出品丨虎嗅汽車組

作者丨李賡

頭圖提供丨元戎啟行

時間來到2025年末，自動駕駛竟然再次“熱”了起來。

2025年10月至11月，中國廣義自動駕駛領域（含Robotaxi、智駕廠商、RoboVan等），融資事件達12起，融資總規(guī)模超411億元人民幣。換句話說，這兩個月的二級市場融資動作已經(jīng)超越了2022年和2024年全年的數(shù)值，逼近了2023年的水平。

真金白銀再次豪賭的真正原因，是行業(yè)再次看到了“商業(yè)化”的原點時刻來臨。

尤其是隨著2025年一大批智駕公司、車企、L4玩家在底層技術升級到大模型和思維鏈（CoT）之后，全行業(yè)智駕能力肉眼可見地出現(xiàn)了再次飛躍。

一個嚴峻的問題也隨即給到行業(yè)里所有玩家——無論是基礎硬件的車企，還是提供智駕算法和解決方案的創(chuàng)業(yè)公司，還是擁有海量用戶的出行平臺，都要想盡一切辦法，保證自己不會成為“被摘桃子”的人。

這個“桃子”不僅涵蓋商業(yè)化邏輯下的“定價權”，也包括了行業(yè)競爭視角下的“發(fā)展權”。核心威脅主要有三重：

主機廠自研成熟后把供應商邊緣化；

大平臺在技術成熟之后，用更強的成本和生態(tài)優(yōu)勢吸走用戶；

資本之后的某個時間節(jié)點，用資金重新定義行業(yè) “贏家”。

前不久，虎嗅汽車與元戎啟行的CEO周光進行了一番溝通，后者以目前智駕創(chuàng)業(yè)公司第一梯隊的視角，分享了他們目前最新的商業(yè)化布局和戰(zhàn)略，也談及了不少其對于智駕整體賽道接下來的看法。

干贏自研，解決第一重挑戰(zhàn)

高工智能汽車研究院監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示， 2025年1-9月，中國市場乘用車搭載城區(qū)領航輔助（支持付費選裝）車型交付量同比增長99.5%，但整體交付滲透率并不高，只有7.01%。

消費者對于“城市NOA”這樣的高階智駕，往往還會抱著“旗艦產(chǎn)品你沒有，我不買；主流產(chǎn)品你有的選，我也不買”的態(tài)度。

在這個行業(yè)背景下，元戎啟行在2025年卻實現(xiàn)了相當不錯的成績：截止到2025年10月底，元戎啟行的城市NOA智駕方案累計交付了15萬輛，10月單月的交付量更是達到了3.19萬輛，合作主機廠覆蓋長城、Smart、零跑等多個品牌。

尤其是與長城的深度合作。后者去年年底戰(zhàn)略投資了元戎，今年將藍山和高山兩款重要新品也都搭載了元戎，而且是標配式的搭載。近期坊間傳聞長城已經(jīng)開始對自建的“毫末智行”下手，進入了了“停工放”狀態(tài)。

從結果上，元戎啟行證明自己消除了上文提到的第一重威脅——主機廠對智駕公司的邊緣化。

元戎啟行CEO周光給出了三點主要原因：

技術路線有“先手”：2023年別人還在“有圖/規(guī)則方案”，元戎啟行已經(jīng)可用的“無圖+端到端方案”，在當時搶占了與車企合作的先手；

早早投入“量產(chǎn)”工程：第一次創(chuàng)業(yè)（Roadstar.ai）最終失敗的經(jīng)歷，讓元戎啟行把“技術要落到車上、形成規(guī)模量產(chǎn)”當成核心目標，所以很早搭工程體系、去啃車規(guī)流程，讓2025年實現(xiàn)了“量產(chǎn)十幾款車、交付十多萬臺”；

與車企一起聚焦投入：元戎啟行不追求合作車型數(shù)量，而是 “選對幾款車，把它們做成爆款”，核心項目上采取幾乎駐場式的ALL IN投入。

因為慎重選擇合作對象，然后把有限精力ALL IN到核心車型上，所以實際效果好；因為實際效果好，所以在車企“自研+外采”的組合中表現(xiàn)更突出；在這個基礎上持續(xù)和車企共同打造爆款、共享銷量與口碑紅利，最終讓元戎啟行與車企之間形成了一個合作的正向循環(huán)。

部分搭載元戎啟行城市NOA智駕解決方案的產(chǎn)品車型

尤其是第三點，一旦某款爆款車型（如藍山、高山、銀河M9）實現(xiàn)銷量突破，單車銷量便能迅速放大，從而帶動元戎的裝機規(guī)模、市場口碑及后續(xù)定點項目實現(xiàn)滾雪球式增長。這不僅能在數(shù)據(jù)和資金層面反哺下一輪量產(chǎn)項目，更將整體量產(chǎn)節(jié)奏推向“突然加速”的狀態(tài)。

20萬的成績已經(jīng)相當不錯，但元戎啟行已經(jīng)開始計劃2026的目標，周光指出：“公司內(nèi)部對2026年業(yè)績設定了較高目標，力爭實現(xiàn)百萬輛級的量產(chǎn)規(guī)模?！?/p>

之所以將2026年目標設定得如此之高，核心考量也在于如何保持自身技術領先。

周光進一步解釋：“今年20萬輛的交付，實質(zhì)是為2026年基于百萬級數(shù)據(jù)訓練更成熟的Foundation Model奠定基礎。因此，明年的量產(chǎn)擴張不僅是為了財務增長，更是為大模型‘注入燃料’?！?/p>

簡單來理解，一切交付都應該能夠被再次投入到數(shù)據(jù)閉環(huán)中，為接下來的技術發(fā)展提供助力。也正是基于這種思考，元戎啟行目前并未在“城市NOA”以下級別的產(chǎn)品上投入資源，因為入門級解決方案需在多方面做出妥協(xié)，例如網(wǎng)絡配置可能阻礙數(shù)據(jù)閉環(huán)，無法有效支持智能駕駛技術的持續(xù)演進。

2026年的百萬目標從戰(zhàn)略考量上是合理的，但挑戰(zhàn)肯定依舊存在。用周光自己的話來說，關鍵挑戰(zhàn)在于工程體系能否匹配規(guī)?；瘮U張的需求。

提前防御“大平臺”，接下來的核心要務

相比已經(jīng)基本解決了的“主機廠自研淘汰供應商”挑戰(zhàn)，“大平臺”吸引走用戶的挑戰(zhàn)威脅要更大。

在虎嗅汽車看來，“大平臺”所對應的不只有出行平臺、地圖商、L4智駕出行企業(yè)，更包括了很多對Robotaxi業(yè)務躍躍欲試的車企。

以國內(nèi)網(wǎng)約車出行的兩大入口“滴滴”和“高德”為例，每天都要完成數(shù)千萬單的出行需求，已經(jīng)在大眾心目中建立了牢固的品牌形象。

就在上個月，滴滴引入約20億元的D輪融資，繼續(xù)加碼自己的智駕投入，推動L4自動駕駛應用落地。按照他們的規(guī)劃，最遲2026年就要完成技術的商業(yè)化驗證，在滴滴APP中實現(xiàn)混合派單（人駕 + 無人車）。如果后續(xù)滴滴智駕水平進展足夠快，完全可能“近用戶樓臺先得月”地搶先滿足用戶的出行需求。

元戎啟行對此的戰(zhàn)略，是參考特斯拉，將規(guī)劃直接向Robotaxi和具身智能延伸，相當于自己先手布局有可能的競爭。

周光表示，未來三大核心業(yè)務為“量產(chǎn)車輔助駕駛”、“Robotaxi”和“Road AGI”。三者可概括為：為客戶車企提供智能駕駛系統(tǒng)、與車企合作推出駕駛服務、探索智能駕駛在更多場景中的應用。

在Robotaxi方面，10月元戎啟行與無錫市政府達成戰(zhàn)略合作，將在無錫建設測試研發(fā)基地并推進Robotaxi業(yè)務落地。

對于開展Robotaxi業(yè)務，周光認為其必要性在于：Robotaxi在復雜城市道路和高強度運營環(huán)境中產(chǎn)生大量密集且極端場景的數(shù)據(jù)。量產(chǎn)車提供規(guī)模和廣度，Robotaxi則貢獻數(shù)據(jù)密度與長尾場景，二者結合才能推動模型達到商用成熟度。

在技術路線上，周光明確支持“特斯拉模式”。他認為，依賴高精地圖和重運營的Waymo路線雖在短期內(nèi)具備安全可控優(yōu)勢，但從長遠看，“消費級量產(chǎn)車+端到端大模型+無高精地圖”的特斯拉路徑更具競爭力。

周光在今年早些的線下溝通中也曾強調(diào)過：近五年AI領域的核心突破來自GPT所驗證的Scaling Law（規(guī)模效應），這只有通過大規(guī)模量產(chǎn)才能充分實現(xiàn)。隨著元戎啟行在GPT啟發(fā)的VLA路線上繼續(xù)向前，必然能夠在全域部署與成本控制上激發(fā)出更大的潛力。

如果說量產(chǎn)車輔助駕駛與Robotaxi已形成“雙重奏”，那么Road AGI則構成元戎啟行遠景中的“第三重奏”，更接近通用機器人服務場景。

元戎啟行在今年CES上展示的Road AGI Demo場景示例

Road AGI將融合VLA（視覺-語言-行動）與VLN（視覺-語言-導航）兩大核心模型，協(xié)同應對復雜瑣碎的“最后100米”任務。其目標是讓各類物理執(zhí)行單元能像外賣員一樣，精準完成從路端到用戶門口的送達服務。

當前規(guī)劃中，VLN負責在無導航地圖環(huán)境下識別出口、店鋪及門口位置，VLA則通過視覺與語言推理執(zhí)行具體動作，如進入便利店、小區(qū)房間或操作電梯。VLA的底層能力將與量產(chǎn)車輔助駕駛及Robotaxi系統(tǒng)共享，持續(xù)推動技術“滾雪球”式演進。

通過提前布局，元戎啟行正在提前探索和掌握Robotaxi和輪式具身智能的需求和挑戰(zhàn)，相當于讓自己提前“有牌”。無論最后究竟怎么打，是自己做平臺提供服務，還是將Robotaxi和輪式機器人作為產(chǎn)品銷售給大平臺，又或者是怎么戰(zhàn)略合作，“有牌”就有辦法，甚至還有主動權。

資本挑戰(zhàn)，還在下一個階段

從全局來看，“量產(chǎn)+Robotaxi+Road AGI”的三輪驅(qū)動戰(zhàn)略設計其實比較巧妙，最核心的“視覺行動大模型（VLA也算）”貫穿于三個方向中，實現(xiàn)了極為高效的“復用”；從量產(chǎn)車到公路需求，再到最后100米的場景，也符合不斷拓展市場空間的需求。

雖然還有如何平衡資源投入、避免業(yè)務線相互掣肘，并確保數(shù)據(jù)閉環(huán)在不同場景下的有效運轉(zhuǎn)等挑戰(zhàn)，但這些對于有技術能解決工程問題的元戎來說，并非無解。

最后一重資本層面的挑戰(zhàn)，或許是現(xiàn)在最難評估，也最不好掌握的。

今年9月，阿里巴巴、復星銳正及東方富海旗下基金已經(jīng)退出了元戎啟行的股東序列。有一個股東方人士當時對外部表示：“這個變動是因為元戎啟行正搭建紅籌架構?！奔t籌架構恰恰是中國境內(nèi)企業(yè)境外上市的主要模式之一。

在線下溝通中，周光在被問及是否有上市計劃時，他表示“不方便透露具體計劃”，只表示資本對于元戎“高度認可、持續(xù)關注”。但總體來看，只要能解決好前兩重“摘桃子”挑戰(zhàn)，元戎啟行就能獲得挑戰(zhàn)第三重的資格。

附：元戎啟行周光更多的溝通細節(jié)內(nèi)容

虎嗅：您提到市場競爭日趨激烈，行業(yè)呈現(xiàn)集中化趨勢，您認為元戎啟行團隊最獨特的優(yōu)勢是什么？

周光：智能駕駛領域的玩家不會太多，但每家主機廠通常會采取“自研+外部供應商”的組合策略。對于海外市場，可能會選擇兩家供應商。這個行業(yè)不會出現(xiàn)單一供應商壟斷的局面。但競爭正快速收斂，商業(yè)博弈非常激烈。明年的關鍵，一是降低成本，二是提升體驗。如果體驗相近，競爭就會聚焦于成本；如果體驗存在代際差距，性能則成為關鍵。

針對成本敏感的需求，我們已準備不同的芯片方案；而在性能層面，基于GPT架構的VLA技術具備更強的擬合與學習能力，這一優(yōu)勢只有通過大規(guī)模量產(chǎn)才能充分體現(xiàn)。

虎嗅：元戎已實現(xiàn)20萬臺的搭載量，并且是目前唯一具備VLA能力的供應商。未來是否會考慮推出適配更低算力、更少傳感器的方案？

周光：目前沒有這個計劃。我們的核心目標是實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)。純高速場景的輔助駕駛幾乎無法形成有效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，沒有數(shù)據(jù)，就談不上持續(xù)迭代。并非不做，而是其商業(yè)模式存在問題。純高速方案更接近傳統(tǒng)的Mobileye模式。做這件事的價值是什么？能獲取數(shù)據(jù)嗎？不能。如果數(shù)據(jù)無法回傳并用于迭代，其長期價值就非常有限。

虎嗅：關于VLA，它相比上一代模型有何本質(zhì)差異？要實現(xiàn)完整的VLA能力，需要多大的數(shù)據(jù)規(guī)模？另外，自研能力未來是否會成為巨大挑戰(zhàn)？如果放眼未來二十年，元戎面臨的最大威脅是什么？

周光：VLA的網(wǎng)絡擬合能力極強，在數(shù)據(jù)量不足時優(yōu)勢不明顯。VLA和世界模型是兩個概念：VLA是網(wǎng)絡架構，基于GPT；世界模型則是一種訓練范式。二者并不沖突。

我們的核心優(yōu)勢在于規(guī)模。單一主機廠達到百萬級年銷量并不容易，而很多車企卡在50萬臺級別。特斯拉全球年銷量數(shù)百萬臺，但具備完整數(shù)據(jù)采集和回傳能力的車輛并不多。在數(shù)據(jù)層面，我們具有明顯優(yōu)勢。

實現(xiàn)VLA分為兩步，首先是模仿學習，之后才是強化學習。目前行業(yè)尚未進入需要大規(guī)模投入強化學習的階段，但我們已在為此做準備。

虎嗅：請問從10萬到100萬的增量中，預計有多少會來自Robotaxi？未來VLA技術路線上，對進一步降本有何幫助？

周光：關于100萬臺中Robotaxi的占比：這100萬臺主要來自量產(chǎn)乘用車。Robotaxi本身會有一個逐步擴展的過程，我們將遵循特斯拉的技術路線，在一兩個城市進行部署，并采用端到端技術。近期我們已首次基于量產(chǎn)程序、采用端到端技術完成了Robotaxi的牌照考試，此前我們也獲取過多個城市基于高精地圖的牌照，但這次意義不同，標志著我們向無圖化、泛化能力更強的方向邁出關鍵一步。

成本從萬美元級別降至幾千美元級別，主要得益于激光雷達、芯片等核心部件的快速降本。Robotaxi車輛也同樣采用量產(chǎn)級別的硬件方案，否則難以支撐規(guī)?；\營。

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