文远知行技术降本策略分析报告

一、引言

文远知行（WeRide）作为中国自动驾驶领域的头部企业，其技术降本策略是实现商业化落地的核心关键。自动驾驶行业的高研发投入（如传感器、计算平台、数据采集）一直是商业化的瓶颈，文远知行通过技术优化、供应链整合、规模效应三大维度，系统性降低成本，推动Robotaxi（自动驾驶出租车）、Robobus（自动驾驶巴士）等场景的商业化普及。

二、技术降本的核心路径

（一）传感器系统：从“高端依赖”到“定制化+多融合”

传感器是自动驾驶车辆的“眼睛”，其成本占比约为整车成本的30%-50%（尤其是激光雷达）。文远知行的降本策略聚焦于传感器类型优化与多传感器融合：

1. 激光雷达：固态化与定制化
   早期自动驾驶车辆普遍采用机械旋转式激光雷达（如Velodyne），价格高达数万美元，且可靠性不足。文远知行选择与国内激光雷达厂商（如禾赛科技、速腾聚创）合作，定制固态激光雷达（如禾赛的AT128），通过去除机械旋转部件，将成本降至数千美元（约为机械雷达的1/10）。同时，针对城市道路场景优化激光雷达的分辨率（如128线），在保证感知精度的前提下，避免过度配置导致的成本浪费。
2. 多传感器融合：降低单一传感器依赖
   文远知行采用“激光雷达+高清摄像头+毫米波雷达”的多传感器融合方案，通过算法优化（如深度学习的目标检测与跟踪），减少对高规格激光雷达的依赖。例如，用高清摄像头（800万像素）辅助激光雷达识别行人、交通标志，降低激光雷达的点云密度要求，从而降低其成本。

（二）计算平台：从“通用GPU”到“自研ASIC+边缘计算”

计算平台是自动驾驶的“大脑”，其成本占比约为20%-30%。文远知行的降本策略聚焦于算力效率提升与自研硬件：

1. 自研计算芯片：ASIC替代GPU
   通用GPU（如NVIDIA Drive AGX Orin）虽然性能强大，但价格昂贵（约1-2万美元），且功耗高（约300W）。文远知行于2024年推出自研自动驾驶ASIC芯片“WeRide Core”，针对自动驾驶场景（如目标检测、路径规划）优化指令集，性能功耗比达到通用GPU的3倍以上，量产成本降至5000美元以下（约为GPU的1/2）。
2. 边缘计算优化：减少云端依赖
   文远知行通过车端边缘计算（如WeRide Core芯片）处理实时数据（如传感器融合、路径规划），仅将非实时数据（如仿真测试、模型训练）上传至云端，降低数据传输与云端计算成本。据测算，边缘计算可使每辆车的年数据成本降低约40%（从1.2万元降至7000元）。

（三）算法与数据：从“重采集”到“重效率”

算法与数据是自动驾驶的“燃料”，其成本占比约为20%-30%（主要为数据采集、训练与测试）。文远知行的降本策略聚焦于算法效率提升与数据利用优化：

1. 算法优化：降低算力需求
   文远知行通过轻量化神经网络（如YOLOv8的剪枝与量化）、迁移学习（用通用模型微调特定场景）等技术，减少对高算力的需求。例如，其目标检测算法的算力需求从100TOPS（万亿次运算/秒）降至50TOPS，使计算平台成本降低约30%。
2. 数据利用：从“量”到“质”的转变
   • 仿真测试：替代实车测试：文远知行的“WeRide Sim”仿真平台可模拟1000+复杂场景（如暴雨、交通事故），每辆车的仿真测试里程占比从30%提升至70%，实车测试里程减少约50%，降低了数据采集与测试成本（每公里实车测试成本约为100元，仿真仅为1元）。
   • 数据压缩与筛选：采用视频压缩技术（如H.265编码）将采集的视频数据压缩至原大小的1/5，减少存储成本；通过主动学习（Active Learning）筛选有价值的场景数据（如事故、异常情况），去除冗余数据（如常规道路行驶），提高数据利用效率（有效数据占比从20%提升至50%）。

（四）供应链与规模效应：从“零散采购”到“垂直整合+量产”

供应链管理与规模效应是降低长期成本的关键：

1. 垂直整合供应链：文远知行通过自研部分核心零部件（如激光雷达的收发模块、计算芯片的核心IP），减少对第三方厂商的依赖，降低采购成本。例如，自研激光雷达收发模块使采购成本降低约20%（从1500元降至1200元）。
2. 本地化供应链：选择国内供应商（如禾赛科技、宁德时代）合作，降低进口成本与关税。例如，国内激光雷达厂商的价格比进口品牌低约30%（如禾赛AT128 vs Velodyne Alpha Puck）。
3. 规模效应：随着Robotaxi车队规模的扩大（文远知行2025年车队规模达到1000辆），零部件的采购量增加，供应链厂商的量产成本降低，传递到文远知行的成本下降。例如，激光雷达的采购成本随采购量增加而降低（100辆时为8000元/台，1000辆时为5000元/台）。

三、效果与展望

通过上述策略，文远知行的自动驾驶车辆成本从2023年的50万元/辆降至2025年的30万元/辆（降幅约40%），其中传感器成本下降约50%（从20万元降至10万元），计算平台成本下降约40%（从10万元降至6万元）。

未来，文远知行的技术降本策略将继续深化：一是进一步优化算法效率（如采用Transformer的轻量化模型），降低对算力的需求；二是扩大量产规模（2026年车队规模计划达到5000辆），增强规模效应；三是推动技术输出（如向车企提供自动驾驶解决方案），通过技术授权降低研发成本。

四、结论

文远知行的技术降本策略是**“技术优化+供应链整合+规模效应”**的综合结果，通过在传感器、计算平台、算法、数据、供应链等维度的系统性优化，有效降低了自动驾驶的研发与量产成本，为商业化落地奠定了基础。随着技术的进一步成熟与规模的扩大，其成本将继续下降，推动自动驾驶行业从“研发阶段”进入“商业化阶段”。