橫線。

換句更通俗的話說，別人可能是在訓練一輛車怎麼開，馭勢是在訓練一套「司機作業系統」，讓它能在更多車、更多行業、更多國家裡復用。

新勞動力經濟  被低估的不是車，而是司機

馭勢最值得機構重新定價的地方，不是「硬體賣多少錢」，而是「AI司機能不能變成長期訂閱」。

吳甘沙把這件事稱為「新勞動力經濟」。

New Labor = AI + Physical Body + Industrial Apps。

在他的敘事裡，舊勞動力是百年前華工去海外修鐵路；而新勞動力，是一種基於高科技的服務形態。

過去看機場無人駕駛，如果只看機場裝置硬體市場，可能只有20億美金；變成自動駕駛硬體，也許是30億、40億美金。

但如果把原本由大量高素質司機承擔的勞動力市場也納入，這個市場就可能變成百億美金等級。

如果馭勢只是一家賣車、賣套件、賣項目的公司，它的估值邏輯就是硬體公司，訂單、交付、毛利率、現金流。

但如果AI司機逐漸變成訂閱服務，它的估值邏輯就會發生變化，從一次性項目收入，轉向可持續、可複利、可全球複製的「數字勞動力」。

吳甘沙給過一個錨點。2030年，如果馭勢能部署10萬個AI司機，每個AI司機一年收1萬美金的訂閱費，就是10億美金。

招股書也明確提到，馭勢將通過推廣搭載AI司機的解決方案和服務，推動AI司機訂購模式成熟；長期而言，公司預期受益於AI司機訂購模式，實現毛利率擴大。

原因是U-Drive®作為全場景系統，具備高度自動化、標準化和自適應性，可以以高度可擴展的方式交付成果。

這件事最打動人的地方，是它不是一上來冷冰冰地「替代人」，而是從最辛苦、最危險、最重複的崗位開始改造勞動。

比如機場特種車駕駛員。跨晝夜、酷暑、嚴寒、枯燥重複、高安全壓力，這些崗位往往不在聚光燈下，卻是現代機場運轉的毛細血管。

一個AI司機替代的，不只是方向盤上的人力成本，更是7×24小時穩定、安全、可調度、可遠端管理的生產力。

資料顯示，單個AI司機可替代約3.5名人工司機，1名後台專員可管理100輛以上無人車。

更動人的，是人的位置也在變化。

在烏魯木齊機場，李豪的故事就很典型。

過去，老司機面對的是凌晨3點的停機坪、風雪、夜班和重複駕駛；後來，無人車跑起來，他不再是「開車的人」，而是管理無人車、訓練系統、最佳化功能的人。

轉變駕駛模式下的人員，可以在機下保障、運行秩序等核心環節上投入更多的精力。

所謂新勞動力經濟，不是把人簡單從崗位上抹掉，而是把人的經驗沉澱進系統，把人從重複勞動裡抬出來，讓一個老司機的現場判斷，變成一支AI司機隊伍的長期能力。

看一家硬科技公司，最後還是要回到三個問題，市場有多大，毛利率能不能撐住，什麼時候看見盈利路徑。

馭勢給出的答案，是三重增長門。

吳甘沙提到，今天任何一個場景的滲透率都還不到1%，未來增長空間巨大。

行業還沒到拼存量的時候，而是在一個巨大增量市場裡搶標準、搶客戶、搶生態位。

從招股書資料看，全球機場場景中商用車L4級自動駕駛解決方案市場規模，預計將從2025年的1.58億元人民幣增長至2030年的35.07億元人民幣；全球廠區場景則預計從2025年的2.56億元人民幣增長至2030年的42.11億元人民幣。

在吳甘沙的「5+3」框架裡，商用車可以分成5個百億美金市場和3個千億美金市場，機場、工廠園區、港口、礦山、農牧業是5個百億級市場；公車物流、特種車輛、環衛巡檢等則是千億級市場。

農牧業就是一個特別直觀的例子。

在生豬轉運過程中，人員和車輛消毒一旦不徹底，就可能帶來生物安全隱患；而與生物安全相關的開支，往往佔到整體生產管理成本的一半以上。

馭勢的無人駕駛方案進入後，減少了91%的人豬接觸，顯著降低非洲豬瘟等疾病傳播風險；同時，每輛車日轉運量提升40%，人工成本下降50%。

這說明「全場景」不是一句漂亮話。同一套AI司機能力，從機場開到養殖場，價值就從「降本增效」進一步變成「防疫、安全和穩定供應」。

這就是全場景L4的真正價值，讓U-Drive®越來越寬、越來越厚，把上一場景積累的資料、工具鏈、工程能力遷移到下一場景。

馭勢很早就開始出海。2017年底公司就到香港開始全球化，因為「中國AI公司、自動駕駛公司的星辰大海，一定是全世界AI司機的需求」。

這不是簡單把中國硬體賣到海外，而是把自動駕駛能力與當地車廠、營運商、客戶、法規、維運體系重新組合。

全球化越深入，馭勢越需要的不是單點項目能力，而是「賦能生態夥伴」的能力，讓本地車、本地營運、本地場景，跑上馭勢的AI司機。

財務上，馭勢已經給出了一組讓機構必須認真看的數字。

2025年，公司整體毛利率達到51.1%，較2024年的43.7%明顯提升；其中自動駕駛軟體解決方案毛利率達到87.7%。

訂單側，2025年公司已訂立交易價值約5.19億元人民幣的訂單，其中部分已確認收入，剩餘訂單將在2026年交付；截至最後可行日期後又新增約9520萬元訂單，預計於2026年及2027年交付。

當然，馭勢不是沒有挑戰。2023年至2025年，公司仍連續虧損。

但對一家硬科技公司來說，這不是故事的終點，而是穿越臨界點之前必須付出的成本，研發要燒錢，安全要燒錢，場景要燒錢，全球化更要燒錢。

真正關鍵的是，馭勢已經把最難的事跑通了，L4真無人在機場規模化營運，全場景平台從概念變成產品，U-Drive®從一套系統，進化成可以跨車型、跨場景、跨國家交付的「AI司機作業系統」。

隨著蘿蔔快跑的全民熱議，自動駕駛再次成為熱門話題。

不久前馬斯克確認特斯拉的Robotaxi將會延期，馬斯克在 4 月份首次宣佈將於 8 月 8 日推出一款全自動計程車——Robotaxi。馬斯克將其視為特斯拉作為一家人工智慧公司（而非汽車製造商）未來的關鍵部分。作為新能源汽車的領軍企業，特斯拉這次似乎真的被中國的新勢力落在後面了。

在2024年世界人工智慧大會上，上海發放了首批完全無人駕駛智能網聯汽車示範應用許可，即“完全無人載人車牌照”。這是上海在自動駕駛領域的重要進展。首批獲得許可的企業包括AutoX安途、小馬智行科技、百度智行科技和賽可智能科技。上海市民將能夠在浦東部分路段預約並免費體驗全無人駕駛的計程車服務。

蘿蔔快跑，正是Robot 快跑的諧音。自動駕駛的時代，似乎真的要來了。自2022年底以來，中國其他三個主要城市已採取了類似舉措，允許沒有安全操作員的無人駕駛計程車試運行。北京、深圳和廣州都已開始在某些情況下對無人駕駛計程車的使用收取費用，這標誌著中國在自動駕駛商業化方面邁出了更遠的一步。

在快速發展的自動駕駛市場上，中國有數十家公司正在狂奔。

自動駕駛已經不再是科幻片的場景。從最初的輔助駕駛系統（如自適應巡航控制、車道保持輔助等），到部分自動駕駛（L2等級），再到高度自動駕駛（L3-L4等級），直至最終的全自動駕駛（L5等級），自動駕駛技術正沿著這條清晰的路徑穩步前行。

隨著感測器技術、人工智慧演算法、巨量資料處理能力的不斷提升，自動駕駛汽車已經能夠在特定場景下實現較為複雜的駕駛任務，如高速公路自動駕駛、城市擁堵路段自動跟車等。這些技術的突破，不僅提高了道路交通的安全性，還極大地提升了駕駛的便捷性和舒適度。以下是相關的核心技術。

感測器技術：激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達、攝影機和超聲波感測器等多感測器融合，為自動駕駛汽車提供了全方位、高精度的環境感知能力。未來，隨著感測器成本的降低和性能的提升，其應用範圍將進一步擴大。

人工智慧演算法：深度學習、強化學習等AI演算法的應用，使得自動駕駛汽車能夠不斷學習和最佳化駕駛策略，適應複雜多變的交通環境。同時，通過大規模的資料訓練和模擬測試，AI演算法的精準性和魯棒性也得到了顯著提升。

高精度地圖與定位：高精度地圖為自動駕駛汽車提供了詳盡的道路資訊和環境模型，結合高精度定位技術（如RTK-GPS、SLAM等），實現了車輛在全球範圍內的精準定位。

車聯網與V2X技術：車聯網技術使得車輛能夠與其他車輛、基礎設施乃至雲端進行即時通訊，共享路況資訊、交通訊號等關鍵資料，進一步提升自動駕駛的安全性和效率。

要做到在自動駕駛賽道的領跑，不是只在某一個技術做到極致。而是要整合好各方面技術。

中國自動駕駛領軍企業主要有兩類，一類是純粹的方案提供商，一類是車企們。

2016 年左右，中國出現了一批致力於提供自動駕駛方案的公司，經過 7、8 年的發展，我們欣喜地看到這些公司的產品不但已經開啟了商業化，也開始走向世界。

小馬智行於2016年底在美國矽谷成立，2017 年 3 月獲得美國加州自動駕駛路測牌照，開啟公開道路測試。2021 年3月宣佈卡車業務品牌名小馬智卡（PonyTron）；5月獲得加州全無人自動駕駛測試許可；12月完成中國自動駕駛卡車公開高速路首測；獲得深圳智能網聯汽車道路測試牌照。2023 年小馬智行加速無人駕駛發展，在廣州、深圳、北京、上海完成無人駕駛測試。從 2023 年開始，小馬智行加速海外佈局，截至目前在韓國、盧森堡、沙烏地阿拉伯均有新動作。

馭勢科技UISEE成立於2016年，總部和研發中心設立在北京，在上海嘉定和浙江嘉善分別設有研發中心、研發試制和應用創新中心，在新加坡、香港、深圳、武漢、重慶等地均設有分支機構。馭勢科技依託 U-Drive智能駕駛平台，已經形成可規模化部署的L3-L4 級智能駕駛系統，可以滿足多場景、高等級的自動駕駛需求。2019 年， 馭勢科技在機場和廠區領域實現了“去安全員” ，落地“全場景、真無人、全天候”的自動駕駛技術，並由此邁向大規模商用。2024年6月，馭勢科技累計真無人自動駕駛里程超370萬公里。

文遠知行WeRide成立於2017年，在全球7個國家30個城市開展自動駕駛研發、測試及營運。同時擁有中國、美國、阿聯、新加坡四地自動駕駛牌照的科技企業，在廣州、北京、上海、深圳、無錫、鄭州、南京武漢、聖何塞、阿布扎比、新加坡、斯圖加特等地設有辦公室。

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，商業營收居全球同類企業之首，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)、高階智能駕駛（Advanced Driving Solution）等五大產品矩陣，提供網約車、隨需公車、同城貨運、智能環衛、高階智能駕駛解決方案等多種服務。文遠知行的合作夥伴包括雷諾日產三菱聯盟、宇通集團、廣汽集團、博世等。

在這裡還不得不提到華為與百度兩家科技公司。這兩家雖然不是只做汽車領域的科技公司，但他們的自動駕駛方案已經在市場上取得相當大的成果。

2019年5月，華為成立了智能汽車解決方案BU，2024 年4月華為發佈乾崑新品牌，發佈會上華為表示乾崑ADS 3.0基於GOD（通用障礙物識別）大網實現了從簡單“識別障礙物”到深度“理解駕駛場景”的跨越式進步，乾崑ADS 3.0全新架構採用PDP（預測決策規控）網路實現預決策和規劃一張網，通行效率更高，複雜路口通過率>96%。

截至 2023 年，華為智能汽車解決方案BU已上市的戰略合作車型達7款，發展超過300家產業鏈上下游合作夥伴。

百度的 apollo 已在自動駕駛、智能汽車、智能交通三大領域擁有解決方案，蘿蔔快跑正是基於百度的 apollo 的無人駕駛方案。

以卷著稱的新勢力，也不甘只做買家。

2018年12月，小鵬G3正式上市，據稱該車型是中國首款量產的自動駕駛電動汽車。小鵬汽車的智能電動汽車配備專有的 XPILOT 自動駕駛軟體，支援高速的自動導航輔助駕駛（NGP），並將在後期階段推出城市版NGP。

2021年1月，蔚來汽車發佈蔚來首款自動駕駛車型、智能電動旗艦轎車ET7。該車搭載蔚來自動駕駛技術NAD，基於NIO Aquila蔚來超感系統、NIO Adam蔚來超算平台等。

2021 年，理想汽車開始自研自動駕駛。2024 年 4月20日，理想汽車CEO李想在微博表示，理想汽車自研的自動駕駛系統（標配508Tops算力和激光雷達）明年完全可以和華為、特斯拉正面較量。7月5日，理想汽車舉辦了理想 2024 智能駕駛夏季發佈會介紹了最新的端到端+VLM雙系統智能駕駛模型。

不同於方案提供商，造車新勢力的自動駕駛方案自然只對自家產品負責。對於新勢力車企來講，擁有自研自動駕駛的能力是證明自己“科研”本色的入場券。而與之相對的，許多傳統車企會選擇與自動駕駛方案提供商合作，來加速進入自動駕駛市場的進度。

自動駕駛技術的廣泛應用，將深刻改變多個行業領域。KPMG的報告從多個維度探討了自動駕駛的潛在應用場景：

出行服務：自動駕駛計程車、網約車將成為未來城市出行的重要組成部分。乘客只需通過手機APP下單，即可享受便捷、舒適的出行服務。同時，自動駕駛技術的引入也將大幅降低營運成本，提高營運效率。

物流配送：自動駕駛貨車、無人配送車將廣泛應用於電商物流、生鮮配送等領域。它們可以24小時不間斷工作，有效緩解城市配送壓力，提高物流效率。

公共交通：自動駕駛公車、地鐵列車等公共交通工具將進一步提升公共交通的便捷性和安全性。乘客將享受到更加舒適、準時的出行體驗。

特定場景應用：如港口自動駕駛集卡、礦山自動駕駛礦車等。這些特定場景下的自動駕駛應用，不僅能夠提高作業效率，還能顯著降低人力成本和安全風險。

在技術層面，中國自動駕駛企業不斷取得新突破。從高精度地圖、感測器融合、演算法最佳化到車路協同、V2X通訊等領域，中國企業都展現出了強大的創新能力和研發實力。這些技術成果不僅提升了自動駕駛汽車的安全性、舒適性和便捷性，還推動了自動駕駛技術在更多場景下的應用拓展。

例如，在物流配送領域，無人配送車已經開始在部分城市進行試點營運，為電商、生鮮等行業的物流配送提供了新的解決方案。在公共交通領域，自動駕駛公車、地鐵列車等也在部分城市進行了示範應用，為市民提供了更加安全、便捷的出行方式。此外，在環衛、安防、園區接駁等領域，自動駕駛技術也得到了廣泛應用。

自動駕駛技術的快速發展，離不開政策與法規的支援與引導。各國政府和國際組織正在積極制定和完善自動駕駛相關的法律法規體系，為自動駕駛技術的發展提供有力保障。中國方面，中國政府高度重視自動駕駛技術的發展，近年來出台了一系列政策措施，為自動駕駛技術的研發、測試和應用提供了有力支援。

從國家級智能網聯汽車測試示範區的設立，到地方政府的專項扶持政策，再到法律法規的逐步完善，中國正逐步建構起一個有利於自動駕駛技術發展的政策環境。特別是北京、上海、廣州、深圳等一線城市，憑藉其在科技創新、人才資源、產業基礎等方面的優勢，成為了中國自動駕駛技術的核心發展區域。這些城市不僅吸引了大量自動駕駛企業和科研機構的入駐，還通過建設開放道路測試區、開展示範應用項目等方式，推動自動駕駛技術從實驗室走向實際應用。

儘管自動駕駛技術前景廣闊，但其發展仍面臨諸多挑戰。無人駕駛汽車在應對複雜交通環境、識別特殊交通標誌、處理極端天氣等方面仍存在一定困難。這可能導致安全隱患的增加，進而影響乘客的出行體驗和信任度。雖然“蘿蔔快跑”在試營運中取得了不錯的成績，但技術仍需進一步完善和最佳化。

如何進一步提高自動駕駛汽車的感知能力、決策能力和執行能力，以適應更加複雜多變的交通環境？這將是未來自動駕駛技術發展的重要方向。

目前自動駕駛汽車的研發和生產成本較高，如何降低成本以實現商業化應用？這需要產業鏈上下游企業共同努力，通過技術創新和規模化生產。

在這些問題尚未解決的前提下，中國自動駕駛江湖的每一個玩家都還有“殺出重圍”的機會。2023年，中國汽車產銷突破3000萬輛，邁上新台階，中國汽車出口也再創新高，有效拉動了行業整體板塊快速增長。

中國企業們在全球自動駕駛江湖上領先了，而誰能領先中國的自動駕駛江湖呢？  (半導體產業縱橫)

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