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营收连增、L4 扩编、L2++ 上量,智驾黑马文远知行做对了什么?| 智车星球

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连续 4 个季度营收破亿、Q1 同比增长 58%、Robotaxi 用户翻番、L2++ 拿下近 30 个车型定点,文远知行跑出自动驾驶商业化新路径。

作者|王蕊

编辑|西子

5 月 13 日,文远知行发布 2026 年第一季度财报。

财报显示,公司一季度实现营收1.14 亿元,同比增长58%,超预期目标;至此,文远知行已经连续4 个季度营收破亿元。其中,Robotaxi等L4 级自动驾驶车辆产品营收达2050万元,同比大幅增长116%;服务营收达9370万元,同比增长49%。

同时,公司一季度毛利润同比增长56%至3,960 万元,毛利率达到35%,持续领跑行业。

这是一份宣告文远知行全面转向“商业兑现阶段”的答卷:不仅在收入和亏损上继续改善,也在 Robotaxi 运营规模、L2++ 量产落地、核心技术和海外市场上,步伐加快。

另一组值得关注的数据是,文远知行全球Robotaxi车队规模进一步扩张至约1300辆,对应的运营数据也迎来大幅度提升——本季度中国Robotaxi 服务注册用户规模约为去年同期2倍,一季度国内Robotaxi单车日均订单超17单,高峰期升至28单。随着车队规模扩大、运营区域持续增加,用户规模的提升,文远的 Robotaxi 业务真正迈入 "有人付费、有人复购" 的常态化运营阶段。

连续 4 季度破亿,收入基本盘持续稳固

文远知行已经连续 4 个季度营收破亿元,更有含金量的是,收入构成变得更稳定。

其中,L4 业务收入结构持续优化,在总营收中的占比继续提升,Robotaxi等L4业务开始成为更核心的收入来源。

盈利端,公司毛利率35%,持续领跑行业,经营亏损同比收窄1.2%。对自动驾驶行业来说,这意味着规模化运营和成本控制开始起作用。

截至一季度末,公司账上资金储备超过62亿元。对于仍处在重投入阶段的自动驾驶行业来说,资金储备决定了一家公司能不能继续扩车队、做研发、推量产。

L4、L2++通吃

L4 和 L2++,是文远知行现在最核心的两条业务线,也是它区别于其他自动驾驶公司的最大差异化优势。

文远知行创始人兼CEO韩旭此前曾用一个比喻解释这条路线:当算力和传感器成本的障碍被打破,“双兔( L4 和 L2++ ),就能同时抓住”。

L4 方面,目前文远知行已有近千辆 Robotaxi在广州、北京、阿布扎比等城市常态化运营,并计划与Grab、Uber等巨头深化合作,在年内将车队规模扩大至 2600 辆。随着运营范围扩大,Robotaxi 的订单量和运营效率也在持续提升,L4 业务的自我造血能力将继续增强。

L2++ 前装量产业务,文远知行也在快速上涨。北京车展期间,公司集中披露了与广汽、奇瑞等头部 OEM 的合作进展。事实上,这些定点已经经历了至少6个月的技术验证和工程对接。

目前,其 WRD 3.0 量产智驾方案已获得广汽、奇瑞等头部主机厂近 30 个车型的定点,未来将通过前装预装、全生命周期 OTA 升级等方式服务于更多车型,并同步向Tiggo、Lepas、Omoda、JAECOO等海外品牌拓展。

其中,全系标配WRD 3.0 方案的广汽埃安 N60 ,上市两周预售订单突破 8300 台,截至 5 月初已超 9000 台,市场反响热烈。


△埃安N60搭载了由文远知行提供的WRD 3.0一段式端到端ADAS解决方案

文远知行切入 L2++ 的特殊之处在于,它不是从 L2 辅助驾驶向上迭代,而是用 L4 技术反向做 L2++。过去几年,文远积累的纯无人 Robotaxi 数据、复杂城市场景经验和高阶算法能力,可以直接复用到量产车上。

其基于 L4 全栈技术打造的 L2++ 高阶智驾方案WRD3.0,已在第一电动网 第二届·智驾大赛中连续4站夺冠,在窄路会车、社区和商圈复杂路况、通行效率、场景覆盖率等多个场景和维度,表现明显优于行业水平。

芯片适配也是文远L2++ 方案的一个重点。在完成基于英伟达Orin-X、Orin-Y芯片ADAS方案量产之后,文远知行仅耗时8个月就完成了对高通SA8650芯片的适配和相关方案的量产。不仅于此,在刚刚结束的2026北京车展上,文远知行正式宣布WRD 3.0已经完成与芯擎科技 7nm"星辰一号"(AD1000)的深度适配,是国内少数能同时提供 "国际芯片 + 国产芯片" 双路线方案的智驾公司。其中,与芯擎科技的合作,将推出国内首个基于纯国产 7nm 智驾芯片的全栈自研 L2++ 方案。

对于主机厂来说,这意味着其不用被单一芯片平台绑定,而是可以根据车型定位、成本预算和供应链需求自由选择。


△2026北京车展期间,文远知行与国产芯片领军者芯擎科技达成战略合作

据文远知行透露,公司L4 与 L2++ 核心算法模块复用率超过 90%,工程工具链、数据标注体系和仿真平台也已经打通。

在一套技术框架之下,用L4 拉高技术上限,L2++ 打开量产入口,文远知行走出了全行业独一份的特色道路。

打破数据瓶颈

技术上,文远知行这一季度推出了世界模型 WeRide GENESIS,瞄准的是自动驾驶行业最难补齐的一块短板:长尾场景数据。

鬼探头、逆行车辆、极端雨雪、强光过曝,这些场景在真实道路中很难反复采集,但又直接决定系统的安全上限。过去,行业主要依赖真实道路上的“天然数据矿”,谁有更多车、更多路测、更多稀缺场景,谁就拥有更强的数据壁垒。

WeRide GENESIS 要改变的,就是这套数据生产方式。


△WeRide GENESIS可针对性生成长尾场景,以供其L2、L4双业务线研发使用

韩旭把它比作“人工合成钻石”:通过语言描述,系统可以主动生成符合真实物理规则的高保真训练数据,用于算法训练和安全验证。相比等待真实道路中低频场景自然出现,这种方式更可控,也更高效。

相比传统真实道路采集,WeRide GENESIS可将长尾极端场景的数据采集、生成与训练效率提升数千倍,同时将数据采集和标注成本降低75%,大幅降低了高价值数据的获取门槛。同时,平台还将极端场景的生成与测试效率,从过去的“天级”提升至“分钟级”,让高阶智驾算法的迭代效率达到行业平均水平的 3-5 倍。

目前,WeRide Genesis 已经同时应用在文远知行的 L4 Robotaxi 和 L2++ 量产车两条业务线中,这也是其一段式端到端方案在中国智能驾驶大赛中连续四站夺冠、与竞品拉开差异的重要原因。


△文远知行取得第一电动·中国智驾大赛历史上迄今唯一四连冠,充分证明技术实力

换句话说,WeRide GENESIS 不只是一个仿真工具,而是在降低自动驾驶公司对真实道路稀缺数据的依赖。过去,高价值场景更多掌握在拥有大规模车队和量产车入口的企业手里。现在,文远知行正在把这些数据变成可以主动生成、批量生产的资源。

打通海外商业化闭环

海外市场方面,文远知行正在通过两条路径推进 Robotaxi 商业化:一是更广泛地接入 Uber 这样的成熟出行平台,二是参与国家层面的自动驾驶项目。

目前,文远知行已经在阿联酋阿布扎比核心城区通过 Uber 平台上线纯无人 Robotaxi 服务,覆盖机场、商圈、住宅区等高频出行场景。用户不需要单独下载文远 App,直接通过 Uber 入口即可呼叫无人车,订单、支付流程与普通网约车基本一致。


△文远知行纯无人Robotaxi车队在迪拜

与此同时,公司也在推进迪拜、新加坡、利雅得等市场落地。其中在新加坡,文远知行还是新加坡自动驾驶发展委员会唯一的中国籍咨询委员,参与当地自动驾驶行业标准和法规制定。

欧洲则是文远全球化布局的新一步。2026 年 3 月,文远知行启动斯洛伐克首个自动驾驶项目。这是欧洲首个由国家层面推动、覆盖 Robotaxi、Robobus、无人物流车等多产品线的大规模自动驾驶商业化落地计划,也意味着文远的海外布局正式从亚洲、中东拓展到欧洲。


△文远知行旗下智慧出行、智慧环卫、智慧货运三大场景多款产品将逐步进入斯洛伐克市场

该项目由斯洛伐克交通部直接牵头,计划在 3 年内完成首都布拉迪斯拉发及周边城市的全场景自动驾驶覆盖,总投入超过 1 亿欧元。

从方法论上看,文远知行的出海打法是形成一套“共性能力全球复用、个性需求定向补强”的标准化落地路径,如针对中东高温、沙尘天气,文远知行优化了激光雷达和摄像头的防尘、散热设计;针对欧洲老城狭窄石板路和复杂环岛交通,文远知行专门训练了对应算法模型;针对东南亚多雨天气和摩托车混行场景,文远知行则提升了系统的雨天感知和非机动车识别能力。在这之上,则由WeRide ONE自动驾驶通用技术平台、WeRide GENESIS世界模型提供通用性能力支持。这正是其真正走向全球规模化落地的关键路径之一。

有意思的是,文远知行持续扩大的“生态位优势”,在行业竞争层面也正在转化为更高的进入门槛。对于希望进入这一生态体系的后来者,韩旭在接受媒体采访时坦言道,“真正能入局Robotaxi比赛的公司,至少要有100辆纯无人的Robotaxi,且公开安全运营至少半年以上,才有资格和我们竞争,然后再谈如何重新构建Robotaxi市场。现在,我希望他们在资格赛中取得好成绩。”

结语

营收、订单、车队、定点、量产、出海,这些看似分散的进展,在这一季度开始呈现出统一的方向:文远知行正在把自动驾驶从技术能力,组织成一套可以持续运转的商业系统。

而当这套系统能够在不同城市、不同车型、不同业务中稳定复现,“Super Drive”也就不再是一张远期蓝图,而是由一个又一个季度、一步步被兑现的现实路径。

文远知行用这份强有力的财报向业界清晰表明——自动驾驶商业化不再比拼一次成功,而是比拼能否次次成立。

最真诚的智能汽车报道


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