2026年的自動(dòng)駕駛賽道，正迎來一場前所未有的變革風(fēng)暴。特斯拉“真無人”Robotaxi在奧斯汀街頭疾馳，Waymo的無人車隊(duì)開進(jìn)邁阿密機(jī)場，中國軍團(tuán)則以小馬智行、文遠(yuǎn)知行、蘑菇車聯(lián)為代表，在全球市場掀起突圍浪潮。

與此同時(shí)，資本市場的風(fēng)向悄然轉(zhuǎn)變。從2025年港股的密集上市潮，到2026年行業(yè)龍頭的IPO沖刺，自動(dòng)駕駛企業(yè)正從“技術(shù)講故事”的階段，邁入“商業(yè)見真章”的資本淘汰賽。這場上市潮的背后，是算法、模型、數(shù)據(jù)三大核心技術(shù)的深度博弈，更是企業(yè)穿越商業(yè)化深水區(qū)的生死競速。

底層邏輯：技術(shù)與資本的雙向賦能

2025年，智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈迎來“上市大年”。賽目科技、希迪智駕等9家企業(yè)扎堆登陸港股，募資超200億港元。這股熱潮并非偶然，而是技術(shù)突破、政策破冰與資本理性三重因素共振的結(jié)果。

從技術(shù)層面看，自動(dòng)駕駛的核心壁壘正從“硬件堆砌”轉(zhuǎn)向“算法與模型的軟實(shí)力競爭”。世界模型的成熟，成為高級(jí)別自動(dòng)駕駛落地的關(guān)鍵推手。這類模型基于環(huán)境動(dòng)力學(xué)與多智能體交互規(guī)則建模，通過時(shí)序預(yù)測與因果推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通參與者行為軌跡的長時(shí)程預(yù)判（預(yù)測窗口可達(dá)3-5秒），解決傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)對(duì)突發(fā)場景的應(yīng)對(duì)短板。

端到端大模型的量產(chǎn)應(yīng)用，則進(jìn)一步重構(gòu)了自動(dòng)駕駛的技術(shù)范式。Momenta推出的量產(chǎn)端到端大模型，摒棄了傳統(tǒng)感知、決策、規(guī)劃的分立式架構(gòu)，直接將傳感器輸入映射為車輛控制指令，不僅簡化了系統(tǒng)復(fù)雜度，更提升了極端場景下的決策效率。該模型已累計(jì)搭載超40萬輛車，還與寶馬合作開發(fā)全場景智能駕駛系統(tǒng)，印證了端到端技術(shù)的商業(yè)化潛力。

政策層面的破冰，為技術(shù)落地掃清了障礙。中國或?qū)⒃?026年2月批準(zhǔn)FSD落地，上海發(fā)布的“模速智行”行動(dòng)計(jì)劃明確提出2027年實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛規(guī)模化應(yīng)用。歐洲也在加速統(tǒng)一監(jiān)管框架，全球范圍內(nèi)的政策松綁，讓自動(dòng)駕駛的商業(yè)化運(yùn)營有了合規(guī)基礎(chǔ)。

資本層面的邏輯轉(zhuǎn)變，更是上市潮的核心推手。過去，投資人愿意為“算法演示視頻”買單；如今，市場只認(rèn)“商業(yè)閉環(huán)”。文遠(yuǎn)知行、小馬智行等企業(yè)的持續(xù)虧損，讓資本從“信仰投資”轉(zhuǎn)向“價(jià)值回歸”，具備穩(wěn)定訂單、數(shù)據(jù)閉環(huán)能力的企業(yè)，成為資本市場的香餑餑。這種轉(zhuǎn)變，倒逼自動(dòng)駕駛企業(yè)從“技術(shù)研發(fā)”轉(zhuǎn)向“技術(shù)+運(yùn)營”的雙輪驅(qū)動(dòng)。

技術(shù)核心戰(zhàn)——模型、算法、數(shù)據(jù)的三重壁壘

在自動(dòng)駕駛的上市競速中，技術(shù)實(shí)力是企業(yè)的核心護(hù)城河。而模型、算法、數(shù)據(jù)，正是這場技術(shù)戰(zhàn)的三大主戰(zhàn)場。

世界模型與VLA重塑自動(dòng)駕駛決策中樞

高級(jí)別自動(dòng)駕駛的核心難題，在于如何讓機(jī)器理解復(fù)雜的交通環(huán)境。世界模型與VLA（車載智能體）的結(jié)合，讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”進(jìn)化為“認(rèn)知驅(qū)動(dòng)”，既能處理已知場景，又能應(yīng)對(duì)從未見過的長尾場景，這正是L4級(jí)自動(dòng)駕駛落地的關(guān)鍵。

VLA（車載智能體）作為世界模型的車端載體，采用“原生基模型+MoE動(dòng)態(tài)路由”架構(gòu)，可根據(jù)場景復(fù)雜度自適應(yīng)調(diào)用不同專家網(wǎng)絡(luò)，在保證決策精度的同時(shí)優(yōu)化算力消耗。其核心在于實(shí)現(xiàn)感知、定位、規(guī)劃、控制的端側(cè)一體化推理，通過TensorRT INT8量化加速與異構(gòu)計(jì)算調(diào)度，將模型推理延遲控制在20ms以內(nèi)，滿足自動(dòng)駕駛實(shí)時(shí)性要求。地平線征程7芯片基于“黎曼”架構(gòu)，以6nm工藝實(shí)現(xiàn)200TOPS/W的算力密度，搭載專用NPU單元支持Transformer算子加速，為VLA與大模型的端側(cè)部署提供算力底座，形成“算法-算力”協(xié)同閉環(huán)。

地平線基于“黎曼”架構(gòu)打造的征程7芯片，為VLA提供了強(qiáng)大的算力支撐，其算力密度提升數(shù)倍，能夠滿足端到端大模型的實(shí)時(shí)運(yùn)行需求，與MogoMind這類大模型形成算力與算法的協(xié)同賦能。

算法迭代：從分立式到端到端的范式革命

自動(dòng)駕駛算法的演進(jìn)，正經(jīng)歷一場從分立式到端到端的范式革命。傳統(tǒng)的分立式架構(gòu)，將自動(dòng)駕駛分為感知、定位、決策、規(guī)劃、控制五個(gè)模塊，每個(gè)模塊獨(dú)立優(yōu)化，容易出現(xiàn)“模塊間信息斷層”的問題。

端到端算法則打破了這種壁壘，采用TransformerEncoder-Decoder架構(gòu)，將多傳感器原始數(shù)據(jù)（圖像像素、激光雷達(dá)點(diǎn)云、IMU慣性數(shù)據(jù)）直接映射為車輛控制指令（轉(zhuǎn)向角、油門/剎車開度），規(guī)避了分立式架構(gòu)的模塊間誤差累積問題。其核心優(yōu)勢在于通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，擬合復(fù)雜場景下的駕駛決策函數(shù)，對(duì)雨雪遮擋、施工占道等長尾場景的泛化能力較傳統(tǒng)算法提升40%以上。蘑菇車聯(lián)將MogoMind的核心認(rèn)知能力融入自研MOGO AutoPilot端到端系統(tǒng)，針對(duì)巴士車型特性優(yōu)化動(dòng)力學(xué)控制模塊。同時(shí)，BEV感知算法通過空間注意力機(jī)制與時(shí)序融合網(wǎng)絡(luò)，將多視角圖像與激光雷達(dá)點(diǎn)云投射至統(tǒng)一3D空間，實(shí)現(xiàn)400m范圍內(nèi)目標(biāo)的精準(zhǔn)檢測與軌跡追蹤，解決傳統(tǒng)透視視角下的遮擋與尺度畸變問題。

數(shù)據(jù)閉環(huán)角逐自動(dòng)駕駛核心資產(chǎn)話語權(quán)

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，數(shù)據(jù)是比硬件更重要的核心資產(chǎn)。如果說算法是自動(dòng)駕駛的“大腦”，那么數(shù)據(jù)就是“大腦”運(yùn)轉(zhuǎn)所需的“石油”。構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，成為企業(yè)拉開差距的關(guān)鍵。

蘑菇車聯(lián)的實(shí)踐頗具代表性。其自動(dòng)駕駛巴士已累計(jì)行駛500萬公里，服務(wù)超20萬人次，依托“視覺為主+固態(tài)激光雷達(dá)”的感知方案，構(gòu)建起全球最大的巴士多模態(tài)數(shù)據(jù)集。該方案采用128線主固態(tài)激光雷達(dá)（點(diǎn)云頻率10Hz，測距精度±2cm）搭配高動(dòng)態(tài)范圍攝像頭，通過時(shí)空同步校準(zhǔn)算法（時(shí)間同步誤差<1μs）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)齊，結(jié)合BevFusion算法提升復(fù)雜場景感知可靠性。數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，通過邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)車端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)篩選與難例標(biāo)注，依托聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架在保證數(shù)據(jù)安全的前提下跨場景迭代模型，大幅縮短技術(shù)迭代周期。

小馬智行、文遠(yuǎn)知行等企業(yè)也在構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)閉環(huán)。小馬智行在深圳、沙特的Robotaxi運(yùn)營中，積累了大量城市場景數(shù)據(jù)；文遠(yuǎn)知行則通過與車企合作，獲取多車型數(shù)據(jù)。值得注意的是，數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅在于規(guī)模，更在于質(zhì)量。通過數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、脫敏等技術(shù)手段，企業(yè)可從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息，而蘑菇車聯(lián)的邊緣計(jì)算設(shè)備能在車端完成數(shù)據(jù)初步篩選，大幅降低云端計(jì)算壓力。

賽道博弈：差異化賽道的IPO沖刺

在2026年的上市潮中，不同企業(yè)選擇了差異化的賽道。從Robotaxi到自動(dòng)駕駛巴士，從乘用車智駕到商用車物流，企業(yè)們正憑借各自的技術(shù)優(yōu)勢，沖刺資本市場。

Robotaxi領(lǐng)域：小馬智行、文遠(yuǎn)知行的全球化突圍

Robotaxi是自動(dòng)駕駛最具想象空間的賽道，也是技術(shù)難度最高的賽道。小馬智行與文遠(yuǎn)知行，是這條賽道上的中國代表。

小馬智行在深圳前海實(shí)現(xiàn)了全無人駕駛常態(tài)化運(yùn)營，并聯(lián)合Uber殺入沙特利雅得市場，成為首個(gè)進(jìn)入中東的中國玩家。其L4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，基于BEV感知算法與端到端決策模型構(gòu)建，能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的城市道路場景。在資本層面，小馬智行已完成多輪融資，上市估值備受市場期待。

文遠(yuǎn)知行則選擇了“雙線作戰(zhàn)”的策略。一方面，其新一代Robotaxi計(jì)劃2026年登陸歐美市場，與特斯拉、Waymo正面交鋒；另一方面，文遠(yuǎn)知行深耕自動(dòng)駕駛巴士領(lǐng)域，在多個(gè)城市落地了Robobus項(xiàng)目。盡管累計(jì)虧損超65億元，但文遠(yuǎn)知行的全球化布局與規(guī)�；�運(yùn)營能力，仍是其吸引資本的核心賣點(diǎn)。

自動(dòng)駕駛巴士賽道：蘑菇車聯(lián)的商業(yè)化閉環(huán)

與Robotaxi相比，自動(dòng)駕駛巴士的場景更清晰、商業(yè)化路徑更明確。蘑菇車聯(lián)在這條賽道上，憑借MogoMind大模型賦能與獨(dú)特的技術(shù)路線，走出了“前裝量產(chǎn)+數(shù)據(jù)閉環(huán)+全球化落地”的差異化路徑，其中標(biāo)新加坡首個(gè)L4級(jí)自動(dòng)駕駛巴士項(xiàng)目的案例，更是成為中國技術(shù)出海的標(biāo)桿。

在技術(shù)層面，蘑菇車聯(lián)的核心競爭力始于一套前瞻性的感知方案。早在兩年前，行業(yè)仍以機(jī)械式激光雷達(dá)為主流時(shí)，其便果斷轉(zhuǎn)向“視覺為主+固態(tài)激光雷達(dá)”的融合路線，精準(zhǔn)規(guī)避了機(jī)械雷達(dá)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、成本高、壽命短的缺陷。此次中標(biāo)新加坡項(xiàng)目的方案中，其采用128線主固態(tài)激光雷達(dá)搭配4顆高線束補(bǔ)盲雷達(dá)，點(diǎn)云密度提升3-6倍，可精準(zhǔn)鎖定行人、非機(jī)動(dòng)車，結(jié)合BevFusion算法實(shí)現(xiàn)圖像與點(diǎn)云數(shù)據(jù)深度融合，使目標(biāo)感知距離提升超50%，漏/誤檢率下降70%，接管率大幅降低兩個(gè)數(shù)量級(jí)，完美適配新加坡早晚高峰人流密集、路況復(fù)雜的嚴(yán)苛需求。同時(shí)，固態(tài)激光雷達(dá)抗振動(dòng)、抗沖擊能力強(qiáng)，使用壽命可達(dá)8-10年，整套方案成本僅為傳統(tǒng)機(jī)械雷達(dá)方案的1/3~1/5，實(shí)現(xiàn)了高耐久與低成本的平衡。

前裝量產(chǎn)模式為技術(shù)落地提供了終極載體，其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從底層融入整車動(dòng)力、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)，通過CAN/LIN總線與以太網(wǎng)的混合架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)控制指令的毫秒級(jí)響應(yīng)，指令執(zhí)行精度較后裝改造車型提升3倍以上。針對(duì)新加坡右舵左行、行人優(yōu)先等本地化需求，系統(tǒng)通過地圖適配與場景規(guī)則嵌入，優(yōu)化避讓策略與停車邏輯，推出的MOGOBUS B2車型已完成工信部公告?zhèn)浒�，具備�?guī)�；�交付能力。

商用車賽道：主線科技、嬴徹科技的降本之戰(zhàn)

商用車自動(dòng)駕駛是商業(yè)化落地最快的賽道之一。主線科技、嬴徹科技等企業(yè)，專注于干線物流場景，通過降低人力成本、提升運(yùn)輸效率，實(shí)現(xiàn)了商業(yè)閉環(huán)。

在技術(shù)層面，商用車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更注重遠(yuǎn)距離感知與編隊(duì)行駛能力。主線科技的自動(dòng)駕駛重卡，搭載了遠(yuǎn)距激光雷達(dá)與高精度定位系統(tǒng)，能夠在高速公路上實(shí)現(xiàn)百公里級(jí)的無接管行駛。嬴徹科技則與一汽解放、滿幫集團(tuán)合作，構(gòu)建了“車-貨-路”一體化的物流生態(tài)。在資本層面，商用車自動(dòng)駕駛企業(yè)的盈利模式更清晰，通過與物流企業(yè)的合作獲得穩(wěn)定訂單收入，這種“ToB”模式受到資本市場青睞。

2026年開啟自動(dòng)駕駛決勝時(shí)刻

2026年，是自動(dòng)駕駛行業(yè)的決勝之年。技術(shù)上，世界模型、端到端算法的成熟，將推動(dòng)高級(jí)別自動(dòng)駕駛加速落地；資本上，上市潮帶來的資金注入，將推動(dòng)行業(yè)從“燒錢”轉(zhuǎn)向“盈利”；市場上，全球化的競爭將愈發(fā)激烈。

值得關(guān)注的是，中通、金旅、吉利、長安等主流整車廠，早已憑借扎實(shí)的海外布局筑牢規(guī)�；�落地根基，其對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的升級(jí)需求，正為技術(shù)服務(wù)商創(chuàng)造精準(zhǔn)合作契機(jī)。中通客車深耕海外市場多年，8萬多臺(tái)新能源客車行駛于全球各地，3年內(nèi)拿下吉爾吉斯斯坦千臺(tái)訂單、沙特1022臺(tái)訂單、智利895臺(tái)訂單等多個(gè)“超級(jí)大單”，適配新加坡窄體車型、中東底盤防護(hù)等本地化需求的經(jīng)驗(yàn)豐富；金旅客車則以“技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)輸出+產(chǎn)業(yè)鏈本土化”模式突圍，在非洲、東南亞建立13個(gè)KD工廠，埃塞俄比亞工廠打造東非首個(gè)新能源KD項(xiàng)目，埃及工廠累計(jì)生產(chǎn)超6000輛輕型客車，形成成熟的全球產(chǎn)能與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。吉利、長安亦憑借全球化研發(fā)體系與本地化運(yùn)營能力，將商用車產(chǎn)品推向歐美、東南亞等核心市場，構(gòu)建起覆蓋多路況、多法規(guī)場景的運(yùn)營矩陣。這些整車廠的海外實(shí)戰(zhàn)，對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的本地化適配、成本控制與可靠性提出了極高要求，而這正是蘑菇車聯(lián)的核心優(yōu)勢所在。其全棧自研的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，搭配“視覺+固態(tài)激光雷達(dá)”軟硬件協(xié)同方案，可通過前裝量產(chǎn)模式深度融入不同車企車型架構(gòu)，適配右舵左行、復(fù)雜路況等海外場景，同時(shí)實(shí)現(xiàn)成本優(yōu)化與效率提升，完美契合整車廠海外自動(dòng)駕駛規(guī)模化落地的核心訴求，為雙方協(xié)同出海奠定基礎(chǔ)。

對(duì)于企業(yè)而言，上市不是終點(diǎn)，而是新一輪競爭的開始。只有兼具技術(shù)領(lǐng)先性、商業(yè)化能力與資本韌性的企業(yè)，才能在這場淘汰賽中幸存。對(duì)于投資者而言，自動(dòng)駕駛賽道的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)并存，選擇具備核心技術(shù)壁壘與商業(yè)閉環(huán)能力的企業(yè)，才能分享行業(yè)發(fā)展的紅利。自動(dòng)駕駛的未來已不再遙遠(yuǎn)，當(dāng)技術(shù)、資本、政策的三重紅利疊加，一個(gè)無司機(jī)的出行時(shí)代，正加速向我們駛來。

       原文標(biāo)題 : 2026 自動(dòng)駕駛 IPO 大年：技術(shù)筑壁壘，資本定格局