Robotaxi走出试验场:文远知行如何把自动驾驶做成一门生意

发布时间:

2026-08-13 12:09:30

来源:港股研究社

8月12日,文远知行披露2026年二季度及中期业绩。

Robotaxi走出试验场:文远知行如何把自动驾驶做成一门生意

文远知行的二季度数据有两面,一面是收入毛利率分别同比增长82.2%、28.1%。二季度文远知行的收入和毛利率分别为37.5%。公司解释增长主要来自L4业务以及L2++/L3量产智驾。

另一面,二季度研发费用达到4.343亿元,同比增长36.2%,依然接近当季收入的两倍;单季净亏损4.007亿元,较去年同期4.064亿元小幅收窄,调整后亏损则由3.006亿元扩大至3.385亿元。

中期数据显示,公司上半年收入3.459亿元,同比增长73.3%,研发费用7.977亿元。

根据上述数据,2026年的自动驾驶行业发展近况慢慢显现。当前技术路线仍在快速迭代,世界模型、端到端和Physical AI继续吞噬算力与研发预算;与此同时,行业已经出现相当可观的真实运营规模。

Alphabet今年一季度披露,Waymo每周全无人驾驶订单已经超过50万单;小马智行一季度Robotaxi收入同比增长395.4%,并把年底车队目标上调至3500辆以上。

可见自动驾驶正在离开单纯比较测试里程、牌照和演示能力的阶段,运营密度、量产能力、海外复制效率开始进入财务报表。

文远知行这一季的重要性,也因此落在一个更具体的问题上:已经有了多年的研发积累,如今要以什么方式开始形成可以持续放大的收入?

自动驾驶进入“密度竞争”,车队规模开始接受运营效率的检验

在Robotaxi商业化早期,车队数量往往是很容易扩大传播的。几百辆变成几千辆,城市名单不断拉长,所以其天然具有技术产业的想象空间。但对于像文远知行这样进入规模运营阶段的公司,车辆数量本身已经不足以解释经营质量

截至7月31日,文远知行全球L4车队约3400辆,其中Robotaxi超过1800辆。二季度国内Robotaxi单车日均订单超过21单,环比提升24%,单车单日最高完成28单;注册用户环比增长35%,季度网约车收入环比增长约140%。与此同时,L4业务二季度收入1.252亿元,同比增长47.3%、环比增长130.6%。

上述数据把Robotaxi的观察方式重新拉回到:车辆一天能够工作多久,空驶率能降到什么水平,一套自动驾驶系统能够承载多少付费订单。

出租车、航空、酒店甚至数据中心,本质上都存在相似的经营约束——昂贵资产只有被充分使用,固定成本才可能被更大的收入基础摊薄。Robotaxi更加极端,因为车辆之外,还有算法研发、云计算、安全冗余、运营平台和监管合规投入。

文远知行二季度毛利率从28.1%升至37.5%,公司给出的原因包括高毛利L2++/L3业务以及海外L4业务收入占比提高。

公司在收入规模扩大的同时,收入结构也向较高毛利业务倾斜,这比单纯增加车辆更有基本面意义,说明此前投入的算法和运营能力已经出现了一定复用效率。

行业竞争也正在沿着该条线继续深入。小马智行正在压低第七代Robotaxi整车成本,并提出到2027年中将国内车型总BOM成本控制在23万元以下;Waymo则持续增加付费订单和运营城市。

下一阶段业内比拼的对象越来越接近传统产业中的“生产率”:同样一套自动驾驶能力,谁能服务更多订单、覆盖更大区域,并让单位运营成本持续下降。

L4与量产智驾正在形成技术复用,研发投入开始寻找第二条回收路径

文远知行二季度另一个容易被Robotaxi遮住的变化,来自L2++/L3。

WRD 3.0一段式端到端智驾方案单季交付约3万套,已经获得超过30款量产车型定点,并与梅赛德斯-奔驰开展L3概念验证项目。二季度L2++/L3业务收入同比增长2593.8%,环比增长219.3%。今年7月,公司又披露与博世共同推进该方案在德国、法国、日本进行道路测试和本地化验证。

不过公司本身基数较低,所以同比增速本身不适合简单外推,但3万套季度交付提供了另一种观察视角。

L4的优势是技术上限高,积累的数据更复杂,对安全和泛化能力要求也更高;缺点是商业化受到法规、运营区域和车辆投入约束。量产智驾覆盖的是规模更大的乘用车市场,可以借助主机厂供应链进入更多车辆,并通过车型定点形成相对清晰的订单能见度。

二季度4.343亿元研发投入主要增加在人员、外包研发、折旧摊销和云服务。 自动驾驶公司的技术投入很难像传统软件一样快速结束,但模型训练、数据处理和仿真效率提高,可以改变每一次算法迭代的边际成本。

文远知行的业务布局解释了为什么研发费用仍然处在高位。

文远知行今年7月发布Physical AI认知基础模型WITT,公司称其在可比工作负载下可以降低最高98%的Token成本,并在单GPU上每天处理最高1万分钟车辆运行视频;

GENESIS世界模型则被用于大规模虚拟训练和验证,公司称其能够把数百万公里道路测试压缩至数天,同时将数据采集和标注成本降低75%以上。

两条业务线同时推进,关键部分在研发复用。相关指标目前属于公司披露的技术性能,还需要继续通过长期商业运营验证。

英国哲学家怀特海在《数学导论》中写过一句颇有现代意味的话:“文明的进步,在于不断增加那些无需思考便能完成的重要操作。”自动驾驶商业化追求的其实也是这种状态:大量复杂判断仍然发生,但乘客感受到的只是一辆按时抵达、稳定行驶的普通汽车。

对于财务报表而言同样如此。技术真正成熟以后,市场理应逐渐看到更高的毛利率、更低的数据处理成本以及更广的产品复用。

海外扩张正在从“拿牌照”进入本地合作,资本效率比城市数量更重要

文远知行目前已经把自动驾驶业务扩展到13个国家、60多个城市,二季度海外收入同比增长164.4%、环比增长169.3%。截至7月底,中东Robotaxi车队约400辆;

马德里计划今年启动商业Robotaxi试点,苏黎世项目继续与Uber推进。8月3日,文远知行又与丹麦共享出行公司GreenMobility达成合作,双方计划于2027年上半年推出公共自动驾驶服务。

文远知行的城市地图不断扩大,这当然很重要,不过海外业务更值得关注的是合作结构。

以苏黎世为例,Uber提供出行平台支持,当地运营商Rydera承担日常车队运营;丹麦项目则负责引入GreenMobility的本地车队和共享出行能力。文远知行负责的核心部分越来越集中在自动驾驶技术、系统和产品。

该种模式降低了自动驾驶公司独自承担车辆采购、本地运营、用户获取和城市维护的压力,也让全球扩张更接近技术平台与当地交通体系之间的组合。

不过问题并没有因此消失,因为欧洲各国法规存在差异,商业运营需要持续获得监管批准;合作伙伴模式还需要验证长期收入分成、车辆利用率和服务毛利。海外城市增加很快,如果收入不能同步形成规模,扩张同样可能会转化为组织和研发负担。

好在文远知行目前仍有较厚的资金缓冲。截至6月底,公司现金、现金等价物、定期存款、理财产品及受限现金合计约53.99亿元。上半年IFRS亏损7.898亿元,较去年同期7.915亿元基本持平;调整后亏损由5.951亿元扩大到6.646亿元。

因此,盈利仍然需要时间,不过基本面的改善已经有了更具体的抓手:国内提高车队利用率,海外降低资产投入,L2++/L3扩大车型交付,模型体系压缩训练和数据成本。

几条路径能否同时成立,将决定文远知行未来几年收入增长的质量。

自动驾驶行业已经投入十余年,最稀缺的东西正在发生变化。接下来几年,自动驾驶产业最重要的进展或许会来自一种更安静的变化:技术越来越复杂,生意越来越简单。自动驾驶最大的成功,便是让昂贵的技术最终变成普通的服务。

真正走向成熟的交通技术,最终最重要的是被城市日常生活吸收:机场的一次接送、晚高峰的一段通勤、深夜的一次回家。未来能够把复杂算法压进可复制的车辆、稳定订单和持续现金流里的公司,才有机会把自动驾驶从科技产业的一项长期实验,真正变成城市交通的一部分。

文远知行已经开始回答这道题。下一份、再下一份财报,会让答案更加清楚。

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古东管家

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