摘要：10月14日证监会网站显示，Pony AI Inc.（小马智行）获得境外发行上市备案通知书，公司拟发行不超过1.02亿股普通股，并在香港联合交易所上市。小马智行已于2024年11月在纳斯达克上市。同日公告显示，WeRide Inc.（文远知行）也取得了境外发行

10月14日证监会网站显示，Pony AI Inc.（小马智行）获得境外发行上市备案通知书，公司拟发行不超过1.02亿股普通股，并在香港联合交易所上市。小马智行已于2024年11月在纳斯达克上市。同日公告显示，WeRide Inc.（文远知行）也取得了境外发行上市备案通知书，拟发行不超过1.02亿股境外上市普通股并在香港联合交易所上市。公开资料显示，文远知行已于2024年10月在纳斯达克上市。

小马智行、文远知行的港股上市不仅是企业个体的资本战略，更是中国自动驾驶行业从“技术验证”迈向“全球商业化”的里程碑。此次两家头部Robotaxi企业同步完成回港上市备案，标志着“美股+港股”双重主要上市架构迈出关键一步。通过双资本市场赋能，两家公司有望在Robotaxi规模化、技术标准化及新兴市场拓展中建立优势，同时推动行业生态的成熟。

今天，为大家解读自动驾驶及Robotaxi。

自动驾驶是指车辆通过传感器、算法和控制系统，替代人类完成环境感知、路径规划、车辆操控等驾驶行为的技术。它无需人类持续干预，能自主应对交通信号灯、障碍物、复杂路况等场景，核心是通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等硬件采集数据，再经 AI 算法处理后下达行驶指令。

Robotaxi是自动驾驶技术的商业化应用场景，本质是“无人出租车”。它基于自动驾驶技术，去除驾驶位人员，面向普通用户提供门到门的出行服务，用户可通过手机APP叫车，全程无需人工驾驶。目前多数Robotaxi处于测试或半商业化阶段，部分会配备安全员应对突发情况，目标是实现全场景无人化运营，降低出行成本并提升效率。

自动驾驶基本上依赖于感知、决策、执行三个环节的高效配合。感知层通过多维传感器及GPS、北斗等在内的导航系统识别道路上的人、物及标识，并收集车身周围的实时数据；决策层通过芯片、软件/算法、特征提取等预处理，数据融合后作出评估和决策，得出相应的路径规划与决策信号，并输出给各种执行层的控制单元；最终执行层通过接收感知系统的数据及决策系统的决策信号作出相应的反馈动作，实现全套自动驾驶操作。

自动驾驶感知系统通过多种传感器协同工作，实现对车辆周围环境的全面监测与识别。系统主要由摄像头和短/中程雷达构成，覆盖车辆前后左右多个方向。前向功能包括交通标志识别、车道偏离预警、交叉路口交通提示等；侧向则具备盲区监测、行人识别、驾驶员疲劳监控、电子后视镜及行车记录等功能；后向支持倒车辅助、全景影像监测和后向碰撞预警。整体布局强调360度无死角感知能力，结合视觉与雷达技术，提升车辆在复杂路况下的安全性和智能化水平，为高级驾驶辅助系统（ADAS）和未来自动驾驶提供基础支撑。

传统的自动驾驶系统采用模块化部署策略，将感知、预测、规划、控制等功能独立开发，再集成至车辆中。每个模块负责特定任务，其输入通常来自前一模块的输出。模块化方案存在着诸多局限，首先模块化方案存在信息损失，非全局最优。另外，在模块化方案下，多任务和多模块部署和训练也会增加计算负担。种种局限致使模块化方法上限较低，难以达到 L3 乃至 L4 阶段，或只能在受限场景中应用。

数据来源：行行查 | 行业研究数据库 www.hanghangcha.com

随着算力增强以及 Transformer 等算法的发展，模型间的界限正逐渐变得模糊，端到端架构渐行渐近，逐步替代模块化方案。

端到端方案则直接由数据进行驱动，从原始传感器数据输入直接到控制指令输出的连续学习与决策过程由统一的神经网络完成，优点是能够保证无损的信息传递，不需要人为设计的复杂模块和大量代码，随着海量行驶数据的注入和训练，端到端模型会逐渐学习和成长，具备理论上可观的远期潜力，以及学习能力的泛化性。目前最大的不足在于其黑盒属性，由于模型训练的难以观测和一体化结构，出现问题很难进行逻辑上的溯源和解释，此外，规模庞大的参数也使得训练的算力成本很难压缩。

Robotaxi的发展正经历从测试到全面商业化的多阶段演进过程，整体可分为四个关键阶段：0.0阶段（2022-2023年）为测试期，主要在一二线城市开展小范围试点，渗透率低于5%；1.0阶段（2023-2026年）进入运营政策赋能期，覆盖范围扩大至5%-10%的城市划定试运营区域，当前处于这一阶段；2.0阶段（2026-2032年）将进入驾驶技术成熟期，逐步向低线城市拓展，渗透率达到20%-60%，服务范围扩展至城市中心及更大区域；3.0阶段（2032年后）则迈向成本效率优势期，实现全国范围的全面推广和接近80%的全程覆盖。

自动驾驶行业作为汽车与人工智能深度融合的前沿领域，正经历由技术驱动向商业化落地加速演进的关键阶段。该行业以实现车辆在无需人类干预的情况下自主完成环境感知、路径规划和动态控制为核心目标，其发展依托于高级驾驶辅助系统（ADAS）向高级别自动驾驶（L3及以上）的逐步升级。根据SAE国际标准，自动驾驶分为L0至L5六个等级，其中L2级是当前量产车型的主流配置，而L3级则标志着系统开始承担主要驾驶责任，成为从辅助驾驶迈向真正自动驾驶的重要分水岭。目前全球产业正处于从L2向L3过渡的攻坚期，中国政策明确支持高级别自动驾驶在特定场景和限定区域实现商业化应用，并提出到2025年初步落地、2035年大规模推广的发展目标。

中国许多城市目前正在进行自动驾驶出租车的道路测试和试运营，其中北京、上海、广州和深圳目前在政策和商业探索方面处于领先地位。自动驾驶相关的牌照有许多，其中更符合 L4、比较有含金量的牌照是一些全无人测试、试运营牌照、全无人商业运营牌照等。例如，重庆和武汉颁发自动驾驶无人化示范运营资格，上海颁发了无驾驶人智能网联汽车示范应用许可等。

自动驾驶产业链上游包括感知层、决策层、执行层与网联层，感知、决策和执行为实现自动驾驶技术的核心要素，而网联层作为中国车路协同技术路径下重要组成，与自动驾驶技术协同发展落地；产业链中游包括主机厂、自动驾驶科技企业、出行科技企业和智慧交通服务商，共同打造生态融合。产业链下游涉及智能驾驶车辆运营以及智能驾驶车辆改装，其中智驾车辆运营按应用场景可分为封闭场景、半封闭场景与开放场景，通过自动驾驶技术满足不同场景及市场需求。

Statista数据显示，全球自动驾驶市场规模预计将在未来十年内实现快速增长，到2030年有望达到2.2万亿美元。从2021年至2030年的趋势来看，市场规模呈现出持续上升的态势，其中2021年市场规模约为100亿美元，随后逐年攀升，至2030年将突破200万美元大关，显示出该领域巨大的发展潜力和市场前景。这一增长主要得益于技术进步、政策支持以及智能汽车渗透率的提升等因素推动。

当前Robotaxi产业的主要玩家分为两类：一种是纯粹的L4公司，例如Waymo、小马智行、文远知行等；另一种是智能驾驶能力优秀的整车厂或智驾方案供应商，他们正沿着从L2到L3再到L4的路径发展，例如特斯拉、小鹏汽车、理想汽车、地平线机器人、Momenta等。下面我们对国内外代表性企业，进行简单介绍：

特斯拉（Tesla）

作为纯视觉方案的坚定践行者，特斯拉通过Autopilot和FSD系统构建了行业领先的算法迭代闭环。其 “影子模式” 可实时采集全球百万辆用户车辆的真实路况数据，结合端到端神经网络优化决策逻辑。2025年推出的无监管FSD服务已在奥斯汀试点，支持城市道路完全无人驾驶，无需依赖激光雷达和高精地图。尽管当前仍为L2+级系统，但其通过降低硬件成本（如移除超声波雷达）和持续OTA升级，推动自动驾驶技术向规模化普及迈进。

Waymo

依托谷歌母公司Alphabet的技术积累，Waymo以激光雷达 + 高精地图的 “豪华配置” 实现L4级自动驾驶商业化标杆。其自研的第六代传感器套件包含5颗激光雷达和16个摄像头，最远可探测300米障碍物，配合2000Tops算力平台，在凤凰城、旧金山等复杂城市环境中完成超400万次完全无人驾驶出行。通过与极氪合作的 Zeeker RT车型，Waymo正加速车队电动化，单周付费订单量突破25万次，展现出技术成熟度与运营效率的双重优势。

百度 Apollo

百度以“车路云一体化”战略形成差异化竞争力，其Robotaxi服务“萝卜快跑”覆盖全球30城（含美国、中东市场），单城实现盈利，L4级运营牌照数量（52 张）居行业第一。依托1亿公里路测数据和5000项专利，百度构建了从感知、决策到控制的全栈技术体系，ACE交通引擎通过V2X技术将路口通行效率提升30%，并在国内20城及海外5个智慧城市落地。其第七代无人车RT6采用全冗余设计，硬件成本较前代下降70%，推动自动驾驶向低成本规模化迈进。

小马智行以 “Robotaxi+Robotruck” 双线发展策略成为全球化布局最广的中国企业，在中美欧三大市场实现规模化运营。其第七代自动驾驶系统采用激光雷达 + 纯视觉双冗余方案，硬件成本下降70%，并搭载车规级计算单元（1016Tops 算力），支持 - 30℃至 50℃极端环境运行。Robotaxi业务在广州、北京等一线城市开放全无人收费运营，中东市场单车日订单超20单（毛利率 40%）；Robotruck 累计货运量达8.6亿吨，与现代汽车集团合作在韩国共建运营网络。

文远知行

文远知行以场景多元化和跨地域落地能力著称，产品覆盖Robotaxi、无人小巴、环卫车等六大品类。其第五代传感器套件（Sensor Suite 5.6）实现360°无盲区感知，配合1300Tops算力平台，在广州黄埔区完成“全无人公交+Robotaxi”混行测试，公交准点率提升至98%。国际市场方面，与 Uber 合作在阿布扎比运营中东最大Robotaxi车队，服务覆盖一半核心区域，并计划于2025年内开放纯无人运营；与雷诺 - 日产联盟合作开发欧洲市场方案，成为全球场景落地最全面的企业之一。

Robotaxi参与主体

Robotaxi（自动驾驶出租车）的运营模式呈现出典型的“金三角”结构，由三大核心参与方协同构成：自动驾驶科技公司、主机厂以及出行/运营平台。这三方通过资源整合与分工协作，共同推动自动驾驶出租车服务的落地与规模化运营。自动驾驶科技公司位于三角形顶端，承担核心技术研发与算法供给的角色，代表企业包括百度Apollo、文远知行（WeRide）、小马智行（Pony.ai）、Momenta等，它们专注于感知、决策、控制等自动驾驶关键技术的突破与迭代。

主机厂负责车辆的生产制造与硬件支持，涵盖传统汽车制造商如上汽集团、一汽集团、北汽集团、广汽集团等，这些企业具备成熟的整车制造能力，为Robotaxi提供安全可靠的车辆载体。

三角形底部右侧为出行/运营平台，主要负责车辆调度、用户服务、订单管理及商业运营，典型代表包括萝卜快跑、享道出行、高德地图、如祺出行等，它们依托庞大的用户基础和成熟的出行服务体系，将自动驾驶技术转化为实际的出行服务。

传统网约车与Robotaxi出行服务运营模式对比

在网约车时代，出行服务由“车+司机”共同构成，平台需协调车辆与司机之间的匹配关系，而用户则通过平台完成叫车、支付等操作。进入Robotaxi时代后，司机角色被取消，出行服务转变为“车+用户”的直接连接模式，车辆实现自动驾驶，用户可直接与无人车交互。

从运营架构来看，Robotaxi的出行服务运营分为三大核心模块：运营端（平台）、安全端（保障）和数据端（支撑）。在运营端，平台负责车辆的全生命周期管理，包括出入库调度、订单派发、路径规划、临时避障及城市分块管理；同时面向用户，提供流量引导、呼叫入口设置、座舱环境控制、共享设备管理、定价策略及支付体系等服务。在安全端，系统通过故障识别、远程监控、远程介入接管、紧急停靠等方式保障车辆运行安全，并对人车互认、身份核实、安全状态确认以及突发事件进行识别与应对。在数据端，整个系统依赖于数据的收集、存储、传输、共享、统计与分析，为智能决策和持续优化提供支撑。

未来，自动驾驶行业将呈现五大发展趋势。第一，端到端大模型将成为技术主流，特斯拉的一体化端到端架构和小鹏、华为的模块化联合端到端方案将持续迭代，推动系统拟人化和泛化能力提升。第二，车路云一体化协同发展加速，国家推动“双智城市”建设，通过路侧感知与云端调度增强单车智能，提升系统可靠性与安全性。第三，数据驱动成为核心竞争力，拥有海量真实道路数据和高效仿真测试能力的企业将在算法训练与验证中占据优势，形成护城河。第四，商业化路径更加清晰，L3级乘用车有望在2025年实现批量上市，主机厂将围绕城市NOA、自动泊车等功能构建差异化竞争力。第五，产业链国产化进程加快，尤其在线控底盘、高算力芯片、激光雷达等领域，国产供应商正逐步打破外资垄断，助力中国汽车产业在全球智能化浪潮中抢占制高点。随着政策法规完善和技术成熟度提升，预计到2030年前后，高级别自动驾驶将在更多开放道路场景中实现可持续商业运营。

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来源：行行查