小马智行Q2业绩会：国内深耕一线、海外锁定4000辆，Robotaxi收入涨691.2%

8月18日，小马智行（NASDAQ: PONY；HKEX: 2026）发布2026年第二季度财报。二季度总营收2.46亿元，同比增长68.8%。Robotaxi业务收入8192万元，同比大幅增长691.2%，环比增长40.9%，贡献总营收的三分之一。其中，乘客车费收入同比激增849.3%，创下历史最高单季涨幅。截至2026年6月30日，公司持有现金等价物及长短期理财投资合计94.35亿元（13.91亿美元）。

小马智行CEO彭军在财报电话会表示，公司有信心超额完成全年Robotaxi业务营收目标，在国内一线城市扩大车辆部署，并进入多个全新市场，年底实现覆盖超20城、车队规模超3500辆目标；海外业务则通过更高资本效率的共建车队合作推动增长。小马智行Robotaxi业务营收2026全年目标为较2025年实现3.5倍以上增长，上半年已完成关键铺垫。

电话会议亮点：

Robotaxi业务成为公司营收支柱，多项核心指标实现数倍增长。Robotaxi全球车队规模已扩至2000辆，正按计划向年底3500辆的目标稳步推进；小马智行App中国注册用户突破150万。广汽埃安、北汽极狐、丰田铂智合作的三款第七代Robotaxi车型已经投入日常服务。

“中国+海外”双引擎战略发力，加速Robotaxi商业化和规模化。在中国市场，小马智行持续拓展一线城市的高价值场景，运营密度与用户规模同步提升，并持续巩固在一线城市的领先地位。广州运营范围向市中心扩张，覆盖海珠、天河、黄埔、番禺四区，运营范围较年初扩大300平方公里；深圳运营网络宝安国际机场、深圳湾口岸和蛇口邮轮母港三大枢纽，承接高密度的城市出行需求。

通过“技术方+平台方+运营方”共建车队模式，小马智行锁定超4000辆Robotaxi的海外部署计划，其中包括与Uber合作在欧洲五个重点城市部署超2000辆。海外市场的需求体现合作伙伴对小马智行在一线城市所验证的L4级技术、运营可靠性、用户满意度及单车盈利模型的认可，并将持续吸引海外伙伴构建全球合作联盟。

共建车队模式成为高资本效率扩张的关键引擎。二季度该模式贡献收入实现环比增长，财务可行性得到验证；二是作为合作伙伴出资车队的轻资产模式，有助于以更高资本效率更快扩大车队规模；三是随着规模快速扩大，该模式将在未来多年释放巨大商业价值，形成高度可复制的增长引擎。

二季度的强劲增长和国内外扩张，得益于小马智行自主研发的世界模型（PonyWorld）和虚拟司机（Virtual Driver）技术的持续演进。公司在广州、深圳等一线城市的复杂场景中验证了技术能力并转化为商业价值，正将这一成功模式快速复制到全球更多市场——凭借强大的泛化能力，同一套自动驾驶系统可快速适应不同市场完成部署，推动更多头部合作伙伴扩大合作规模。

世界模型是小马智行提升研发效率、推动自动驾驶规模化落地的关键技术。Robotaxi要适应不同城市环境，关键在于世界模型的精度。升级后的世界模型2.0进一步将这种精准建模能力融入闭环开发流程，通过AI自动识别问题、生成解决方案，并在部署前完成验证，大幅度提升新城市的适配效率，不需要显著增加研发资源即可快速扩张多个城市。

小马智行持续提升自动驾驶车队运营效率。Robotaxi无需专用封闭式停车场，可与有人驾驶车辆共享普通停车场，并自主完成充电，大幅减少地勤投入，降低了单车运营成本。随着运营流程持续优化，单名地勤及远程协助人员可支持的车辆数量显著提升，也进一步增强了行业合作伙伴采用共建车队模式的意愿。

规模效应和经营杠杆效应逐步显现。净亏损显著收窄至4540万美元，同比下降14.9%。经营亏损率持续收窄，二季度净亏损率为125.2%，较去年同期的248.3%明显收窄。商业化扩张的同时，实现了对运营支出的有效控制，收入增速显著高于经营开支增速。

截至2026年6月30日，公司持有现金等价物及长短期理财投资94.35亿元（13.91亿美元），同时随着Robotaxi收入持续放量，公司自身造血能力将进一步增强，充裕的资金储备为长期规模化战略提供坚实支撑。

二季度Robotruck业务收入同比增长40.0%达9044万元（1330万美元），公司预计这一增长势头将在今年下半年延续并进一步增强。智能解决方案业务同比增长3.9%达7340万（1080万美元），持续贡献稳定收入并拓展应用边界，目前客户覆盖低速配送、智能清扫车、物流和人形机器人等多个领域。

问答环节：

美银证券 李明勋：

考虑到 Uber 在全球范围内与多家自动驾驶公司都有合作，Uber 选择小马智行作为其欧洲部署合作伙伴，主要基于哪些原因？

彭军博士：

很高兴我们已经与Uber签署商业合作协议，进一步深化双方合作。Uber选择我们的原因其实很明确：Uber寻找的自动驾驶合作伙伴，既要有能够支撑规模化运营的可靠技术，也要在成本上具备足够的竞争力，而这正是我们的优势。

2025年初我们刚与Uber开始合作时，我们的第七代Robotaxi才刚刚开始在中国部署。当时外界也有疑问，我们的虚拟司机自动驾驶能力能否适应欧洲城市，尤其是一些大城市，新旧基础设施并存，道路和交通环境也更加复杂。

但一年后的今天，真实世界的运营表现已经给出了有力答案。我们已经在中国一线城市开展大规模Robotaxi商业化运营，并在广州和深圳实现了单车盈利转正。此外，我们还与Uber和Verne合作，在克罗地亚萨格勒布推出了欧洲首个商业化Robotaxi服务。这些都充分证明，我们的Robotaxi能够应对最复杂、需求最旺盛的出行场景。从本质上说，车辆能够运营的区域和场景越广，利用率也就越高。成本方面，我们的优势更加明显。把硬件和运营成本都考虑在内，我们按每英里计算的综合成本在行业中最具竞争力。

另一个重要原因，是小马智行与 Uber 在文化和理念上也非常契合。双方都高度认可彼此的专业精神和投入，而这种相互认可和共同投入，也推动了我们今天看到的合作进一步扩大。我们与Uber合作的策略，是先从最具社会价值和经济价值的市场开始，再逐步将出行服务拓展到更多地区。我们宣布的 2000 台车辆，就是目前双方合同所覆盖的部署规模。凭借这份合同，我们已经成为 Uber 在欧洲最大的自动驾驶合作伙伴。展望未来，随着运营表现和商业效益在规模化运营中得到进一步验证，我们认为未来车队规模还有很大的拓展空间。

摩根士丹利 萧柏庭：

能否请管理层进一步介绍一下未来共建车队模式的战略？另外，也请进一步介绍一下这一商业化模式具体是如何运作的，以及在轻资产模式下如何开展合作？

彭军博士：

共建车队模式能够帮助我们以更高的资本效率，加快国内和海外的车队扩张。大家可以这样理解：我们希望通过这一模式，让整个价值链上的各方都能从中受益。我们第七代 Robotaxi 在一线城市的成功运营就是一个很好的验证。它证明了我们领先的安全表现和运营效率，并最终实现了单车盈利转正。凭借更低的硬件和运营成本，我们能够提供领先的驾驶能力和用户体验，同时实现高于同行的利润率。因此，无论是出行平台还是车队运营商，生态中的合作伙伴都能够从每一辆投入运营的车辆中获得更高的经济价值。从整体上看，共建车队模式也会自然地激励合作伙伴将更大比例的车队交由小马智行部署，因为在这一模式下，他们能够与我们一起最大化共同创造的整体价值。

王皓俊博士：

对小马智行来说，共建车队是一种轻资产的车队扩张模式。大多数情况下，这一模式会有三方参与，各自承担不同的角色。小马智行提供搭载我们自有虚拟司机能力，也就是 AI 司机的第七代 Robotaxi；出行平台负责对接用户需求；本地运营公司则负责车队管理和维护。我们看到，在不同市场，消费者会使用不同的出行平台，当地也已经有成熟的车队运营商。我们并不希望去改变这些市场原有的生态，而是希望通过共建车队模式，把我们的能力和价值融入其中，与各方形成共赢合作。比如，我们与 Uber 和 Bolt 等出行平台合作，对接当地用户需求，同时也与克罗地亚的 Verne 和新加坡的 ComfortDelGro 等本地车队运营商合作。

从财务角度看，这一模式可以为小马智行带来分成收入或技术授权费。这不仅拓宽了我们的收入来源，也能够在 Robotaxi 整个运营生命周期中持续带来毛利率更高的经常性收入。随着我们进一步拓展高价值国际市场，例如欧洲、中东以及亚洲其他地区，我们相信这一模式将进一步提升公司的长期财务表现。需要特别说明的是，目前 Uber 及其他合作伙伴已经承诺部署超过 4000 台车辆，这些车辆将从 2026 年开始陆续部署，并在未来数年持续为我们的增长提供动力。

瑞银集团 鞏旻：

我有一个关于 PonyWorld 2.0 的问题。刚才天城提到了它的自我进化能力和闭环工程。能否进一步介绍一下，在自动驾驶领域，自我进化有什么不同？它具体如何提升研发效率？另外，未来如果有人将世界模型开源，我们应该如何看待这一点？小马智行的护城河会不会受到影响？谢谢。

楼天城博士：

首先，自动驾驶是一种物理 AI。无论是车端模型的训练，还是世界模型的改进，都建立在真实世界的反馈之上。一个通用的开源世界模型，本质上只是一个 3D 视频生成器。它可以生成数据，但距离真正能够训练自动驾驶系统还差得很远。

我们利用世界模型，通过强化学习来训练车端模型。要把这件事做好，关键不只是模拟交通参与者会做什么，更重要的是这些行为发生的频率。比如，以行人突然横穿马路为例，这种行为发生的概率既不是 99%，也不是 1%。我们所说的世界模型精度，就是要准确匹配真实世界中这些行为实际发生的概率，也就是达到这种统计意义上的准确性。

不同城市中，交通参与者行为的概率分布也会有所不同。虽然我们的模型已经具备很强的泛化能力，足以应对全球各地的极端场景，但我们仍然需要针对当地的驾驶习惯进一步提升模型精度。比如，在中国和克罗地亚，都有司机在变道时不观察后方，但这种行为在不同城市出现的概率并不一样。

这正是 PonyWorld 2.0 发挥作用的地方。它是一个能够自我进化、持续提升世界模型精度的系统。过去，我们的工作流程主要由人工主导。进入一个新地区后，我们会先采集当地数据，再由工程师判断当前世界模型在哪些场景下还不够准确。现在，整个流程改由 AI 主导。人仍然参与其中，但主要负责验证和确认。

因此，我们进入一个新城市所需要投入的工程资源已经显著减少。换句话说，在不增加研发资源的情况下，我们可以同时进入多个新市场，并快速实现安全、顺畅的 L4 级自动驾驶。

这种规模化扩张能力本身就是一道很强的护城河。我认为，即使未来出现开源的生成式世界模型，也不会影响我们的这一优势。

花旗银行 丛明：

我的问题是关于国内市场。进入今年下半年，管理层如何看待小马智行国内市场的发展前景？谢谢。

彭军博士：

大家也看到，中国是我们的主场。我认为，国内市场仍将是我们车队投放的重点之一。中国拥有庞大的出行市场，出租车和网约车总量超过1000 万辆，但实际上，出行需求高度集中在一线城市和头部二线城市。因此，我们仍会优先布局价值最高的市场，再逐步向其他市场拓展。

仅一线城市就占全国网约车需求的相当大比重，同时这些城市也拥有支持自动驾驶发展的最成熟监管体系。目前，我们在这些一线城市的运营规模和商业模式仍处于行业领先水平。在广州、深圳等主要运营城市，我们已经看到强劲的增长势头。随着这些市场的车辆投放增加，用户等待时间缩短、留存率提升，即使车队规模不断扩大，也会进一步带动单车日均收入提升。这样的正向循环不仅推动付费订单增长和利润率提升，也进一步增强了监管机构对我们的信任，并提升品牌认可度。与此同时，随着运营规模扩大，我们也能够更好地摊薄运营成本，持续降低单车日均成本。我们已经看到单车盈利水平持续改善。因此，接下来我们会继续增加一线城市的车辆投放，进一步巩固竞争优势。

与此同时，二线乃至三线市场对我们同样具有重要战略意义。今年，我们计划进入长沙、杭州、大湾区更多城市，并可能拓展其他市场和地区，为这些市场未来成为新的增长引擎打下基础。

富瑞 雷肖依：

谢谢管理层接受我的提问，我是富瑞的肖依。我的问题是关于 Robotaxi 运营。您刚才提到，运营效率对于大规模车队运营非常重要。能否进一步介绍一下这种效率具体是如何实现的？比如在远程协助、车辆利用率，以及充电和维护等方面有哪些提升？另外，这些效率提升又如何帮助你们加快部署，包括扩大现有城市的车队规模以及进入新的城市？谢谢。

楼天城博士：

关于运营效率，我们在一线城市运营全无人驾驶车队已经积累了很多经验，也很清楚这类车队的运营有多复杂。它和传统出租车的运营方式完全不同。归根结底，运营效率主要取决于一个指标，就是车队与运营人员的人车比。传统出租车基本是一车一司机，100 辆车就需要 100 名司机，从清洁、充电到日常维护等工作都需要人工完成。

对我们来说，提升运营效率不仅要靠有效的人员管理，更关键的是技术能在多大程度上减少人工介入。比如，我们的 Robotaxi 返回运营场站后，全程无需人工协助，可以自主行驶、寻找可用的充电位，即使在狭窄空间内也能够自主泊车。

所以，我们可以在很少人员情况下进行车辆的维护管理，这能够显著降低单车运营成本，并进一步改善单车盈利水平。也正因如此，我们无需大幅增加管理人员和相关成本，就能够快速进入新的城市，或者增加车辆部署。

我们已经将这些经验沉淀为标准化运营流程（SOP）和自动化工具。这也是为什么越来越多合作伙伴选择加入我们、采用共建车队模式，让小马智行 Robotaxi 成为市场上最具运营效率和盈利能力的选择。

中金公司 肖凯：

能否请管理层介绍一下公司新业务的最新进展，特别是 L4 级轻卡业务目前进展如何？

彭军博士：

我们的新业务布局，特别是 L4 级轻卡，与我们“让自动驾驶触手可及”的愿景和目标非常契合。L4 级轻卡与我们现有的产品和业务有很强的协同效应。具体来看，它既可以复用 Robotaxi 的自动驾驶能力和高性价比硬件，同时也与 Robotruck 拥有相同的客户群体。轻卡几乎可以完全复用 Robotaxi 的技术和运营基础设施，因此能够在研发和运营两端大幅降低成本。

轻卡还将我们的物流业务从干线长途运输延伸到城市配送，相当于为我们打开了一个全新的市场空间。仅在中国，目前道路上运营的轻卡就超过 800 万辆。再来看目前已经实际落地的低速 Robovan，与其相比，我们的轻卡载货能力是其 3 到 4 倍，速度也快 2 到 3 倍。因此，它能够覆盖整个城市供应链中载重要求更高的商业应用场景。典型的应用场景包括从配送中心到购物中心、超市以及便利店等。

大家应该还记得，我们是在北京车展上正式发布 L4 级轻卡的。到现在只有四个月时间，但在这四个月里，我们已经围绕这项业务建立起了较为成熟的商业合作生态。

这款车型由我们与宁德时代联合开发，是全球首款车规级、全冗余、专为 L4 自动驾驶打造的轻卡。目前，我们已经与顺丰和中邮科技这两家中国领先的物流企业达成合作。相关订单和部署计划已经确定，为无人驾驶城市配送形成了充足的后续需求。

展望今年余下的时间，我相信我们与更多主机厂和车队运营商的合作储备还将继续扩大，进一步推动业务规模化。同时，我们也会接入城市物流网络平台，进一步承接市场需求。所以，我对这项新业务的未来发展非常期待。

光大证券 倪昱婧：

我们注意到 Waymo 管理层近期提到，“Demo 只是 1%的工作”。想请管理层分享一下小马智行对这一观点的看法。

楼天城博士：

首先，我觉得这个说法很有意思，而且确实抓住了一个关键点：做出一个令人印象深刻的Demo，和真正实现规模化，是完全不同的两件事。

自动驾驶本质上是一个概率问题。如果事故率是每1000 公里发生一次事故，当然仍然可以做出一个Demo，因为Demo 通常只需要跑几公里。但到了规模化运营阶段，这样的事故率是完全无法接受的。一辆典型的网约车每天大约行驶300 公里，如果一个城市部署100 辆车，每天累计行驶里程就是数万公里。按照这个事故率，整个车队每天仍然会发生十起事故。这样的水平，监管机构不会接受，公众当然也不会接受。

正因为自动驾驶是一个概率问题，随着规模扩大，风险的表现方式也会发生变化。验证安全性需要时间和累计里程，不能简单地通过一夜之间在道路上投入数千辆车，就跳过这个验证过程。车队规模和运营时间都会影响累计里程，但两者并不能相互替代。因此，不能简单地通过在一个城市一次性投入大量车辆，就缩短安全验证所需的时间。这也是为什么各地监管机构基本都采取循序渐进的审批方式：先从小规模车队开始，在这一规模下验证安全性，再逐步扩大车队。

从技术角度来看，从Demo 真正走向全面规模化，需要实现多次十倍级的性能提升，而且每一次提升都比上一次更难。这不仅仅是解决剩下的10%问题，还要系统性地解决那90%的问题，同时确保不会引入新的问题。比如，为了避免碰撞采取紧急制动，可能解决了一个问题，却可能带来更多追尾事故。如果底层技术路线存在问题，安全能力就会存在一个难以突破的上限。因此，向监管机构证明安全性只是其中一道门槛。从技术角度来看，新进入者还必须证明自己的迭代速度足够快，因为行业领先者在安全能力上已经领先了几个数量级。

简单来说，如果一家公司今天还只有Demo，那么技术上仍然需要证明自己能够实现多次十倍级的性能提升。除此之外，在真正实现规模化之前，还需要经过足够的时间来建立监管机构的信任。对小马智行来说，这两点我们都已经得到验证。因此，我们现在的重点就是进入更多城市，并部署更大规模的车队。