小马智行与文远知行技术路线对比：2025自动驾驶谁更强？

小马智行（Pony.ai）与文远知行（WeRide）均为中国L4级自动驾驶领域的头部企业，二者均聚焦Robotaxi（自动驾驶出租车）、Robo-truck（自动驾驶卡车）等商业化场景，但技术路线因战略定位、资源禀赋差异呈现显著分化。本文从

四大核心维度，结合2025年最新技术动态，对比二者技术路线的优劣及商业化前景。

传感器是自动驾驶的“眼睛”，其配置直接决定感知能力与成本控制能力。二者均采用“激光雷达+摄像头+毫米波雷达”多传感器融合方案，但在

上差异明显：

小马智行2025年推出的

，采用“3颗固态激光雷达（禾赛AT128）+ 12颗800万像素摄像头 + 5颗毫米波雷达（大陆ARS540）”配置。其中，固态激光雷达的（@10%反射率）、，可实现对小目标（如行人、 cyclists）的高精度感知；摄像头采用“前向+侧向+后向”全周覆盖，支持4K超高清视频采集，配合毫米波雷达的（抗干扰能力强），形成“点云+图像+雷达”的三重感知冗余。
该方案的核心优势是（如雨天、夜晚、拥堵路段），但成本较高（单套传感器成本约1.5万美元），适合高端Robotaxi或商用车场景（如高端出租车、物流卡车）。

文远知行2025年升级的

，采用“1颗机械激光雷达（Velodyne HDL-64E）+ 8颗400万像素摄像头 + 3颗毫米波雷达（博世MRR）”配置。机械激光雷达的（@10%反射率）、，虽精度略逊于固态激光雷达，但成本仅为前者的1/3（单套传感器成本约5000美元）；摄像头采用“前向为主、侧向辅助”的精简配置，配合毫米波雷达的（短距离感知能力强），满足城市道路的基本感知需求。
该方案的核心优势是，适合规模化落地（如共享出行、园区接驳），但在**极端场景（如高速复杂变道、夜间行人检测）**的感知精度略低于小马智行。

算法是自动驾驶的“大脑”，其框架设计决定决策效率与场景泛化能力。二者均基于“感知-决策-规划-控制”经典流程，但在

上各有侧重：

小马智行的

算法框架，采用“Transformer大模型+强化学习”架构。其中，基于（PPT），通过对激光雷达点云、摄像头图像的多模态融合，实现（较2024年提升15%）；采用，通过模拟10万+场景的训练，实现复杂场景下的（实时性满足Robotaxi需求）；基于，配合高精度地图（厘米级），实现路径规划的。
该框架的核心优势是，可快速适配新场景（如从城市道路扩展至高速），但（需搭载英伟达Orin X芯片，单颗成本约2000美元）。

文远知行的

算法框架，采用“规则引擎+轻量级模型”架构。其中，基于（针对摄像头与激光雷达的轻量化模型），实现（较2024年提升25%）；采用，针对Robotaxi常见场景（如路口左转、跟车行驶）优化，实现（虽略低于小马智行，但满足日常运营需求）；基于，配合低成本地图（米级），实现。
该框架的核心优势是（可搭载国产地平线Journey 5芯片，单颗成本约500美元），适合（如与车企合作的L3级车型），但（需针对新场景重新训练模型）。

数据是自动驾驶的“燃料”，其

直接决定算法迭代速度。二者均通过“路测+仿真+合作”模式积累数据，但在上差异显著：

小马智行2025年的

（较2024年增长30%），覆盖（包括北京、深圳、上海等一线城市，以及成都、重庆等复杂地形城市），场景涵盖。数据来源包括：

• 自营Robotaxi
  ：日均订单1.2万单，积累真实用户场景数据；
• 车企合作
  ：与丰田、现代合作，获取量产车型的道路测试数据；
• 仿真平台
  ：PonySim仿真系统，每年生成10亿+公里虚拟测试数据（覆盖极端场景，如暴雨、暴雪）。
  此外，小马智行采用
  自动标注+人工校验
  模式，标注准确率达
  99.9%
  （较2024年提升5%），为算法迭代提供了高质量数据支撑。

文远知行2025年的

（较2024年增长25%），覆盖（以广州、武汉、西安等新一线城市为主），场景聚焦（如商圈接驳、通勤路线）、（如物流园区内运输）。数据来源包括：

• 出行平台合作
  ：与美团、滴滴合作，获取高频出行场景数据；
• 物流企业合作
  ：与京东物流、顺丰合作，获取封闭场景（如仓库、园区）数据；
• 仿真平台
  ：WeRide Sim仿真系统，每年生成8亿+公里虚拟测试数据（聚焦Robotaxi常见场景，如路口礼让行人、变道超车）。
  文远知行采用
  半自动化标注
  模式（人工标注占比30%），标注准确率达
  99.5%
  ，虽略低于小马智行，但
  数据标注成本降低40%
  （适合规模化积累）。

技术路线的优劣最终需通过商业化落地验证。二者均聚焦Robotaxi与Robo-truck场景，但在

上差异明显：

小马智行2025年的

（包括北京、深圳、上海等一线城市），日均订单1.2万单（客单价约25元），（较2024年增长50%）。其核心商业化进展包括：

• 与丰田合作
  ：推出
  丰田e-TNGA平台自动驾驶车型
  （搭载Pony Sensor Suite 3.0），2026年量产，目标年销量1万辆；
• 与现代合作
  ：开发
  氢燃料电池自动驾驶卡车
  （针对物流场景），2025年底在深圳试点运营；
• Robotaxi收费运营
  ：在北京、深圳实现全时段收费，用户复购率达
  35%
  （高于行业平均水平20%）。

文远知行2025年的

（以广州、武汉、西安等新一线城市为主），日均订单8000单（客单价约20元），（较2024年增长40%）。其核心商业化进展包括：

• 与广汽合作
  ：推出
  广汽埃安Y Plus自动驾驶版
  （搭载WeRide Sensor Kit 2.0），2025年底量产，目标年销量2万辆；
• 与东风合作
  ：开发
  东风风神E70自动驾驶出租车
  （针对共享出行场景），2026年在武汉、成都规模化投放；
• Robo-truck商业化
  ：与京东物流合作，在广州、佛山的物流园区内运营自动驾驶卡车，
  单辆车月收入达1.2万元
  （高于传统卡车的0.8万元）。

• 优势
  ：
  • 高精度传感器方案，适合复杂场景（如城市道路、高速）；
  • 大模型驱动的通用型算法，泛化能力强；
  • 全场景数据积累，支撑算法快速迭代；
  • 高端Robotaxi与商用车合作，收入单价高。
• 劣势
  ：
  • 传感器与计算成本高，规模化速度慢；
  • 针对大众市场的轻量化方案不足。

• 优势
  ：
  • 轻量化传感器方案，成本低，适合规模化落地；
  • 场景化优化的算法，计算效率高；
  • 聚焦高频场景的数据挖掘，商业化见效快；
  • 与车企的量产合作，规模化速度快。
• 劣势
  ：
  • 极端场景的感知精度略低；
  • 通用型算法的泛化能力不足；
  • 高端场景的收入占比低。

从2025年技术动态看，二者技术路线均向**“成本控制+场景适配”

Pony Sensor Suite 4.0**（采用1颗固态激光雷达，成本降低50%），提升规模化能力；文远知行计划2026年升级（引入Transformer大模型，提升复杂场景决策能力），弥补泛化能力不足。

商业化方面，小马智行将继续聚焦

（如氢燃料电池卡车），目标2027年实现盈利；文远知行将聚焦（如与广汽、东风的合作车型），目标2026年实现Robotaxi运营盈利。

综上，二者技术路线均符合自身战略定位，小马智行的“高精度+通用型”路线适合

，文远知行的“轻量化+场景化”路线适合，未来将形成“互补性竞争”格局。