文远知行自动驾驶技术路线选择分析报告

一、引言

文远知行（WeRide）作为中国L4级自动驾驶领域的头部企业，其技术路线选择不仅决定了企业的核心竞争力，也反映了行业在安全、成本、场景适配性三者间的权衡逻辑。本文基于自动驾驶行业技术演进规律、文远知行公开披露的战略布局及场景落地实践，从感知层、决策层、数据闭环三大核心维度，系统分析其技术路线的选择逻辑与未来调整方向。

二、感知层：多传感器融合的“稳健派”路线

感知是自动驾驶的“眼睛”，其技术路线的选择直接决定了车辆对环境理解的准确性与可靠性。目前行业主流路线分为两类：纯视觉（如特斯拉）与多传感器融合（激光雷达+摄像头+毫米波雷达，如华为、小马智行）。

1. 文远知行的选择：激光雷达为核心的多传感器融合

文远知行自2017年成立以来，始终坚持**“激光雷达+高分辨率摄像头+毫米波雷达”的多传感器融合方案。根据其公开披露的Robotaxi及物流车方案，车辆搭载了禾赛科技的Pandar 128线激光雷达**（用于高精度3D环境建模）、8颗高动态范围（HDR）摄像头（用于识别交通标志、行人手势等语义信息）及5颗毫米波雷达（用于补充远距离目标检测）。

2. 选择逻辑：L4级自动驾驶的“安全底线”

• 安全优先级：L4级自动驾驶要求“零干预”，纯视觉方案依赖深度学习对2D图像的语义理解，易受光线（如夜晚、强光）、遮挡（如暴雨、雾霾）等环境因素影响，而激光雷达的3D点云数据可提供毫米级的距离测量，有效弥补视觉的不足。
• 场景适配性：文远知行的核心落地场景为城市Robotaxi（如广州、深圳的商业化运营）与封闭园区物流（如广州黄埔区的无人配送），这些场景需要处理复杂的行人、非机动车及静态障碍物（如路沿、护栏），多传感器融合能提供更全面的环境感知。
• 成本趋势：随着激光雷达技术的成熟（如禾赛、速腾聚创的量产化），其成本已从2020年的10万元级降至2025年的2万元以内，多传感器融合方案的性价比逐步提升，符合文远知行“规模化落地”的战略目标。

三、决策层：“规则+深度学习”的混合架构

决策层是自动驾驶的“大脑”，负责将感知到的环境信息转化为车辆控制指令。行业主流路线分为纯规则引擎（如早期ADAS系统）、纯深度学习（如特斯拉FSD）及混合架构（规则与深度学习结合，如文远知行、百度Apollo）。

1. 文远知行的选择：“规则约束+深度学习优化”的混合模型

文远知行的决策系统采用**“自上而下的规则引擎+自下而上的深度学习”**混合架构：

• 规则引擎：基于交通法规（如《道路交通安全法》）及人类驾驶经验，制定“不可逾越”的安全规则（如红灯必须停车、行人优先），确保车辆在复杂场景下的基本安全。
• 深度学习：通过大量真实道路数据（如文远知行在广州积累的1000万公里Robotaxi运营数据），训练端到端的决策模型，优化车辆在“模糊场景”下的驾驶策略（如变道时的时机选择、拥堵路段的跟车逻辑）。

2. 选择逻辑：平衡“安全”与“效率”的最优解

• 规则引擎的必要性：L4级自动驾驶的核心要求是“安全冗余”，纯深度学习模型的“黑盒性”使其无法解释决策逻辑（如为什么选择变道），而规则引擎可提供“可追溯”的安全保障，符合监管机构对自动驾驶的合规要求。
• 深度学习的补充性：人类驾驶的“灵活性”无法通过规则完全覆盖（如在无红绿灯的路口让行），深度学习模型可通过数据迭代不断优化这些“场景化决策”，提升车辆的驾驶效率与乘客体验。

四、数据闭环：“场景化数据+算法迭代”的飞轮效应

数据是自动驾驶算法的“燃料”，其质量与迭代速度决定了算法的进化能力。文远知行的技术路线中，数据闭环是连接“场景落地”与“算法优化”的核心环节。

1. 数据获取：聚焦“高频场景”的精准采集

文远知行的数据采集主要来自两大场景：

• Robotaxi运营数据：通过广州、深圳的Robotaxi车队，采集城市道路中的高频场景（如早晚高峰拥堵、交叉路口行人横穿、非机动车逆行），这些数据直接对应真实用户的出行需求。
• 封闭园区数据：通过与广汽、京东等合作，采集园区物流、港口运输等封闭场景的专用数据（如货物装卸、园区内行人与车辆混行），这些数据具有“高重复性”与“高价值”，可快速提升算法在特定场景的适配性。

2. 数据处理：“自动化标注+人工校验”的高效流程

文远知行搭建了自动化数据标注平台（结合计算机视觉与激光雷达点云处理技术），可实现对“行人、车辆、交通标志”等目标的自动标注，标注效率较人工提升5倍以上。同时，针对“模糊场景”（如雨天视线不佳的行人识别），采用“人工校验+算法反馈”的机制，确保数据质量的准确性。

3. 算法迭代：“场景化测试+快速部署”的迭代周期

文远知行采用**“小步快跑”的算法迭代模式**：通过Robotaxi车队的“影子模式”（算法在后台运行，不干预人类驾驶），测试新算法的性能；通过封闭园区的“真实场景测试”（如无人配送车的实际运营），验证算法的可靠性；最后将优化后的算法部署至Robotaxi车队，实现“数据采集-算法优化-场景落地”的飞轮效应。

五、技术路线选择的驱动因素

文远知行的技术路线选择并非盲目跟风，而是基于**“场景需求、安全要求、成本控制”**三者的平衡：

1. 场景需求：从“通用场景”到“细分场景”的聚焦

文远知行早期尝试过“通用自动驾驶”路线（覆盖城市、高速、园区等全场景），但后续调整为**“聚焦高频场景”**（如城市Robotaxi、封闭园区物流），因为这些场景具有“高用户需求”与“高商业化潜力”，可快速实现技术落地与 revenue 增长。

2. 安全要求：L4级自动驾驶的“红线”

文远知行的目标是实现“零干预”的L4级自动驾驶，因此在感知层选择“多传感器融合”（确保环境理解的准确性），在决策层选择“规则+深度学习”（确保决策的安全性与可解释性），这些选择均以“安全”为核心底线。

3. 成本控制：从“技术领先”到“成本可控”的转型

文远知行早期使用的是高价激光雷达（如Velodyne的64线激光雷达，成本约10万元），但后续切换为国产激光雷达（如禾赛的Pandar 128线，成本约2万元），同时通过“自动化数据标注”降低数据处理成本，这些措施使Robotaxi的单车成本从2020年的50万元降至2025年的30万元以内，为规模化运营奠定了基础。

六、未来技术路线的调整方向

随着行业技术的演进与场景需求的变化，文远知行的技术路线可能会在以下方向调整：

1. 感知层：激光雷达的“轻量化”与“低成本化”

随着激光雷达技术的成熟（如固态激光雷达的量产），文远知行可能会逐步替换现有的机械激光雷达，采用固态激光雷达（如禾赛的AT128），进一步降低感知系统的成本与体积，提升车辆的适配性（如适配更多车型）。

2. 决策层：“大模型”与“小模型”的协同

随着大语言模型（LLM）在自动驾驶中的应用（如百度Apollo的“文心一言”大模型），文远知行可能会将大模型用于“复杂场景的决策推理”（如无红绿灯路口的让行逻辑），将小模型用于“实时控制”（如油门、刹车的精准控制），实现“大模型的智能”与“小模型的高效”的协同。

3. 数据闭环：“多源数据”的融合与“隐私保护”的强化

随着与车企、出行平台的合作加深，文远知行可能会融合车企的车辆数据（如发动机状态、刹车系统数据）与出行平台的用户数据（如出行需求、路线偏好），提升数据的完整性；同时，随着《数据安全法》的实施，文远知行可能会加强数据隐私保护（如差分隐私技术），确保用户数据的安全。

七、结论

文远知行的技术路线选择，本质是**“以场景为导向，以安全为核心，以数据为驱动”**的逻辑。通过“多传感器融合的感知层”确保环境理解的准确性，通过“规则+深度学习的决策层”平衡安全与效率，通过“场景化数据闭环”实现算法的快速进化，文远知行构建了一套“可落地、可进化、可规模化”的技术体系。

未来，随着激光雷达成本的进一步下降、大模型技术的应用及数据隐私保护的强化，文远知行的技术路线将继续向“更安全、更高效、更适配场景”的方向调整，有望在L4级自动驾驶的商业化竞争中保持领先地位。