近日，"全球 Robotaxi 第一股"文远知行在通过港交所聆讯后，正式进入港股上市冲刺阶段。此次上市 将构建起"美股+港股"的双资本平台，进一步夯实其在万亿级自动驾驶出行市场的领先地位。 作为全球自动驾驶领域的标杆企业，文远知行的全球化布局已形成显著壁垒。据文远知行透露，其旗下 产品已获得中国、美国、法国、阿联酋、新加坡、沙特、比利时等7个国家自动驾驶牌照，并在全球11 个国家30座城市开展测试与运营，安全运营天数突破2200天。当前，自动驾驶网约车技术已实现"从0到 1"的突破。文远知行市场公关负责人张羽雪介绍，其预测算法对运动物体位移轨迹的平均预测误差控制 在0.2米以内，能准确预测97%的自行车加塞和98%的汽车加塞行为。绝大多数感知模型的延迟小于10毫 秒，系统检测精度达99%，物体轮廓检测误差小于5厘米。 商业化进程明显提速。文远知行二季度营收达1.27亿元，同比增长60.8%，其中自动驾驶网约车业务收 入4590万元，同比猛增836.7%，创公司成立以来单季度新高。在阿联酋阿布扎比，其自动驾驶车队规 模已达2024年的3倍。 近期，文远知行还获批在北京开展夜间时段(22:00-次日7:00)自动 ...

格隆汇10月22日｜随着各公司竞相将自动驾驶汽车拓展至欧洲市场，百度(BIDU.US)周三宣布，其自动 驾驶出租车部门将在12月于瑞士启动驾驶测试。百度表示，其旗下的自动驾驶出行品牌 "萝卜快跑 （Apollo Go）"将与瑞士公共交通运营商 PostBus开展战略合作。两家公司计划在2027年一季度启动面 向公众的完全无人驾驶出租车服务，名为 "AmiGo"，使用的是Apollo Go的RT6电动车型。百度补充 说，在自动驾驶出租车正式投入运营后，运营方计划移除车辆的方向盘。测试计划在12月启动，是百度 迄今为止在推动其自动驾驶出租车进入欧洲的最具体一步。此前，竞争对手小马智行和Waymo上周宣 布计划在未来几个月内在欧洲其他地区各自启动测试。 ...

特斯拉FSD技术架构曝光 - 特斯拉在ICCV会议上曝光FSD核心架构，显示其已整合为一张大型神经网络，可输入摄像头视频、导航信息、自车运动状态和声音等多模态信息[1][6] - 网络输出端包括全景分割信息、3D占用网络、3D高斯渲染、语言以及未公开信息，最终经推理输出动作[6] - 此次分享是特斯拉时隔3年后首次对外公开技术细节[4] 行业技术路线争议 - 曝光架构中输出语言信息，引发特斯拉可能采用VLA路线的猜想，行业当前存在VLA与世界模型的技术路线之争[7][10] - VLA路线代表为元戎启行和理想，认为该范式可利用互联网海量数据积累常识，并具备思维链能力进行长时序推理[7] - 世界模型路线代表为华为和蔚来，认为其更接近问题本质，在时空认知能力上比VLA具有更高带宽[10] 自动驾驶进入大模型阶段 - 曝光信息显示特斯拉FSD已步入大模型阶段，参数规模仍在扩大[10] - 行业认为更大参数模型需要更大算力支撑，今年涌现多款算力达1000TOPS甚至2000TOPS的新车[10] - 特斯拉新一代智能辅助驾驶芯片算力据称将直奔2000TOPS，模型参数将提高十倍[10] FSD最新版本功能更新 - FSD推送V14.1.3版本，包含10项更新，优化了对树枝、轮胎等细小障碍物的横向避让能力，并改善了无保护转弯、变道等场景的处理[12] - 增加个性化功能，用户可通过速度配置文件定制驾驶偏好，系统遇到特种车辆会靠边停车或让行[12] - 神经网络中添加导航和路线功能，可实时生成绕行路线以应对堵车，用户到达终点后可选择停车位置[12] - FSD重启疯狂麦克斯模式，驾驶风格激进，适用于赶飞机、接孩子等紧急场景[12][14] 中国自动驾驶发展态势 - 特斯拉不再对外技术分享后，中国玩家在VLA和世界模型方向持续进行无人区探索[17] - 中国自动驾驶算法正在告别特斯拉崇拜，国内有实力的AI玩家已不再关注马斯克的动向[17]

"Amazing！"新加坡环球影城的夜幕里，《道诡异仙》万圣节主题探险屋的出口传来尖叫声，来自马尼拉的游客Luna竖起大拇指。她不知道房间里的那张床 来自民国时期，但认出了中式舞狮、听出了中国戏曲，中国网络文学从虚拟场景走到了现实。 圣保罗，Helena Lizo和团队成员至今记得一份比萨饼，那是当年为庆祝Lalamove在巴西达到50份订单时订购的，这50份里很多是自己人下单的，"从当地商 店配送到位于Jardim das Perdizes社区的办公室""用菲奥里诺汽车运输"。 印尼雅加达的Gojek云迁移项目工作室里，腾讯云国际副总裁及东南亚区总经理陈锐和 GoTo集团CTO William Xiong拥抱在一起。当天凌晨印尼GoTo集团旗 下的Gojek，将千余个微服务系统整体切换至腾讯云。 这三个瞬间勾勒出中国科技大厂出海的新轨迹：新"App工厂"里不再是产品的简单输出，而是看我"七十二变"，在文化差异、基建落差、合规壁垒的全球市 场中拓荒。红利不会白白送上门，抢滩、试水、运营每一步都存在暗坑，不落地不会知道。中国科技大厂出海的拓荒指南不光是键盘下的代码，还是隐藏在 具体项目里的财富密码。 001牌照 ...

公司战略与整体进展 - 公司在2025年经历组织调整和资源整合后，在自动驾驶领域双线并进，一方面推动新一代辅助驾驶系统HSD的大规模量产落地，另一方面通过前沿论文重塑自动驾驶的底层逻辑 [2] - 公司正从技术供应商向行业标准定义者跃迁，其全新的HSD系统采用创新的"一段式端到端+强化学习"架构，突破传统感知-决策-控制模块的延迟瓶颈 [2] - 公司集中发力在端到端和世界模型两个最热门的方向上，得益于从UniAD时期就积累的大量学术经验，并已将重点铺在了一段式端到端的量产 [3] - 公司在Diffusion、强化学习、GoalFlow、世界模型等领域颇有建树，未来预计会有更多自动驾驶和具身智能方面的基石工作问世 [4] 端到端自动驾驶技术 - ResAD框架通过归一化残差轨迹建模，将学习目标从直接预测未来轨迹转变为预测轨迹相对于惯性参考的偏差，在NAVSIM基准测试中以88.6的PDMS分数达到最先进性能 [6][8] - CorDriver框架引入"安全走廊"作为中间表示，在nuScenes数据集上相比VAD等方法，与交通参与者的碰撞率降低66.7%，与路缘的碰撞率降低46.5% [9][11] - TTOG框架统一运动预测与路径规划任务，在nuScenes数据集上平均L2误差降低36.06%，在Bench2Drive上驾驶分数提升22%，尤其在少样本场景下表现出强大泛化能力 [12][14][15] - MomAD框架引入轨迹动量和感知动量机制，在nuScenes和Turning-nuScenes数据集上显著降低长时预测和转弯场景中的碰撞率，提升轨迹平滑性和一致性 [16][18][19] - GoalFlow框架采用目标驱动的流匹配，在NavSim基准测试中PDMS分数达到90.3，仅需单步去噪即可达到优异性能，推理速度比传统扩散模型快数十倍 [20][22][24] - RAD框架基于3D高斯泼溅技术构建强化学习环境，相比纯模仿学习方法碰撞率降低3倍，显著提升驾驶安全性 [23][26][29] - DiffusionDrive框架采用截断扩散策略，在NAVSIM数据集上取得88.1 PDMS，在nuScenes上比VAD降低20.8% L2误差和63.6%碰撞率，实现45 FPS的实时性能 [27][30][35] 自动驾驶场景生成与世界模型 - Epona模型实现解耦的时空建模和异步多模态生成，在NuScenes数据集上取得最佳FVD指标，并将最长生成时长从现有方法的15秒大幅提升至2分钟 [31][33][36] - UMGen框架能同时生成自车动作、交通参与者、交通地图和图像四种关键模态，生成长达60秒的多样化、多模态一致的驾驶场景 [34][38][41] - DrivingWorld模型基于GPT风格视频生成框架，在仅使用15帧条件输入的情况下可生成超过40秒的高保真视频，时长是现有最佳模型的2倍以上 [39][42][46] 自动驾驶视觉语言模型 - AlphaDrive框架首次将基于GRPO的强化学习与规划推理相结合，在规划准确率上比仅用监督微调的模型显著提升25.52%，并展现出高效的数据利用能力，仅用20%的训练数据即可超越基线模型35.31% [43][45][47]

编译 | 泽南、杨文 来源 | 机器之心 原文链接： Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 Andrej Karpathy（安德烈・卡帕斯）是人工智能领域里大家耳熟能详的学者，他 2016 年博士毕业于斯坦福大学（师从李飞飞），随后成为 OpenAI 的创始成员，后 又加入特斯拉任人工智能总监。在短暂重返 OpenAI 之后，他现在是 AI 教育公司 Eureka Labs 的创始人。 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的采访中，Andrej 针对目前 AI 领域人们最关心的一系列问题发表了意见，他解释了为什么强化学习很糟糕，为什么模型崩溃 会阻止 LLM 像人类一样学习，为什么 AGI 会融入约 2% GDP 增长，为什么自动驾驶需要这么长时间才能实现，以及他所看到的教育的未来。 该视频上架不到半天，已经有了超过 130 万播放量。 时间戳： AI 会给世界带来每年 2% 的 GDP ...

待遇说明 主要方向 如果您是大模型/多模态大模型、扩散模型、VLA、端到端、具身交互、联合预测、SLAM、3D目标检测、 世界模型、闭环仿真3DGS、大模型部署与量化感知推理等方向，欢迎加入我们； 岗位要求 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 自动驾驶资源共享（求职、读博、出国留学推荐等）； 业务合伙人 丰厚的现金激励； 自动驾驶之心业务合伙人招募来啦！我们团队今年计划向国内外招募10名优秀的合伙人，负责自动驾驶相 关课程研发、论文辅导业务开发、硬件研发； QS200以内高校，硕士及以上学历，手握顶会的大佬优先。 联系我们 更多欢迎添加微信咨询，备注" 机构/公司 + 自动驾驶合作咨询 "。 创业项目合作与推荐； ...

资本正在用真金白银，为自动驾驶的商业化前景投下信任票。 据《每日经济新闻》记者不完全统计，近一个多月来，自动驾驶行业已密集发生11起融资事件，融资总 额超过100亿元人民币。截至2025年10月20日，该行业今年以来融资事件总数已达24起，融资总额突破 350亿元人民币，呈现出显著的"回暖"势头。 这一态势与过去三年的"资本寒冬"形成鲜明对比。回顾以往，根据IT桔子数据，2021年国内自动驾驶行 业共发生144起融资，总金额达932亿元，为历史高位。然而进入2022年，行业融资节奏明显放缓，全年 融资事件仅为92起，融资规模大幅回落至240亿元。到2023年，尽管融资事件数量仍接近140起，但披露 的总金额进一步收缩至约200亿元，反映出资本出手更为谨慎、单笔融资额度下降的整体趋势。 在此背景下，2025年以来自动驾驶行业的融资数据尤为引人关注——不仅在总额上已大幅超越2023年全 年，更释放出行业信心回升、优质标的重新获捧的积极信号。自动驾驶赛道，正在资本的有力托举下， 进入新一轮爆发周期。 24起融资涵盖四大方向 2025年至今，在资本市场上，自动驾驶行业极为活跃，24起融资事件涵盖了L2级辅助驾驶、L4 ...

截至今年上半年，上海民营经济经营主体达到320万户，占全市总量的90%以上。 科技创新离不开高水平的科技人才，《条例》提到支持高等学校、职业院校、科研院所以及各类职业技能培训机构等与民 营经济组织合作，培育符合产业高质量发展需求的专业人才和产业工人，对傅利叶的发展也至关重要。 10月20日，《上海市民营经济促进条例》（简称《条例》）正式生效实施。当天，上海市政府副秘书长、市发展改革委主 任顾军召开民营企业座谈会。可以说，民营经济是上海就业主渠道、科创生力军和出海主力军。 激发民营活力 近年来，上海持续打造市场化、法治化、国际化一流营商环境，一系列举措密集落地。尤其是今年以来，从发布营商环境 8.0版、出台《新时代新征程促进民营经济高质量发展的若干措施》，到此次通过《上海市民营经济促进条例》，上海正以制度 创新为民营经济注入强大信心。 面对复杂多变的外部环境和日益激烈的市场竞争，上海民营企业展现出强大的韧性与创新活力。 "《条例》回应了当前民营经济发展面临的突出问题和核心关切，以立法形式为民营经济发展注入了强心剂。"千寻位置副 总裁李戈杨表示。 千寻位置是一家成立于2015年的时空智能科技公司，目前已建成全球最 ...

业务布局上，两家企业呈现"深耕本土+适度出海"与"聚焦海外+精准落地"的鲜明分野。小马智行将发展战略 重点放在中国的四座一线城市，并是唯一一家取得所有可获得的自动驾驶出租车许可证（共6类）的企业。 公司认为在中国一线城市已建立的业务，将带给公司先发优势，并为进一步扩大于该等现有市场的市场份额 和进军新市场奠定了良好基础。与此同时，小马智行也在战略性地于其他海外增长市场寻求扩张机会，其业 务足迹延伸至卢森堡、韩国、沙特阿拉伯及阿拉伯联合酋长国。 文远知行则采取了"海外优先"的差异化策略，更专注于在自动驾驶汽车运营方面具有明显经济及运营优势的 地区，尤其是欧洲及中东市场。该区域技术的渗透率可能更高，且具更优的性价比，成为其扩展自动驾驶出 租车服务的理想目的地。凭借精准的海外布局，文远知行在多个市场建立了领先优势：在新加坡，是唯一一 家同时拥有自动驾驶出租车及自动驾驶小巴运营资质的企业，在L4级技术开发方面领先下一个市场进入者至 少1.5年；在阿联酋，L4级自动驾驶部署进度领先第二名两年多，且是全球第一家在中国及美国以外开展L4 完全无人驾驶测试的公司；在沙特阿拉伯，其L4级自动驾驶实施进度同样领先竞争对手约两年。 ...