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美东时间 10 月 25 日，文远知行在纳斯达克成功敲钟挂牌，股票代码为 WRD。其发行价为 15.5 美元，盘中最高涨幅达 21.81%，最终报收于 16.55 美元，涨幅为 6.77%。这意味着在首个交易日，文远知行全稀释口径市值达到 57 亿美元（行使超额配售权），约合人民币 406 亿。
文远知行成功 IPO，标志着 L4 自动驾驶领域走出寒冬，步入商业化落地的新阶段。更为关键的是，文远知行证明了“L4 和 L2 隔离”在技术上是完全可以打通的。其底层技术复用、后台数据共享，L2 利润反哺 L4、L4 技术提升 L2 体验的商业模式，不仅获得了商业客户的认可，也得到了资本市场的青睐。
重要财务指标
招股书显示，2021 年、2022 年、2023 年文远知行的营收分别为 1.38 亿元、5.28 亿元和 4 亿元，三年总营收共计 10.66 亿元。2024 年上半年，营收额为 1.5 亿元。
值得关注的是，2021 年文远知行的产品收入为 1.01 亿元，占比高达 73.5%，而服务收入仅为 0.37 亿元，占比 26.5%。到了 2023 年，公司产品收入降至 0.54 亿元，占比下降到 13.5%，服务收入则增加至 3.48 亿元，占比提升到 89.9%。这表明文远知行在业务不断拓展的同时，正从运营 Robotaxi 车队或售卖车辆硬件的“重资产”模式，逐步转向提供技术和综合服务的轻资产模式。
短期内，文远知行的营收会受到博世智驾推广覆盖速度的影响。但从长远来看，博世的方案具有全行业的通用性，是能够持续产生营收的优质项目。文远知行预计，随着 2024 年和 2025 年无人驾驶出租车的大规模投放，服务收入占比将进一步提高。
这一趋势在文远知行的毛利水平中也有所体现。2021 年至 2023 年，文远知行的营收复合年增长 71%，毛利复合年增长 88%，2023 年的毛利率为 46%。另外，根据招股书披露，2022 年至 2023 年，非国际财务报告准则调整后的净亏损分别为 4.27 亿元、4.02 亿元以及 5.02 亿元。这里的“调整后”是基于 USGAAP（美国公认会计原则）的核算方法。例如，股权激励费用在 USGAAP 下可能不计入成本，无形资产在 USGAAP 下可能不会立即摊销。通俗来讲，如果按照国际财务报告准则，文远知行的净亏损数字会更高，但其中大部分是员工股权激励、长期费用摊销等短期内不会对经营产生影响的指标。所以，调整后的净亏损是了解文远知行经营状况更为直观的数据，而这两年的净亏损数据反映出其资金利用效率正在快速提高。
文远知行的资金主要用于持续增加研发投入。招股书显示，在公司的 2227 名员工中，约 91% 为研发人员。对应的研发费用从 2021 年的 4.43 亿元，增长至 2022 年的 7.59 亿元，再到 2023 年的 10.58 亿元，2024 年上半年研发费用已支出 5.17 亿元。在报告期内，文远知行累计研发支出达 27.78 亿元，占同期亏损额的 54%。
在现金流方面，截至 2023 年 12 月 13 日，文远知行账上现金及现金等价物、定期存款、理财投资总额约为 42 亿人民币。综合考虑文远知行每年经调整后亏损的数据，即使没有任何营收，按照目前的规模和发展速度，账上的资金也足以支撑至少 7 年。这充分说明文远知行自身的现金流和业务状况较为健康。
综上所述，文远知行在 IPO 这一节点的基本面表现为：高研发投入、现金流健康、商业模式快速走向成熟，从前期的卖车模式，转向卖车与前期、中期、综合服务打包销售相结合的模式。这正是“全球通用自动驾驶第一股”的本质体现。
如何理解“全球通用自动驾驶第一股”
“通用”意味着同时布局 L4 和 L2 两条路线。在这一赛道上，许多公司都采取了这样的战略布局。而文远知行是其中最先实现挂牌上市的公司。
从产品角度来看，“通用自动驾驶玩家”的产品涵盖了以完全无人驾驶为目标的 L4 产品、已经实现无人化的产品，以及在 4S 店就能买到的高阶智驾产品。例如，文远知行在招股书中披露，其 L4 自动驾驶货运车订单已突破一万，且是全球首家。
文远知行的产品主要包括以下几个部分：首先是 Robotaxi，在广州、北京、南京、鄂尔多斯等几乎所有开放 Robotaxi 服务试点的城市，都能看到文远的产品身影。其次是无人小巴，它与 Robotaxi 在技术上有相似之处，服务于固定运营路线，场景既可以是封闭园区，也可以是城市开放道路。文远知行数百辆无人车队覆盖国内外 30 多个城市，其中很大一部分是无人小巴业务。这类业务虽然绝对数量不算大，但产品单价较高（100 – 200 万元），需求稳定（主要来自各地方政府、公交集团）。在城市场景中，文远知行还有一款名为 Robovan 的产品，它是一辆自动驾驶厢货，主要用于解决城市货运问题，承接无人干线物流（自动驾驶卡车）的终点和低速无人配送车的起点。
小巴和 Robovan 属于文远知行“通用自动驾驶”业务图景中承上启下的产品，对技术上限要求较高，与 Robotaxi 相同。但在场景灵活性和商业渠道方面，又与低速无人车较为相似。无人清扫车目前是文远知行技术和工程最为成熟的产品之一，仅这一业务就能为公司带来利润。在量产智驾层面，文远知行与汽车行业传统 Tier 1 巨头博世达成合作，共同为车企提供高阶智驾方案。合作落地的第一个项目奇瑞星纪元 ES，从立项到交付仅用了 18 个月。
以上 5 个自动驾驶业务，涵盖了低速、高速，有人、无人，乘用、货运等几乎所有应用场景。而文远知行自身研发团队人数规模刚刚超过 2000 人，属于标准的创业公司规模。有限的人手能够覆盖不同的产品业务，这正是“通用自动驾驶”在技术层面的核心体现。五项产品均由公司研发的同一个技术平台 WeRide One 支撑，只是应用场景有所不同。其特点是采用全通算法征服城市开放道路，优势在于采用框架式设计，创建自动驾驶通用算法，以应对复杂多样场景的压力，打造通用 AI 司机，在感知识别、决策规划等环节复用算法，无论 L2 还是 L4，无论乘用还是货运，基础模型都使用相同的数据进行训练迭代，相应地，后续的仿真测试等环节也可以使用统一的工具。简单来说，文远知行用一种核心技术做出了多种不同的产品，就像一块牛肉可以通过炖、炒、烤、卤、煮等多种方式，做出面向不同场景、受众的五道菜，且都能带来收入。这就是“通用性自动驾驶”的内涵，也是支撑文远知行 IPO 的最主要核心优势。
文远上市，L4“云开见月”
文远知行的模式可以总结为：以通用 AI 司机作为技术底座，通过低速场景盈利，在量产 L2 方面与国际大 Tier 1 合作绑定，朝着 L4 领域攀登技术高峰。从技术客观层面来看，这几乎是所有 L4 玩家生存和发展的理想模式与路径。然而，在 L4 阵营中，能够如愿走上这条发展道路的公司屈指可数。
理解文远知行的模式以及为何能率先 IPO，可以从产业条件、技术和商业决策三个层面进行分析。
首先是产业层面。从年初武汉萝卜的火爆出圈，到政策层面不断对 L4 解绑，再到前不久特斯拉再次引发 Robotaxi 话题，业内乃至普通用户都明显感觉到 L4 的发展瓶颈和寒冬已经过去，真正迎来了商业化落地运营的时刻。这是因为自动驾驶产业链迅速成熟并规模化（当然，这得益于乘用车 L2+ 的快速普及），使得 Robotaxi 的成本迅速从上百万降低到二三十万的水平，几乎与网约车专车持平，满足了商业化的前提条件。例如，文远知行在 IPO 前几天发布的最新一代 Robotaxi GXR，在技术上具备架构、F – O 线控底盘、计算单元、制动等全方位冗余，计算平台可提供超过 1300TOPS 的 AI 算力，全车包括激光雷达在内超过 20 个传感器，能够实现周围 360°无盲区、前方 200 米无死角感知，高效满足整车在高动态、低光照等极端场景下的计算需求。GXR 实现了前装量产，成本可控，完全具备规模化部署的条件。
从技术层面来看，文远知行除了在算法端拥有“AI 老司机”外，在硬件端也早早开始探索自动驾驶的通用解决方案，为多年来一直提及的“L4 降维”提供了可行性准备。一旦从算法到硬件实现全面打通，任何一家自动驾驶公司都能够在“量产上车”的下半场竞争中占据优势。
在商业决策方面，文远知行具有独特的逻辑和优势。例如，上个月文远知行与全球最大网约车公司 Uber 达成合作，推动文远知行的自动驾驶车辆上线 Uber 平台，为其打开了广阔的出海渠道。此外，文远知行善于整合不同投资人带来的优势：A 轮融资中的雷诺 – 日产 – 三菱联盟 Alliance RNM，在文远知行出海时提供了帮助；B 轮融资中的宇通集团，协助文远知行打造了文远小巴以及 6 吨无人驾驶环卫车；战略融资中的广汽集团，在文远知行发展 Robotaxi 业务方面发挥了重要作用；股权融资中的博世创投，为文远知行进入高阶智能驾驶业务领域开辟了道路。前不久文远小巴登陆法网公开赛，推动者雷诺的直接目的就是通过与文远知行合作打造自动驾驶小巴车，在欧洲推进自动驾驶公交服务。
最后说说文远知行 IPO 带来的影响。对于文远知行自身而言，IPO 是业务扩张的新起点。IPO 之后，文远知行可能会拥有更充足的资源来招揽人才，目标更加明确，有望拿下更多车企的量产智驾项目。而且，由于博世和 Uber 的加持，文远知行在技术出海方面已经领先于其他玩家，未来具有更大的想象空间。在技术层面，文远知行的 IPO 证明了打造通用 AI 司机的模式得到了认可。因此，文远知行的 IPO 可以被视为自动驾驶新一波热潮开启的信号，L4 赛道在经历寒冬期后，终于迎来了曙光。其解决方法主要是实现规模量产，平衡成本、功能和安全，文远知行的模式为行业提供了参考。这也是文远知行作为“全球通用自动驾驶第一股”的意义所在。
