公司治理与市场信心 - 公司创始人兼CEO韩旭博士签署自愿锁定协议，承诺未来三年内不减持其持有的公司股份[1] 港股上市详情 - 公司港股招股期为10月28日至11月3日，预计11月6日正式挂牌上市，股份代号0800[1][3] - 全球拟发售8825万股股份，香港公开发售占比5%，国际发售占比95%[1][3] - 最高公开发售价为每股35.0港元，若国际承销商全额行使超额配售权，募资金额预计将超4亿美元[1][3] - 所募资金将主要用于自动驾驶技术研发、车队规模扩张及全球市场拓展[1] 战略投资者支持 - 港股招股获得优步（Uber）、Grab及博世（Bosch）等全球行业巨头的再度投资支持[4] 财务业绩表现 - 公司2025年第二季度营收达1.27亿元，同比增长60.8%[4] - 同期核心业务Robotaxi营收同比激增836.7%[4] 技术与运营实力 - 公司是全球唯一旗下产品获得中国、美国、新加坡、法国、沙特、阿联酋、比利时等七国自动驾驶牌照的企业[4] - 公司拥有超1500辆自动驾驶车队[4] 上市架构与战略 - 港股上市后，公司将达成“美股+港股”双重上市架构，以拓宽融资渠道并加速全球化战略落地[4]

在同步获港股上市备案后，10月28日，小马智行和文远知行几乎同时在港交所发布上市招股书，若顺利挂牌，两者将共同形 成"美股+港股"双重上市格局。 从上市进程看，两家公司步调高度一致，同步启动公开发售，最终于11月6日正式上市交易。此前在2024年，文远知行与小马智 行曾先后赴美上市，角逐"全球Robotaxi第一股"。在这场竞赛中，文远知行于2024年10月25日率先登陆美股，小马智行则紧随其 后，于约一个月后的11月27日在纳斯达克上市。 根据双方此次招股书披露的募资计划，小马智行将发售4195万新股，每股最高发售价180港元，预计募资净额约71.9亿港元；而 文远知行计划发售8825万新股，每股最高发售价35港元，预计募资净额约29.3亿港元。 针对上述情况，《每日经济新闻》记者向两家进一步求证了解，双方均表示："目前处于静默期，不便多评论"。不过记者注意 到，文远知行创始人兼CEO韩旭已正式签署自愿锁定协议，承诺三年内不减持其持有的公司股份。截至10月28日美股收盘，小 马智行报21.87美元/股，市值为84.26亿美元；文远知行报11.72美元/股，市值为36.66亿美元。 | 全球發售的發售股份數目 ...

近期港股IPO市场表现 - 2025年10月28日，四家企业同时登陆港股，滴普科技上市首日涨幅达150.56%，八马茶业涨86.70%，剑桥科技涨33.86%，三一重工涨2.82% [1] - 2025年10月共有12只新股在港股上市，其中金叶国际集团上市首日大涨330%，刷新2025年新股首日涨幅记录 [1] - 在12只新股中，有9只录得千倍以上超额认购，市场热情高涨，金叶国际集团的认购倍数达到11464.72倍，创下港股史上首个新股认购破万倍的新纪录 [2] 2025年10月港股新股上市详情 - 八马茶业（06980.HK）于10月28日上市，首日涨幅86.70%，首日一手收益为4335港元 [2] - 剑桥科技（06166.HK）于10月28日上市，首日涨幅33.86% [2] - 三一重工（06031.HK）于10月28日上市，首日涨幅2.82%，首日一手收益为120港元 [2] - 滴普科技（01384.HK）于10月28日上市，首日涨幅150.56%，首日一手收益为8028港元 [2] - 广和通（00638.HK）于10月22日上市，首日跌幅为11.72%，首日一手收益为-503.96港元 [2] - 聚水潭（06687.HK）于10月21日上市，首日涨幅23.86%，首日一手收益为729.99港元 [2] - 海西新药（02637.HK）于10月20日上市，首日涨幅20.60%，首日一手收益为889.96港元 [2] - 云迹（02670.HK）于10月16日上市，首日涨幅26.05%，首日一手收益为1245港元 [2] - 轩竹生物-B（02575.HK）于10月15日上市，首日涨幅126.72%，首日一手收益为7349.99港元 [2] - 金叶国际集团（08549.HK）于10月10日上市，首日涨幅330.00%，首日一手收益为8250港元 [2] - 挚达科技（02650.HK）于10月10日上市，首日涨幅192.14%，首日一手收益为6428.97港元 [2] - 长风药业（02652.HK）于10月8日上市，首日涨幅161.02%，首日一手收益为11874.93港元 [2] 即将上市新股概览：文远知行 - 文远知行招股价为35港元，每手100股，招股日期为10月28日至11月3日，预计11月6日上市 [3] - 公司拟全球发售8825万股股份，香港公开发售占5%，国际发售占95%，采用机制A招股，公开发售初始分配5%，最高回拨20% [3] - 发行市值约为359.32亿港元，保荐人为中金公司和摩根士丹利，设有绿鞋机制，无基石投资者 [3] - 公司是L4级自动驾驶领域的全球先行者，业务覆盖11个国家的30多个城市，已于2024年在纳斯达克上市，最新总市值约34.91亿美元 [3] 即将上市新股概览：小马智行 - 小马智行招股价为180港元，每手100股，招股日期为10月28日至11月3日，预计11月6日上市 [4] - 公司拟全球发售4196万股H股，香港发售占约10%，国际发售占约90%，采用机制B招股，公开发售初始分配比例10%，不设回拨机制 [4] - 发行市值约为769.05亿港元，保荐人为高盛、美银证券、德意志银行和华泰国际，设有绿鞋机制 [4] - 引入5名基石投资者，合计认购1.20亿美元（约9.32亿港元） [4] - 公司是唯一一家获得中国北上广深四座一线城市全部所需监管许可的L4自动驾驶科技公司，按2024年收入计是中国最大的L4自动驾驶解决方案提供商，已于2024年在纳斯达克上市，最新总市值达75.83亿美元 [4] 即将上市新股概览：旺山旺水-B - 旺山旺水-B招股价区间为32.00-34.00港元，每手200股，招股日期为10月28日至11月3日，预计11月6日上市 [5] - 公司拟全球发售1759.78万股H股，香港公开发售占10%，国际发售占90%，采用机制B招股，公开发售初始分配比例10%，不设回拨机制 [5] - 发行市值区间约为53.63亿至56.98亿港元，保荐人为中信证券，设有绿鞋机制，无基石投资者 [5] - 公司是一家成立于2013年的生物医药公司，致力于发现、开发和商业化小分子药物，聚焦神经精神、生殖健康及病毒感染领域，具备覆盖研发至商业化的全产业价值链能力 [5] 即将上市新股概览：均胜电子 - 均胜电子招股价为23.60港元，每手500股，招股日期为10月28日至11月3日，预计11月6日上市 [6] - 公司拟全球发售1.551亿股H股，香港公开发售占10%，国际发售占90%，采用机制B招股，公开发售初始分配比例10%，不设回拨机制 [6] - 发行市值约为365.98亿港元，保荐人为中金公司和瑞银集团，设有绿鞋机制 [6] - 引入7名基石投资者，合计认购1.07亿美元（约8.32亿港元） [6] - 公司是智能汽车科技解决方案提供商，专注于汽车电子和汽车安全领域，按收入计是中国和全球第二大汽车被动安全产品供应商，在2024年全球汽车零部件行业中排名第41 [6]

地平线HSD技术体验评估 - 2025年10月在杭州西湖对A车型地平线HSD工程车进行了1.5小时试驾，辅助驾驶能力相当不错，明显优于理想L7 VLA截至2025年10月的量产版本[5] - 试驾过程中除1次三点掉头外实现0次接管，在安心感、舒适感、丝滑度、时延及堵车连续启停舒适度方面均表现良好，全程几乎没有调整速度的欲望[6] - 地平线HSD技术架构为车端视觉信息输入、输出轨迹的VA式端到端，激光雷达定位为安全冗余，云端有语言介入，认为VA式端到端还有很大潜力可挖[5] 理想汽车VLA技术对比 - 2025年8月在北京顺义体验的理想i8 VLA工程车能力明显强于当时成都L7 VLA与北京i6 VLA的量产版本[5] - 无法明确判断2025年10月杭州体验的HSD工程车与2025年8月北京体验的理想i8 VLA工程车哪个体验更好[5] - 对VLA技术的观点是认为大量时候不需要语言，且串联式VLA对算力和带宽要求过高[5] 地平线团队合作与产品差异 - 接触的三个地平线智驾团队成员诚实度很高，主动详细说明系统在极端天气、非标场景、复杂博弈下的局限性[7] - 地平线HSD在不同车型上表现差异显著，A车型工程车辅助驾驶能力很不错，而B车型则很一般，差异原因包括芯片算力不同及与车企配合度有关[6] - 地平线与主机厂合作中，车机与智驾适配需高度尊重主机厂意见，导致SR界面布局和导航操作逻辑存在不符合直觉的问题[7] 行业技术发展现状 - 地平线团队成员评估HSD目前可能有FSD V13版本约60%的水平，但属于非严谨论证[7] - HUD和车机界面构成智驾体验重要部分，SR界面应放在左边而非右边，更改导航目的地按钮的设计也需要优化[7] - 行业中存在VA式端到端与VLA两种技术路径的探讨，VA式端到端被认为还有很大潜力[5]

全球唯一旗下产品同时拥有七国自动驾驶牌照的科技企业。 本文为IPO早知道原创 作者｜ Stone Jin 微信公众号｜ipozaozhidao 据IPO早知道消息，WeRide Inc. – W（以下简称"文远知行"）于10月28日开启招股，至11月3日 结束，并计划于2025年11月6日正式以"0800.HK"为股票代码在港双重上市。 2024年10月25日，文远知行登陆纳斯达克，成为"全球Robotaxi第一股"及"全球通用自动驾驶第 一股"。 文远知行计划本次IPO中发行88,250,000股，最高发售价不超过每股35港元。此外，公司预期将向 国际承销商授出超额配售权，按国际发售价额外发行及配发最多合共 13,237,500 股发售股份（约 占全球发售项下初步可供认购发售股份数目的 15.0%），如全额行使超额配售，则募资金额预计将 超4亿美元。 本次回港上市， 文远知行再次获得全球领先的出行与配送技术平台Uber、东南亚领先的超级应用 Grab、全球最大Tier 1博世Bosch等不同产业上下游资方的投资支持。 其中，Uber承诺将进一步 投资一亿美金。据业内人士透露，公司正积极推进上市前路演，且收到 ...

战略转型与合作生态 - 公司从芯片制造商向全栈AI基础设施供应商进行战略转型 [5] - 公司与诺基亚达成战略合作，投资10亿美元认购其股份，共同推进AI原生6G网络平台 [3][21] - 公司与Uber及Stellantis合作，支持Uber从2027年起部署10万辆Robotaxi服务汽车 [5][38] - 公司与AI公司Palantir及制药巨头礼来达成合作，推动AI在企业运营和药物研发领域的商业化应用 [5][42][44] 下一代计算架构与产品发布 - 公司首次展示下一代Vera Rubin超级GPU实物，采用无缆连接设计，单机架算力达100 Petaflops，是初代DGX-1性能的100倍 [5][6] - Vera Rubin NVL144平台的FP4推理性能达到3.6 Exaflops，FP8训练能力为1.2 Exaflops，较GB300 NVL72提升3.3倍 [10] - 第二代平台Rubin Ultra计划于2027年下半年发布，其NVL576平台的FP4推理性能将达到15 Exaflops，较GB300提升14倍 [13] - 公司推出支持AI工厂操作系统的处理器Bluefield-4，其计算能力是前代BlueField-3的6倍，可支持的AI工厂规模扩大3倍 [29][30] 芯片产能与销售预期 - Blackwell GPU已在亚利桑那州实现全面生产，标志着该芯片首次可以在美国制造 [17] - 公司预计将出货2000万块Blackwell芯片，而上一代Hopper架构芯片在整个生命周期内仅出货400万块 [17] - 过去四个季度已出货600万块Blackwell GPU，需求强劲，预计Blackwell和Rubin芯片将合计带来五个季度5000亿美元的GPU销售额 [17] 6G与AI融合网络 - 公司与诺基亚合作推出Aerial RAN Computer Pro计算平台，旨在构建AI原生的5G-Advanced和6G网络 [20][21] - 分析机构Omdia预测，到2030年AI-RAN市场规模累计将超过2000亿美元 [21] - T-Mobile美国公司将与诺基亚和公司合作，于2026年开始测试AI-RAN技术，以支持自动驾驶汽车等AI原生设备 [22] 量子计算与超算布局 - 公司推出开源系统架构NVQLink，用于连接量子处理器与GPU超级计算机，已获得17家量子计算公司支持 [4][23][25] - 公司与甲骨文合作，为美国能源部建造该部门最大的AI超算Solstice系统，配备10万块Blackwell GPU，另一套Equinox系统含1万个GPU [28] - 两套超算系统总计提供2200 exaflops的AI性能，将用于支持前沿模型的开发和训练 [28] 自动驾驶技术平台 - 公司推出端对端自动驾驶平台DRIVE Hyperion，助全球汽车制造商加速开发L4级自动驾驶技术 [36][38] - DRIVE AGX Hyperion 10是一个参考级生产计算机和传感器架构，使任何车辆都能达到L4级准备状态 [40] - 除Uber外，公司还与多家自动驾驶技术公司合作，包括在卡车运输领域与Aurora、沃尔沃等开发L4级自动驾驶卡车 [41] 企业AI与行业应用 - 公司与Palantir合作，将GPU加速计算整合到其AI平台中，零售商Lowe's成为首批应用该技术进行供应链优化的企业之一 [42][43] - 礼来公司与公司合作建设由超1000块Blackwell Ultra GPU驱动的超级计算机，用于药物发现与开发，预计于明年1月上线 [44][46] - 该超级计算机被视为一种新型科学仪器，旨在极大地扩展药物发现的范围和复杂性，相关益处预计在2030年末显现 [44]

中证报中证网讯(记者王婧涵)10月28日，文远知行在港交所发布招股书，计划于11月6日在港交所上 市。公司拟全球发售8825万股(绿鞋前)，预期将向国际承销商授出超额配售权，如全额行使超额配售， 则募资金额预计将超4亿美元。 根据公司招股书，文远知行在香港的IPO获得了Uber、Grab和博世Bosch的投资。 目前，文远知行Robotaxi已在开放道路上完成超2200天的公共商业运营，在公共道路上的自动驾驶里程 约5500万公里。 文远知行表示，公司创始人兼CEO韩旭已正式签署自愿锁定协议，承诺三年内不减持其持有的公司股 份。 据悉，文远知行拥有中国、美国、阿联酋、新加坡、法国、沙特、比利时七国自动驾驶牌照，业务覆盖 超30座城市，拥有自动驾驶车辆超1500辆，其中超700辆为Robotaxi。 ...

赛事成就与排名 - 浪潮信息AI团队在ICCV 2025自动驾驶国际挑战赛的端到端自动驾驶赛道中夺得冠军，EPDMS综合得分为53.06 [2] - 该团队提出的创新框架"SimpleVSF"在榜单中排名第一，得分显著领先于第二名（51.31）和第三名（51.08） [3] - 此次夺冠是公司继2022年、2023年登顶nuScenes榜单以及2024年在CVPR自动驾驶挑战赛夺冠后的又一重要成果 [13] 技术框架与核心创新 - SimpleVSF框架创新地构建了以鸟瞰视图感知轨迹预测为核心、视觉-语言多模态大模型辅助判断的融合方案 [2] - 框架引入VLM增强打分机制，通过将前视图像与车辆状态输入VLM生成认知指令，使轨迹评估融入对交通意图与场景语义的理解 [8] - VLM增强打分机制为单一模型带来2%的性能提升，在融合决策中提升幅度达到6% [8] - 框架采用双重融合决策机制，包括权重融合器和基于VLM的选择融合器，融合后的结果相比单一模型性能提升达10% [10][11] - 框架采用扩散模型生成高质量候选轨迹，运用ViT-L等先进视觉骨干网络进行特征提取，并引入Qwen2.5VL系列视觉语言模型 [13] 行业挑战与赛题设置 - 端到端自动驾驶当前主要问题在于难以理解如礼让行人、拥堵跟车等高层次语义与场景常识，限制了其在真实开放道路中的可靠性与泛化能力 [5] - 赛题旨在提升模型在复杂动态环境中高效可靠决策的能力，比赛分为两阶段，第二阶段基于真实场景通过Gaussian Splatting技术生成合成场景以测试模型泛化能力 [6] - 比赛引入"反应式背景交通参与者"，要求模型具备交互式预测与意图理解能力，而非简单的轨迹外推 [6] - 比赛以NAVSIM v2数据驱动仿真框架作为评估平台，考验纯视觉环视相机输入的轨迹预测与行为规划能力，并优化九项关键指标 [4] 技术影响与行业意义 - SimpleVSF框架有效弥合了传统轨迹规划与视觉语言模型语义理解之间的关键鸿沟，推动自动驾驶决策从"纯几何式"向"认知式"转变 [7] - 该技术为高动态、高交互交通环境下的智能决策提供了全新思路，突破了现有端到端自动驾驶模型在复杂交通场景"难以自主判断"的局限 [2] - 端到端自动驾驶通过端到端优化有效减少了传统模块化方法中各组件间的误差累积与信息损失，被广泛认为是实现智能驾驶的重要发展方向 [5]

文章核心观点 - 提出了一种名为Dream4Drive的全新3D感知合成数据生成框架，旨在解决现有自动驾驶世界模型在评估合成数据有效性时存在的公平性问题，并显著提升下游感知任务的性能 [1][5][6] - 该框架通过将输入视频分解为3D感知引导图、渲染3D资产并微调世界模型，能够灵活生成大规模多视角极端场景视频，仅需添加不足2%的合成样本即可在相同训练轮次下超越纯真实数据训练的效果 [1][6][27] - 研究构建了大规模3D资产数据集DriveObj3D以支持多样化编辑，并通过大量实验证明该方法在不同训练轮次和分辨率下均能有效提升3D目标检测与跟踪等关键感知任务的性能 [2][27][29][30] 背景回顾 - 自动驾驶感知模型的性能高度依赖大规模人工标注数据，但收集长尾场景数据耗时费力，现有基于扩散模型或ControlNet的世界模型对单个目标的位姿和外观控制能力有限，难以生成多样化合成数据 [4] - 现有合成数据增强方法通常采用“合成数据预训练+真实数据微调”的策略，导致总训练轮次是基准模型的两倍，在训练轮次相同时，混合数据集相比纯真实数据训练并无优势，甚至性能更差 [5] - 视频编辑方法和基于NeRF/3DGS的重建类方法分别存在单视角局限性以及伪影、渲染不完整和视觉不一致等问题，限制了其在环视BEV感知任务中的应用 [4] Dream4Drive算法详解 - 框架核心流程包括将输入视频分解为深度图、法向量图、边缘图等3D感知引导图，将3D资产渲染到引导图上，并通过微调世界模型生成编辑后的多视角真实感视频 [5][8][16] - 采用密集型3D感知引导图而非稀疏空间控制（如BEV地图），结合多条件融合适配器和空间视角注意力机制，确保实例级空间对齐、时间一致性和跨视角连贯性 [8][19] - 训练目标结合了简化的扩散损失、前景掩码损失和LPIPS损失，无需昂贵3D标注，仅依赖RGB视频及可通过现成工具生成的引导图，大幅降低训练成本 [20][21] DriveObj3D资产 - 为支持多样化3D感知视频编辑，设计了一套高效3D资产生成流程，包括使用GroundedSAM进行目标分割、Qwen-Image生成多视角一致图像、Hunyuan3D进行3D网格重建 [22][25] - 构建了大规模3D资产数据集DriveObj3D，涵盖驾驶场景典型类别，其资产生成方法相比Text-to-3D和单视角方法能生成更完整、高保真且风格一致的资产 [9][25] 实验结果分析 - 在下游3D检测任务中，仅添加420个合成样本（<2%真实数据量），在1倍训练轮次下mAP从34.5提升至36.1，NDS从46.9提升至47.8；在2倍轮次下mAP从38.4提升至38.7，NDS从50.4提升至50.6 [27][28] - 在下游跟踪任务中，同等条件下AMOTA从30.1提升至31.2（1倍轮次）以及从34.1提升至34.4（2倍轮次）[27][28] - 在高分辨率（512×768）设置下，性能提升更为显著，mAP提升4.6个百分点（相对提升12.7%），NDS提升4.1个百分点（相对提升8.6%）[29] 消融实验 - 插入位置影响性能，左侧插入优于右侧（mAP提升0.4个百分点，NDS提升0.9个百分点），远距离插入效果优于近距离，因近距离插入可能造成严重遮挡 [37][38] - 3D资产来源影响合成数据质量，使用与数据集风格一致的资产（本文方法）相比Trellis或Hunyuan3D能产生更优的下游任务性能（mAP 40.7 vs 39.8/40.2）[39][41] - 与直接投影的“朴素插入”方法相比，Dream4Drive的生成式方法因能合成阴影、反射等真实感细节，在各项指标上均表现更优 [33][35]

社区概况与定位 - 社区名称为“自动驾驶之心知识星球”，是一个集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体的综合类自动驾驶社区 [1][3] - 社区已运营三年，当前成员规模超过4000人，并计划在未来2年内发展到近万人规模 [1][3] - 社区旨在为初学者和进阶者提供技术分享与交流平台，解决行业壁垒高、试错成本高、缺乏完整学习体系等问题 [1][3] 社区资源与技术覆盖 - 社区内部梳理了超过40个自动驾驶技术方向的学习路线，涵盖感知、规划控制、仿真、端到端驾驶等多个领域 [5][6][14][15] - 资源形式包括近40个开源项目汇总、近60个自动驾驶相关数据集、行业主流仿真平台以及各类技术学习路线 [14] - 提供原创直播课程，内容覆盖感知融合、多传感器标定、SLAM与高精地图、决策规划、数据工程、自动驾驶仿真及端到端与大模型技术等9大系列 [9] 成员构成与合作伙伴 - 社区成员来自上海交大、北京大学、CMU、清华大学等国内外知名高校实验室，以及蔚小理、地平线、华为、英伟达、百度等自动驾驶头部公司 [14] - 社区与多家自动驾驶公司建立了岗位内推机制，可帮助成员简历直达心仪公司 [10] - 社区定期邀请学术界与工业界大佬进行直播分享，目前已举办超过一百场专业技术直播 [84] 具体技术内容与问答 - 社区日常讨论问题包括端到端自动驾驶入门、VLA学习路线、多模态大模型数据集、多传感器融合就业前景、3DGS与闭环仿真结合等前沿话题 [7][18] - 技术资料库详细梳理了3D目标检测、BEV感知、扩散模型、世界模型、视觉语言模型、自动驾驶VLA等热点领域的最新综述、方法汇总与开源数据集 [20][37][39][43][45] - 提供“自动驾驶100问”系列实战资料，涵盖TensorRT模型部署、毫米波雷达融合、车道线检测、规划控制、BEV感知、相机标定等工程化主题 [8]