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科技春晚來襲!CES 2026能否點燃科技行情?
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英偉達CES預言自動駕駛未來,文遠知行融合雙技術路線領跑行業

「自動駕駛將成爲物理AI的第一個大規模應用場景。」在CES 2026(國際消費電子展)上,英偉達創始人兼首席執行官黃仁勳(Jensen Huang)預判,未來十年,全球大部分汽車將實現自動駕駛。
(英偉達創始人兼首席執行官黃仁勳在CES 2026發表演講,圖片來自Reuters路透社)
(英偉達創始人兼首席執行官黃仁勳在CES 2026發表演講,圖片來自Reuters路透社)
作爲英偉達全球L4級自動駕駛與Robotaxi生態系統的重要合作伙伴,文遠知行WeRide(NASDAQ: WRD,HKEX: 0800)持續走在行業前沿,不僅是全球唯一實現L4級無人駕駛和L2+級輔助駕駛規模商業應用的科技公司,更正式對外宣佈已經將L2+級輔助駕駛的一段式端到端技術應用在了L4級無人駕駛的技術研發和商業運營中,成爲全球首家融合了Tesla路線和Waymo路線的自動駕駛科技公司。
(文遠知行Robotaxi GXR和WePilot 3.0路試車)
(文遠知行Robotaxi GXR和WePilot 3.0路試車)
這一行業領先地位,源於文遠知行以L4級Robotaxi技術爲核心構建的通用自動駕駛技術平台——WeRide One。該平台以自動駕駛全棧式軟件算法爲核心,系統性整合AI模型、軟件算法、模塊化硬件設計以及雲架構平台等,具備高度通用性及可擴展性,能爲不同車型批量化高效賦能城市場景內的自動駕駛能力,實現「一個平台,打通萬千場景」。
(WeRide One文遠知行自動駕駛通用技術平台)
(WeRide One文遠知行自動駕駛通用技術平台)
依託WeRide One的高通用性,文遠知行實現了應用場景與技術層級的雙向拓展:在應用場景上,自動駕駛能力從個人出行的Robotaxi延伸至Robobus、Robosweeper、Robovan等多條產品線;在技術層級上,則擴展至L2+級輔助駕駛,爲汽車製造商提供(ADAS)輔助駕駛解決方案。
經過8年的持續優化,WeRide One平台不僅形成了多應用場景的數據訓練優勢,還打破了L4級無人駕駛與L2+級輔助駕駛的層級壁,提煉一段式端到端技術的核心AI模型,應用到L4級無人駕駛中,讓AI司機越來越聰明,在複雜感知、預測與規劃任務中持續保持高效率與高可靠性表現,駕駛技術甚至超過人類最好的老司機,完美融合了以Tesla爲代表的FSD輔助駕駛技術和以Waymo爲代表的L4級無人駕駛技術。
該獨一無二的技術優勢讓文遠知行持續保持了全球領先的安全運營記錄。自2019年推出中國首個公開運營的Robotaxi服務以來,文遠知行的Robotaxi已經在公開道路上安全運營超2300天,從未因自動駕駛系統故障受到監管處罰。根據美國加州DMV及行業顧問的數據,2022至2024年的各年,文遠知行的MPI(干預一次行駛的英里數)指標持續位列商業化自動駕駛企業中的首位,超過Waymo
技術上的領先優勢推動文遠知行在商業落地上也搶佔了關鍵的規模和先發優勢。文遠知行的L4級Robotaxi已進入全球商業化運營階段,業務覆蓋了北京、廣州、阿布扎比、迪拜、利雅得、新加坡、蘇黎世等10餘座海內外城市。其中,在北京、廣州、阿布扎比,文遠知行Robotaxi已實現純無人商業運營,阿布扎比車隊即將邁入單車盈虧平衡階段。
截至2025年底,文遠知行全球Robotaxi車隊規模約1000輛,在中東約有200輛,進入規模上量的加速期,預計到2030年將在全球部署數十萬輛Robotaxi。
(文遠知行Robotaxi進入全球化商業部署)
(文遠知行Robotaxi進入全球化商業部署)
在L2+級輔助駕駛領域,文遠知行於2025年8月正式推出與博世聯合開發的一段式端到端輔助駕駛解決方案——WePilot 3.0,並於三個月後順利達成SOP,再次刷新行業紀錄。
相較於傳統多模塊架構,WePilot 3.0以一段式端到端AI大模型貫通感知、預測和規劃控制,使車輛在全球各地複雜動態環境下保持策略一致、決策順暢,同時具備更強的泛化能力和安全冗餘。在高難度車-路博弈、車-車博弈、車-人博弈等非結構化場景中,一段式端到端架構減少信息損失和系統抖動,從而實現了更連續、更自然、更擬人、更安全的駕駛表現。
面向「物理AI」加速走向現實世界的時代,自動駕駛正從技術探索邁入規模化應用的新階段。憑藉WeRide One長期積累的技術優勢,以及L4級自動駕駛和L2+輔助駕駛技術互相融合的全新突破,文遠知行正在以穩健而清晰的路徑,將自動駕駛從單點突破快速推向系統性、大規模商業落地。
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文遠知行 WeRide(Nasdaq:WRD,HKEX: 0800)成立於 2017 年,是全球領先的自動駕駛科技公司,在全球 11 個國家 30 個城市開展自動駕駛研發、測試及運營。
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