智通财经APP获悉，5月20日，自动驾驶企业小马智行(PONY.US)发布了截至3月31日的2025年第一季度财报，小马智行联合创始人兼CEO彭军、联合创始人兼CTO楼天城、CFO王皓俊出席财报电话会议。一季度公司总营收1.02亿元，同比增长12%。其中，Robotaxi业务表现亮眼，收入达1230万元(173万美元)，同比增长200%。公司表示， Robotaxi车队运营规模年底扩大到1000辆，此外，公司与腾讯和Uber合作，触达十亿级用户，“小马智行”APP注册用户数季度环比增长20%。

第一季度公司在中国获得深圳南山区全无人商业化Robotaxi服务牌照，在国际上获得了卢森堡交通部颁发的L4 Robotaxi测试许可证，并开始在韩国首尔的江南区进行道路测试。Robotaxi技术的不断优化，降低了运营成本。目前技术上能够实现1:20的远程协助与车辆比例，保险费率大约是传统人工出租车典型成本的一半。

另一方面，推理效率优化也降低了公司硬件成本，作为L4行业中全球首家完全采用车规级系统芯片(SOC)的厂商，公司算力需求远低于行业普遍水平，车载计算平台成本显著低于其他公司，引领Robotaxi行业进入“DeepSeek时刻”。

电话会核心内容摘要

彭军博士

2025年是小马智行规模扩张的一年，我们正以强劲的增长势头迎接这一挑战。在深入探讨业务发展之前，我想强调四个关键里程碑。首先，2025年第一季度，我们的Robotaxi(自动驾驶出租车)服务收入同比增长了一倍，其中计费收入增长了约8倍。这是一个具有里程碑意义的成就，验证了我们的商业部署准备就绪。其次，我们在上海车展上推出了第七代自动驾驶系统。与上一代Gen 6系统相比，Gen 7系统的物料清单(BOM)成本降低了70%，这展示了我们在推动成本效益方面的技术进步。第三，我们已经确保了生产能力以及所有相关组件的供应，到今年年底，我们的车队规模将扩大到1000辆，这将显著提高我们运营网络中的车队密度。最后，我们与腾讯、优步等一些关键合作伙伴达成了战略合作，以构建国内和全球范围内的综合生态系统。

其次是运营成本。在这方面，我们技术上实现了高达1:20的远程协助与车辆比例。这意味着一个远程协助员可以有效地监控20辆车。此外，我们还大幅降低了保险成本，因为我们的商业保险费率大约是传统人工出租车典型成本的一半。上述运营成本的降低是我们可靠的安全记录以及多年Robotaxi运营经验的结果。

现在，我们转向运营扩张。这是推动我们快速增长的另一个基石。随着未来规模扩张的坚实基础已经奠定，我们在北京、广州、深圳和上海的商业化运营区域总面积已超过2000平方公里，这几乎是旧金山市区面积的20倍。我们广泛的覆盖范围包括一些高价值的交通枢纽，如中央商务区、机场和高铁站。值得注意的是，我们在今年3月下旬获得了中国首张在深圳市南山区开展全无人商业化Robotaxi服务的牌照，这为我们在该城市核心经济和交通枢纽的运营提供了便利。

关于我们的Robotaxi服务的市场接受度，今年第一季度，“小马智行”APP 上的注册用户数量环比增长了20%以上。我们与腾讯的新战略合作将进一步放大我们的用户增长轨迹，这将使我们能够将Robotaxi服务集成到腾讯的微信“出行服务”和腾讯地图中。因此，我们可以接触到中国十几亿用户。我们与关键行业参与者建立了战略联盟。

我们最近与优步达成了合作，这将使用户能够直接通过优步平台访问我们的Robotaxi服务。该合作预计将于今年晚些时候在中东的一个关键市场率先推出，目标是未来将部署扩展到更多的国际市场。我们还与康福德高(ComfortDelGro)合作开展了一个联合Robotaxi试点项目。康福德高是总部设在新加坡的最大陆路运输公司之一，业务遍及13个市场，包括欧洲、中国、澳大利亚等。我们很高兴看到全球范围内有利的监管和测试进展。在第一季度，我们已经获得了卢森堡交通部颁发的L4 Robotaxi测试许可证，并开始在韩国首尔的江南区进行道路测试。

楼天城博士

从量产的角度来看，硬件成本降低仍然是任何汽车制造商都无法回避的基本挑战。对于我们的Gen 7 Robotaxi来说，我们自主研发的自动驾驶域控制器是世界上首款基于车规级芯片实现全场景L4自动驾驶的产品，具有更长的产品生命周期和60万公里的行驶寿命。

在计算平台方面，我们是L4行业中首家完全采用车规级系统芯片(SOC)的厂商。这一进步成功地将域控制器的尺寸、重量、功耗和成本各降低了50-80%。我们专有的PonyWorld还通过AI推理优化、模型蒸馏和其他技术创新，将计算效率提高了3倍，显著超越了L4行业的普遍水平。因此，我们能够采用更具成本效益的计算能力，总算力仅1016 TOPS。这种成本效益高的方法使我们能够在未来扩大车队规模时显著降低总体成本并实现盈亏平衡。

在激光雷达方面，我们也对软件算法进行了重大改进，以适应成本效益高的激光雷达。对于Gen 7 ADK，我们选择了极具成本效益的半固态和固态激光雷达。虽然这一选择可能在单个传感器性能上有所妥协，但我们通过先进的软件算法弥补了这一点，将噪点减少了高达30倍，最终提高了整体系统性能，并相比上一代降低了68%的成本。

展望未来，我们仍有很大的空间来进一步巩固和扩大我们的技术领先地位，从而为未来的商业化部署做好准备。

问答环节

美银证券的Ming Hsun Lee

感谢James、天城和Leo，祝贺第一季度的业绩以及Gen 7 Robotaxi产品的发布。我有一个问题。既然你们提到2025年是规模扩张的一年，那么我们应该如何评估你们在这一年的进展?对于2026年，你们有什么计划或展望吗?

彭军博士

实际上，我们对于Gen 7 Robotaxi的量产有一个非常清晰的计划。如我之前所述，这仍然是今年的主要关注点。我们预计Gen 7将从第二季度开始量产，从而到年底将我们的车队规模扩大到1000辆。此外，大规模部署将在今年下半年逐步加速。我们特别在以下三个方面努力，以确保快速扩张：

首先，我们正在与丰田、广汽和北汽等OEM合作伙伴紧密合作，涉及组件采购、预安装和最终组装，以确保每辆Robotaxi都符合最高的工业质量和安全标准。

其次，我们在关键组件采购方面采用的敏捷和灵活方法使我们能够迅速适应需求变化，确保供应链的稳定，并支持我们量产计划的高效执行。

最后，我们多年来与中央和地方政府的合作已经建立了我们在卓越安全水平和运营能力方面的良好记录。这增强了我们的信誉，并使我们能够获得所需的许可证，为我们的Gen 7 Robotaxi的商业部署铺平道路。

通过上述三个方面的努力，我们将专注于加强这些关键基础，以实现我们车队规模的强劲增长势头，确保可扩展和可持续的扩张。至于2026年，我认为我们的扩张速度将更快。我们将生产更多的自动驾驶车辆，并在中国以及国际市场上进行部署。

高盛的Ting Song

感谢，祝贺业绩。我有两个问题。第一个问题是，虽然你们在上个季度强调了“中国优先”的战略，但这次我们在全球市场上看到了一些进展。能否详细阐述一下你们不断演变的全球战略?以及在现阶段，中国市场在多大程度上仍然是核心焦点?谢谢。

彭军博士

我想我来回答这个问题。如我在准备好的讲话中所提到的，小马智行的使命一直是“让自动驾驶无处不在”。虽然我们目前优先考虑中国市场——鉴于其相对成熟的无安全员商业化 Robotaxi 监管环境——但我们相信，我们在中国建立的生态系统、技术进步和规模化运营可以作为“样板间”，使我们能够凭借经过验证的能力、经验和商业模式进入新市场。

在现阶段，我们瞄准的是具有强大出行需求、先进基础设施和友好监管政策的市场。虽然这些国际市场的商业化仍处于早期阶段，但我们正与全球合作伙伴紧密合作，以展示我们的技术准备情况，推动当地商业无人驾驶法规的进展，建立公众接受度的势头，并在此过程中产生收入。这种方法实际上反映了我们近年来在中国一线城市所取得的成就，我们相信我们在中国的成功记录也将有助于在这些新市场中建立更大的信心。

最近，我们已经与一些关键的全球参与者建立了战略合作伙伴关系。其中之一是优步(UBer)——我们计划今年在中东的一个关键市场在其平台上推出我们的Robotaxi服务，并扩展到其他国际市场。另一个合作伙伴是康福德高(ComfortDelGro)，它是新加坡最大的运输公司之一，业务遍及包括欧洲、中国和澳大利亚在内的13个国家。我们还在全球范围内取得了监管和测试方面的进展，获得了卢森堡的L4 Robotaxi测试许可证，并在韩国首尔的江南区开始了道路测试。这些成功为我们探索中国以外的未来市场机会提供了宝贵的经验。

德意志银行的Bin Wang

感谢回答我的问题。我的问题更多是从技术角度出发的，你们提到ADK的价格大幅下降。你们是否需要升级软件来实现这种ADK成本的降低?特别是，你们在计算能力方面做了哪些改进?谢谢。

楼天城博士

谢谢，我来回答这个问题。在回答你的问题之前，我想说的是，小马智行作为中国领先的自动驾驶公司，将引领Robotaxi的“DeepSeek时刻”。通过优化我们的PonyWorld AI模型和增强工程能力，我们设计了一个成本效益很高的软硬件系统。这使我们能够在采用车规级SOC和较低精度雷达和传感器的同时，维持自动驾驶算法性能并降低相关成本。

例如，我们的PonyWorld通过AI推理优化、模型蒸馏和其他创新，将计算效能提高了3倍，显著超越了L4领域的其他公司。因此，我们能够采用更具成本效益的计算平台，总算力为1016 TOPS，而行业同行通常需要2000到5000 TOPS之间，从而使我们的成本显著优于行业其他公司。

在推理计算方面，我们实施了众多优化，比如优化AI模型中的算子、增加计算并行性以及提高内存效率，以提升推理性能。所有这些努力都帮助我们在不牺牲性能的情况下提高了成本效率，证明了我们能够实现成本效益高且可扩展的L4自动驾驶。

华泰证券的Chu Yan Yi

感谢回答我的问题。祝贺你们在全球出租车服务方面的扩张。我们注意到，中国工业和信息化部最近发布了一些关于驾驶辅助的监管要求。那么，我想问，这可能会对小马智行产生潜在影响吗?谢谢。

楼天城博士

我来回答这个问题。我认为很多人错误地将“L2-驾驶辅助”与“L4-自动驾驶”等同起来。最近，工业和信息化部(MIIT)发布了一份通知，明确指出L2不等于L4。

工信部的关键要求包括：首先，制造商或解决方案提供商在推广L2-驾驶辅助系统时，必须避免使用“自动驾驶”或“智能驾驶”等误导性术语。其次，制造商或解决方案提供商需要明确界定驾驶辅助系统的能力和安全措施。不得使用“零接管”或“脱手脱眼”等术语，并必须强调驾驶员持续监控的责任。

我们认为这对小马智行来说显然是有利的，因为它有助于公众全面、清晰地理解L2和L4之间的区别。这也是我们一直强调L2和L4在为客户增加价值方面存在根本差异的原因。更具体地说，当用户希望自动驾驶系统运行时在放松甚至想打个盹，只有L4才能真正满足需求。

我想更详细地谈谈L2和L4系统之间的技术差异。

L2系统广泛使用模仿学习。AI驾驶员通过复制现实世界驾驶数据中的人类行为来学习。模仿学习的局限性在于，AI驾驶员无法理解驾驶行为背后的原因。因此，它不足以安全地处理不断变化的交通场景。

对于L4系统，我们使用强化学习和我们的世界模型PonyWorld。在PonyWorld下，我们的虚拟驾驶员通过大量生成的数据进行自我学习。这使我们的虚拟驾驶员能够通过分析每个行动的结果来“理解原因”，教会它们在不同场景中做出更明智的决策，并最终超越人类驾驶员的安全性。

随着时间的推移，在PonyWorld下训练的虚拟驾驶员发展出了执行复杂任务所需的高级技能，比如顺利穿越城市区域、处理不可预测的交通场景，或在无需任何人工干预的情况下安全运行50万小时。

最重要的是，这两种方法之间的关键竞争优势存在显著差异。模仿学习需要大量数据，而强化学习则高度依赖AI模型的能力。这种根本区别构成了一个相当大的障碍，使得从一种方法过渡到另一种方法变得具有挑战性。这基本上要求公司从头开始，建立一支全新的专家团队，这意味着它不能简单地通过先前的经验来加速。

杰富瑞的Xiaoyi Lei

你好，感谢回答我的问题。我的问题是关于中美关税问题的，目前这个问题似乎正在缓解，但我仍然想知道，它是否仍然会对你们的运营产生任何潜在的负面影响?你们从海外市场采购了多少材料?

王皓俊博士

我来回答这个问题。我们认为关税问题对我们运营的潜在影响将非常小。首先，我们的供应链大部分是在国内采购的。其次，在过去几个季度中，我们已经针对不断变化的国际政治形势增强了供应链的韧性。这包括使供应商多样化，并在必要时增加库存。因此，我们已经做好了充分准备来管理这一风险。

此外，我想强调的是，我们的Gen 7量产计划也考虑了这些假设和不确定性。因此，我们有信心实现全年部署1000辆车队规模的目标，并且不会受到贸易环境变化的影响。