作者丨陈璐瑶

编辑丨张恺翀

今天，广州两大自动驾驶公司小马智行、文远知行同时在港股挂牌上市，双方全球总部均位于广州，小马总部在南沙，文远总部在生物岛，并称为国内 L4 级自动驾驶 " 双子星 "，成为广州今年最高光时刻之一。

小马智行收盘价126.1 港元，市值 538 亿港元，文远收盘价24.4 港元，市值 250 亿港元，都跌破发行价。

小马和文远的成功上市，既有创始团队的奋斗，也是豪华股东的支持，同时也是广州市十年如一日在自动驾驶领域的投入支持。

小马智行：港股自动驾驶 IPO 募资王，

基石投资者阵容亮眼

先看小马，小马智行共募集资金约 67.1 亿港元，这一融资规模创下亚洲自动驾驶公司港股 IPO 新高。

小马智行的基石投资者有 5 家，分别是 Ghisallo、Athos、Eastspring、Hel Ved、Ocean Arete，一共掏了 1.2 亿美元（约合 9.32 亿港元），合计获配 670.7 万股发售股份，占全球发售股份总数的 13.9%。其中，最值得关注的，是美国对冲基金 Ghisallo。其认购 279.46 万股，占比 5.79%。

Ghisallo 是知名对冲基金 key Square Group 创始人之一迈克尔 · 杰尔米诺旗下公司。而 key Square Group 的另一创始人，是美国财政部长贝森特。两人均在金融巨鳄索罗斯的公司工作过；曾投资过特斯拉、Waymo 等自动驾驶头部企业。

在去年美股上市前，小马智行就完成了多轮融资，累计融资超 13 亿美元。

其中，丰田在 2020 年参与 C 轮融资，投资 4 亿美元，持有 4245 万股；

红杉资本 A 轮就进入其中，参与后续多轮投资，共计投资 3650 万美元，持股 2261.51 万股；

五源资本也参与小马多轮融资，共计投资 6570 万美元，持股 1557.62 万股。

招股书显示，赴港上市后，丰田持股 9.94%，红杉 5.29%，五源资本持股 3.65%。

按当前股价计算，丰田持股市值约 54 亿港元，浮盈约 73%；红杉资本持股市值约 28 亿港元，浮盈 909%；五源资本持股市值约 19 亿港元，浮盈 287%。

文远知行：创始人掌握超七成投票权，获 Uber、英伟达等投资

另一家广州独角兽文远知行，此次共募集资金约 23.9 亿港元。文远知行没有引入基石投资者，但获得了 Uber、Grab、博世等战略投资者，作为锚定投资人参与本次港股 IPO，承诺投资金额已超过发行规模的 50%。

文远知行此前的投资阵容，也非常豪华，获得 Uber、英伟达、博世、雷诺、日产等产业伙伴的战略投资。

今年 5 月，Uber 向文远知行追加 1 亿美元股权投资。而东南亚地区的超级应用平台 Grab，也在今年 8 月宣布对文远知行进行数千万美元的股权投资。

此次 IPO 前，创始人韩旭持有约 4124.96 万股，约占公司已发行股本总额的 4.40%；

联合创始人李岩持有约 4069 万股，约占公司已发行股本总额的 4.3%；

二人合计持有公司 72.1% 投票权。

此外，宇通实体持有文远知行 6.4% 股份；启明创投持股 6.1%；Alliance Ventures 持股 6.2%。

其中，Alliance Ventures 是雷诺 - 日产 - 三菱联盟旗下的战略风险投资基金‌。

广州跑出的自动驾驶独角兽

广州与 AI 自动驾驶的缘分，来自于 2014 年。当时的广州，在互联网产业大有掉队的危险，于是当时的市委领导请来了亚信创始人田溯宁，和雅虎的创始人杨致远，咨询他们 " 未来的互联网产业的发展，还有哪些重大的机会？"

田朔宁回答说：" 人工智能，可能是 60 年来 IT 革命里一个重大的机遇，而在机遇的过程中会诞生出一些新的产业类型，这样一场革命可能比我们想象的还要深刻。"

杨致远也认为应该押注 AI：" 不管在工业，还是在医院、宾馆等服务行业，机器人都可以替代人，带来效率进步和提升，这是初创企业都可以努力的方向。"

于是，广州开始大力招商，请 AI 科学家来广州创业，一共至少请了 50 多个初创团队来广州，其中院士团队的公司，就有 9 家，而最成功的两家，就是今天 IPO 的小马和文远。

业内早就有观点认为，" 自动驾驶是百年汽车工业的最后一次跃迁 "，面对这一次关键跃迁，行业分为 " 渐进式 "（从 L2 辅助驾驶逐步升级，以特斯拉为代表）和 " 跨越式 "（直接研发 L4/L5 无人驾驶，以小马、文远为代表）两条路径。

渐进式路线通过实际上路积累海量数据，并利用 AI 大模型迭代技术，显示出更强的生命力。特斯拉推出的基于端到端大模型的 FSD V12 版本，将代码量从 30 万行锐减至 2000 行，展示了数据驱动的强大潜力。

而跨越式路线，系统被设计为全程负责车辆的操控，无需人类接管。这迫使研发人员必须解决所有边界场景问题，从而在算法上追求极高的可靠性和安全性上限。其次，系统能够反复行驶在同一条路线上，从而收集到深度、高质量、高精度的场景数据。这对于迭代算法、处理 " 长尾问题 " 非常有价值。这种数据是高度结构化和有针对性的。

" 跨越式 " 路线的优势在于其理想的终极形态和清晰的商业模式，它描绘了自动驾驶最诱人的未来。

小马和文远的上市，不是 2 个普通 IPO，而是两个超级 IPO，他们代表的是，两家跨越式公司在广州开始跑通商业闭环，作为先行者，小马和文远如果能建立起足够宽的 " 护城河 "，将有机会分享万亿级行业爆发式增长的红利，我们正身处这场汽车行业百年变革的洪流之中。

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