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

與此同時，資本市場的風向悄然轉變。從2025年港股的密集上市潮，到2026年行業(yè)龍頭的IPO沖刺，自動駕駛企業(yè)正從“技術講故事”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、數據三大核心技術的深度博弈，更是企業(yè)穿越商業(yè)化深水區(qū)的生死競速。

底層邏輯：技術與資本的雙向賦能

2025年，智能駕駛產業(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，而是技術突破、政策破冰與資本理性三重因素共振的結果。

從技術層面看，自動駕駛的核心壁壘正從“硬件堆砌”轉向“算法與模型的軟實力競爭”。世界模型的成熟，成為高級別自動駕駛落地的關鍵推手。這類模型基于環(huán)境動力學與多智能體交互規(guī)則建模，通過時序預測與因果推理，實現對交通參與者行為軌跡的長時程預判（預測窗口可達3-5秒），解決傳統(tǒng)規(guī)則驅動系統(tǒng)對突發(fā)場景的應對短板。

端到端大模型的量產應用，則進一步重構了自動駕駛的技術范式。Momenta推出的量產端到端大模型，摒棄了傳統(tǒng)感知、決策、規(guī)劃的分立式架構，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)復雜度，更提升了極端場景下的決策效率。該模型已累計搭載超40萬輛車，還與寶馬合作開發(fā)全場景智能駕駛系統(tǒng)，印證了端到端技術的商業(yè)化潛力。

政策層面的破冰，為技術落地掃清了障礙。中國或將在2026年2月批準FSD落地，上海發(fā)布的“模速智行”行動計劃明確提出2027年實現L4級自動駕駛規(guī)模化應用。歐洲也在加速統(tǒng)一監(jiān)管框架，全球范圍內的政策松綁，讓自動駕駛的商業(yè)化運營有了合規(guī)基礎。

資本層面的邏輯轉變，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“商業(yè)閉環(huán)”。文遠知行、小馬智行等企業(yè)的持續(xù)虧損，讓資本從“信仰投資”轉向“價值回歸”，具備穩(wěn)定訂單、數據閉環(huán)能力的企業(yè)，成為資本市場的香餑餑。這種轉變，倒逼自動駕駛企業(yè)從“技術研發(fā)”轉向“技術+運營”的雙輪驅動。

技術核心戰(zhàn)——模型、算法、數據的三重壁壘

在自動駕駛的上市競速中，技術實力是企業(yè)的核心護城河。而模型、算法、數據，正是這場技術戰(zhàn)的三大主戰(zhàn)場。

世界模型與VLA重塑自動駕駛決策中樞

高級別自動駕駛的核心難題，在于如何讓機器理解復雜的交通環(huán)境。世界模型與VLA（車載智能體）的結合，讓自動駕駛系統(tǒng)從“規(guī)則驅動”進化為“認知驅動”，既能處理已知場景，又能應對從未見過的長尾場景，這正是L4級自動駕駛落地的關鍵。

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動態(tài)路由”架構，可根據場景復雜度自適應調用不同專家網絡，在保證決策精度的同時優(yōu)化算力消耗。其核心在于實現感知、定位、規(guī)劃、控制的端側一體化推理，通過TensorRT INT8量化加速與異構計算調度，將模型推理延遲控制在20ms以內，滿足自動駕駛實時性要求。地平線征程7芯片基于“黎曼”架構，以6nm工藝實現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”架構打造的征程7芯片，為VLA提供了強大的算力支撐，其算力密度提升數倍，能夠滿足端到端大模型的實時運行需求，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

自動駕駛算法的演進，正經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，將自動駕駛分為感知、定位、決策、規(guī)劃、控制五個模塊，每個模塊獨立優(yōu)化，容易出現“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，將多傳感器原始數據（圖像像素、激光雷達點云、IMU慣性數據）直接映射為車輛控制指令（轉向角、油門/剎車開度），規(guī)避了分立式架構的模塊間誤差累積問題。其核心優(yōu)勢在于通過海量數據訓練，擬合復雜場景下的駕駛決策函數，對雨雪遮擋、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的核心認知能力融入自研MOGO AutoPilot端到端系統(tǒng)，針對巴士車型特性優(yōu)化動力學控制模塊。同時，BEV感知算法通過空間注意力機制與時序融合網絡，將多視角圖像與激光雷達點云投射至統(tǒng)一3D空間，實現400m范圍內目標的精準檢測與軌跡追蹤，解決傳統(tǒng)透視視角下的遮擋與尺度畸變問題。

數據閉環(huán)角逐自動駕駛核心資產話語權

在自動駕駛領域，數據是比硬件更重要的核心資產。如果說算法是自動駕駛的“大腦”，那么數據就是“大腦”運轉所需的“石油”。構建高效的數據閉環(huán)，成為企業(yè)拉開差距的關鍵。

蘑菇車聯(lián)的實踐頗具代表性。其自動駕駛巴士已累計行駛500萬公里，服務超20萬人次，依托“視覺為主+固態(tài)激光雷達”的感知方案，構建起全球最大的巴士多模態(tài)數據集。該方案采用128線主固態(tài)激光雷達（點云頻率10Hz，測距精度±2cm）搭配高動態(tài)范圍攝像頭，通過時空同步校準算法（時間同步誤差<1μs）實現數據對齊，結合BevFusion算法提升復雜場景感知可靠性。數據閉環(huán)方面，通過邊緣計算設備實現車端實時數據篩選與難例標注，依托聯(lián)邦學習框架在保證數據安全的前提下跨場景迭代模型，大幅縮短技術迭代周期。

小馬智行、文遠知行等企業(yè)也在構建自己的數據閉環(huán)。小馬智行在深圳、沙特的Robotaxi運營中，積累了大量城市場景數據；文遠知行則通過與車企合作，獲取多車型數據。值得注意的是，數據的價值不僅在于規(guī)模，更在于質量。通過數據清洗、標注、脫敏等技術手段，企業(yè)可從海量數據中提取有效信息，而蘑菇車聯(lián)的邊緣計算設備能在車端完成數據初步篩選，大幅降低云端計算壓力。

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優(yōu)勢，沖刺資本市場。

Robotaxi領域：小馬智行、文遠知行的全球化突圍

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

小馬智行在深圳前海實現了全無人駕駛常態(tài)化運營，并聯(lián)合Uber殺入沙特利雅得市場，成為首個進入中東的中國玩家。其L4級自動駕駛系統(tǒng)，基于BEV感知算法與端到端決策模型構建，能夠應對復雜的城市道路場景。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。

文遠知行則選擇了“雙線作戰(zhàn)”的策略。一方面，其新一代Robotaxi計劃2026年登陸歐美市場，與特斯拉、Waymo正面交鋒；另一方面，文遠知行深耕自動駕駛巴士領域，在多個城市落地了Robobus項目。盡管累計虧損超65億元，但文遠知行的全球化布局與規(guī)模化運營能力，仍是其吸引資本的核心賣點。

自動駕駛巴士賽道：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大模型賦能與獨特的技術路線，走出了“前裝量產+數據閉環(huán)+全球化落地”的差異化路徑，其中標新加坡首個L4級自動駕駛巴士項目的案例，更是成為中國技術出海的標桿。

在技術層面，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)仍以機械式激光雷達為主流時，其便果斷轉向“視覺為主+固態(tài)激光雷達”的融合路線，精準規(guī)避了機械雷達結構復雜、成本高、壽命短的缺陷。此次中標新加坡項目的方案中，其采用128線主固態(tài)激光雷達搭配4顆高線束補盲雷達，點云密度提升3-6倍，可精準鎖定行人、非機動車，結合BevFusion算法實現圖像與點云數據深度融合，使目標感知距離提升超50%，漏/誤檢率下降70%，接管率大幅降低兩個數量級，完美適配新加坡早晚高峰人流密集、路況復雜的嚴苛需求。同時，固態(tài)激光雷達抗振動、抗沖擊能力強，使用壽命可達8-10年，整套方案成本僅為傳統(tǒng)機械雷達方案的1/3~1/5，實現了高耐久與低成本的平衡。

前裝量產模式為技術落地提供了終極載體，其自動駕駛系統(tǒng)從底層融入整車動力、制動、轉向系統(tǒng)，通過CAN/LIN總線與以太網的混合架構，實現控制指令的毫秒級響應，指令執(zhí)行精度較后裝改造車型提升3倍以上。針對新加坡右舵左行、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、提升運輸效率，實現了商業(yè)閉環(huán)。

在技術層面，商用車自動駕駛系統(tǒng)更注重遠距離感知與編隊行駛能力。主線科技的自動駕駛重卡，搭載了遠距激光雷達與高精度定位系統(tǒng)，能夠在高速公路上實現百公里級的無接管行駛。嬴徹科技則與一汽解放、滿幫集團合作，構建了“車-貨-路”一體化的物流生態(tài)。在資本層面，商用車自動駕駛企業(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年開啟自動駕駛決勝時刻

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

值得關注的是，中通、金旅、吉利、長安等主流整車廠，早已憑借扎實的海外布局筑牢規(guī)�；�落地根基，其對自動駕駛系統(tǒng)的升級需求，正為技術服務商創(chuàng)造精準合作契機。中通客車深耕海外市場多年，8萬多臺新能源客車行駛于全球各地，3年內拿下吉爾吉斯斯坦千臺訂單、沙特1022臺訂單、智利895臺訂單等多個“超級大單”，適配新加坡窄體車型、中東底盤防護等本地化需求的經驗豐富；金旅客車則以“技術標準輸出+產業(yè)鏈本土化”模式突圍，在非洲、東南亞建立13個KD工廠，埃塞俄比亞工廠打造東非首個新能源KD項目，埃及工廠累計生產超6000輛輕型客車，形成成熟的全球產能與服務網絡。吉利、長安亦憑借全球化研發(fā)體系與本地化運營能力，將商用車產品推向歐美、東南亞等核心市場，構建起覆蓋多路況、多法規(guī)場景的運營矩陣。這些整車廠的海外實戰(zhàn)，對自動駕駛系統(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。其全棧自研的自動駕駛系統(tǒng)，搭配“視覺+固態(tài)激光雷達”軟硬件協(xié)同方案，可通過前裝量產模式深度融入不同車企車型架構，適配右舵左行、復雜路況等海外場景，同時實現成本優(yōu)化與效率提升，完美契合整車廠海外自動駕駛規(guī)模化落地的核心訴求，為雙方協(xié)同出海奠定基礎。

對于企業(yè)而言，上市不是終點，而是新一輪競爭的開始。只有兼具技術領先性、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。對于投資者而言，自動駕駛賽道的機會與風險并存，選擇具備核心技術壁壘與商業(yè)閉環(huán)能力的企業(yè)，才能分享行業(yè)發(fā)展的紅利。自動駕駛的未來已不再遙遠，當技術、資本、政策的三重紅利疊加，一個無司機的出行時代，正加速向我們駛來。

       原文標題 : 2026 自動駕駛 IPO 大年：技術筑壁壘，資本定格局