自动驾驶行业不缺新词。一段式端到端、世界模型、VLA，每隔几个月就有一批概念涌入发布会和融资材料，并附带一个默认前提：2.0 一定优于 1.0，一段式一定比两段式先进。
文远知行创始人兼 CEO 韩旭对此的评价是，这跟《隋唐演义》给英雄排名没有区别，以兵器重量判断谁更强，李元霸的锤八百斤，就一定比四百斤的更厉害吗？他说这些名词本身有严肃的学术含义，不该被简化为商业口号，而自动驾驶关系到安全和乘坐体验，更需要客观、可量化的评测，而不是让消费者在听不懂的概念里形成错误印象。
他反对的其实不是词汇，是不可衡量。这构成了整场对话的主线：一个盛产令人眩目的名词和形容词的行业，缺的是尺子。
从 2017 年起，韩旭就在呼吁为 L4 Robotaxi 建立公平比赛；他后来提出的资格标准是“至少 100 辆车面向公众纯无人常态化运营半年以上，且无主动责任事故”，按这条线，全球目前只有 Waymo、文远知行、百度和小马智行四家达标，中国只有三家，而这个格局已经维持了至少三年。
评价辅助驾驶时，他提出用 MMPD（每出现一次驾驶决策分歧所行驶的里程）来衡量系统是否足够拟人；判断一座城市的生意是否成立时，他不看单车毛利，认为那过于微观，成本口径也容易各说各话，而要求把研发、运营、市场和本地人员成本全部摊进去之后，区域运营模型仍然为正。用他的比喻，单车毛利像战争里的两人单挑，决定不了整场战役。
他也用同一把尺子量自己。他给 Tesla FSD 打 95 分，给文远打 80 分，说差的是“安心感”，即开车时很少产生接管冲动；同时他期待 FSD 尽快进入中国，因为落地之后各家能力才能被直接比较，而那时差距可能收窄到 95 分对 90 分。
他还建议由可信第三方在北上广深的公开道路上，每种车型随机抽取五到十辆连续跑一到两个月，全真模拟现实中的驾驶环境。他提出，车厂不能既当选手又当裁判。更少见的是，他主动承认自己错过两次：大模型出现之前，他认为有生之年看不到 L5，甚至说过宣称做 L5 的公司是骗子；他也曾把带冗余的线控底盘视为需要数亿美元才能跨越的壁垒。这两条判断，如今都被他自己推翻了。
同样的克制也出现在他对未知的表述上。修正 L5 判断之后，他没有顺势接受“更多数据、更大模型”的流行解释，而是说，如果只需要十倍算力和十倍数据，完全可以在一辆大车里堆十几台计算平台做出 L5，但世界上没有公司能这样实现，真正困难的是人类还不知道难点在哪里。
被问到自动驾驶行业哪些岗位会被 AI 替代时，他的回答直接就是“不知道”，理由是物理世界对错误的容忍度极低，数字世界的幻觉可能只是有趣，物理世界的幻觉可能致命。
这次对话还覆盖了不少更具体的问题：L3 为什么存在“不能处理场景之悖论”，35% 的毛利率对一家仍在高速扩张的公司意味着什么，与联想合作的 20 万辆车为何在他看来是保守数字，为什么文远优先进入日本和欧洲这类劳动力短缺的市场、而不用 Robotaxi 去抢人谋生的手段，以及资本市场的注意力为何暂时不在文远身上，他对此的回应是先反思公司自身，并且不相信长期存在怀才不遇的公司。
谈到行业进程，他引用了丘吉尔在敦刻尔克大撤退后的那句话：这不是结束，甚至不是结束的开始，而只是开始的结束。如果这是一场 42 公里的马拉松，他认为现在大约跑到第 10 公里。
访谈丨昭晰
整理丨实习生石慧慧
一、商业模式、技术叙事与资本市场
nashnova：如果用一句话向全球投资者介绍文远知行的商业模式，你会如何概括？
韩旭：人类付费享受机器开车，从而获得更安全、更舒适、更经济的出行服务。这就是文远知行要做的事情。各家自动驾驶公司希望机器开车，目标可能相似，关键在于谁能通过可衡量的技术指标把事情做得更好、更经济、更有商业价值。大家都想去北极，但谁能最快捷、最安全地抵达，谁才是胜者。
nashnova：你为什么反感自动驾驶行业用“端到端”“世界模型”“VLA”等概念进行商业叙事？
韩旭：这些名词有严肃的学术含义，不应被简化为商业口号。现在常有人默认“2.0一定优于1.0”“一段式端到端一定比两段式先进”，却没有真正理解技术，也没有给出可以由第三方验证的指标。
这就像《隋唐演义》给英雄排名，以兵器重量判断谁更强：李元霸的锤八百斤，就一定比四百斤的锤更厉害。把复杂技术演绎成简单名词和数字，会误导消费者。自动驾驶关系到安全和乘坐舒适性，更需要严谨、客观、可量化的评测。
我从2017、2018年起就呼吁为L4 Robotaxi建立公平比赛。2019年工信部在广州生物岛举办无人驾驶大赛，文远知行派出四辆车并包揽前三名，最后选出的两支队伍获得冠亚军。我希望行业建立类似手机跑分的客观标准，而不是依靠消费者听不懂的概念传播错误印象。
nashnova：概念叙事确实能够获得关注和融资。为什么你仍认为产品力才是长期竞争的核心？
韩旭：真正伟大的公司并不是只靠叙事。Tesla早期解决了高里程、高密度电池与电动车安全等问题，Model S和Model X确实领先；它现在的FSD也提供了很强的安心感。我在美国又使用FSD行驶约两千英里，自动驾驶里程占比曾达到98%，现在也在93%至94%左右。
Apple同样如此。iPhone出现前，人们普遍认为手机必须有物理键盘，触摸屏改变了产品定义。Steve Jobs很擅长市场传播，但Apple真正的核心仍是产品力。长期看，能提供最好产品和服务的公司才会获胜；只靠名词获得与能力不匹配的资源，是对社会资源和资本的浪费。
nashnova：你如何定义一家伟大的公司？文远知行希望成为怎样的公司？
韩旭：伟大的公司很少，因为它通常定义了此前不存在的产品或服务。Google定义了搜索，Microsoft定义了个人操作系统，Amazon几乎定义了电子商务。
文远知行的英文名WeRide本身是一个动词。我希望它成为定义自动驾驶的公司，不仅开创产品和服务，还拥有足够的市场份额与影响力，并长期保持领先、基业长青。
nashnova：市场目前是否误解了文远知行？股价波动是否说明公司沟通不足？
韩旭：我信奉自由市场和“看不见的手”。如果资本市场长期没有理解文远知行，首先应反思公司哪些地方没有做好，包括商业模式阐述、政策推动、国际化布局和沟通。长期而言，我不相信会存在怀才不遇的公司。
沟通是双向的。资本市场的注意力现在可能更多在具身智能、大模型、光模块和内存，文远需要有耐心。只要维持两位数、三位数增长并继续布局国际市场，认可最终会到来，只是不一定及时。公司做到十时，市场可能只认可一；但如果最终做到一百，足够长时间后，市场也会给出相应认可。
二、从L2到L5：定义、路线与未知鸿沟
nashnova：L0至L5分别代表什么？L2++又是什么？
韩旭：L0没有车辆控制能力，最多提供碰撞等提醒；L1只有定速巡航等单一能力，驾驶员仍需控制方向；L2把车道保持等多种辅助能力结合起来，驾驶责任仍在人。所谓L2++本质上仍是L2，只是城市道路等场景覆盖得更多，但车辆不承担驾驶责任。
L3开始由车辆承担一定责任，但驾驶员必须有驾照并随时准备接管。系统处理不了场景时，会提前约十秒发出预警；没有预警而发生事故，则由车辆或车厂承担责任。L4和L5可以称为无人驾驶，乘员不需要具备驾驶能力。L4受运行设计域ODD限制，例如只在特定天气、道路和限速下运行；L5没有这类限制，人能开的地方都应能开。
nashnova：为什么你认为L3到L4的距离小于L2到L3？
韩旭：L3存在“不能处理场景之悖论”。如果车辆能够识别前方井盖丢失或出现坑洞，并判断自己无法处理，那么它往往已经具备绕开的能力。真正的错误通常不是系统知道自己不会，而是它以为自己会，结果开上马路牙子或掉进坑里。
因此，与其设计一套复杂的接管机制，不如直接按照L4思路解决问题。L3和L4在技术难度上很接近，而L2到L3跨越的是责任主体和安全能力。
nashnova：为什么你现在认为L2++可能在五至十年内直接跨越到L5？
韩旭：在Transformer和大模型技术出现前，我曾认为有生之年看不到L5，甚至说宣称做L5的公司是骗子。现在我修正了判断。地球表面积和人类道路是有限的，随着人工智能与大模型进步，非常优秀的公司有可能让车辆在不附加地域限制的情况下覆盖人类可驾驶道路，从L2++直接到L5。
但这并不意味着简单增加数据和模型规模就能实现。若只需要十倍算力和十倍数据，我们完全可以在一辆大车里堆叠十几台计算平台做出L5，但世界上没有公司能够这样实现。真正困难的是我们还不知道关键难点在哪里、需要什么新方法。把“更多数据、更大模型”视为充分条件，同样是在把复杂技术演绎化。
nashnova：L2与L4的数据和技术现在能否复用？
韩旭：四年前，两条路线的硬件差异确实很大。随着计算平台发展和激光雷达降价，L2与L4的硬件、传感器和算力已经非常接近。很多量产车达到两三千TOPS，文远正在运行的L4车辆也是两千TOPS出头。
红绿灯识别是最直接的例子。L2和L4都依靠摄像头与固态激光雷达识别红绿灯，本质并无不同。L4可借助高精地图定位信号灯，L2++通常依赖精度较低的导航地图，识别反而更难；当L2++在没有高精地图时仍能做好识别，其对道路变化的容忍能力又可以反哺L4。
文远知行既满足L4“100辆车公开运营半年且无主动责任事故”的资格标准，也已有ADAS量产产品，因此处在适合评价两条路线的位置。两者一定可以共享部分产品、数据和技术。
nashnova：自动驾驶如何在安全冗余与成本之间取舍？
韩旭：这是一个极致优化问题。基础安全不可妥协，负责任的公司不能为了节省成本降低红绿灯检测等关键能力。在保证基础安全后，可以在舒适性、平顺性和硬件成本之间进行取舍。
L4纯无人驾驶的调节旋钮会明显偏向安全，宁愿增加硬件成本保障冗余；量产ADAS会有更多成本平衡，但必须具备基础安全。这类似安全气囊：基础气囊是必需品，高端车可以进一步增加侧气帘等配置。
nashnova：文远知行获得中国智驾大赛六连冠，这能否代表真实用户体验？
韩旭：比赛使用真实城市开放道路，不是虚拟测试场。为了在半天或一天内完成并保持观赏性，它把多种复杂场景集中到约两小时路线中。评价标准包括不发生安全事故、可以正常通行、不阻塞交通、效率合理和不走错路，基本就是对真实司机的要求。
因此，比赛与用户体验没有本质差别，只是将真实要求压缩到较短时间。文远在六个不同城市、超过半年的连续比赛中战胜所有对手并取得六连冠，难度非常高；此前行业最好成绩是华为二连冠。
nashnova：L5应如何定义和验证？极端天气是否是主要障碍？
韩旭：L5需要出现很多超出预期的“智能涌现”时刻，因为安全很难用绝对方式定义。较可行的目标，是达到最优秀10%人类司机在精力最旺盛时的水平，而不是模仿普通司机的所有行为。
强烈阳光、暴雨等极端环境仍会暴露边界。例如FSD 14.3在强光直射和高反差环境中仍可能犹豫。比起穷举场景，可以用统计指标评估：在全球任意城市和人类可到达道路随机测试，如果事故间隔里程超过优秀人类司机约百万英里的水平，就可以认为接近L5。绝对证明永不出错不现实，就像医学上通过长期观察和检测来判断疾病治愈一样。
nashnova：你为什么给Tesla FSD打95分、文远知行打80分？两者差距在哪里？
韩旭：这个评分是基于我使用不同版本FSD约三千英里、体验文远车辆以及观察中国智驾大赛后的主观综合判断。最重要的维度是安心感。开FSD时，它大多数时候的决策与我相近，让我很少产生接管冲动。
可以引入MMPD，即每出现一次驾驶决策分歧所行驶的里程。两名司机不可能完全一致，但前方突然掉落物体时，几乎所有人都会刹车。一流辅助驾驶必须拟人，在拟人的基础上还要让用户安心且不犯错。文远六连冠证明能力超群，但与FSD相比仍有细微体验差距。
更客观的做法，是由可信第三方在北上广深公开道路上，每种车型抽取五至十辆，连续运行一至两个月并按统一标准评分。车厂自己既参赛又做裁判不公正，因此必须由独立机构执行。
nashnova：文远知行何时可能超过FSD？你如何看待FSD进入中国？
韩旭：我只能给出模糊判断：按照目前速度，一到两年内有可能超过。这更多是一种必胜信念，最终仍应由数字和实际比赛说话。
我期待FSD进入中国。它真正落地后，用户才能体验完整产品，各家能力也能直接比较。届时文远与FSD的差距可能从95分对80分缩小到95分对90分。FSD还会培养用户习惯，推动更多车企重视高阶辅助驾驶，也可能促进它们与文远合作。
三、物理AI、数据与技术评测
nashnova：WITT提出的“最小物理事实单元”是什么？
韩旭：WITT全称Wittgenstein，向维特根斯坦“语言即世界”的思想致敬。一个物理事实如果能够被语言准确描述，说明系统对它形成了理解。
“清理房间”过于宽泛，机器人可能无从执行；“伸手握杯并移动45度”又过于繁琐。WITT把任务拆为“清理杯子”“收拾桌子”“擦地”等不可再分的最小事实单元。大量视频和数据被拆解后，可以通过不同事实单元重新组合，一份数据可能发挥成百上千份数据的作用。
nashnova：WITT与GENESIS结合后，能够解决什么具体问题？
韩旭：WITT让数据可用语言检索和组织。例如数据库中存在雪地里车辆拖运圣诞树、圣诞树突然掉落的数据，工程师不必逐条观看，只需用语言描述场景，就能立刻调出数据并进行仿真。
再与能够生成虚拟数据的GENESIS结合，可以保持道路、车辆等条件不变，把掉落物从圣诞树替换为塑料座椅，生成新的测试场景。这类似电影拍摄大坝崩塌，不需要真的炸毁一座大坝。稀有场景过去可能万年一遇且只有一条数据，现在可以生成一万种变体。
目前还没有可靠的量化提升数据，理想目标是维持甚至减少真实测试车队规模。效率可能提升成百上千倍，极端情况下也可能达到上万倍，但这仍在探索中，不能给出确定数字。
nashnova：全球有多少家公司达到了你提出的L4“资格赛”标准？未来市场能容纳多少家？
韩旭：我提出的门槛是：至少100辆Robotaxi面向公众纯无人常态化运营半年以上，并且没有主动责任事故。目前全球大致有Waymo、文远知行、百度和小马智行四家满足。
未来公司数量取决于地缘政治。如果全球市场充分开放，竞争会淘汰本地性价比较低的公司，最终数量可能很少；如果市场高度分割，不同地区只能使用特定公司产品，就会容纳更多企业。整体格局可能类似导航地图行业，每个主要区域有若干家，全球合计约数家至十几家。
nashnova：为什么美国自动驾驶公司的竞争集中度高于中国？
韩旭：美国并非只有Waymo，Cruise退出后仍有Aurora、Zoox等公司发展。但从自动驾驶行业来看，美国公司的竞争强度确实不如中国激烈。中国在量产、供应链、场景和企业密度上形成了更强竞争环境。
nashnova：自动驾驶行业哪些岗位会被AI替代？
韩旭：现在还很难判断，我的答案是“不知道”。目前自动驾驶领域被完全替代的岗位仍很少，因为物理世界对错误的容忍度极低。普通聊天机器人偶尔出错可能只是有趣，但机器人拿错杯子可能砸到人的脸。
我常用一句话概括：数字世界的幻觉可能具有娱乐性，但物理世界的幻觉可能致命。因此，自动驾驶中的人机分工仍处于探索阶段。大模型目前更多是把工程师过去能做的一提升到一百，并没有让公司大量裁掉工程师，反而可能更需要优秀工程师。
四、Robotaxi商业化与规模扩张
nashnova：35%的毛利率和近期高速增长，对文远知行意味着什么？
韩旭：2024年至2027年是文远国际化和无人化的重要阶段。2026年公司计划在马德里布局数百辆车，在阿布扎比和迪拜已经实现纯无人运营，也会在沙特利雅得推进。
商业化是公司最核心的事情。35%的毛利率令人高兴，因为企业不能只有体量而没有利润。长期低毛利对企业发展很危险，公司有责任创造利润，回报投资者和社会。
nashnova：如何判断一个城市的Robotaxi商业模式已经跑通？
韩旭：首先是技术指标：纯无人安全运营，不阻塞交通，不降低公共交通通行效率。其次是经济指标：把研发、运营、市场推广和支持当地业务的人员成本都分摊到城市后，该区域仍能产生利润，即区域运营模型为正。
文远按城市整体计算，而不是只看单车毛利。单车毛利过于微观，成本如何分摊也容易产生不同口径。它像战争中的两人单挑，不能决定整场战役；城市级盈利更像打赢一场战役，对整体战争才有意义。目前阿布扎比和迪拜已经运营为正，广州和北京也很接近。
nashnova：与联想合作部署20万辆车的目标，依据是什么？
韩旭：我认为20万辆是偏保守的数字。广州出租车和网约车合计约6万至8万辆，中国约有20个一线及重要城市。若每个城市只取得约五分之一市场，就能形成一万辆左右车队；布局20至30个城市即可达到20万辆，还没有计算海外市场。
从历史数据看，文远车队约每三年上一个数量级，从几百辆增长到几千辆，按这一速度，2029年可能达到几万辆，2030至2031年达到20万辆。BCG报告预计2035年全球Robotaxi市场约有600万至800万辆，因此20万辆并不激进。
最大的变量仍是安全。100辆公开运营车队是规模化的最小单位，低于这一数量可能依靠封闭场景和运气；达到百辆并持续安全运行，才说明技术真正打底，也关系到社会和政府对公司的信任。
nashnova：进入大模型时代后，自动驾驶训练成本会变高还是变低？商业模型仍然成立吗？
韩旭：随着大模型能力发展，单位算力成本可能下降，但需求会快速增长，就像咖啡从奢侈品变得便宜后，消费量反而大幅增加。未来社会电力中用于计算的比例会持续上升。
商业模型仍会成立，因为公司必须量入为出，在竞争力提升与投入之间优化。过去大量成本用于工程师编写规则，现在一部分转向机器训练和探索算法。若只看大模型支出，它会增加；但它也提高了工程师效率，并替代一部分原有计算与开发方式，而不是简单增加一项无限成本。
nashnova：你为什么认为30年后人类可能不再亲自开车？这一过渡如何完成？
韩旭：如果以30年后为观察点，世界可能经历从人类驾驶，到有人车与无人车混行，再到车辆全部自动驾驶的过程。这个变化不会全球一夜发生，而会在不同市场逐步展开。最终，当社会普遍认可无人车更安全、更经济、更舒适、更环保，人类可以自由选择其他工作时，自动驾驶会自然完成替代。
这并非不切实际。上世纪末，人们很难想象蜂窝基站能够密集覆盖城市，也曾寄望铱星系统；今天移动通信和Starlink的发展已经超过当时想象。正是“不妥协的理想主义”推动技术进步。大模型同样让许多原本不可想象的能力成为现实，我也希望AI最终帮助人类攻克癌症和其他绝症。
五、全球化、合作伙伴与竞争壁垒
nashnova：文远知行进入新城市时，如何确定优先级？
韩旭：主要看四个标准：监管是否开放、合理并欢迎无人驾驶；当地是否存在真实出行需求；经济模型能否产生利润；本地合作伙伴是否具备足够能力。这四项共同决定市场优先级，也是公司当前重点布局欧洲和中东的原因。
nashnova：与Uber合作为文远知行带来了什么？为什么不坚持掌握最终用户入口？
韩旭：Uber拥有全球用户和稳定使用习惯。用户到陌生国家后，更愿意使用熟悉、可信的出行App，而不会随便扫码下载不明应用。Uber解决了用户连接问题，文远则提供无人驾驶能力。
文远能够把中东运营经验作为杠杆快速拓展欧洲，与Uber的深度合作密切相关。Uber持有文远约5.82%的股份，双方合作还会继续加强。我没有必须掌握最终入口的执念，重要的是用最合适的方式给用户提供最好服务，就像Apple产品可以在不同国家制造。
nashnova：如果Uber未来压价，文远知行的议价能力来自哪里？
韩旭：压价并不是几年后才会发生，任何时候都存在。自由市场中，公司必须持续提供比竞争对手性价比更高的产品和服务，才能获得市场并维持合作伙伴。
一流公司不缺合作对象，也通常只与一流公司合作。文远与联想、Uber、宇通、广汽、雷诺、日产、三菱和高通等企业合作，要维持关系，就必须保持产品性价比、市场份额和交付能力。
nashnova：进入一个海外新市场，最难的是什么？通常需要多久？
韩旭：难点包括监管关系、政治制度、社会认知、本地管理、人才雇佣和合作伙伴协同。公司不能只想从当地获取经济利益，而应尊重民俗习惯，与当地经济共同发展。
中东发生地区冲突时，文远在确保安全的前提下继续运营，对当地社会维持正常运转发挥了作用，也获得政府认可。文远的出海案例因此入选国家发改委中国企业出海案例。
进入全新区域通常需要几年；但有了中东等市场经验后，再进入相似区域或新增城市会更快。只要监管条件允许，现在进入一个新市场可以控制在一年以内。
nashnova：不同国家的Robotaxi使用场景和运营模式是否存在显著差异？
韩旭：目前数据还不足以形成可信统计。至少要在一个城市拥有上千辆纯无人运营车队，数据才有较强参考价值。文远希望尽快在马德里和中东的单一城市达到千辆规模。
我的反共识观点是，人类共性远大于差异。城市与城市之间非常相似，一个国家内部的城乡差异，可能远大于中美城市之间的差异。因此，差异化运营可能被过度强调，但出海所需的语言人才、监管经验和本地组织能力仍是真实壁垒。
nashnova：与Waymo和国内同行相比，文远知行的竞争优势是什么？
韩旭：与Waymo相比，文远的运营效率更高，用对手几十分之一的资金做到了接近的成果。这不仅来自中国供应链，也来自技术决策正确、少走弯路、有效利用云计算资源，以及与合作伙伴紧密协作。技术能力上，我认为文远并不差，覆盖国家和城市也更广。
与国内同行相比，文远在国际化上的领先非常明确。公司在“出海”成为流行词之前就开始布局中东和海外业务。文远拥有约26%的海归员工，也有吸引海外人才的文化基础。公司强调共同成长和理想主义，让年轻人相信加入文远能够成为更好的自己，并让世界因自己而不同。
六、车企入局、行业格局与长期愿景
nashnova：车企集中进入Robotaxi，对文远意味着客户增加还是竞争者增加？
韩旭：我不愿凭预测评价某家车企是否靠谱，更愿意用事实和数字判断。我提出L4资格标准半年多后，国内满足“100辆公开运营半年、无主动责任事故”的仍只有文远、百度和小马三家。如果未来一年数量仍没有变化，事实会说明门槛。
车企本体制造优势并不是Robotaxi最短的板。中国新能源产业已经能提供大量优秀的线控冗余底盘，真正关键的是人才、技术和安全运营经验。车企可以培养或引进人才，但形成公开道路规模运营能力需要时间；三家公司维持这一格局已至少三年。
nashnova：如果今天重新创业做自动驾驶，还有机会成功吗？
韩旭：挑战会比当年更大。自动驾驶历史上通常以十亿美元为单位投入；优秀人才又被具身智能、大模型和其他行业分流，重新聚集同等水平团队更难。
但技术人员不应只想什么不可能，而应寻找什么可能。我不喜欢用“没有几十亿美元就不能上牌桌”做绝对判断。足够好的想法和技术可以在充沛资本市场获得资金。初创公司若完全复制大公司的路线，永远无法成为下一家大公司；它必须另辟蹊径。世界会不会出现下一个Elon Musk或Steve Jobs，没有人能预先断定。
nashnova：过去十多年，你修正了哪些重要行业判断？
韩旭：第一，我过去不相信L2++可以走向L5，现在因Transformer和大模型的发展修正了判断。第二，我们曾把带冗余的线控底盘视为巨大壁垒，需要花数亿美元定制无人驾驶平台；随着中国新能源汽车产业发展，这已经不再是主要壁垒。
科技和行业发展充满未知，这正是令人兴奋之处。地球地图已被充分绘制，人类只能把探索方向转向太空和技术未知。创业的意义就在于探索不确定性；如果每天循规蹈矩，生活会非常无趣。
nashnova：自动驾驶这场马拉松目前进行到什么阶段？终局会剩下多少家公司？
韩旭：我引用丘吉尔的话：这不是结束，甚至不是结束的开始，而只是开始的结束。2026年并非所谓“结局元年”，中国能够实现ADAS量产的公司仍有七八家，行业远未结束。
如果把马拉松视为42公里，现在大约跑到10公里；若比作800米，可能只是前三四十米。终局数量取决于地缘政治：充分全球化的理想市场也许只剩两三家或三四家；市场割裂时可能存在十几家。效率低、无法保证安全的公司会被淘汰，就像航空公司和汽车公司在长期竞争中不断合并。
nashnova：20年或100年后，人们会如何书写文远知行？
韩旭：20年后的传记可能只会说，届时的行业巨头在20年前还是一家小公司，就像今天回看NVIDIA曾主要生产游戏图形卡。
如果把时间拉到100年，我希望文远成为类似Boeing或Ford的定义性公司：Ford定义了汽车，Boeing定义了飞机，文远知行定义自动驾驶。我坚信公司会朝这个方向发展。能否亲眼看到终局并不完全由个人决定；人生总有遗憾，文远能走到今天我已经非常满意，但仍要永远做得更好。
本文来源：nashnova
