產業鏈巨變，自動駕駛賽道迎來大逃殺時刻|2025年終盤點

上周末，突然傳出曾經的國內自動駕駛獨角獸——毫末智行的HR口頭通知全體員工，自11月24日起停工放假。

在月初的11月6日，港交所迎來頗有話題性的一幕。國內兩大專注于自動駕駛的科技公司——小馬智行與文遠知行同日掛牌交易。

當日，兩家公司CEO共同現身敲鐘現場，并進行了友好互動。而在此之前，作為同行冤家的兩家公司還互爆雙方路演材料摻假。敲鐘現場，雙方CEO有說有笑，似乎已化干戈為玉帛。

小馬智行與文遠知行雙方CEO在敲鐘現場友好交流

雙方歷史性大和解卻沒有換來股價的飛起。開盤后二者雙雙破發。截至上周五，這兩家公司的股價均比上市后峰值跌去1/3，堪稱難兄難弟。

此前的對外宣傳中，兩家公司一直就“誰是Robotaxi第一股”爭執不下。如今，這對難兄難弟在資本市場的境遇，似乎預示著誰是第一股已經并不重要，而是整個自動駕駛賽道的Outsouring模式都受到了質疑。

就在兩家公司登陸港股的平行時刻，車企們對Robotaxi的熱情卻有增無減。

11月5日，在“2025小鵬科技日”上,中國造車新勢力小鵬汽車宣布將在2026年正式推出三款Robotaxi車型,同時將啟動Robotaxi試運營。

小鵬科技日宣布在2026年推出三款Robotaxi車型

而在同日舉行的第八屆中國國際進口博覽會，特斯拉首次在亞太地區亮相其專門服務于特斯拉Robotaxi網約車隊的無人駕駛電動車Cybercab。

特斯拉Robotaxi車型Cybercab亮相進博會

Tire 2 玩家同樣躍躍欲試，英偉達內部正在推進自己的Robotaxi項目。

這也就意味著，不但后成立的毫末智行已經退出競爭，已經成立近十年的小馬智行與文遠知行，這兩家以Outsoursing的模式在自動駕駛、Robotaxi賽道競爭技術供應商，也大有正在被來勢洶洶的大牌車廠、芯片廠的In-house模式所趕超的趨勢。

而隨著中美兩國的Robotaxi商業落地進程嚴重落后于預期，在經歷了前期的泡沫破裂后，市場對Robotaxi的態度也逐漸回歸理性，行業也從概念炒作期進入了漫長的價值驗證期。

小馬智行與文遠知行的上市破發與股價大跌，毫末智行的原地解散，說明市場已經開始用腳投票。

當行業的主旋律從技術崇拜轉向商業落地和效率提升，Robotaxi賽道將面臨大洗牌。

大逃殺開始。

2025年出現的明顯趨勢是：Robotaxi乃至整個自動駕駛行業，正在經歷技術路線與產業鏈條的巨變。先行者變“先烈”的戲碼正在上演。

Robotaxi發展初期，自動駕駛的技術門檻尚較高，Robotaxi的運營也涉及到許多專業環節，因此作為產業核心的各大車企，若想布局Robotaxi，只能選擇小馬智行、文遠知行等Robotaxi解決方案商合作，Outsoursing模式由此盛行一時。

不過，在這一階段，也有像特斯拉、百度Apollo等玩家，從一開始就選擇In-house模式，通過自研自動駕駛系統并組建自有Robotaxi車隊。

經過十年的發展，局面已經發生了轉折——與其說自動駕駛技術對于車企們不再是難以企及的技術黑盒，不如說在產業鏈中的權重越來越大的特斯拉、華為、小鵬、百度（在極越退場之前）等技術流整車公司，正在重構原來設想中的關于Robotaxi的產業鏈條，In-house有取而代Outsoursing的趨勢。

在遠未見商業閉環希望的Robotaxi賽道，In-house模式的優勢越來越明顯。

首先，特斯拉、小鵬這樣的整車商，有著技術生態內的絕對優勢。這種絕對優勢，集中在算力適配、造車成本與數據規模三個要素上。

我們將在第二部分詳細分析小馬智行與文遠知行的技術成本，這里先以美國最為知名的Robotaxi賽道科技公司——Waymo為案例，來說明Outsoursing模式的劣勢。

十年前，無論是車載芯片算力還是大模型，都沒有到位，純視覺（端到端）技術的條件還不成熟，所以當時開始起步的Outsoursing模式，一直以來都是以動輒30以上的傳感器為硬件核心的。以Waymo為例，其基于捷豹I-Pace改裝的Robotaxi，包含5個激光雷達和29個攝像頭。

相比之下，特斯拉基于Model Y的Robotaxi，采用純視覺（端到端）方案，只需要8個攝像頭，傳感器成本遠低于Waymo。

Waymo的多傳感器方案與特斯拉純視覺方案對比

另一方面，整車廠商直接作 Robotaxi，其打造Robotaxi車隊的車輛采購成本也要遠低于Waymo這種Outsoursing廠商。在北美市場，Waymo運營的捷豹I-Pace，售價高達7.73萬美元，而特斯拉Robotaxi用的Model Y售價為4.50萬元，是I-Pace的61%。

外媒報道特斯拉正在美國多州加速推進Robotaxi計劃，來源：《商業內幕》

成本導致冰火兩重天，近期，馬斯克就表示計劃在2025年底前將特斯拉的Robotaxi車隊規模擴大至1500輛，而Waymo則為了降低成本開始尋求與豐田合作。

美國的權威媒體在2025年夏天做過一個研究，結論是特斯拉Robotaxi的成本僅是Waymo Robotaxi的1/7，安全性卻是Waymo的7倍！

這里的安全性，就牽扯出來另一個要素，那就是路況數據。由于特斯拉、小鵬這樣的整車廠商造成成本低，直接導致路上跑的自家百萬甚至千萬量級車輛，都是路況數據的收集器，這種數據規模讓Waymo這種Outsoursing廠商望塵莫及。

在大洋彼岸，何小鵬也表示小鵬汽車將其與高德開啟“出行平臺+前裝量產Robotaxi”合作模式，小鵬Robotaxi車型將率先接入高德平臺，計劃在廣州等地啟動試運營。事實上，這是小鵬汽車時隔兩年在內部重啟Robotaxi項目。

顯然，何小鵬覺得中國車企主導Robotaxi商業化落地的時機已到。實際上，百度也是很早就看出了In-house模式在Robotaxi賽道后來居上的這種趨勢，只不過百度與吉利聯合制造的極越汽車，由于經營不善而止損了而已。

小鵬Robotaxi與高德開展合作

隨著Waymo倍后來者不斷反超，其估值也從巔峰時期的1750億美元一度暴跌至300億美元。

Waymo之外，自動駕駛領域不能跟上產業潮流及時轉型的，還有Mobileye。直至2000年代初都是全球自動駕駛Tire 1供應商霸主的Mobileye，在2024年就已經露出破敗相，連有股權關系的極氪都不惜得罪大量車主，在2024年突然將智駕芯片切換為英偉達了（參考閱讀）。

作 Tire 1的Mobileye敗局已定，作Tire 2的英偉達卻有心晉升成為Robotaxi賽道的Tire 1。

英偉達在前不久舉行GTC大會上，宣布與Uber以及奔馳、Stellantis等車企達成的合作，共同構建面向未來的自動駕駛出行平臺，計劃自2027年起規?；渴鸺s10萬輛Robotaxi。

英偉達、Uber和Stellantis打造Rbotaxi

根據已公開的信息，英偉達提供自動駕駛軟件和AI算力支持，Stellantis負責整車平臺與車輛集成，Uber則作為網絡運營商負責出租車隊的日常調度與乘客服務。其中，Stellantis計劃2026年起向Uber提供至少5000輛Robotaxi試點車型。

英偉達主導的這一Robotaxi聯盟有機會成為實力強勁的行業攪局者。

如果說2024年是Robotaxi賽道的變革之年，那么2025年就是該賽道的大逃殺之年。

在產業鏈風云突變之下，固守老模式的先行者們危險。

Rototaxi乃至自動駕駛行業都在經歷極快的技術變革，讓先發優勢成為偽命題。

作為行業先來者，小馬智行和文遠知行不僅要吞下舊技術被覆蓋帶來的沉沒成本，而且要為新的技術方向投入研發資金。巨額虧損如此形成。

小馬智行從2021年到2025年上半年的歸母凈利潤持續為負，其中在2024年更是創下2.74億美元虧損的最高記錄。公司4年半時間共虧損8.68億美元，折合人民幣約61.6億元，同期的收入總和僅有2.59億美元，凈虧損是收入的3倍還多。

2021-2025H1小馬智行營業收入與歸母凈利潤變化（單位：億美元），數據來源：小馬智行財報

文遠知行的情況更慘。公司從2021年到2025年上半年的歸母凈利潤持續為負，同樣在2024年更是創下25.17億元人民幣虧損的最高記錄。公司4年半時間共虧損75.96億元人民幣，同期的收入總和僅有16.29億美元，凈虧損是收入的4倍還多。

2021-2025H1文遠知行營業收入與歸母凈利潤變化（單位：億元人民幣），數據來源：文遠知行財報

為何兩家公司錄得如此巨虧，且虧損還有持續擴大的趨勢？

高強度研發投入無疑是主要原因。

小馬智行從2021年到2025年上半年的研發開支總和達到7.84億美元，折合人民幣約55.64億元，幾乎趕上凈虧損的總和，且研發開支與收入的比重達到303%。

2021-2025H1小馬智行研發開支及其與收入的比例（單位：億美元），數據來源：小馬智行財報

文遠知行從2021年到2025年上半年的研發開支總和達到39.96億元人民幣，超過凈虧損的一半，且研發開支與收入的比重達到245%。

2021-2025H1文遠知行研發開支及其與收入的比例（單位：億元人民幣），數據來源：文遠知行財報

顯然，為了追趕上快速更迭的技術趨勢，兩家公司付出了高昂的代價。

2022年以來，自動駕駛與Robotaxi賽道的技術的最大變革，是自動駕駛底層架構正在從模塊化架構，演化到端到端方案，并切換至以視覺方案為主。

規則化、模塊化架構是早前的自動駕駛系統的傳統設計思路。這種架構是按照感知、決策、執行三段式，基于程序員提前設定的算法和邏輯規則，對不同感知及決策模塊由不同的團隊進行獨立開發和優化。

雖然這種架構的優點在于開發及后續優化過程具有較高的靈活性，但也暴露出多方面的局限性，包括面對動態復雜場景表現不穩定、缺乏全局優化能力、難以適應長尾場景等。

在芯片算力與大模型在近兩年迎來劃時代升級之后，AI大模型技術的大爆發，端到端技術應運而生，而且在近兩年漸漸成為Robotaxi及自動駕駛的主流方案。

端到端技術是利用統一大模型直接將從傳感器（如攝像頭、激光雷達等）獲取的原始數據映射到車輛控制信號（如轉向、油門、剎車等）的自動駕駛技術。

2024年開始，看到了端到端的潛力，國內廠商也迅速跟進，華為ADS3.0、小鵬XNGP等技術方案開始陸續上車，標志著國內端到端智駕方案進入了商業化落地階段。如今，各大主流車企在其新的智駕車型也普遍采用端到端方案。

然而，智駕技術從模塊化到端到端的演變，對于小馬智行和文遠知行這些“古早”自動駕駛技術企業來說，無疑是個巨大的打擊。

比如文遠知行在2022年發布的自動駕駛通用技術平臺WeRide One就是一個典型的模塊化方案。該平臺包括全棧式自動駕駛軟件算法、模塊化硬件解決方案以及云架構平臺三大層級，每個層級分別設計構建。而且硬件端采用“模塊化集成設計”，將激光雷達、攝像頭等傳感器定制成標準化的基礎模塊，整合進該通用平臺。

WeRide One自動駕駛通用技術平臺

WeRide One是文遠知行從成立以來最重要的自研智駕平臺，模塊化的設計也是為了提高該平臺適應不同傳感器方案、不同自動駕駛車輛的靈活性而考慮。

如今端到端大勢已來，文遠知行不得不另起爐灶。今年8月，文遠知行與全球Tier 1巨頭博世聯合發布了一段式端到端輔助駕駛解決方案“WePilot AiDrive”。隨后，該方案在11月啟動量產。

文遠知行與博世聯合發布一段式端到端輔助駕駛解決方案WePilot AiDrive

端到端的WePilot AiDrive走向量產，或許意味著模塊化的WeRide One漸漸成了牛夫人。

小馬智行此前也是采用感知、預測、規控三大傳統自動駕駛模塊獨立研發再集成整合的路線，直到2023年8月才將這三大模塊統一成One Model端到端自動駕駛模型，同時加強對世界模型（PonyWorld）的研發投入，正式轉向端到端。

最早轉身的Outsoursing技術提供商——Momenta情況就要好的多。其創始人曹旭東直到2020年都是端到端方案的看衰者，如今已經變為國內最積極研發端到端智駕技術的廠商之一，客戶不但涵蓋BBA，并且有報告稱其在中國城市的NOA市場占有率已經超過60%。

此外，特斯拉FSD壓注的純視覺技術路線，在各方面都取得了相對于激光傳感器陣列的優勢。

從小鵬、蔚來到華為，再到百度，越來越多的車企和自動駕駛開始轉向純視覺方案。這也意味著早年前那些自動駕駛企業在激光雷達等雷達傳感器花費的研發投入很多都打了水漂。

小馬智行和文遠知行最早都選擇了當時較為主流的以激光雷達為核心的多傳感器方案，在激光雷達技術方面也投入了很多研發費用。

比如，小馬智行在2022年公開的第六代Robotaxi自動駕駛系統，硬件端采用了23個傳感器的配置方案，其中激光雷達就有7個、毫米波雷達有5個、攝像頭有11個，激光雷達是主傳感器。搭載小馬智行第六代自動駕駛硬件系統的豐田S-AM也在北京、廣州等地開始公路測試，累積了百萬公里道路里程。

文遠知行難兄難弟。其自動駕駛平臺WeRide One最初同樣主要采用多傳感器融合方案，同時為了適配不同傳感器也做了很多定制化研發設計。

如今，主流車企紛紛轉向純視覺路線。小馬智行和文遠知行也不得不順應行業發展趨勢而進行技術戰略調整。

毫末智行原地解散，是自動駕駛與Robotaxi賽道開始大逃殺的信號。

而除了雖已上市但入不敷出的小馬智行與文遠知行，賽道內還有元戎啟行、輕舟智航等尚未登陸資本市場的Outsourcing玩家。

它們在2026年面臨的，將是Inhouse車廠攜或全棧自研或路況數據優勢的大兵壓境，還有英偉達與地平線這種躍躍欲試從Tire 2向Tire 1進階的芯片廠商的進逼。

但Momenta目前的成功，亦證明Outsourcing 模式并非毫無希望。畢竟，中國是新能源車的最大單一市場，而歐洲與中東已經是中國新能源車產業鏈出海的成熟市場。

也許，劇本的演進，是英偉達的Robotaxi無法后來居上，特斯拉的Robotaxi由于成本問題也僅能在美國大殺四方。

也許，Outsourcing 模式的自動駕駛與Robotaxi公司，會與產業鏈接重新組合，之后以低于預期的產業鏈地位獲得生存空間。

祝Outsourcing 模式的自動駕駛與Robotaxi公司好運。

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