繼去年政府工作報告提出大力發(fā)展智能網聯(lián)新能源汽車等新一代智能終端以及智能制造裝備后，今年政府工作報告再次明確“促進新一代智能終端和智能體加快推廣”。

作為“全球通用自動駕駛第一股”“全球Robotaxi第一股"，去年11月，文遠知行正式在香港交易所掛牌上市，成為全球首家在“美股+港股”雙重上市的自動駕駛企業(yè)，也是全球唯一同時擁有8個國家自動駕駛牌照的科技公司。

創(chuàng)始人兼CEO韓旭本人是計算機視覺和機器學習領域的國際知名專家、無人駕駛研發(fā)和應用的先導者。去年，韓旭受邀加入新加坡自動駕駛車指導委員會，參與未來新加坡自動駕駛國家政策、運營標準及技術路線的制定工作。

業(yè)界普遍認為2026年是自動駕駛的“決勝之年”，L4商業(yè)化“破局”的核心量化指標是什么？L3政策開閘是否會沖擊L4商業(yè)化節(jié)奏？雙重上市后，文遠知行是否設定了更具體的盈虧平衡里程碑？是否考慮發(fā)布人形機器人產品？2026年公司最核心的資源投入將投向哪里？

帶著這一系列問題，近日，《每日經濟新聞》（以下簡稱NBD）記者對韓旭進行了獨家專訪。

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場景數據+成本控制

是中國L4企業(yè)的核心技術壁壘

NBD：你曾多次強調，中國復雜的混合交通場景是培育自動駕駛技術的“絕佳試驗田”。如今文遠知行的技術已在全球8個國家驗證，相較于Waymo等國際巨頭，你認為中國L4企業(yè)的核心技術壁壘是什么？

韓旭：場景數據的深厚積淀以及核心硬件的成本控制能力，都是中國L4企業(yè)的核心壁壘。

一方面，中國復雜的混合交通（人、車、非機動車混行，復雜城市交通及立交，廣袤鄉(xiāng)鎮(zhèn)及城鄉(xiāng)結合部道路），強化和打磨了自動駕駛車輛處理高隨機性和高難度博弈場景的能力，這也是我們在海外市場（如中東）能夠快速適應的底層保障。

另一方面，中國擁有成熟的整車制造和自動駕駛產業(yè)鏈，我們基于車規(guī)級芯片和高性能傳感器打造的自動駕駛套件，可以在保證安全冗余的同時，實現更優(yōu)的成本控制。

NBD：當前行業(yè)普遍認為，2026年是自動駕駛的“決勝之年”。你認為未來3~5年，全球自動駕駛行業(yè)會呈現怎樣的發(fā)展趨勢？

韓旭：未來3~5年，L4級自動駕駛將加速進入規(guī)?；虡I(yè)應用期，一些城市將進入全城開放的階段。我們將在更多城市看到“千輛級”，甚至“萬輛級”的Robotaxi車隊。

NBD：2026年，L3級乘用車將迎來大規(guī)模落地，有觀點認為，這會分流行業(yè)資源、沖擊L4級自動駕駛的商業(yè)化節(jié)奏。你如何看待L2++、L3、L4三條技術路線的競爭與融合？

韓旭：事實上，我不認同“L3政策開閘會沖擊L4商業(yè)化節(jié)奏”的觀點，也不認為“L3會和L4搶生意”。技術方面，L3是簡化版的L4，而不是簡單的L2++的升級，從L2++躍遷到L3是非常困難的。

因此我認為L3最終需要由像文遠知行這樣已經具備L4純無人商業(yè)運營能力的科技公司和車企共同來實現。

NBD：你曾提出“十五五”將是L4級自動駕駛商業(yè)化的“破局之年”，如今文遠知行Robotaxi（自動駕駛出租車）已邁入“千輛時代”，2025年Q3毛利率更是同比激增1123.9%。在你眼中，L4商業(yè)化“破局”的核心量化指標是什么？

韓旭：我認為L4商業(yè)化“破局”包含幾個方面。首先是車隊規(guī)模。截至2026年1月，文遠知行在全球部署的Robotaxi車輛超千臺，達到1023臺，逐漸形成規(guī)模效應。

其次是純無人運營。當前文遠知行在廣州、北京、阿布扎比三個城市實現了純無人運營，并將于近期在迪拜推出純無人運營。2025年11月，文遠知行還拿到了瑞士首張純無人運營牌照。

另外，運營車輛單車經濟模型（Unit Economics，簡稱UE）是否轉正同樣重要。2025年，文遠知行中東子公司Robotaxi業(yè)務已實現經營盈利，這證明了公司在合適的運營效率（單車日均單量）和成本結構下，商業(yè)模式是跑得通的。2026年，我們的目標是在全球更多市場實現UE轉正。

NBD：為達成這一目標，2026年公司最核心的資源投入將投向哪里？

韓旭：資源投入方面，一是技術研發(fā)，包含基礎架構、算力資源、人才招聘、模型訓練等，確保技術持續(xù)的領先性和卓越的安全性。

二是加快海外市場擴張，特別是中東（沙特、阿聯(lián)酋）、歐洲和東南亞市場，利用海外市場服務單價高、匯率等優(yōu)勢，實現更優(yōu)的經濟模型。

三是擴大車隊規(guī)模，預計搭建2000～3000輛Robotaxi車隊規(guī)模。

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“有序擴張、持續(xù)造血”

資金儲備足以支撐未來近十年業(yè)務發(fā)展

NBD：目前，已實現“美股+港股”雙重上市，資本市場對文遠知行的期待已從“講故事”轉向“看報表”。文遠知行是否設定了更具體的盈虧平衡里程碑？

韓旭：文遠知行從成立之初，就堅持“技術產品化、產品商業(yè)化”的發(fā)展戰(zhàn)略，重視通過優(yōu)質的技術、產品和服務，實現自我造血，為機構和個人股東提供可持續(xù)的長期價值，我堅信盈利是一定的。行業(yè)普遍的觀點是自動駕駛科技公司將在2030年前實現盈利，文遠知行正穩(wěn)步朝著這一目標邁進。

NBD：在當前的資本環(huán)境下，公司是傾向于繼續(xù)通過融資擴張全球版圖，還是會更注重現金流的健康度，甚至考慮通過剝離非核心業(yè)務來加速盈利？

韓旭：在當前資本環(huán)境下，我們的策略是 “有序擴張、持續(xù)造血”，即我們版圖擴張的目標市場，一定是有明確盈利預期的市場；我們重金投入的擴張項目，一定是有明確回報預期的項目。同時，我們保持了健康和穩(wěn)健的資金儲備，截至2025年9月30日，文遠知行約有54億元人民幣的資金儲備，足以支撐現有業(yè)務未來近十年的發(fā)展。

NBD：目前文遠知行已形成覆蓋出行、貨運、環(huán)衛(wèi)的五大產品矩陣，Robotaxi是旗艦業(yè)務。多場景協(xié)同發(fā)展的核心邏輯是什么？公司未來是否會調整資源配比，重點發(fā)力自動駕駛貨運或環(huán)衛(wèi)等業(yè)內認為“更易實現盈利”的場景？

韓旭：高速載人（Robotaxi）與低速載人（公交微循環(huán)）、低速載貨（Robovan）、低速環(huán)衛(wèi)（Robosweeper）的技術底座都是相通 的。我們從創(chuàng)立伊始便確認了以高速載人商業(yè)化場景，即Robotaxi為主線的發(fā)展策略，后續(xù)在此技術積淀上，拓展出低速環(huán)衛(wèi)、低速貨運、低速微循環(huán)接駁等商業(yè)化場景，并拓展了L2級組合輔助駕駛解決方案。

這背后的技術核心是我們自研的WeRide One自動駕駛通用技術平臺。WeRide One可以實現核心軟件、硬件、云端的高度復用，讓文遠知行的技術得以規(guī)模化地應用于更加廣泛的產品和場景當中，進而降低了研發(fā)、運營和供應鏈的成本，推動公司自動駕駛技術在各個場景中更加快速地實現商業(yè)化，服務廣泛的場景和客戶。

當然，我們不會將戰(zhàn)略重心轉移到貨運或環(huán)衛(wèi)上，Robotaxi仍然是文遠知行的業(yè)務發(fā)展重點。

3

對具身智能賽道持續(xù)關注

戰(zhàn)略重心仍是自動駕駛

NBD：今年1月，文遠知行發(fā)布了自研通用仿真模型GENESIS，能夠在幾分鐘內構建一個真實的仿真城市，復刻極端長尾場景。行業(yè)內有一種聲音認為，2026年的技術焦點將從“端到端”轉向“世界模型”。GENESIS的發(fā)布，是否意味著文遠知行在技術路線上已經押注世界模型？GENESIS與目前主流的“端到端”路線，本質區(qū)別在哪里？

韓旭：“端到端”是指搭建一個AI模型，從信息輸入到信息輸出，不再經歷分模塊（感知—規(guī)劃—決策—控制）從上游逐步到下游的過程，與之對應的技術路線是分段式、多模塊的傳統(tǒng)技術路線。

GENESIS作為一種“世界模型”，是一個具有高保真仿真能力的仿真平臺，是AI對物理世界的模擬器，核心作用是在短時間內高質高效模擬各類極端場景，讓模型訓練和運營優(yōu)化等工作更加高效、更加安全。

這兩者是不同維度的技術術語，并不是不同的路線，且由GENESIS生成的數據，可以用于“端到端”的模型訓練。

NBD：你如何看待“仿真生成的數據”與“真實路測的數據”在未來模型訓練中的權重關系？

韓旭：仿真生成的數據和真實路測的數據都非常重要。真實路測數據是仿真數據的重要參考，能夠讓仿真數據更具高保真性，而仿真數據解決了真實路測收集極端長尾場景難度大、周期長、成本高的問題。

NBD：從過去以路測為主的研發(fā)模式，轉向“仿真驅動研發(fā)”，GENESIS能將文遠知行的算法迭代速度提升多少？這種研發(fā)模式的轉變，對自動駕駛技術的降本、商業(yè)化落地效率以及全無人運營的推進，會帶來哪些可量化的改變？

韓旭：GENESIS的應用顯著壓縮了物理路測的里程需求和人力成本，為文遠知行降低了75%的數據采集和標注費用。

同時，它為文遠知行構建了一個能夠隨時生成、擴展與進化的“數字宇宙”，借助 GENESIS，我們的“AI司機”可以在幾分鐘內熟悉全球任意城市的駕駛環(huán)境，加速自動駕駛的全球商業(yè)化部署效率。

另外，GENESIS內建的“AI診斷”模塊能自動捕捉不理想的駕駛行為并歸因分析，持續(xù)進化，這大大提升了自動駕駛算法的迭代效率。

NBD：自動駕駛公司跨界人形機器人成為近兩年的新趨勢。文遠知行在通用AI和仿真模型上的積累，是否具備向具身智能遷移的技術復用性？你如何看待“自動駕駛是具身智能的第一站”這一觀點？

韓旭：更準確地說，自動駕駛是物理AI（Physical AI）的第一個大規(guī)模應用場景。

自動駕駛可以被理解為輪式機器人，兩者都遵循“感知—決策—執(zhí)行”的技術架構，技術的底層邏輯與一部分感知、決策、軌跡規(guī)劃的算法以及仿真平臺等都可以復用。

但自動駕駛汽車面對的是公開道路，安全是最高優(yōu)先級，而具身智能機器人面對的多是室內場景，有一定的容錯性，從這一點來說，兩者還是有本質差別。

NBD：文遠知行會考慮在今年乃至未來幾年發(fā)布人形機器人產品嗎？

韓旭：我們會保持對這一賽道的持續(xù)關注，但現階段的核心戰(zhàn)略依然是聚焦自動駕駛主業(yè)。

NBD：文遠知行的中長期戰(zhàn)略目標是什么，如何持續(xù)鞏固自身在全球通用自動駕駛領域的領先地位？

韓旭：文遠知行的中長期的戰(zhàn)略目標是到2030年在全球部署數萬輛Robotaxi。我們將堅持技術產品化、產品商業(yè)化的發(fā)展原則；抓住在中東、新加坡、歐洲等海外市場的先發(fā)優(yōu)勢，持續(xù)深耕，擴大在海外市場的車隊規(guī)模、運營范圍和市場份額；同時，持續(xù)投入技術研發(fā)，高筑技術護城河，擴大WeRide One通用技術平臺、WeRide GENESIS仿真平臺等的技術應用價值。

不斷鞏固和拓展各市場上下游合作伙伴網絡，攜手Uber、Grab等合作伙伴，實現從小規(guī)模商業(yè)落地到全球大規(guī)模商業(yè)落地。

記者|張蕊

編輯|廖丹

視覺|陳冠宇

排版|廖丹

統(tǒng)籌|易啟江

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