2026: Ein Jahr der Börsengänge im Bereich des autonomen Fahrens. Technologie bildet die Barriere, Kapital bestimmt die Landschaft.

Im autonomen Fahrmarkt von 2026 steht eine beispiellose Transformationswelle bevor. Teslas "echte Fahrerlose" Robotaxis rasen durch die Straßen von Austin, die fahrerlosen Fahrzeugflotten von Waymo fahren in den Flughafen von Miami ein. Die chinesische Truppe, vertreten durch Pony.ai, WeRide und Mobaxi, löst auf dem globalen Markt eine Welle des Durchbruchs aus.

Zur gleichen Zeit wendet sich die Windrichtung auf den Kapitalmärkten leise. Vom dichten Börsengangswellen auf der Hongkonger Börse im Jahr 2025 bis zum IPO - Sprint der Branchenführer im Jahr 2026 befinden sich die Unternehmen im autonomen Fahren von der Phase des "technologischen Geschichtenerzählens" in die Kapitalausscheidungswettlauf der "kommerziellen Realität". Hinter dieser Börsengangswelle verbirgt sich ein intensiver Wettlauf um die drei Kerntechnologien Algorithmus, Modell und Daten, und es ist auch ein lebenswichtiger Wettlauf für die Unternehmen, um die kommerzielle Tiefsee zu überqueren.

Grundlegende Logik: Zweiwegige Stärkung von Technologie und Kapital

Im Jahr 2025 erlebte die Branche der intelligenten Fahrketten ein "großes Jahr für Börsengänge". Neun Unternehmen wie Simai Technology und Xidi Zhijia stürmten auf die Hongkonger Börse und sammelten über 20 Milliarden HK - Dollar an Kapital ein. Diese Welle ist kein Zufall, sondern das Ergebnis der Resonanz von drei Faktoren: technologische Durchbrüche, die Aufhebung von politischen Hindernissen und die Rationalität des Kapitals.

Aus technologischer Perspektive wandert die Kernbarriere des autonomen Fahrens von "Hardwareanhäufung" zur "Konkurrenz um die weichen Kräfte von Algorithmen und Modellen". Die Reife des Weltmodells ist der Schlüsselimpuls für die Umsetzung des hochgradigen autonomen Fahrens. Diese Art von Modellen basiert auf der Modellierung der Umgebungsdynamik und der Interaktionsregeln zwischen mehreren Agenten. Durch zeitliche Vorhersage und kausale Inferenz können sie die langfristigen Verhaltensbahnen von Verkehrsteilnehmern vorhersagen (der Vorhersagezeitraum kann 3 - 5 Sekunden betragen), wodurch die Schwächen des traditionellen regelbasierten Systems bei der Bewältigung von plötzlichen Szenarien behoben werden.

Die Serienproduktion und Anwendung des End - to - End - Großmodells haben das technologische Paradigma des autonomen Fahrens weiter umgestaltet. Das von Momenta entwickelte serienmäßige End - to - End - Großmodell verzichtet auf die traditionelle getrennte Architektur von Wahrnehmung, Entscheidung und Planung und bildet die Sensor - Eingaben direkt in Fahrzeugsteuerbefehle ab. Dies vereinfacht nicht nur die Systemkomplexität, sondern verbessert auch die Entscheidungs - Effizienz in extremen Szenarien. Dieses Modell wurde bereits auf über 400.000 Fahrzeugen installiert und wird auch mit BMW zusammen an einem ganzheitlichen intelligenten Fahr - System entwickelt. Dies beweist das kommerzielle Potenzial der End - to - End - Technologie.

Die Aufhebung von politischen Hindernissen hat die Hindernisse für die technologische Umsetzung beseitigt. China wird möglicherweise im Februar 2026 die Einführung von FSD genehmigen. Der "Modell - Speed - Intelligence - Driving" - Aktionsplan von Shanghai sieht klar vor, dass die massenhafte Anwendung des L4 - Standards im autonomen Fahren bis 2027 erreicht werden soll. Europa beschleunigt auch die Vereinheitlichung des Regulierungsrahmens. Die weltweite Politiklockerung bietet eine rechtliche Grundlage für die kommerzielle Betriebsweise des autonomen Fahrens.

Die logische Veränderung auf der Kapitalseite ist der Kernimpuls für die Börsengangswelle. In der Vergangenheit waren die Anleger bereit, für "Algorithmus - Demo - Videos" zu bezahlen. Heute akzeptiert der Markt nur "kommerzielle Kreisläufe". Die anhaltenden Verluste von Unternehmen wie WeRide und Pony.ai haben das Kapital von "Glaubensinvestitionen" zur "Wertrückkehr" gebracht. Unternehmen mit stabilen Aufträgen und der Fähigkeit für einen Datenkreislauf sind auf den Kapitalmärkten hoch begehrt. Diese Veränderung zwingt die Unternehmen im autonomen Fahren dazu, von der "technologischen Forschung und Entwicklung" in die doppelte Fahrweise von "Technologie + Betrieb" zu wechseln.

Technologische Kernschlacht - Drei Schranken von Modell, Algorithmus und Daten

Im Wettlauf um den Börsengang im autonomen Fahren ist die technologische Stärke der Kernschutzwall der Unternehmen. Und Modell, Algorithmus und Daten sind die drei Hauptschlachtfelder dieser technologischen Schlacht.

Weltmodell und VLA neu gestalten das Entscheidungs - Zentrum des autonomen Fahrens

Das Kernproblem des hochgradigen autonomen Fahrens besteht darin, wie man Maschinen die komplexe Verkehrsumgebung verstehen lässt. Die Kombination des Weltmodells und des VLA (Fahrzeug - Intelligenter Agent) bringt das autonome Fahr - System von der "regelbasierten" zur "kognitionsbasierten" Ebene. Es kann sowohl bekannte Szenarien als auch bisher nie gesehenen "Langschwanz" - Szenarien bewältigen. Dies ist der Schlüssel für die Umsetzung des L4 - Standards im autonomen Fahren.

Der VLA (Fahrzeug - Intelligenter Agent) als fahrzeugseitiges Träger des Weltmodells verwendet die Architektur von "ursprüngliches Basis - Modell + MoE dynamische Routing". Er kann je nach der Komplexität des Szenarios verschiedene Experten - Netzwerke adaptiv aufrufen, um die Rechenleistung zu optimieren, während die Entscheidungsgenauigkeit gewährleistet wird. Sein Kern liegt in der Realisierung der endseitigen integrierten Inferenz von Wahrnehmung, Ortung, Planung und Steuerung. Durch die TensorRT INT8 - Quantifizierungsbeschleunigung und die heterogene Rechenleistungsscheduling wird die Verzögerung der Modellinferenz auf weniger als 20 ms begrenzt, um die Echtzeit - Anforderungen des autonomen Fahrens zu erfüllen. Der Horizon Journey 7 - Chip basiert auf der "Riemann" - Architektur und erreicht eine Rechenleistungsdichte von 200 TOPS/W mit einem 6 - nm - Prozess. Er ist mit einer speziellen NPU - Einheit ausgestattet, die die Beschleunigung von Transformer - Operatoren unterstützt und bietet die Rechenleistungssbasis für die endseitige Bereitstellung von VLA und Großmodellen, um einen kooperativen Kreislauf von "Algorithmus - Rechenleistung" zu bilden.

Der von Horizon basierend auf der "Riemann" - Architektur entwickelte Journey 7 - Chip bietet dem VLA eine starke Rechenleistungssunterstützung. Seine Rechenleistungsdichte ist um ein Vielfaches erhöht und kann die Echtzeit - Betriebsanforderungen des End - to - End - Großmodells erfüllen. Er bildet eine kooperative Stärkung von Rechenleistung und Algorithmus mit Großmodellen wie MogoMind.

Algorithmus - Entwicklung: Eine Paradigmenrevolution von der getrennten zur End - to - End - Architektur

Die Entwicklung der Algorithmen im autonomen Fahren durchläuft eine Paradigmenrevolution von der getrennten zur End - to - End - Architektur. Die traditionelle getrennte Architektur teilt das autonome Fahren in fünf Module: Wahrnehmung, Ortung, Entscheidung, Planung und Steuerung. Jedes Modul wird unabhängig optimiert, was leicht zu dem Problem der "Informationslücke zwischen den Modulen" führt.

Der End - to - End - Algorithmus bricht diese Barriere. Er verwendet die Transformer - Encoder - Decoder - Architektur und bildet die Rohdaten von mehreren Sensoren (Bildpixel, Lidar - Punktwolken, IMU - Trägheitsdaten) direkt in Fahrzeugsteuerbefehle (Lenkwinkel, Gaspedal - /Bremsöffnung) ab, um das Problem der Fehlerakkumulation zwischen den Modulen in der getrennten Architektur zu vermeiden. Sein Kernvorteil liegt darin, dass er durch das Training mit einer großen Menge an Daten die Fahrentscheidungsfunktion in komplexen Szenarien anpasst. Die Generalisierungsfähigkeit für "Langschwanz" - Szenarien wie Schneefall, Baustellen usw. ist um mehr als 40 % höher als die des traditionellen Algorithmus. Mobaxi integriert die Kernkognitionsfähigkeiten von MogoMind in sein eigenentwickeltes End - to - End - System MOGO AutoPilot und optimiert das dynamische Steuerungsmodul für die Eigenschaften des Busmodells. Gleichzeitig projiziert der BEV - Wahrnehmungsalgorithmus durch den räumlichen Aufmerksamkeitsmechanismus und das zeitliche Fusionsnetzwerk die Bilder aus mehreren Perspektiven und die Lidar - Punktwolken in einen einheitlichen 3D - Raum, um die genaue Detektion und die Bahnverfolgung von Zielen innerhalb von 400 m zu realisieren und das Problem der Verdeckung und der Skalendistortion in der traditionellen Perspektive zu lösen.

Datenkreislauf kämpft um die Macht über die Kernaktiva im autonomen Fahren

Im Bereich des autonomen Fahrens sind Daten ein wichtigeres Kernvermögen als Hardware. Wenn man sagt, dass der Algorithmus das "Gehirn" des autonomen Fahrens ist, dann sind die Daten das "Öl", das für das Funktionieren des "Gehirns" benötigt wird. Die Schaffung eines effizienten Datenkreislaufs ist der Schlüssel für die Unternehmen, um sich von der Konkurrenz abzuheben.

Die Praxis von Mobaxi ist sehr repräsentativ. Seine autonomen Busse haben insgesamt 5 Millionen Kilometer zurückgelegt und über 200.000 Fahrgäste bedient. Basierend auf dem Wahrnehmungskonzept von "hauptsächlich Vision + fester Lidar" hat es den weltweit größten multimodalen Datensatz für Busse aufgebaut. Dieses Konzept verwendet einen 128 - Linien - Hauptfesten Lidar (Punktwolkenfrequenz 10 Hz, Entfernungsgenauigkeit ±2 cm) in Kombination mit einer Kamera mit hohem Dynamikbereich. Durch den Algorithmus für die zeitliche und räumliche Synchronisierungskalibrierung (Zeitsynchronisierungsfehler < 1 μs) wird die Datenausrichtung realisiert. In Kombination mit dem BevFusion - Algorithmus wird die Zuverlässigkeit der Wahrnehmung in komplexen Szenarien verbessert. Im Bereich des Datenkreislaufs wird die Echtzeit - Datenauswahl und die Markierung von schwierigen Fällen auf der Fahrzeugseite durch Edge - Computing - Geräte realisiert. Basierend auf dem Federated - Learning - Framework wird das Modell über verschiedene Szenarien hinweg iteriert, während die Datensicherheit gewährleistet wird. Dies verkürzt den technologischen Iterationszyklus erheblich.

Unternehmen wie Pony.ai und WeRide bauen auch ihren eigenen Datenkreislauf auf. Pony.ai hat bei der Robotaxi - Betrieb in Shenzhen und Saudi - Arabien eine große Menge an Stadt - Szenariodaten gesammelt. WeRide erhält durch die Zusammenarbeit mit Automobilherstellern Daten von verschiedenen Fahrzeugmodellen. Es ist zu beachten, dass der Wert der Daten nicht nur in der Größe, sondern auch in der Qualität liegt. Durch technische Mittel wie Datenbereinigung, Markierung und Entsensitivierung können die Unternehmen nützliche Informationen aus einer großen Menge an Daten extrahieren. Die Edge - Computing - Geräte von Mobaxi können die Daten auf der Fahrzeugseite vorselektieren und die Rechenlast in der Cloud erheblich reduzieren.

Wettlauf auf dem Markt: IPO - Sprint auf differenzierten Strecken

In der Börsengangswelle von 2026 haben verschiedene Unternehmen differenzierte Strecken gewählt. Vom Robotaxi bis zum autonomen Bus, von der intelligenten Fahrweise von Pkw bis zur Logistik von Nutzfahrzeugen - die Unternehmen nutzen ihre jeweiligen technologischen Vorteile, um auf die Kapitalmärkte zu stoßen.

Robotaxi - Bereich: Globaler Durchbruch von Pony.ai und WeRide

Der Robotaxi - Bereich ist der Bereich mit dem größten Vorstellungskraftraum im autonomen Fahren und auch der Bereich mit der höchsten technologischen Schwierigkeit. Pony.ai und WeRide sind die chinesischen Vertreter auf dieser Strecke.

Pony.ai hat in der Qianhai - Gebiet von Shenzhen den regulären Betrieb von fahrerlosen Fahrzeugen realisiert und hat sich gemeinsam mit Uber auf den Markt von Riad in Saudi - Arabien gestürzt. Es ist der erste chinesische Akteur, der in den Mittleren Osten vorgedrungen ist. Sein L4 - Standard - Autonomes Fahr - System basiert auf dem BEV - Wahrnehmungsalgorithmus und dem End - to - End - Entscheidungsmodell und kann komplexe Stadtstraßen - Szenarien bewältigen. Auf der Kapitalseite hat Pony.ai mehrere Finanzierungsrunden abgeschlossen und der Börsenwert wird vom Markt sehr erwartet.

WeRide hat die Strategie der "zweifachen Front" gewählt. Einerseits plant sein neuester Robotaxi 2026 auf den Märkten in Europa und Amerika zu starten und sich direkt mit Tesla und Waymo zu messen. Andererseits setzt WeRide stark auf den Bereich der autonomen Busse und hat Robobus - Projekte in mehreren Städten realisiert. Obwohl es insgesamt Verluste von über 6,5 Milliarden Yuan hinnehmen musste, sind die globale Expansion und die Fähigkeit zur Massenproduktion und - betreuung die Kernpunkte, die es für das Kapital attraktiv machen.

Autonomer Bus - Bereich: Kommerzieller Kreislauf von Mobaxi

Im Vergleich zum Robotaxi ist das Szenario des autonomen Busses klarer und der kommerzielle Weg ist eindeutiger. Mobaxi hat auf dieser Strecke mit der Stärkung des MogoMind - Großmodells und einer einzigartigen technologischen Route einen differenzierten Weg eingeschlagen: "Serienproduktion ex Werk + Datenkreislauf + globale Umsetzung". Der Fall, dass es das erste L4 - Standard - Projekt für autonome Busse in Singapur gewann, ist ein Leitbeispiel für die internationale Expansion der chinesischen Technologie.

Aus technologischer Perspektive beginnt die Kernkompetenz von Mobaxi mit einem vorausschauenden Wahrnehmungskonzept. Vor zwei Jahren, als die Branche noch hauptsächlich mechanische Lidare nutzte,