自動駕駛商業化大考，通用型技術平臺成破局之道？

經過兩年的“冷靜期”，自動駕駛行業從去年開始了新一輪的融資熱潮。

與2016-2018年的第一輪熱潮不同，這一次，投資人把手中更多的“籌碼”放在了自研能力強、真正能在各個細分領域落地、產品多元化的玩家身上。

以已經連續完成三輪融資的文遠知行為例。2022年1月，這款自動駕駛獨角獸獲得了來自廣汽集團、博世、主權聯合基金、亞洲投資資本、凱雷投資集團等投資者的近4億美元融資，投后估值44億美元，可以說是行業趨向多場景導向的最好證明之一。目前，文遠智行已完成五大產品線布局，涵蓋自動駕駛出租車、自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車、自動駕駛環衛車、高級智能駕駛等領域。

對于自動駕駛公司來說，能夠讓自己的技術和產品在多個場景落地，自然是一種理想的狀態。然而，如何平衡資源分配的問題，實現多場景業務齊頭并進，無疑是一個令人頭疼的問題。

最近，文遠智行發布了新一代自動駕駛通用技術平臺WeRide One，可能會給出這個問題的最優解決方案。

打通產品“R&D-部署-應用”全生命周期

作為從L4 Robotaxi起步的文遠智行，現在預計將推出自動駕駛通用技術平臺。

Robotaxi是自動駕駛行業公認最難的應用場景。如果克服了，來自Robotaxi的頂級L4技術和經驗將擴展到其他相對更簡單、更清晰的L4自動駕駛場景。對于文遠智行這樣的球員，自然要讓他回去做中考。

唯一的問題是這些技術和經驗將如何輸出并產生價值。文遠智行當然選擇了自動駕駛通用技術平臺WeRide One來給出答卷。

據介紹，WeRide One通過一個通用的技術平臺，實現了自動駕駛出租車、自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車、自動駕駛環衛車等多項產品，覆蓋網約車、按需公交、同城貨運、智能環衛等場景。該平臺打破了“R&D-部署-應用”之間的壁壘，真正打通了自駕車產品的全生命周期。

該平臺基于文遠智行在Robotaxi打磨的L4級自動駕駛框架，對自動駕駛系統中的軟件算法和硬件模塊，以及自動駕駛開發和落地中涉及的各種云架構平臺和工具進行標準化整合，進而形成一套通用的技術架構，可以在城市的不同車輛、不同場景上實現通用賦能。

所以無論是小巴、貨車、環衛車，都得益于Robotaxi的頂層技術框架，實現了“同級別內L4降維”，在細分場景上從一開始就比其他通過“L2+/L3增維”或者僅限于L4的同類競品帶來了好得多的表現。

WeRide One目前涵蓋三個核心級別，具體而言:

軟件算法方面，WeRide One集成了感知、預測、規劃控制、地圖定位等多個自動駕駛核心模塊。，既保留了L4自動駕駛技術的核心功能，又將不同規格、不同車型、不同要求的差異性最大化。只需要調整各個細節場景的要求，就可以幫助不同的車型完成自動駕駛賦能。

在硬件層面，WeRide One設計的模塊化傳感器方案涵蓋了激光雷達、相機、毫米波雷達等多傳感器。得益于五大產品的規模效應，文遠之星不僅降低了傳感器套件的適配難度，還降低了每個傳感器的整體采購成本，形成了獨特的供應鏈優勢。

在云架構平臺層面，WeRide One提供了仿真、遠程控制、分析、云開發等工具的平臺，甚至覆蓋了文遠知行開發的自動駕駛操作系統。以仿真工具為例，仿真……WeRide One提供的latform已經覆蓋了超過23萬個仿真場景，訓練效率是真考的200倍。

目前，文遠智行的自動駕駛出租車、無人駕駛小巴、同城自動駕駛貨運車、無人駕駛環衛車都是從同一個技術平臺“誕生”的。標準化的架構、軟件和硬件不僅增加了自動駕駛系統的穩定性，還大大降低了文遠之星的研發成本。

在業界最關心的安全性方面，WeRide One介紹了文遠智行長期以來一直堅持的冗余設計，無論是軟件還是硬件。冗余系統包括傳感器、計算單元、通信網絡、電源單元和有線控制系統。

同時，為了應對復雜多變的交通和路況，WeRide One還提供了遠程平臺，為自動駕駛車輛提供額外的輔助，為自動駕駛的實際落地提供了額外的安全防線。

值得一提的是，WeRide One也是一個懂得自我迭代升級的技術平臺。

自動駕駛的數據收集就像一個老司機在積累駕駛經驗。因此，沒有車輛實際運行中產生的各種數據，R&D人員很難對自動駕駛系統實際運行中產生的故障進行診斷，也很難對系統進行優化升級。

WeRide One采用了文遠知行研發的深度學習模型，可以根據車隊采集的各個場景的不同數據不斷完善自己，讓出租車、小巴、貨運車、環衛車等不同場景反饋的數據，能夠被文遠知行自主研發的算法和底層基礎設施接入使用。

事實上，文遠之星已經積累了超過1200萬公里的自駕里程。隨著自動駕駛里程的不斷增加，通過WeRide One的自我升級，文遠之星的自動駕駛汽車也將在不依賴過多人工訓練的情況下表現得越來越好。文遠之星的自駕業務在新城市和地區落地的過程中，速度越來越快。

多場景復用推動自動駕駛商業化

隨著文遠智行WeRide One的出現，我們看到了通用技術平臺加速自動駕駛多場景落地和大規模復用的可能性和商業價值。

近年來，國內自動駕駛的研發逐漸由淺入深，很多細分場景也逐漸商業化。

但是，中國的情況很特殊，不僅幅員遼闊，而且人口分布極不平衡。大約94%的人口居住在東南部43%的土地面積上，而只有6%的人口居住在另外57%的土地面積上。

所以中國市場道路之復雜，場景之多樣，遠非國外可比。每個場景對自動駕駛技術的要求不同。

比如自動駕駛的出租車，自動駕駛的貨運車，都要在市區跑，沒有固定的運行路線，需要一定的速度和時效性。無人小巴和無人環衛車路線相對固定，速度較低。環衛車在凌晨開始作業，作業時間比較特殊。

這些場景如果自己開發自動駕駛系統，要投入的R&D資金可能不計其數，數據積累無法交換，不僅R&D壓力大，而且在系統迭代上也幫不上忙。

因此，構建一個安全、穩定、可靠的自動駕駛系統，能夠在多個場景下的不同車型上復用，并實現商業化運營和銷售，已經成為行業內很多公司面臨的共同問題。通用平臺的出現也是順理成章的。

但是要實現這個平臺的開發和應用并不容易。

在技術維度上，沒有強大的R&D能力支撐，無法完成通用技術平臺的研發。文遠智行作為全球領先的自動駕駛企業，不僅擁有深厚的技術積累，還擁有海量的自動駕駛寶貴數據，在通用平臺開發方面具有先天優勢。

此外，文遠·習之……一直走務實路線的，也深諳技術落地之道。在具體的產品策略上，采用“高低速”相結合，首先切入城市自動駕駛場景，極大地促進了通用平臺的落地和持續迭代。

所謂“高低速順序”，就是L4產品搭配L2/3產品，快速搭配緩慢的自動駕駛場景，產品先商用后商用。

這樣的產品策略既圈定了足夠大的市場，又通過率先商業化進行了自我造血，不會因為長期的技術發展而陷入無利可圖的困境。

在合作伙伴的選擇上，文遠之星的戰略合作伙伴實現了從主機廠、Tier1到出行平臺的全方位覆蓋，為通用平臺在各種場景下的應用提供了切實保障。

具體來說，在同城自動駕駛貨運領域，文遠之星已與江鈴汽車、ZTO運通合作，共同推進自動駕駛貨運輕卡的商業化。

在自動駕駛無人出租車方面，文遠智行也與廣汽集團簽約，推進車輛設計、研發、量產和商業運營。

針對L2/3自動駕駛產品，文遠智行選擇與博世聯合開發高級智能駕駛軟件，推動L2-3自動駕駛的大規模預組裝量產和市場應用。

在這個階段，文遠知行已經基于通用技術平臺與產業鏈上的各個環節建立了聯系。“技術產品化，產品商業化”不是口號，而是前進的現實。

自動駕駛行業發展至今，市場正逐漸發揮主導作用。想要留在比賽中的選手，必須能夠證明自己的商業化能力。

文遠智行作為L4自動駕駛公司的代表，能夠獲得大量融資，與產業鏈各環節頭部企業合作，可以說是其領先商業化的自然結果。

資本和生態伙伴的雙重保障，反過來又能讓文遠之星進一步擴大自動駕駛布局，讓這家成立五年的公司早早展現出一個成熟企業的擔當和實力。

標簽

目前，自動駕駛已經進入發展快車道，各種可以與自動駕駛深度融合的場景，如出租車、同城貨運、干線物流、智慧環衛等，都已經來到大規模商業化的前夜。

調查數據顯示，2022年中國無人駕駛市場規模超過140億元；到2030年，自動駕駛相關的新車銷售和應用服務將產生超過4.3萬億元的收入。

中國未來將成為全球最大的自動駕駛市場。但目前很多場景的“招工荒”也讓市場對自動駕駛的需求越來越大。

能力越大，責任越大。對于小玩家來說，能夠切入如此巨大的市場，其實已經足夠生存；但對于行業內的頂尖玩家來說，只有將自己的技術產品最大范圍落地，打通多條賽道，才能真正實現人們想象中的自動駕駛未來世界。

自動駕駛通用技術平臺WeRide One的出現，可以說是文遠智行達到終極目標的第一件“武器”。

未來，隨著這些場景的商業化逐漸實現，相信文遠智行也將乘著行業的東風，銳意進取。

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雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。經過兩年的“冷靜期”，自動駕駛行業從去年開始了新一輪的融資熱潮。

與2016-2018年的第一輪熱潮不同，這一次，投資人把手中更多的“籌碼”放在了自研能力強、真正能在各個細分領域落地、產品多元化的玩家身上。

以已經連續完成三輪融資的文遠知行為例。2022年1月，這款自動駕駛獨角獸獲得了來自廣汽集團、博世、主權聯合基金、亞洲投資資本、凱雷投資集團等投資者的近4億美元融資，投后估值44億美元，可以說是行業趨向多場景導向的最好證明之一。目前，文遠智行已完成五大產品線布局，涵蓋自動駕駛出租車、自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車、自動駕駛環衛車、高級智能駕駛等領域。

對于自動駕駛公司來說，能夠讓自己的技術和產品在多個場景落地，自然是一種理想的狀態。然而，如何平衡資源分配的問題，實現多場景業務齊頭并進，無疑是一個令人頭疼的問題。

最近，文遠智行發布了新一代自動駕駛通用技術平臺WeRide One，可能會給出這個問題的最優解決方案。

打通產品“R&D-部署-應用”全生命周期

作為從L4 Robotaxi起步的文遠智行，現在預計將推出自動駕駛通用技術平臺。

Robotaxi是自動駕駛行業公認最難的應用場景。如果克服了，來自Robotaxi的頂級L4技術和經驗將擴展到其他相對更簡單、更清晰的L4自動駕駛場景。對于文遠智行這樣的球員，自然要讓他回去做中考。

唯一的問題是這些技術和經驗將如何輸出并產生價值。文遠智行當然選擇了自動駕駛通用技術平臺WeRide One來給出答卷。

據介紹，WeRide One通過一個通用的技術平臺，實現了自動駕駛出租車、自動駕駛小巴、自動駕駛貨運車、自動駕駛環衛車等多項產品，覆蓋網約車、按需公交、同城貨運、智能環衛等場景。該平臺打破了“R&D-部署-應用”之間的壁壘，真正打通了自駕車產品的全生命周期。

該平臺基于文遠智行在Robotaxi打磨的L4級自動駕駛框架，對自動駕駛系統中的軟件算法和硬件模塊，以及自動駕駛開發和落地中涉及的各種云架構平臺和工具進行標準化整合，進而形成一套通用的技術架構，可以在城市的不同車輛、不同場景上實現通用賦能。

所以無論是小巴、貨車、環衛車，都得益于Robotaxi的頂層技術框架，實現了“同級別內L4降維”，在細分場景上從一開始就比其他通過“L2+/L3增維”或者僅限于L4的同類競品帶來了好得多的表現。

WeRide One目前涵蓋三個核心級別，具體而言:

軟件算法方面，WeRide One集成了感知、預測、規劃控制、地圖定位等多個自動駕駛核心模塊。，既保留了L4自動駕駛技術的核心功能，又將不同規格、不同車型、不同要求的差異性最大化。它可以幫助區分……t車型只需通過調整各個細節場景的要求來完成自動駕駛賦能。

在硬件層面，WeRide One設計的模塊化傳感器方案涵蓋了激光雷達、相機、毫米波雷達等多傳感器。得益于五大產品的規模效應，文遠之星不僅降低了傳感器套件的適配難度，還降低了每個傳感器的整體采購成本，形成了獨特的供應鏈優勢。

在云架構平臺層面，WeRide One提供了仿真、遠程控制、分析、云開發等工具的平臺，甚至覆蓋了文遠知行開發的自動駕駛操作系統。以仿真工具為例，WeRide One提供的仿真平臺已經覆蓋了超過23萬個仿真場景，訓練效率是實考的200倍。

目前，文遠智行的自動駕駛出租車、無人駕駛小巴、同城自動駕駛貨運車、無人駕駛環衛車都是從同一個技術平臺“誕生”的。標準化的架構、軟件和硬件不僅增加了自動駕駛系統的穩定性，還大大降低了文遠之星的研發成本。

在業界最關心的安全性方面，WeRide One介紹了文遠智行長期以來一直堅持的冗余設計，無論是軟件還是硬件。冗余系統包括傳感器、計算單元、通信網絡、電源單元和有線控制系統。

同時，為了應對復雜多變的交通和路況，WeRide One還提供了遠程平臺，為自動駕駛車輛提供額外的輔助，為自動駕駛的實際落地提供了額外的安全防線。

值得一提的是，WeRide One也是一個懂得自我迭代升級的技術平臺。

自動駕駛的數據收集就像一個老司機在積累駕駛經驗。因此，沒有車輛實際運行中產生的各種數據，R&D人員很難對自動駕駛系統實際運行中產生的故障進行診斷，也很難對系統進行優化升級。

WeRide One采用了文遠知行研發的深度學習模型，可以根據車隊采集的各個場景的不同數據不斷完善自己，讓出租車、小巴、貨運車、環衛車等不同場景反饋的數據，能夠被文遠知行自主研發的算法和底層基礎設施接入使用。

事實上，文遠之星已經積累了超過1200萬公里的自駕里程。隨著自動駕駛里程的不斷增加，通過WeRide One的自我升級，文遠之星的自動駕駛汽車也將在不依賴過多人工訓練的情況下表現得越來越好。文遠之星的自駕業務在新城市和地區落地的過程中，速度越來越快。

多場景復用推動自動駕駛商業化

隨著文遠智行WeRide One的出現，我們看到了通用技術平臺加速自動駕駛多場景落地和大規模復用的可能性和商業價值。

近年來，國內自動駕駛的研發逐漸由淺入深，很多細分場景也逐漸商業化。

但是，中國的情況很特殊，不僅幅員遼闊，而且人口分布極不平衡。大約94%的人口居住在東南部43%的土地面積上，而只有6%的人口居住在另外57%的土地面積上。

所以中國市場道路之復雜，場景之多樣，遠非國外可比。每個場景對自動駕駛技術的要求不同。

比如自動駕駛的出租車，自動駕駛的貨運車，都要在市區跑，沒有固定的運行路線，需要一定的速度和時效性。無人小巴和無人環衛車路線相對固定，速度較低。環衛車在凌晨開始作業，作業時間比較特殊。

這些場景如果自己開發自動駕駛系統，要投入的R&D資金可能不計其數，數據積累無法交換，不僅R&D壓力大，而且在系統迭代上也幫不上忙。

因此，這已經成為一種普遍的……oblem為業內多家公司構建安全、穩定、可靠的自動駕駛系統，可在多個場景下的不同車型上復用，實現商業化運營和銷售。通用平臺的出現也是順理成章的。

但是要實現這個平臺的開發和應用并不容易。

在技術維度上，沒有強大的R&D能力支撐，無法完成通用技術平臺的研發。文遠智行作為全球領先的自動駕駛企業，不僅擁有深厚的技術積累，還擁有海量的自動駕駛寶貴數據，在通用平臺開發方面具有先天優勢。

此外，一貫走務實路線的文遠智行也深諳技術落地之道。在具體的產品策略上，采用“高低速”相結合，首先切入城市自動駕駛場景，極大地促進了通用平臺的落地和持續迭代。

所謂“高低速順序”，就是L4產品搭配L2/3產品，快速搭配緩慢的自動駕駛場景，產品先商用后商用。

這樣的產品策略既圈定了足夠大的市場，又通過率先商業化進行了自我造血，不會因為長期的技術發展而陷入無利可圖的困境。

在合作伙伴的選擇上，文遠之星的戰略合作伙伴實現了從主機廠、Tier1到出行平臺的全方位覆蓋，為通用平臺在各種場景下的應用提供了切實保障。

具體來說，在同城自動駕駛貨運領域，文遠之星已與江鈴汽車、ZTO運通合作，共同推進自動駕駛貨運輕卡的商業化。

在自動駕駛無人出租車方面，文遠智行也與廣汽集團簽約，推進車輛設計、研發、量產和商業運營。

針對L2/3自動駕駛產品，文遠智行選擇與博世聯合開發高級智能駕駛軟件，推動L2-3自動駕駛的大規模預組裝量產和市場應用。

在這個階段，文遠知行已經基于通用技術平臺與產業鏈上的各個環節建立了聯系。“技術產品化，產品商業化”不是口號，而是前進的現實。

自動駕駛行業發展至今，市場正逐漸發揮主導作用。想要留在比賽中的選手，必須能夠證明自己的商業化能力。

文遠智行作為L4自動駕駛公司的代表，能夠獲得大量融資，與產業鏈各環節頭部企業合作，可以說是其領先商業化的自然結果。

資本和生態伙伴的雙重保障，反過來又能讓文遠之星進一步擴大自動駕駛布局，讓這家成立五年的公司早早展現出一個成熟企業的擔當和實力。

標簽

目前，自動駕駛已經進入發展快車道，各種可以與自動駕駛深度融合的場景，如出租車、同城貨運、干線物流、智慧環衛等，都已經來到大規模商業化的前夜。

調查數據顯示，2022年中國無人駕駛市場規模超過140億元；到2030年，自動駕駛相關的新車銷售和應用服務將產生超過4.3萬億元的收入。

中國未來將成為全球最大的自動駕駛市場。但目前很多場景的“招工荒”也讓市場對自動駕駛的需求越來越大。

能力越大，責任越大。對于小玩家來說，能夠切入如此巨大的市場，其實已經足夠生存；但對于行業內的頂尖玩家來說，只有將自己的技術產品最大范圍落地，打通多條賽道，才能真正實現人們想象中的自動駕駛未來世界。

自動駕駛通用技術平臺WeRide One的出現，可以說是文遠智行達到終極目標的第一件“武器”。

未來，隨著這些場景的商業化逐漸實現，相信文遠智行也將乘著行業的東風，銳意進取。

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