自动驾驶商业化大考，通用型技术平台成破局之道？

经过两年的“冷静期”，自动驾驶行业从去年开始了新一轮的融资热潮。

与2016-2018年的第一轮热潮不同，这一次，投资人把手中更多的“筹码”放在了自研能力强、真正能在各个细分领域落地、产品多元化的玩家身上。

以已经连续完成三轮融资的文远知行为例。2022年1月，这款自动驾驶独角兽获得了来自广汽集团、博世、主权联合基金、亚洲投资资本、凯雷投资集团等投资者的近4亿美元融资，投后估值44亿美元，可以说是行业趋向多场景导向的最好证明之一。目前，文远智行已完成五大产品线布局，涵盖自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高级智能驾驶等领域。

对于自动驾驶公司来说，能够让自己的技术和产品在多个场景落地，自然是一种理想的状态。然而，如何平衡资源分配的问题，实现多场景业务齐头并进，无疑是一个令人头疼的问题。

最近，文远智行发布了新一代自动驾驶通用技术平台WeRide One，可能会给出这个问题的最优解决方案。

打通产品“R&D-部署-应用”全生命周期

作为从L4 Robotaxi起步的文远智行，现在预计将推出自动驾驶通用技术平台。

Robotaxi是自动驾驶行业公认最难的应用场景。如果克服了，来自Robotaxi的顶级L4技术和经验将扩展到其他相对更简单、更清晰的L4自动驾驶场景。对于文远智行这样的球员，自然要让他回去做中考。

唯一的问题是这些技术和经验将如何输出并产生价值。文远智行当然选择了自动驾驶通用技术平台WeRide One来给出答卷。

据介绍，WeRide One通过一个通用的技术平台，实现了自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车等多项产品，覆盖网约车、按需公交、同城货运、智能环卫等场景。该平台打破了“R&D-部署-应用”之间的壁垒，真正打通了自驾车产品的全生命周期。

该平台基于文远智行在Robotaxi打磨的L4级自动驾驶框架，对自动驾驶系统中的软件算法和硬件模块，以及自动驾驶开发和落地中涉及的各种云架构平台和工具进行标准化整合，进而形成一套通用的技术架构，可以在城市的不同车辆、不同场景上实现通用赋能。

所以无论是小巴、货车、环卫车，都得益于Robotaxi的顶层技术框架，实现了“同级别内L4降维”，在细分场景上从一开始就比其他通过“L2+/L3增维”或者仅限于L4的同类竞品带来了好得多的表现。

WeRide One目前涵盖三个核心级别，具体而言:

软件算法方面，WeRide One集成了感知、预测、规划控制、地图定位等多个自动驾驶核心模块。，既保留了L4自动驾驶技术的核心功能，又将不同规格、不同车型、不同要求的差异性最大化。只需要调整各个细节场景的要求，就可以帮助不同的车型完成自动驾驶赋能。

在硬件层面，WeRide One设计的模块化传感器方案涵盖了激光雷达、相机、毫米波雷达等多传感器。得益于五大产品的规模效应，文远之星不仅降低了传感器套件的适配难度，还降低了每个传感器的整体采购成本，形成了独特的供应链优势。

在云架构平台层面，WeRide One提供了仿真、远程控制、分析、云开发等工具的平台，甚至覆盖了文远知行开发的自动驾驶操作系统。以仿真工具为例，仿真……WeRide One提供的latform已经覆盖了超过23万个仿真场景，训练效率是真考的200倍。

目前，文远智行的自动驾驶出租车、无人驾驶小巴、同城自动驾驶货运车、无人驾驶环卫车都是从同一个技术平台“诞生”的。标准化的架构、软件和硬件不仅增加了自动驾驶系统的稳定性，还大大降低了文远之星的研发成本。

在业界最关心的安全性方面，WeRide One介绍了文远智行长期以来一直坚持的冗余设计，无论是软件还是硬件。冗余系统包括传感器、计算单元、通信网络、电源单元和有线控制系统。

同时，为了应对复杂多变的交通和路况，WeRide One还提供了远程平台，为自动驾驶车辆提供额外的辅助，为自动驾驶的实际落地提供了额外的安全防线。

值得一提的是，WeRide One也是一个懂得自我迭代升级的技术平台。

自动驾驶的数据收集就像一个老司机在积累驾驶经验。因此，没有车辆实际运行中产生的各种数据，R&D人员很难对自动驾驶系统实际运行中产生的故障进行诊断，也很难对系统进行优化升级。

WeRide One采用了文远知行研发的深度学习模型，可以根据车队采集的各个场景的不同数据不断完善自己，让出租车、小巴、货运车、环卫车等不同场景反馈的数据，能够被文远知行自主研发的算法和底层基础设施接入使用。

事实上，文远之星已经积累了超过1200万公里的自驾里程。随着自动驾驶里程的不断增加，通过WeRide One的自我升级，文远之星的自动驾驶汽车也将在不依赖过多人工训练的情况下表现得越来越好。文远之星的自驾业务在新城市和地区落地的过程中，速度越来越快。

多场景复用推动自动驾驶商业化

随着文远智行WeRide One的出现，我们看到了通用技术平台加速自动驾驶多场景落地和大规模复用的可能性和商业价值。

近年来，国内自动驾驶的研发逐渐由浅入深，很多细分场景也逐渐商业化。

但是，中国的情况很特殊，不仅幅员辽阔，而且人口分布极不平衡。大约94%的人口居住在东南部43%的土地面积上，而只有6%的人口居住在另外57%的土地面积上。

所以中国市场道路之复杂，场景之多样，远非国外可比。每个场景对自动驾驶技术的要求不同。

比如自动驾驶的出租车，自动驾驶的货运车，都要在市区跑，没有固定的运行路线，需要一定的速度和时效性。无人小巴和无人环卫车路线相对固定，速度较低。环卫车在凌晨开始作业，作业时间比较特殊。

这些场景如果自己开发自动驾驶系统，要投入的R&D资金可能不计其数，数据积累无法交换，不仅R&D压力大，而且在系统迭代上也帮不上忙。

因此，构建一个安全、稳定、可靠的自动驾驶系统，能够在多个场景下的不同车型上复用，并实现商业化运营和销售，已经成为行业内很多公司面临的共同问题。通用平台的出现也是顺理成章的。

但是要实现这个平台的开发和应用并不容易。

在技术维度上，没有强大的R&D能力支撑，无法完成通用技术平台的研发。文远智行作为全球领先的自动驾驶企业，不仅拥有深厚的技术积累，还拥有海量的自动驾驶宝贵数据，在通用平台开发方面具有先天优势。

此外，文远·习之……一直走务实路线的，也深谙技术落地之道。在具体的产品策略上，采用“高低速”相结合，首先切入城市自动驾驶场景，极大地促进了通用平台的落地和持续迭代。

所谓“高低速顺序”，就是L4产品搭配L2/3产品，快速搭配缓慢的自动驾驶场景，产品先商用后商用。

这样的产品策略既圈定了足够大的市场，又通过率先商业化进行了自我造血，不会因为长期的技术发展而陷入无利可图的困境。

在合作伙伴的选择上，文远之星的战略合作伙伴实现了从主机厂、Tier1到出行平台的全方位覆盖，为通用平台在各种场景下的应用提供了切实保障。

具体来说，在同城自动驾驶货运领域，文远之星已与江铃汽车、ZTO运通合作，共同推进自动驾驶货运轻卡的商业化。

在自动驾驶无人出租车方面，文远智行也与广汽集团签约，推进车辆设计、研发、量产和商业运营。

针对L2/3自动驾驶产品，文远智行选择与博世联合开发高级智能驾驶软件，推动L2-3自动驾驶的大规模预组装量产和市场应用。

在这个阶段，文远知行已经基于通用技术平台与产业链上的各个环节建立了联系。“技术产品化，产品商业化”不是口号，而是前进的现实。

自动驾驶行业发展至今，市场正逐渐发挥主导作用。想要留在比赛中的选手，必须能够证明自己的商业化能力。

文远智行作为L4自动驾驶公司的代表，能够获得大量融资，与产业链各环节头部企业合作，可以说是其领先商业化的自然结果。

资本和生态伙伴的双重保障，反过来又能让文远之星进一步扩大自动驾驶布局，让这家成立五年的公司早早展现出一个成熟企业的担当和实力。

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目前，自动驾驶已经进入发展快车道，各种可以与自动驾驶深度融合的场景，如出租车、同城货运、干线物流、智慧环卫等，都已经来到大规模商业化的前夜。

调查数据显示，2022年中国无人驾驶市场规模超过140亿元；到2030年，自动驾驶相关的新车销售和应用服务将产生超过4.3万亿元的收入。

中国未来将成为全球最大的自动驾驶市场。但目前很多场景的“招工荒”也让市场对自动驾驶的需求越来越大。

能力越大，责任越大。对于小玩家来说，能够切入如此巨大的市场，其实已经足够生存；但对于行业内的顶尖玩家来说，只有将自己的技术产品最大范围落地，打通多条赛道，才能真正实现人们想象中的自动驾驶未来世界。

自动驾驶通用技术平台WeRide One的出现，可以说是文远智行达到终极目标的第一件“武器”。

未来，随着这些场景的商业化逐渐实现，相信文远智行也将乘着行业的东风，锐意进取。

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与2016-2018年的第一轮热潮不同，这一次，投资人把手中更多的“筹码”放在了自研能力强、真正能在各个细分领域落地、产品多元化的玩家身上。

以已经连续完成三轮融资的文远知行为例。2022年1月，这款自动驾驶独角兽获得了来自广汽集团、博世、主权联合基金、亚洲投资资本、凯雷投资集团等投资者的近4亿美元融资，投后估值44亿美元，可以说是行业趋向多场景导向的最好证明之一。目前，文远智行已完成五大产品线布局，涵盖自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高级智能驾驶等领域。

对于自动驾驶公司来说，能够让自己的技术和产品在多个场景落地，自然是一种理想的状态。然而，如何平衡资源分配的问题，实现多场景业务齐头并进，无疑是一个令人头疼的问题。

最近，文远智行发布了新一代自动驾驶通用技术平台WeRide One，可能会给出这个问题的最优解决方案。

打通产品“R&D-部署-应用”全生命周期

作为从L4 Robotaxi起步的文远智行，现在预计将推出自动驾驶通用技术平台。

Robotaxi是自动驾驶行业公认最难的应用场景。如果克服了，来自Robotaxi的顶级L4技术和经验将扩展到其他相对更简单、更清晰的L4自动驾驶场景。对于文远智行这样的球员，自然要让他回去做中考。

唯一的问题是这些技术和经验将如何输出并产生价值。文远智行当然选择了自动驾驶通用技术平台WeRide One来给出答卷。

据介绍，WeRide One通过一个通用的技术平台，实现了自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车等多项产品，覆盖网约车、按需公交、同城货运、智能环卫等场景。该平台打破了“R&D-部署-应用”之间的壁垒，真正打通了自驾车产品的全生命周期。

该平台基于文远智行在Robotaxi打磨的L4级自动驾驶框架，对自动驾驶系统中的软件算法和硬件模块，以及自动驾驶开发和落地中涉及的各种云架构平台和工具进行标准化整合，进而形成一套通用的技术架构，可以在城市的不同车辆、不同场景上实现通用赋能。

所以无论是小巴、货车、环卫车，都得益于Robotaxi的顶层技术框架，实现了“同级别内L4降维”，在细分场景上从一开始就比其他通过“L2+/L3增维”或者仅限于L4的同类竞品带来了好得多的表现。

WeRide One目前涵盖三个核心级别，具体而言:

软件算法方面，WeRide One集成了感知、预测、规划控制、地图定位等多个自动驾驶核心模块。，既保留了L4自动驾驶技术的核心功能，又将不同规格、不同车型、不同要求的差异性最大化。它可以帮助区分……t车型只需通过调整各个细节场景的要求来完成自动驾驶赋能。

在硬件层面，WeRide One设计的模块化传感器方案涵盖了激光雷达、相机、毫米波雷达等多传感器。得益于五大产品的规模效应，文远之星不仅降低了传感器套件的适配难度，还降低了每个传感器的整体采购成本，形成了独特的供应链优势。

在云架构平台层面，WeRide One提供了仿真、远程控制、分析、云开发等工具的平台，甚至覆盖了文远知行开发的自动驾驶操作系统。以仿真工具为例，WeRide One提供的仿真平台已经覆盖了超过23万个仿真场景，训练效率是实考的200倍。

目前，文远智行的自动驾驶出租车、无人驾驶小巴、同城自动驾驶货运车、无人驾驶环卫车都是从同一个技术平台“诞生”的。标准化的架构、软件和硬件不仅增加了自动驾驶系统的稳定性，还大大降低了文远之星的研发成本。

在业界最关心的安全性方面，WeRide One介绍了文远智行长期以来一直坚持的冗余设计，无论是软件还是硬件。冗余系统包括传感器、计算单元、通信网络、电源单元和有线控制系统。

同时，为了应对复杂多变的交通和路况，WeRide One还提供了远程平台，为自动驾驶车辆提供额外的辅助，为自动驾驶的实际落地提供了额外的安全防线。

值得一提的是，WeRide One也是一个懂得自我迭代升级的技术平台。

自动驾驶的数据收集就像一个老司机在积累驾驶经验。因此，没有车辆实际运行中产生的各种数据，R&D人员很难对自动驾驶系统实际运行中产生的故障进行诊断，也很难对系统进行优化升级。

WeRide One采用了文远知行研发的深度学习模型，可以根据车队采集的各个场景的不同数据不断完善自己，让出租车、小巴、货运车、环卫车等不同场景反馈的数据，能够被文远知行自主研发的算法和底层基础设施接入使用。

事实上，文远之星已经积累了超过1200万公里的自驾里程。随着自动驾驶里程的不断增加，通过WeRide One的自我升级，文远之星的自动驾驶汽车也将在不依赖过多人工训练的情况下表现得越来越好。文远之星的自驾业务在新城市和地区落地的过程中，速度越来越快。

多场景复用推动自动驾驶商业化

随着文远智行WeRide One的出现，我们看到了通用技术平台加速自动驾驶多场景落地和大规模复用的可能性和商业价值。

近年来，国内自动驾驶的研发逐渐由浅入深，很多细分场景也逐渐商业化。

但是，中国的情况很特殊，不仅幅员辽阔，而且人口分布极不平衡。大约94%的人口居住在东南部43%的土地面积上，而只有6%的人口居住在另外57%的土地面积上。

所以中国市场道路之复杂，场景之多样，远非国外可比。每个场景对自动驾驶技术的要求不同。

比如自动驾驶的出租车，自动驾驶的货运车，都要在市区跑，没有固定的运行路线，需要一定的速度和时效性。无人小巴和无人环卫车路线相对固定，速度较低。环卫车在凌晨开始作业，作业时间比较特殊。

这些场景如果自己开发自动驾驶系统，要投入的R&D资金可能不计其数，数据积累无法交换，不仅R&D压力大，而且在系统迭代上也帮不上忙。

因此，这已经成为一种普遍的……oblem为业内多家公司构建安全、稳定、可靠的自动驾驶系统，可在多个场景下的不同车型上复用，实现商业化运营和销售。通用平台的出现也是顺理成章的。

但是要实现这个平台的开发和应用并不容易。

在技术维度上，没有强大的R&D能力支撑，无法完成通用技术平台的研发。文远智行作为全球领先的自动驾驶企业，不仅拥有深厚的技术积累，还拥有海量的自动驾驶宝贵数据，在通用平台开发方面具有先天优势。

此外，一贯走务实路线的文远智行也深谙技术落地之道。在具体的产品策略上，采用“高低速”相结合，首先切入城市自动驾驶场景，极大地促进了通用平台的落地和持续迭代。

所谓“高低速顺序”，就是L4产品搭配L2/3产品，快速搭配缓慢的自动驾驶场景，产品先商用后商用。

这样的产品策略既圈定了足够大的市场，又通过率先商业化进行了自我造血，不会因为长期的技术发展而陷入无利可图的困境。

在合作伙伴的选择上，文远之星的战略合作伙伴实现了从主机厂、Tier1到出行平台的全方位覆盖，为通用平台在各种场景下的应用提供了切实保障。

具体来说，在同城自动驾驶货运领域，文远之星已与江铃汽车、ZTO运通合作，共同推进自动驾驶货运轻卡的商业化。

在自动驾驶无人出租车方面，文远智行也与广汽集团签约，推进车辆设计、研发、量产和商业运营。

针对L2/3自动驾驶产品，文远智行选择与博世联合开发高级智能驾驶软件，推动L2-3自动驾驶的大规模预组装量产和市场应用。

在这个阶段，文远知行已经基于通用技术平台与产业链上的各个环节建立了联系。“技术产品化，产品商业化”不是口号，而是前进的现实。

自动驾驶行业发展至今，市场正逐渐发挥主导作用。想要留在比赛中的选手，必须能够证明自己的商业化能力。

文远智行作为L4自动驾驶公司的代表，能够获得大量融资，与产业链各环节头部企业合作，可以说是其领先商业化的自然结果。

资本和生态伙伴的双重保障，反过来又能让文远之星进一步扩大自动驾驶布局，让这家成立五年的公司早早展现出一个成熟企业的担当和实力。

标签

目前，自动驾驶已经进入发展快车道，各种可以与自动驾驶深度融合的场景，如出租车、同城货运、干线物流、智慧环卫等，都已经来到大规模商业化的前夜。

调查数据显示，2022年中国无人驾驶市场规模超过140亿元；到2030年，自动驾驶相关的新车销售和应用服务将产生超过4.3万亿元的收入。

中国未来将成为全球最大的自动驾驶市场。但目前很多场景的“招工荒”也让市场对自动驾驶的需求越来越大。

能力越大，责任越大。对于小玩家来说，能够切入如此巨大的市场，其实已经足够生存；但对于行业内的顶尖玩家来说，只有将自己的技术产品最大范围落地，打通多条赛道，才能真正实现人们想象中的自动驾驶未来世界。

自动驾驶通用技术平台WeRide One的出现，可以说是文远智行达到终极目标的第一件“武器”。

未来，随着这些场景的商业化逐渐实现，相信文远智行也将乘着行业的东风，锐意进取。

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