1.1. Robotaxi 与辅助驾驶底层逻辑存异
Robotaxi 为内置 L4/L5 级自动驾驶技术的无人驾驶共享出行汽车。L3 级自动驾驶 由车辆完成绝大部分驾驶操作，人类驾驶员需保持注意力以备不时之需，L4 级自动驾驶 由车辆完成所有驾驶操作，但限定道路和环境条件。Robotaxi 可通过感知周围环境自主 行驶，当无人车遇到临时道路变更或交通管制等无法解决的情况时，云端安全员可以帮 助车辆远程处理复杂场景。通常情况下，仅在极端场景启用远程辅助驾驶，因此可实现 远程驾驶员一人辅助多车的高效运营服务。Robotaxi 定价与当地出租车价格相当，需得 到各地区域经营许可才能上路。
L4 级自动驾驶技术与 L2+级在底层逻辑上存在根本差异。为 L2+优化的技术架构 与 L4 级系统相比，在硬件基础、软件方案、安全冗余设计和方法论均存在本质差异。 在思路上，L4 级自动驾驶要求全场景的自动驾驶能力，追求在它管辖的路段内“彻底去 人化”，这意味着它必须把特定场景下的安全防线筑得极高，容错率几乎为零；L2 级自 动驾驶更强调泛化性，特定情况下驾驶员可以接管。业界将多模态大语言模型发展的技 术成果应用到自动驾驶中：VLM 模型可作为辅助系统为端到端模型提供复杂交通场景 的理解和语义解析；VLA 模型通过整合感知、推理和行动，实现可解释且稳健的闭环控制；语言模型从被动解释工具演进为感知与控制中的主动组件，让系统获得沟通与推理 能力。
世界模型提供仿真环境，实现系统闭环。世界模型是一种生成式时空神经系统，它 将多传感器物理观测压缩为紧凑的潜在状态，并在假设动作驱动下向前推演，使车辆能 在未来场景发生前进行预演。换而言之，世界模型抽象出真实世界中的元素，表征元素 间的规律，推断真实世界的反馈。在自动驾驶领域，世界模型可以辅助数据生成从而降 低数据依赖、预测场景（模拟长尾场景）、提升感知与动机-动作预测能力、控制智能体 行为。优秀世界模型提供的仿真环境和训练场景是提升系统驾驶能力的关键。
1.2. 自动驾驶降低事故率，安全性迈入新纪元
多传感器融合方案为系统提供了全天候、全场景的可靠感知。单一传感器在复杂环 境下存局限性：视觉相机易受光照、恶劣天气等因素干扰；激光雷达在雨雾等天气下性 能显著衰减。多传感器融合方案提供信息安全性冗余、减少单一传感器感知盲区、构筑 更全面的环境认知能力，从而提升了系统安全性和鲁棒性。例如将激光雷达提供的精确 深度信息与相机提供的丰富语义信息进行像素级前融合，能够在保障定位精度的同时大 幅提升目标识别的准确率。 目前，主流 Robotaxi 厂商普遍采用“视觉相机+激光雷达+毫米波雷达”的多传感 器融合方案。文远知行全新一代自动驾驶传感器套件 WeRide SS 5.6 拥有 11 个摄像头、 4 颗半固态激光雷达等二十多个传感器，为车辆带来半径超过 200 米、车身周围 360° 无盲区的强大感知能力。
单车智能、车路协同与 AI 云平台全局协同提升安全性。车路云为车辆、道路基础 设施以及云计算平台紧密结合的智能交通系统，其关键组成包括路侧设施、车载系统、 通信网络以及云平台。其通信网络主要依托 C-V2X 等通信技术，以实现车辆与路侧设 施、车辆与车辆、车辆与云端之间的数据交换。V2X 技术通过车与车、车与路的实时信 息交互，为自动驾驶车辆提供超视距感知、盲区预警和意图感知等信息，有效解决鬼探 头、恶劣天气下感知失灵等难题，提升行车安全与舒适性。“车路云一体化”充分融合 了车端、路端、云端信息，车路云三端协同分析协同决策，可实现多重安全冗余和全局 管控，大幅提升系统安全性、稳定性和可靠性。根据美国交通部数据，单车智能技术可 以规避 60%的交通事故、C-V2X 技术能够将这一比例提升至 81%，单车智能与 C-V2X 技术结合可规避 96%的交通事故。
L4 级自动驾驶系统可显著降低事故发生率。文远知行自 2019 年启动公开运营以 来，公司从未因自动驾驶系统故障遭受监管处罚，截至 2025 年 11 月，公司已获得超过 2200 天的良好运营记录，公共道路自动驾驶里程约 5500 万公里。基于对 Waymo 无人 驾驶车队 5670 万英里公开道路运营数据的分析，其安全表现已实现里程碑式突破：系 统在“疑似严重伤害及以上”等级事故中，发生率较人类驾驶员基准降低 85%；“任何 伤害报告”维度事故中，发生率较人类驾驶员基准降低 79%；“安全气囊弹出”维度事 故中，发生率较人类驾驶员基准降低 81%。同期，Waymo 与世界顶尖再保险集团瑞士再 保险合作开展的研究显示：在数百万英里全自动驾驶里程中，其车辆的责任索赔率显著 低于人类驾驶基准，其中财产损失索赔减少 88%，人身伤害索赔减少 92%。
1.3. 降本路径清晰，商业模型打通可期
自动驾驶套件量产降本，BOM 成本下探 30 万元量级。以激光雷达为例，根据 Yole， 2023 年国内/海外激光雷达平均售价约为 450-500/700-1000 美元。伴随固态激光雷达进 入上车-量产-降本良性循环，目前禾赛科技 ATX、速腾聚创 MX 产品价格已下探至 200 美元价位。Robotaxi 新车型往往以固态、半固态激光雷达替代昂贵的机械式激光雷达方 案。依赖于 Robotaxi 前装量产、供应链降本及技术升级带来的智能化套件减配，市面上 头部 Robotaxi 玩家新一代车型的成本大都降至 30 万元以下。
不同国家间 Robotaxi 单车盈利情况存在差异，发达国家/地区单车毛利绝对值更高。 单车年收入，扣除折旧费用、安全费用、充电费用、保险费用及其他费用后，单车毛利 在不同国家间呈现出明显差异，这反映出不同国家因收入规模、成本结构等因素， Robotaxi 单车的盈利水平存在较显著的区别。
1.4. Robotaxi 空间广阔，触达千亿市场
中国汽车出行市场分为私家车出行、B 端共享出行（含出租/网约车）等两大类。B 端共享出行市场规模迅速扩张，2026~2027 年为 Robotaxi 销量爆发拐点。其中，Robotaxi 取代传统共享出行市场以及部分 C 端私人出行市场（预测私人汽车保有量至 2028 年达 峰），假设随着各地“全无人”商业化运营牌照的发放，法律法规准入能够顺利由试点 转向常态化，预计 2030 年 Robotaxi 占 B 端共享出行比例有望提升至 36%左右，Robotaxi 市场空间可达 2000 亿元。
共享出行单均价存在明显的区域差距，发达地区 Robotaxi 的市场规模（TAM）显 著高于共享出行司机人数接近的中国 Robotaxi 市场规模。我们依据现有成熟市场的车 辆保有量与人口基数测算得出人口数量与共享出行车辆的比例（282：1），以此来估算 各地区的共享出行车辆数，通过滴滴、LYFT、Grab、Uber 的出行订单均价及日均单量 来估计中国、发达地区、欠发达地区的共享出行单价及单量情况，最终计算不同地区的 Robotaxi 可触达市场规模。 据我们测算，2024 年海外的发达地区/欠发达地区 Robotaxi 的理论触达空间是中国 Robotaxi 市场的 4.4/3.4 倍，考虑需替代的共享出行车辆数量差距，市场优质程度呈现 发达地区>中国>欠发达地区的格局，抢占发达地区 Robotaxi 的卡位优势或为核心竞争 点。
1.5. 政策体系逐步完善，加快产业化进程
政策体系逐步完善，从道路测试走向示范应用。自 2021 年《汽车驾驶自动化分级》 国家标准出台以来，自动驾驶框架初步建立，逐渐形成分级标准和测试方法范式。2017- 2020 年我国对智能汽车测试运行及示范应用下达战略任务，同期对自动驾驶道路测试 做出规定，对测试主体、测试驾驶人、测试车辆等提出要求。2021-2024 年政策首次从 国家政策层面明确智能网联汽车可以用于运输经营活动。《关于开展智能网联汽车“车 路云一体化”应用试点工作的通知》提出力争 2026 年搭建统一共用的智能网联汽车“车 路云一体化”标准体系，2024 年 20 个城市（联合体）入选智能网联汽车“车路云一体化” 应用试点，推动自动驾驶由道路测试向示范应用扩展。
各地有序开放，运营区域扩容。截至 2026 年 1 月，全国已有超过 60 个城市出台自 动驾驶试点示范政策，其中深圳、上海、北京、广州、杭州、无锡等多省市已完成自动 驾驶相关地方立法或深度修订，实现从“道路测试”到“全域开放”的法律跨越。北京、上 海、广州、深圳、武汉、重庆、南京、苏州等 20 个国家级“车路云一体化”应用试点城市 已全面开展全无人驾驶车辆公开道路常态化运营。截至 2025 年 10 月，文远知行已在全 球超过 30 个城市和区域提供服务，除北京、广州、南京、深圳、大连等国内核心城市 外，已在阿布扎比、利雅得、新加坡、巴黎等地实现商业化落地；截至 2025 年 12 月， 萝卜快跑已在全国及海外共计 22 个城市全面开放，在武汉、北京等城市实现全城、全 天候全无人商业化试运营，并正式进入中国香港、迪拜等市场；截至 2025 年 11 月，小 马智行在深耕北、上、广、深一线城市的基础上，已将运营版图扩展至珠海、苏州、成 都及中东 NEOM 新城，率先开启大车队规模化商业运营。 当前海外对 Robotaxi 的监管政策呈现出“支持与规范并行”的鲜明特点。政策层面 普遍支持其发展，但要求企业承担明确的事故责任，并需购买足额责任险作为赔付保障。 为确保安全与可追溯，强制要求车辆具备完整的数据记录功能（包括行驶数据及环境信 息），其自动驾驶算法必须通过第三方安全评估认证。在运营层面，通常会对其运营区 域、车队规模和速度等进行限制和规范。数据合规方面，则普遍要求本地采集和存储， 严格防止数据出境。
2.1. 双引擎驱动自动驾驶全球化布局
文远知行以“技术突破+生态协同”双引擎驱动自动驾驶全球化布局。 技术端：成立 81 天创全球最快无人驾驶路测纪录，发布中国首款 L4 级自动驾驶货 运车。商业化端：Robotaxi 落地广州并接入高德平台，斩获全国首个智能网联远程测试 及网约车运营许可。生态端：联袂广汽、如祺出行、腾讯云构建产业闭环。资本端：成 功登陆纳斯达克成为全球 Robotaxi 第一股、全球通用自动驾驶第一股；2025 年 11 月 6 日又于港股成功上市，成为首个“美股＋港股”双重上市的自动驾驶企业。
2.2. 产业内公司入股，股权结构根基稳固
公司上市前累计进行了 10 次融资，累计融资金额超 11 亿美元，Nvidia 在 Pre-A 轮 就已向文远知行进行投资彰显英伟达对文远知行技术路径、商业模式的认可，宇通客车、 广汽集团、博世等汽车行业重点公司持续为文远知行注资。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
