2026年文远知行公司研究报告：重视国内市场、深厚布局海外的L4平台型公司

公司介绍：平台化 L4 企业，具有深厚护城河

文远知行 WeRide（NASDAQ: WRD，HKEX: 0800）成立于 2017 年，是全球唯一 旗下产品同时拥有中国、阿联酋、新加坡、法国、美国、沙特、比利时、瑞士八国 自动驾驶牌照的科技企业，已在全球 11 个国家超 40 个城市开展自动驾驶研发、测 试及运营。2024 年 10 月 25 日，文远知行正式在纳斯达克证券交易所挂牌上市， 2025 年 11 月 6 日，文远知行正式在香港交易所挂牌上市。 文远知行致力于开发安全可靠的无人驾驶技术，重点围绕自动驾驶出租车 Robotaxi、 自动驾驶小巴 Robobus、自动驾驶货运车 Robovan、无人驾驶环卫车 Robosweeper 等 多元化应用场景，同时针对高阶辅助驾驶解决方案展开产品布局。

公司的收入包括车辆销售收入、技术授权收入以及车辆运营的分成收入。公司通常 签订初始期限为两年的捆绑合同，并附到期后自动续约 12 个月期限选项。公司的每 份合同均为独立定价，考量因素包括订单规模、基础设施完备度、部署复杂性、市 场潜力及其他运营要求。

2025 年第三季度，公司实现营收 1.71 亿元，同比增长 144.3%，其中 Robotaxi 业务 实现营收 3530 万元，同比+761.0%。2025 年第三季度公司净亏损 3.07 亿元，同比 减亏 70.5%，经调整后亏损 2.76 亿元。毛利率 32.9%，同比增长 26.4 个百分点。

我们认为 L4 公司的护城河包括技术、牌照、量产能力、运营能力等，而文远知行 在这几个方面均有深厚积累。

1.1. 技术：重视研发，产品安全性能领先

文远知行研发人员占比高。截至 2025 年 6 月 30 日，公司已建立一支由 3718 名员 工组成的全球团队，包括 3588 名全职员工和 130 名临时员工（实习生），其中约 93.7% 的全职员工为研发人员，包括顶尖的 AI 科学家和自动驾驶工程师以及来自顶尖大 学和机构的人才。 文远知行建立了通用技术平台 WeRide One，该平台以自动驾驶全栈式软件算法为核 心，系统性整合 AI 模型、软件算法、模块化硬件设计以及云架构平台等，具备高度 通用性及可扩展性，能为不同车型批量化高效赋能城市场景内的自动驾驶能力。 依托 WeRide One 的高通用性，文远知行实现了应用场景与技术层级的双向拓展： 在应用场景上，自动驾驶能力从个人出行的 Robotaxi 延伸至 Robobus、Robosweeper、 Robovan 等多条产品线；在技术层级上，则扩展至 L2+级辅助驾驶，为汽车制造商 提供 ADAS 辅助驾驶解决方案。

2026 年 1 月 28 日，公司正式发布自研通用仿真模型 WeRide GENESIS（GENESIS 为“Generative Engineered Neural Environment for Simulated Intelligence in Self-driving” 的缩写），依托生成式 AI 技术，WeRide GENESIS 能够在虚拟世界中快速“生成世 界”——只需几分钟即可构建高度真实的仿真城市环境，并精准复刻现实道路中难 以高频获取的极端长尾场景，使自动驾驶系统得以在虚拟环境中完成高强度训练与 验证。同时，通过不断将仿真生成的经验反哺真实道路运行，WeRide GENESIS 显 著提升了自动驾驶算法应对真实物理世界复杂场景的能力与迭代效率，并大幅降低 传统道路测试所需的时间与成本。 WeRide GENESIS 的诞生，源于自动驾驶全球商业化进程中面临的实际挑战。不同 城市在路网结构、交通习惯、基础设施、天气气候与法律法规等方面存在巨大差异， 对自动驾驶技术的泛化能力提出了更高要求；与此同时，真实道路测试在效率与场 景覆盖度上存在局限，难以独立支撑多城市、多场景下的规模化验证需求，构建一 套能完全模拟现实世界的仿真平台由此成为了不可或缺的解决方案。 仿真平台就是在数字世界中高精度还原真实世界的驾驶环境，让自动驾驶车辆在虚 拟城市中“直接上路”。通过仿真的方式，AI 司机能够经历海量多样的道路、天气与 交通场景，练习应对紧急情况或罕见事件的能力，从根本上解决了实路测试成本高、 场景收集难度大、覆盖种类有限的瓶颈，不仅提高了训练效率，降低了训练成本， 也确保自动驾驶车辆在实际运行中更加安全可靠。

安全性可以从结果反向证明技术的可靠性。截至公司招股说明书披露时间，公司已 经在公共道路上累计约 55 百万公里的 L4 级自动驾驶里程，已经在开放道路上完成 逾 2200 天的公共商业运营，保持着未因自动驾驶系统故障而导致监管处分的记录， 代表着行业内最高的安全性能。

1.2. 牌照：牌照积累先发优势明显

对于 L4 公司而言，牌照的积累是重要的先发优势，考取牌照、升级牌照所需的时 间周期是新入局的参与者难以快速缩短的。截至 2025 年，文远知行已经获得中国、 阿联酋、新加坡、法国、美国、沙特、比利时、瑞士等八国自动驾驶牌照，处于行 业领先水平。

1.3. 量产能力和运营能力：Robotaxi 车队数量已破千

截至 2026 年 1 月 12 日，文远知行全球 Robotaxi 车队数量达到 1023 辆，在行业内 处于领先位置。其中，公司在中东约有 200 辆 Robotaxi 车队。公司目标为 2030 年 在全球落地数万台 Robotaxi。

自动驾驶出租车：重视国内市场，海外市场国际化领先

自动驾驶出租车是文远知行的旗舰产品。2025 年上半年，自动驾驶出租车业务占总 收入的 31.1%。 目前，文远知行的 Robotaxi 已经成功驶入全球 10 多座核心城市，业务覆盖了北京、 广州、阿布扎比、迪拜、利雅得、新加坡、苏黎世等，其中，在广州、北京、阿布 扎比实现了纯无人 Robotaxi 商业化运营，阿布扎比车队即将实现单车盈亏平衡。

公司于 2024 年 10 月发布最新一代自动驾驶出租车 GXR，已经于 2024 年投入商业 化生产和公共服务，且在 2025 年积极扩大部署。GXR 搭载了 HPC 3.0 高性能计算 平台，每秒钟可完成超 2000 万亿次复杂运算；搭载了新一代 Sensor Suite 5.6，能看 穿黑夜、雨雾、雪霾等恶劣天气，能捕捉复杂路况；GXR 还拥有公司正向开发的 L4 级冗余线控底盘架构。

2025 年，公司与奇瑞汽车联合推出了自动驾驶出租车的新一代前装量产车型 CER。 文远知行于 2025 年上海车展期间首次对外展出了公司与奇瑞合作的新一代预装量 产自动驾驶出租车模型 CER，该车型基于公司的通用技术平台 WeRide One 和星途 星纪元 ET 车型架构共同打造。

对于 Robotaxi 业务，市场主要关心的因素包括车队数量、“纯无人”能力、UE（Unit Economics Model）模型等。我们认为文远知行在这几个方面均积累了一定优势：一、市场对 Robotaxi 公司的车队数量较为关心。在政策允许区域化运营的前提下， Robotaxi 车队达到一定量级后能形成足够的规模效应，可以顺畅覆盖消费者在区域 内的出行需求，进而提升公司的盈利能力。 截至 2026 年 1 月 12 日，文远知行全球 Robotaxi 车队数量达到 1023 辆，其中在中 东约有 200 辆。公司目标为 2030 年全球落地数万台 Robotaxi。 二、市场关心 Robotaxi 车队是否真正具有“纯无人”的商业运营能力。一方面的原 因是，能够去掉安全员进行纯无人运营是反向验证 L4 公司技术能力的一种方式； 另一方面的原因是，实现“纯无人”运营能够帮助 L4 公司实现成本优化。文远知 行也曾提出：“不拿掉安全员，所有 Robotaxi 商业模式都是伪命题”。 文远知行早在 2021 年就首次实现 Robotaxi 去安全员运营。目前，公司在广州、北 京、阿布扎比实现了纯无人 Robotaxi 商业化运营。 三、市场关心 UE（Unit Economics Model）模型，关心 Robotaxi 车队的盈利情况。 海外市场具有优秀的性价比表现，是文远知行拓展自动驾驶出租车服务的理想目的 地。在阿布扎比，文远知行已经实现纯无人商业化，公司披露在阿布扎比即将实现 单车盈亏平衡。中东的 Robotaxi 单公里打车价格约为 1.0-1.2 美元/公里，在欧洲则 可达 2 美元/公里以上，为国内价格的数倍。随着国内政策的逐渐放开，我们预测文 远知行在国内的盈利能力也有望逐步提升。单车盈利模型的跑通，证明了公司 robotaxi 商业模式的可行性，随着公司将这套模式不断在其他市场进行开拓，可以 展望公司的整体盈利能力持续向上。 单车盈亏平衡的实现与多个因素相关，例如自动驾驶套件成本的持续优化、车队数 量量变引起质变等。

自动驾驶套件成本优化能够帮助单车盈利能力提升： 1）域控制器。2025 年 7 月 21 日，文远知行正式推出携手联想车计算研发的 HPC 3.0 高性能计算平台，HPC 3.0 采用双核 NVIDIA DRIVE AGX Thor 配置，可提供 2000 TOPS AI 算力，全面覆盖 L4 级自动驾驶在复杂城市环境下的计算与安全需求。 同时，100%车规级的 HPC 3.0 带来成本革新，通过提高系统集成度将量产价格降 为前代的 1/4，推动自动驾驶套件成本下降 50%，平台的全生命周期总成本（TCO） 相比前代降低 84%，为大规模商业化应用提供基础。

2）激光雷达。传感器中激光雷达的成本在持续下探，这来源于 Robotaxi 对激光雷 达方案的优化、激光雷达行业仍处于价格下探等原因。Robotaxi 公司在几年前基本 采用机械式激光雷达作为主激光雷达，近年以文远知行等为代表的头部公司基本已 经将主激光雷达切换为半固态激光雷达，从机械式变为半固态能实现显著的降本； 另外，从激光雷达行业角度来看，半固态激光雷达依然处于价格不断优化的周期内， 因此对于 L4 Robotaxi 公司而言，假设主激光雷达的扫描方案不变，激光雷达的成 本仍存在持续下降的空间。 3）文远知行对自动驾驶套件的设计不断精进，产品组件复用率高，实现降本优化。 公司的模块化传感器套件包括 GNSS、IMU、激光雷达、雷达、摄像头和定制传感 器板。该套件通用超过 90%的产品组件，确保为各类车型定制精准感知。