乌鲁木齐天山国际机场的机坪上，52台无人驾驶牵引车正在穿行。它们承担着机场90%以上国内与国际货站至机坪的货邮转运任务，单日峰值作业量可达800拖斗。另外20台无人巴士布设了13个接驳站点，覆盖办公区、道口、机坪机位、贵宾厅，这支车队在天山机场累计运营里程已突破160万公里。

这是中国内地规模最大的机坪无人驾驶运营车队。背后的驭势科技，根据弗若斯特沙利文数据，按2025年收入计算，驭势科技在大中华区机场场景L4级商用车自动驾驶市场的市占率达到90.5%。然而，整个机场场景的无人化渗透率，还不到1%。

高市占率与低渗透率并存，指向一个被自动驾驶行业长期忽视的判断：机场这个市场，值得被重新审视。

过去十年，大家的目光都盯在开放道路上。Robotaxi、干线物流、末端配送，每一个都被写成万亿空间。行业默认谁能在开放道路先跑通，谁就是最后的赢家。

但现实进度远不及预期。几条主流赛道至今未跑通清晰的商业闭环：Robotaxi 仍受长尾场景、事故归责、成本结构制约，头部企业持续处于高投入期；干线物流受跨区域法规、编队标准、权责划分限制，规模化尚需时日；末端配送与城市清洁则面临订单碎片化、路权复杂、单车经济模型偏弱的问题，难以形成统一平台。

换句话说，技术跑得比商业快，但商业始终追不上预期。

行业需要修正一个认知：商业化确定性，可能比市场规模上限更重要。而机场，恰好提供了一个被严重低估的答案。

被忽略的机场：自动驾驶的 "全场景沙盘"

把机场放在自动驾驶的坐标系里重新审视，会发现它的独特性：一个物理空间内，同时包含无人小巴、无人牵引车、无人清扫车、无人巡逻车等多种功能。一个空间，同时具备载人、载货、清洁、特种作业等多种能力。

驭势科技成立于2016年，2017年就进入民航场景，一做八九年。CEO吴甘沙这样解释公司的选择：“民航是物理AI最好的场景，因为安全要求最严苛，让AI的价值被最清晰地量化验证。”

机场不是难度低，而是评价标准更明确，价值可量化。

机场的场景复杂度体现在多个维度：机坪没有标准车道线，依赖车道线的视觉定位方案直接失效；飞机起降会对卫星定位产生强干扰，轻微的定位漂移就可能导致车辆闯入滑行道；环境工况跨度极大，从零下二十多度的暴雪到夏季六七十度的地表高温，从沙尘暴到暴雨大雾，传感器与算法都要经受极限考验。

更核心的风险来自路权共享。无人车在机坪作业，需要与滑行中的航空器、地勤人员、各类特种车辆同场运行。从风险最低的机头路，到需要识别滑行飞机的穿越滑行道，再到要同步识别指示灯、地勤信号的机尾路，每向前推进一个场景，安全要求都呈指数级上升。

“99.9 分的安全等于 0 分”，这是民航业的铁则。这样的标准下，技术打磨的周期被拉得很长。比如雪天算法，极端大雪场景一年只有一次数据采集窗口，错过就要等一整年；激光雷达的雪花噪点处理，只能在有限的窗口期里反复调优。类似的极端工况适配，构成了机场场景最扎实的技术壁垒。

市场空间：不到1%渗透率背后的"金矿"

整个市场有多大？前面提到驭势科技在国内机场无人驾驶的市场份额是90.5%。但吴甘沙提醒这个数字容易产生错觉："今天100辆机场的车当中，可能还只有1到2辆是无人车。所以它离天花板还很远。"

高市占率与低渗透率同时存在，恰恰说明机场L4仍处于商业化早期。渗透率从低个位数到10%的过程需要时间，但一旦跨过10%，行业将进入加速期——这就是曲棍球杆效应。

据弗若斯特沙利文报告，全球机场场景商用车L4自动驾驶解决方案市场规模，预计2030年将达到约75亿元人民币，2025-2030 年复合增长率超过 88%。

尽管这一数字与开放道路动辄万亿级的市场想象相比微不足道，但机场赛道的特殊之处在于客户付费意愿明确、场景边界清晰。并且全球几千个商用机场，绝大多数还没开始用无人驾驶。

香港机场每天要从珠海拉几千名司机过去开车，晚上再送回去。中东、欧洲人力成本更高，司机缺口更大。无人驾驶的本质，正是将这部分人力成本转化为"AI司机"的订阅服务。

而更大的想象空间在于：未来机场可以完全依据自动驾驶能力来设计机坪，从机坪布局、道路规划到接驳点设置，全部围绕AI司机的运行逻辑展开。这是一种 “N+1” 式的迭代：N是对现有流程的持续优化，1是对机坪运行规则的颠覆式重新设计。

今天不到1%的渗透率，只是冰山露出水面的一角。

三重壁垒：为什么这座"金矿"难攻破

第一重：场景与数据壁垒。

无车道线、定位干扰、极端天气、航空器动态路权，这些专属场景特性无法在公开道路复现；空侧禁区的作业数据属于专有数据，外部企业无法获取。大雪场景一年仅有一次数据采集窗口，类似的极端工况打磨，只能靠一个个项目实打实积累，没有捷径。

第二重：时间代差。

2019 年底，驭势科技在香港机场拿到全球首张机场民用 L4 无人驾驶营运牌照，但真正实现大规模上量已是 2023 年 5 月，中间间隔了三年半。从牌照到运营，中间隔着安全体系、效率体系、运维体系的漫长打磨。一套系统要在机头路、穿越滑行道、机尾路三类道路上全部跑通，才能实现全机坪覆盖。

吴甘沙的判断更直接："行业整体还停在我们2019年的阶段，想要做到我们今天的程度至少要到2032年。"

第三重：竞争格局。

用吴甘沙的话说就是：“大公司看不起，中等公司赌不起，小公司投不起”。 大公司资源集中在乘用车与 Robotaxi 赛道，看不上机场的细分体量；中等公司不愿投入巨资做一个 5 年才能起量的业务，机会成本太高；小公司更无力支撑，驭势科技仅机场一条赛道的研发投入就达十几亿元。

这三重壁垒叠加，让驭势科技在机场场景几乎处于“全球唯一大规模商业运营L4”的位置。但问题也随之而来：这种壁垒，能持续多久？

驭势科技的答卷与暗礁

驭势早期的逻辑是 “黄金铲子挖富矿”：卖整车加收维保费，客单价高但属于重资产模式，规模化天花板清晰。于是转向AI司机订阅服务：驭势不造车、不运营，把L4能力以标准后装套件部署到客户现有车辆，按单台AI司机、里程或时长收费。对客户而言，无需批量换车，就能把资产性支出转为经营性支出，准入门槛大幅降低。

这套模式被定义为 “π” 商业模型：一横是驭势的技术底座，两侧分别对接主机厂与各行业集成商、运营商，车型完成认证即可交付，交付后即可开启订阅。目前公司已与6家头部商用车企深度绑定，能力延伸至养殖转运、矿山运输、电力巡检等多个场景。

全球化场景复制速度也在指数级提升，香港机场用了7年落地，新加坡樟宜用了1.5年，天山机场仅用1年。吴甘沙算了一笔更长期的账：未来5到10年部署100万个AI司机，每个每年1万美元订阅费，就是100亿美元经常性收入。

但这并不意味着前路坦荡。

首先是客户付费逻辑的转换阻力。机场、厂区等B端客户长期遵循 “采购固定资产” 的预算体制，从一次性资本开支转向逐年支付的经营性订阅费用，涉及内部预算审批、考核口径的多重调整。尤其对国企背景的机场集团而言，订阅模式的算账逻辑虽清晰，但落地决策链条远比采购整车更复杂，客户教育周期远比想象中长。

定制化与标准化的矛盾同样待解。每个机场的机坪布局、车辆类型、作业流程都有差异，项目定制化程度高。新机场部署周期已从早期的数年压缩至1年，但从21家机场到200家，能否进一步压缩定制化成本和时间，是规模化盈利的关键。

财务层面，2023 年至 2025 年，驭势科技营收从 1.61 亿元增至 3.28 亿元，年复合增长率 42.7%，毛利率从 48.8% 提升至 51.1%，但研发也在高速投入期，订阅服务对应车辆 10 年全生命周期的运营支撑，意味着企业要持续承担算法升级、硬件维护、故障脱困、预测性运维的长期成本。

这是驭势科技的挑战也是机遇。因为困难是面向所有人的，市场门槛帮它提前筛选了一部分潜在竞争对手，而驭势作为头部玩家，更有机会率先吃到市场红利。

过去十年，自动驾驶行业一直在寻找一个足够难的场景来证明技术的价值。机场给出了答案，它用“99.9分等于0分”的严苛标准，倒逼出了一套可迁移、可订阅、可规模化复制的AI司机能力。

而机场本身，只是物理AI时代的第一个入口。当AI司机从机坪驶向工厂、矿山、港口、城市道路，它服务的将不再是某一个场景，而是整个实体经济最底层的运力需求。吴甘沙把这件事定义为“新劳动力”——不是替代司机，而是创造一种全新的、可无限供给的运力形态。

这才是机场这个“金矿”背后，更大的叙事。99.9分之上，驭势想赌这个更大的可能性。

作者 ｜ Janson

编辑 ｜ 志豪

没有司机的Robotaxi，为什么还要区分左舵和右舵？

车东西8月3日消息，7月23日，萝卜快跑获得中国香港首个无人驾驶测试牌照，四天后的7月27日，车辆正式在香港机场岛开展车内无安全员的公开道路测试。

这也是全球首个在右舵左行交通体系中落地的全无人驾驶项目。

而紧接着的一天之后，萝卜快跑的第六代无人车RT6出现在伦敦街头。

7月28日，萝卜快跑分别联合Uber及Lyft旗下Freenow，在伦敦启动公开道路测试，成为首家进入伦敦公开道路测试的中国Robotaxi企业。

萝卜快跑在伦敦街头

两家全球头部出行平台同时选择与萝卜快跑合作，也意味着其技术能力正从企业自身验证，进一步走向国际出行生态的市场检验。

从中国香港到伦敦，相隔近万公里，时间只差一天，一条清晰的Robotaxi全球化路径也浮现在了公众面前。

香港率先完成右舵全无人的技术突破，伦敦随即接过下一棒，检验这套能力能否进入全球最具代表性的城市交通系统。

这也让萝卜快跑成为截至目前首家进入伦敦公开道路测试的中国Robotaxi企业。

需要指出的是，这种能力并非从零起步，目前，萝卜快跑已覆盖全球27座城市，在不同道路和运营环境中持续积累规模化经验。

7月29日，到访百度的斯洛伐克总统彼得·佩列格里尼还试乘了萝卜快跑第六代无人车，并对其技术成熟度与乘坐体验给予积极评价。

不难看出，从香港全无人到伦敦公开路测，中国Robotaxi正在尝试打通世界的另一套交通系统。

如此一来不免有人发问，中美Robotaxi早已驶入全无人阶段，为什么右舵左行市场的全无人测试直到今天才出现？

一、中美Robotaxi驶向世界 右舵Robotaxi市场尚未充分开发

全球Robotaxi跑到今天，已经出现一条清晰的分界线。

一边是中国和美国，依托庞大的本土市场、持续扩张的测试车队和海量道路数据，两国率先推动Robotaxi从封闭测试走向公开道路，再进入车内无人和规模化运营阶段。

另一边，则是长期未被充分开发的右舵左行市场。

过去，头部自动驾驶企业的技术积累主要发生在中国内地和美国等左舵右行地区。

车辆在右侧道路行驶，环岛、转弯、让行、上下客等交通规则和交互逻辑相对统一，企业可以在同一套交通体系中集中投入车辆、资金和数据，不断推动算法迭代。

在以英国、日本、澳大利亚、新加坡和中国香港等国家及地区，虽然普遍采用左侧通行，但各自的道路结构、交通法规、驾驶风格和车辆认证体系并不完全相同。

萝卜快跑在香港

对Robotaxi企业而言，进入这些市场不仅需要增加右舵车型，还要面对更高的本地适配和监管成本。

但最重要的区别还是数据差距，Robotaxi自动驾驶能力要在大量真实道路数据、仿真训练和极端场景验证中逐渐形成。

过去中美Robotaxi率先规模化，意味着头部企业见过的绝大多数复杂场景，首先来自左舵右行道路。

相比之下，右舵左行环境下可用于训练和验证的数据更少，进入车内无人阶段的经验更是相对空白。

不过，右舵市场并非小众市场。全球约有70多个国家和地区采用左侧通行，覆盖超过20亿人口。

其中既包括印度、印度尼西亚等人口大国，也包括英国、日本、澳大利亚和新加坡等成熟经济体。

伦敦、东京、新加坡、悉尼等城市人口密度高、出行需求集中，人力和出租车运营成本也相对较高，是Robotaxi商业化不可忽视的高价值市场。

问题在于，一套主要成长于左舵右行环境的自动驾驶系统，能否把全无人能力完整迁移到右舵左行体系？

2026年7月27日，萝卜快跑在中国香港机场岛启动车内无安全员的公开道路测试，完成全球首次右舵左行交通体系下的全无人驾驶公开道路验证。

这也证明了，萝卜快跑首次将经过规模验证的无人化能力带入另一套交通规则之中。

至此，香港经验回答了右舵市场“准入”的问题。但在这之后，一套成熟的Robotaxi系统能否跨越左右行差异，以可控成本完成适配，并最终实现规模化无人运营成为了行业关注的核心问题。

这也将竞争从市场布局推进到更深层的技术问题——右舵左行，究竟能否通过简单镜像解决？

二、右舵适配不能简单镜像 一套代码库如何跨越两种交通体系

从左舵右行进入右舵左行，最直观的变化是方向盘换边、车辆改道。但对Robotaxi而言，整套交通语义的迁移也很重要。

方向改变后，环岛的行驶方向、路口的冲突关系、转弯时需要穿越的车流、车辆上下客的位置都会随之变化。

系统不仅要知道应该靠哪一侧行驶，还要重新理解谁拥有路权、其他车辆可能从哪里出现，以及何时应该等待、礼让或汇入。

此外，高精地图、感知和定位等模块的底层架构具有较强复用性，传感器及计算硬件也不需要推倒重来，系统依然需要识别车辆、行人和道路边界，并判断自身所处位置。

这些区别更集中地出现在预测和决策规划层，同一类路口切换通行方向后，车辆面对的冲突点、让行对象和交互次序均会改变，原有策略不能机械照搬。

镜像数据可以提高迁移效率。通过左右翻转已有场景，系统能够复用左舵右行市场积累的数据和算法，更快建立右舵左行环境下的基础能力。

尽管数据一定程度上可以镜像，真实交通却不完全对称。

以新加坡市场为例，虽然其为右舵左行国家，但其有着和左舵国家相同的“让右原则”，这些特殊情况是不能简单粗暴的通过镜像来解决的。

这些写进法规的显性规则，以及长期形成的本地驾驶习惯，仍需通过真实道路测试重新学习和验证。

萝卜快跑在香港

因此，技术通用性并不意味着“一套算法不作修改，到任何城市都能运行”，而是让不同市场共享同一套核心架构和代码库。

在统一底座上，系统能够吸收本地数据、适配当地规则，并将新市场积累的能力反馈到同一版本中，实现左右舵能力同步迭代。

这也是通用能力与单点定制的根本区别。

从逻辑上看，萝卜快跑在中国香港完成的正是一次系统性验证。

第一层是道路规则适配，即让一套主要成长于左舵右行环境的系统，理解右舵左行道路中的路权和交互逻辑；

第二层是无人化能力迁移，不仅让车辆能够行驶，还要将车辆控制、故障冗余、远程协助和异常处置共同推进到车内无安全员阶段；

第三层是监管与安全闭环，以测试报告、实地检查和分阶段开放证明系统能够稳定运行。

不过，完成左右行迁移只是第一步。

随着萝卜快跑进入伦敦，这套考题将进一步升级为：面对更狭窄的道路、更密集的交通和更强的非标准博弈，同一套技术底座还能否继续泛化。

三、从香港全无人到伦敦复杂路测 伦敦成为泛化能力高阶考场

随着萝卜快跑进入伦敦市场，验证技术通用性与泛化能力就成为了重点。

技术通用性主要解决“能否跨体系复用”的问题，泛化能力则更关注“进入新环境后，需要多少数据、成本和时间才能达到可运营水平”。

以可通行空间识别能力为例，伦敦当地部分道路较为狭窄，两侧路边停车普遍，车辆会车时能够使用的横向空间被进一步压缩。

同时，车道宽度变化频繁，合流、分岔和道路收窄等场景较多，车道标线也与国内存在差异。

在这类环境中，系统要结合道路边界、停泊车辆、对向来车和实时交通状态，动态判断实际可通行区域。

此外，近距离混合交通中的行为预测也是一大难题。

伦敦城区机动车、自行车与行人交互频繁，道路空间有限，不同交通参与者之间的横向距离较小。

路侧停泊车辆可能突然起步或开启车门，自行车可能沿车辆侧方穿行，行人也可能在非信号控制区域横穿道路。

萝卜快跑在伦敦

感知系统识别出目标只是第一步。更关键的是判断目标接下来是否会进入车辆行驶路径，并根据目标类型、运动状态和道路关系持续更新风险概率。

这要求预测模块不仅理解单个交通参与者的运动趋势，还要建模多个目标之间的相互影响。

最后，决策规划的安全与效率平衡上，也需要有必要的优化。

在车流密集的无保护路口，决策过于保守，可能长时间无法完成转向或汇入；如果行为判断过于激进，又会突破安全边界。

因此，这类交通博弈的量化处理是技术迁移的关键。

从萝卜快跑进入伦敦的表现不难看出，其核心还是在以统一代码库和技术架构为底座，增加本地规则、场景数据和驾驶策略。

当系统在伦敦遇到新的长尾场景时，相关数据可以回流至同一套训练和仿真体系，经过标注、训练、仿真验证和实车测试后，再进入后续版本。

这种统一底座决定了全球扩张的效率，进入新城市的新增工作主要集中在本地数据闭环和规则适配，单个城市的边际进入成本就有机会下降。

但技术泛化并不等于全球复制。Robotaxi要从公开道路测试走向规模运营，还需要同时具备技术通用性、产品规模化、监管适应力、生态复制力等能力。

因此，香港与伦敦构成了一条递进的验证链。香港证明全无人能力可以跨越左右行分界线，伦敦则继续检验这套能力在更复杂城市中的泛化效率。

未来Robotaxi的全球竞争中，以更少的成本，将一套成熟系统迁移到更多交通体系，或成为业务实现商业化运行的关键。

结语：萝卜快跑从区域领先走向全球服务

过去十年，Robotaxi行业回答的是汽车能否摆脱人类驾驶员。

接下来，它要回答的是无人驾驶能否真正进入不同国家的交通、监管和社会体系。

萝卜快跑在中国香港率先实现右舵全无人，让中国Robotaxi跨过了全球化的重要技术门槛。

驶入伦敦，则把这套能力放进一座国际都市的完整运行环境中。

面对来自英美的全球玩家，未来竞争或不再由一次测试或一张牌照决定，而取决于谁能更安全、更低成本地通过监管，并把车辆、平台和本地运营组成可持续服务。

伦敦不是终点，却可能成为全球Robotaxi从区域领先走向全球复制的关键分水岭。

当自动驾驶从“技术验证”驶入“规模化商用”的深水区，安全不再是技术问题，而是系统工程。

5月30日上午，2026（第四届）未来汽车先行者大会“智能网联汽车商业化智享会”在深圳举行。以“安全领航·全域智行”为主题，这场汇聚政府、研究机构与产业链企业的论坛，清晰传递出一个信号：安全，是自动驾驶商业化的绝对底线，也是从“可跑”走向“规模化跑”的最后一张入场券。

而深圳正在用一套“用AI管AI、用数据定义安全、用监管撬动产业”的治理范式，回答这道时代命题。

全球竞速，深圳站上新起点

国家邮政局政策法规司原一级巡视员靳兵在致辞中透露，美国、欧盟今年相继出台法律，允许L4级无安全员车辆一次认证、全域通行；中国“十五五”规划已明确将L4级自动驾驶货运列为战略性新兴支柱产业。“无人车规模化、商业化应用，未来已来。”

然而，技术突破不等于商业成功。交通运输部公路科学研究院副院长汪水银指出，我国自动驾驶正处在从技术验证迈向规模化商用的关键转折期，最大的跨越不在技术秀场，而在安全闭环。

这道安全闭环，究竟卡在哪里？公安部道路交通安全研究中心研究员马明月给出了一个具体的观察：“外国品牌的辅助驾驶进入中国时，大家发现它其实并不认识我们的非机动车道，它就会在非行车道上面去行驶。自动驾驶技术发展至今，遵守交通规则的表现仍然存在着很大的不足，这也是制约它迅速发展的一个重要的安全短板。”

深圳探路：用数据定义安全

作为全国智能网联汽车发展的先行者，深圳的探索备受关注。

深圳市交通运输局副局长徐炜在发言中给出了深圳的答案：安全公约、深圳市智能网联汽车政府监管平台、事故主动上报不追究机制、全国首个自动驾驶安全实验室。“我是一名老交警，看过太多生命在一瞬间消失。没有安全就没有自动驾驶。”他透露，深圳正推动三个公交公司转型为自动驾驶运营服务商，并希望在今年APEC会议前，向世界展示多车型、高密度城区的自动驾驶中国方案。

这些制度创新的技术底座，正是深城交科技集团股份有限公司（简称“深城交”）承建的智能网联监管平台。该平台实现了一站式智能审批（审批周期从20天压缩至5天）、四级五维安全指数评估（从车辆到城市逐层量化安全水平）、三级联动应急响应。深城交副总经理黎曦介绍，平台已接入1200台备案车辆，覆盖2000多条运营线路，风险事件误报率从90%以上降至约60%，并在持续优化。

这套“监管-数据-场景-产业”的正向循环，正是深城交核心愿景——“打造全球无人小车静默运营第一城，实现交通智治，撬动千亿产业发展”——的底层逻辑。监管不是为了管住，而是为了放活：数据越丰富，安全评估越精准；安全越可信，保险和商业化越顺畅；商业化越成功，产业越聚集。

与此同时，今年1月成立的深圳市自动驾驶安全实验室也发布了四项阶段性成果：事件监察模型、功能型无人车道路动态风险评估体系、安全运营管理规范、基于可信数据平台的保险定价模型。实验室副主任郎丹表示，安全不是一家企业或一个部门的事，需要政产学研用共建生态。

夜间路权：央视报道背后的“深圳速度”

论坛上，多位嘉宾不约而同提到了深圳的一项创新——夜间路权开放。新石器CEO余恩源介绍，在深圳率先开放的夜间配送场景中，无人车可以在夜间低交通流时段高效运行，既提升了道路利用率，又大幅降低了配送成本。美团自动车公共事务发展部总经理令鸿嘉也提到，夜间配送已成为无人车商业化的新蓝海。这一实践此前获央视新闻报道，成为深圳“制度创新+技术赋能”的生动注脚。

地上铁绿色科技(深圳)股份有限公司CMO康平陆，更点出无人车在夜间通行、小批量高频货物场景里面具有的优势：“未来很长一段时间里，商业物流会是有人车跟无人车结合的形态:有人车适合货物规模较大，时效要求非常紧的情况”。

夜间路权的落地，正是深城交监管平台中“动态路权评估”能力的直接体现——通过四级五维安全指数对道路风险进行实时评估，实现分区域、分时段、分车型的精细化放行。这是“用AI管AI”从监管走向服务的典型案例。

行业共识：20家企业签署舆论环境共建公约

安全需要技术，更需要共治。论坛上，深圳市智能网联交通协会、深城交、巴士集团、东部公交、西部公汽、美团、新石器、小马智行、百度、佑驾创新、九识智能、白犀牛、京东物流、地上铁、滴滴自动驾驶、元戎启行、文远知行、广联数科、中保车服、平安产险，20家企业分两批签署《自动驾驶行业舆论环境共建公约》，承诺行业自律、理性发声、共同维护来之不易的产业信任环境。

企业实践：安全是每一天的运营

从技术到制度，最终要落到每一公里的运营中。

比亚迪集团副总裁罗忠良分享了一组数据：比亚迪车型智能辅助驾驶已累计规避碰撞风险达1518万次。他提出将乘用车的智能化能力反哺商用车，目标直指“零交通事故”。

小马智行CEO彭军展示了深圳南山、宝安区的常态化Robotaxi运营——单日最高车均订单25单/辆，覆盖机场、口岸等复杂场景。他介绍公司的“世界模型2.0”和1+8大安全管理体系，强调安全是软件、硬件、运营、应急联动的系统工程。

新石器CEO余恩源坦言：“我们这样的企业，真正的核心壁垒是安全能力。”他呼吁行业主动拥抱监管。如果行业缺乏统一规范、严格的监管标准，难以实现可持续的健康发展。目前新石器在深圳已有394台无人车运行，夜间配送成为新增长点。

香港应用科技研究院智慧出行总监苏栋哲则带来了深港跨境的新视角。他展示了右舵自动驾驶巴士在河套地区的测试进展，认为跨境货运是自动驾驶极具商业价值的场景。

六款无人车首发及重点车型宣发：从“能用”到“好用、安全”

论坛最后，美团、九识、白犀牛、新石器、佑驾、京东物流六家企业集中发布了新一代无人配送车。从美团V6的“全能战士”、九识Z8 Pro的重载能力，到白犀牛RX的车规级品质、新石器X6T的长续航、佑驾小竹T5Pro的“真无图”方案，再到京东MiniVan 6 Plus在深圳坪山区获得全国首批正式路权——产品迭代清晰折射出行业从“能用”向“好用、安全、可靠”的跃迁。

“我们希望5到10年内实现交通事故零死亡。”徐炜在发言中许下的愿景，正在深圳的每一天探索中逼近现实。

而当一座城市能够用AI管AI、用数据定义安全、用监管撬动产业，它定义的就不仅是自动驾驶的未来，更是科技创新之城在全球产业治理中的话语权。这套可量化、可复制、可输出的“深圳范式”，或许比任何一款无人车都更能代表这座城市的真正价值。

5月20日，驭势科技正式登陆港交所，成为全球“全场景L4级自动驾驶第一股”，发行市值约97亿港元。这家从北京房山车库起步、由前英特尔中国研究院院长吴甘沙创办的自动驾驶公司，用了整整十年，走到了港股门口。

作为深耕机场、厂区等封闭场景的自动驾驶企业，驭势科技以“机场场景90.5%、厂区场景超60%”的市占率稳居细分赛道龙头。在光鲜的IPO背后，营收增速放缓、持续亏损、场景天花板受限等挑战如影随形。上市首日驭势科技开盘即破发，股价一度跌超13%，凸显出资本市场对自动驾驶行业商业化的核心拷问，其上市后的突围之路，也将成为中国L4自动驾驶商业化的关键样本。

01

绕开Robotaxi主战场

在大部分自动驾驶公司将Robotaxi视为终极叙事时，驭势科技选择把主战场放在机场、厂区、港口这些封闭或半封闭场景。自2016年公司成立不久，便进行了一次关键战略调整，确定了不造车、为车厂提供自动驾驶能力的模式；2018年明确了全栈自研和全场景AI司机定位；2019年确立了“真无人”方向，放弃从辅助驾驶向无人驾驶的缓慢过渡，直接在特定场景实现L4级无人化运营。

驭势科技选择的第一个封闭场景是机场，从拿下香港国际机场的全球首个无人驾驶物流车运营项目入手，将标杆项目的成熟经验迅速复制到其他机场，截至目前已与国内17个机场以及新加坡樟宜机场、卡塔尔哈马德机场等海外机场展开了合作，在大中华区机场场景，驭势科技市占率达90.5%。

从机场出发，驭势科技迅速将自动驾驶能力向厂区、港口、矿区等更多封闭场景复制，其端到端无人化物流解决方案服务于汽车、化工、光伏、锂电池制造等行业的厂区场景，在厂区场景以31.7%的份额位居行业首位。

和Robotaxi直接面向C端消费者不同，驭势科技选择了服务机场、工厂这些B端客户，不仅场景复杂度低、路线固定，而且商业化路径更加清晰。

02

光鲜增长背后的结构性矛盾

驭势科技的财务表现，符合现阶段L4自动驾驶初创企业的普遍特点，即营收高增、毛利优质、研发高启、现金流紧张。根据官方披露数据，2023-2025年，驭势科技营收从1.61亿元增至3.28亿元，三年复合增长率达42.7%，增长势头强劲，但增速已从2024年的64.5%降至2025年的23.6%，增长动能边际减弱，主要原因是低毛利的套件业务在收缩的同时，高毛利的软件业务尚处爬坡期。

2025年，自动驾驶车辆解决方案收入1.95亿元，占比59.5%，仍是基本盘；软件解决方案收入1.21亿元，占比37%，毛利率却高达87.7%，已成为驭势科技的利润核心引擎。这一转型标志着驭势科技正在从硬件交付加速向“技术授权+订阅服务”升级。

营收增长的同时，驭势科技和其他自动驾驶公司一样依然没有逃离亏损困境，2023-2025年公司净亏损分别为2.13亿元、2.12亿元、2.30亿元，三年累计亏损6.55亿元，剔除股权激励后的经调整净亏损仍达1.81亿元、1.61亿元、1.69亿元，亏损幅度未见明显收窄。

亏损的主要原因是居高不下的研发投入，2023年-2025年，驭势科技的研发投入分别为1.84亿元、1.96亿元、2.34亿元，占营收的比重从114.3%下降到71.2%，但绝对金额仍在上升。作为技术驱动型企业，驭势科技需持续投入算法迭代、场景适配、车型研发，在L4自动驾驶技术尚未进入大规模商用阶段的背景下，公司仍需不断加大技术投入，但尚未看到研发杠杆显著释放的拐点。

和研发投入高企并存的，是现金消耗的速度，截至2025年末，公司现金及现金等价物仅1.13亿元，而2025年经营活动现金流净额为-1.74亿元，上市融资的迫切性不言而喻。不过，驭势科技在手订单为其短期业绩提供了支撑，2025年末在手订单5.19亿元，2025年后新增订单9520万元，预计2026-2027年集中交付，订单覆盖未来两年营收，增长确定性较强。

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竞争格局与行业卡位

驭势科技的核心护城河，是在机场、厂区两大封闭场景形成的垄断级市占率，这看上去是一条极宽的护城河，但它的“宽度”需要放在场景边界内理解。一方面这些地方对安全性、稳定性有极高的要求，准入门槛严苛，意味着驭势科技很难被竞品替换，同时机场和厂区的动线固定，长期运营积累的场景数据形成闭环后，算法优势能持续放大。

但另一方面，机场、厂区场景的市场体量整体偏小，沙利文数据显示，2025年全球机场场景中商用车L4级自动驾驶解决方案市场规模为1.58亿元人民币，全球厂区场景市场规模2.56亿元人民币，预计2030年两者将分别增至35.07亿元和42.11亿元，即便两者相加整体规模也未过百亿元，相比之下Robotaxi全球市场规模到2030年将达666亿美元。

此外，在L4商用车领域，不同封闭场景分化明显，驭势科技虽在机场、厂区领先，但在矿山、港口、物流等场景面临强劲对手。目前，国内矿山无人驾驶市场由易控智驾、中科慧拓和踏歌智行三家主导，合计市占率超过80%；港口场景中，斯年智驾和西井科技均已深耕多年，且拥有成熟的海外网络，斯年智驾在韩国、东南亚、中东等地区均有业务布局，西井科技除国内市场，也已落地英国、阿联酋、新加坡、泰国、马来西亚、墨西哥、埃及、秘鲁等28个国家和地区，服务超200家客户。

驭势科技的港股上市，为中国L4自动驾驶行业提供了重要的资本样本：商业化落地早、盈利潜力强的封闭场景，能获得资本市场认可，但也面临市场空间、技术迭代的多重挑战。对驭势科技来说，IPO不是终点，而是新阶段的起点。

此次IPO募集的约7.95亿港元中，33.5%将用于海内外业务拓展及提高商业化能力，46.7%用于持续增强研发能力。吴甘沙在上市仪式上公开表示，计划未来三年内将业务拓展至全球30个国家。与此同时，海外市场更严格的验收标准和普遍长周期的项目交付，也是驭势科技海外拓展面临的挑战。驭势科技接下来还要突破场景天花板，在机场、厂区之外加速扩张港口、矿山等新场景；加速技术迭代，构建长期技术壁垒；优化盈利结构，扩大软件业务规模，早日实现整体盈利。

作者 ｜ 张睿

编辑 ｜  志豪

北京一家L4自动驾驶公司港股上市，专注封闭场景商用车。

车东西5月20日消息，就在刚刚，驭势科技（北京）股份有限公司（以下简称驭势科技）正式在港交所挂牌上市。

驭势科技港股定价60.30港元/股（约合人民币52.46元），其市值达97.98亿港元（约合人民币85.24亿元）。

▲驭势科技股票定价

开盘后，驭势科技股价破发，跌幅一度达到13.68%。

▲驭势科技股价

开始交易后5分钟，驭势科技股报价56.75港元/股（约合人民币49.37元），跌幅达5.89%，市值92.21亿港元（约合人民币80.22亿元）。

▲驭势科技股价

随后，驭势科技股价有所起伏，截至发稿前报价53.00港元/股（约合人民币46.11元），跌幅12.11%，市值86.12亿港元（约合人民币74.92亿元）。

▲驭势科技股价

驭势科技成立于2016年，是无人化L4级技术的自动驾驶解决方案供应商，目前专注于封闭场景（特别是在机场及厂区）中的商用车，覆盖物流、营运及机动车辆。

▲在机场运行的驭势科技无人驾驶牵引车

驭势科技在上市申请书中提到，扣除全球发售已付或应付的包销佣金及估计开支，预估收取全球发售所得款项净额约7.954亿港元（约合6.92亿元人民币），将用于增强研发能力及提供解决方案、拓展海内外业务及提高商业化能力、战略投资及营运资金及一般企业用途。

▲驭势科技募资用途

同时值得注意的是，驭势科技与基石投资者雄安自动驾驶有限公司、CYGG Holding Limited及Starwin International A LPF订立了基石投资协议，将按发售价认购总金额约2.612亿港元（约合人民币2.27亿元）的发售股份数目，占根据全球发售（假设发售量调整权未获行使）的发售股份约29.96%或根据全球发售（假设发售量调整权获悉数行使）的发售股份约26.05%。

▲驭势科技基石投资者

其中雄安自动驾驶有限公司由河北雄安雄驭未来自动驾驶产业投资合伙企业（有限合伙）全资拥有，而雄安雄驭的普通合伙人为中国雄安集团基金管理有限公司，并由河北雄安新区管理委员会最终控制。CYGG Holding Limited则为58同城的全资附属公司。

一、去年营收3.28亿元 累计融资约17.35亿元

从招股书中可以看出，驭势科技近几年的业绩走出向好趋势，表现有所起色。

财务数据方面，在2023年和2024年，驭势科技的收入分别为人民币1.61亿元、2.65亿元。

▲驭势科技近年财务数据概要

2025年，驭势科技的营收为人民币3.28亿元，较2024年同比增长23.6%，驭势科技方面表示主要原因为自动驾驶车辆解决方案及自动驾驶软件解决方案的收益大幅上升，部分被自动驾驶套件解决方案的收益下降所抵消。

▲驭势科技近年营收变化

不过，驭势科技暂时仍处于亏损的状态。在2023年和2024年，驭势科技的净亏损分别为人民币2.13亿元、2.12亿元，2025年净亏损为人民币2.30亿元，三年净亏损合计为6.55亿元。

▲驭势科技近年亏损变化

毛利率方面，在2023年和2024年，驭势科技的毛利率分别为48.8%、43.7%，2025年的毛利率为51.1%，较2024年同期上升了7.4个百分点。

▲驭势科技近年毛利及毛利率

具体来看，在2025年，驭势科技自动驾驶车辆解决方案的毛利率为34.7%，自动驾驶套件解决方案为59.6%，自动驾驶软件解决方案为84.1%，自动驾驶车辆租赁方案为2.1%。

研发投入方面，在2023年、2024年及2025年，驭势科技的研发开支分别为人民币1.84亿元、1.96亿元及2.34亿元，驭势科技方面表示主要由于技术服务费及以股份为基础的付款增加所致。

▲驭势科技近年研发投入

融资历程方面，驭势科技已完成6轮首次公开发售前投资。2023年5月，驭势科技完成C轮融资，筹集总投资额人民币3亿元，累计总额约人民币17.35亿元。

▲驭势科技融资历程

二、专注封闭场景L4商用车 已与17个中国机场及3个海外机场合作

具体到业务来看，驭势科技是专注于无人化L4级技术的自动驾驶解决方案供应商。目前专注于封闭场景（特别是在机场及厂区）中的商用车，旗下解决方案为全场景通用，已应用于各种开放及封闭场景，覆盖物流、营运及机动车辆，囊括L2级至L4级自动驾驶级别。

▲驭势科技的产品

根据资料，驭势科技于2025年按收益计在大中华区封闭场景中商用车L4级自动驾驶解决方案市场的市场份额达3.1%。

核心应用场景上，驭势科技向包括机场、厂区等企业客户以及商用车及乘用车制造商提供自动驾驶解决方案，解决方案包括搭载L4级自动驾驶功能的商用车、自动驾驶套件、软件解决方案及租赁服务。

驭势科技亦致力于将自动驾驶解决方案扩展至其他行业单位及场景，其L4级自动驾驶技术为应付人手短缺以及克服复杂运作状况及严峻环境所带来的挑战而设计，主要应用领域包括：

1、机场：根据资料，驭势科技是唯一一家为全球机场提供大型商业营运L4级自动驾驶解决方案的供应商，已成功在香港国际机场实行无人电动牵引车、无人接驳车和无人巡逻车及相关软硬件，以实现无人行李及货物牵引、接驳及巡逻服务。

▲于机场运行的驭势科技无人驾驶牵引车

截至最后可行日期，驭势科技已与17个中国机场及3个海外机场展开合作，并一直在探索与中国及全球4个机场的合作机会。于2023年、2024年及2025年，机场场景的收益分别占驭势科技自动驾驶车辆解决方案及自动驾驶车辆租赁服务总收益的71.2%、58.7%及38.9%。

2、厂区：驭势科技提供端到端无人化物流解决方案，实现从室内到室外，以及从室外到室内对原材料、样品、零件、半成品及制成品的无人化交付，由受控厂区环境发展至开放道路应用。

室内运作方面，驭势科技的无人车无需GPS而使用场景记忆运作。室外运作方面，驭势科技的无人车可在多种交通及全天候条件下运作。

根据资料，于2025年，驭势科技为于厂区场景提供可实现室内室外自主运作自动驾驶解决方案的最大L4级自动驾驶解决方案供应商。

于2023年、2024年及2025年，厂区场景的收益分别占驭势科技自动驾驶车辆解决方案及自动驾驶车辆租赁服务总收益的22.2%、25.8%及21.4%。

3、其他场景：除机场及厂区外，驭势科技已通过自动驾驶套件解决方案将自动驾驶解决方案的应用场景扩展至城市、港口、矿山、农场及牧场。

技术方面，驭势科技的自研自动驾驶操作平台包括两大组成部分，即车脑及云脑。

▲驭势科技技术平台示意图

车脑主要由软件（U-Drive系统）及硬件（自动驾驶域控制器）组成，云脑是一种集中式云服务，由大量微服务组成，用作3个不同目的，即运营（管理自驾车队）、维护（应用数据分析为无人车提供预测性维护服务）及训练（根据车辆/场景数据持续训练新AI算法/模型）。

驭势科技的U-Drive系统为统一自动驾驶平台，支持多场景，包括封闭场景及开放道路以及多个车型，采用高泛化设计，算法及数据具有最佳重用性，可针对不同场景进行优化，应付各种特定需求。

最新版本U-Drive 5.0可降低对高精地图的倚赖，提高于动态场景中的容错性，设有超过100个场景的场景库和超过50款车型，域控制器及传感器每1至2年迭代一次，新车型及场景的开发周期可缩短到1个月以内。

驭势科技的自动驾驶域控制器为车脑的主要硬件部件，可让自动驾驶车辆处理来自不同传感器的资料，包括摄像头、雷达及激光雷达。

目前，驭势科技已完成自动驾驶域控制器三条产品线的研发，UC3200/5200系列为针对开放L4级自动出行场景的高端系列；UC2200/4200/6200系列针对L4级无人化物流场景，且我们已自UC4200起由国际芯片转用国产芯片，实现100%国内采购，并将该等芯片整合至高端L2+级智能驾驶；而UC1000系列面向低端L2+级智能驾驶，例如UC1200控制器，其设计为低成本、全国产的集成电路解决方案，可与先进驾驶辅助系统搭配使用，支持所有基本的L2级自动驾驶功能，例如自适应巡航控制、车道保持辅助、盲区侦测及自动泊车。

驭势科技的专有云脑由多个云端管理系统组成，目前已完成多次重大技术升级，目前已具备支持大规模商业化的成熟能力，集远程操作、智能调度、车队协同及整体管控功能于一身。

三、创始人曾就职于英特尔 有25年信息技术行业经验

股权架构上，吴甘沙、姜岩、周鑫、彭进展及北京司马驹在上市后将拥有驭势科技合共32.35%权益，为一组控股股东。

▲驭势科技股权架构

其中，吴甘沙为驭势科技的联合创始人、董事长、执行董事兼首席执行官，同时担任驭势科技若干董事职务。

▲吴甘沙（图源网络）

吴甘沙毕业于中国复旦大学，分别于1997年7月及2000年6月取得计算机科学与工程学士学位及硕士学位。于2024年，吴甘沙获得多项行业荣誉，包括AI金雁奖及AI领军人物奖。

吴甘沙于信息技术行业拥有逾25年经验，在创立驭势科技前，吴甘沙于2000年7月至2016年3月在英特尔（中国）研究中心有限公司任职，最后职位为总经理，领导英特尔的大数据技术长期战略规划。

目前，吴甘沙为多个政府及行业委员会及组织成员、北京市人民政府特别顾问及北京市自动驾驶测试专家委员会成员，同时也是中国电动汽车百人会理事、中国电子学会理事、中国数字经济百人会执行委员会成员以及中国计算机学会杰出会员。

结语：封闭场景L4级自动驾驶进一步商业化

在自动驾驶技术从研发攻坚向商业化落地深度演进的行业浪潮中，封闭场景L4级商用车赛道凭借落地难度低、商业价值明确的优势，成为众多企业布局的核心领域。

驭势科技作为为全球机场提供大型商业运营L4级自动驾驶解决方案的供应商，同时志在促进研究及扩大于各类封闭及开放场景中的应用。截至2024年12月底，驭势科技的系统已支持超过1000辆自动驾驶车辆的维护管理。截止至2026年4月底，累计营运里程超过900万公里。

而此次驭势科技赴港上市，有望获得更多的资本支撑，在核心技术的持续研发方面加大投入。