1177亿元！这家重卡新势力拿下自动驾驶开年最大融资

时间：2026-02-04 10:45:24    点击量：

　　

　　车东西1月27日消息，就在刚刚，DeepWay深向宣布完成11.77亿元人民币的Pre-IPO轮融资。此次的投资者有

　　在私募股权投资的逻辑中，Pre-IPO轮通常被视为企业通往二级市场最重要的一步。

　　在这轮融资中，投资方不仅要审视技术的领先性，更会近乎苛刻地评估商业模式的确定性、财务指标的健康度以及产业链的护城河。

　　DeepWay深向本轮融资金额创下其历轮新高，且吸引了国资、外资与产业资本的共同参与，这在某种程度上折射出资本市场对自动驾驶赛道评判标准的变化——从单纯的“技术崇拜”转向对“商业闭环能力”的深度确信。

　　2025年5月，DeepWay深向科技的一场发布会曾让外界对这家重卡新势力的“硬件能力”留下了深刻印象。

　　当时发布会的核心聚焦于DeepWay深向的三电自研系统及L2级智驾功能落地，却也在无意间稀释了其作为一家自动驾驶公司的技术标签。

　　事实上，DeepWay深向并非不重视自动驾驶，更多是基于当时资源配置做出的最优选择。其打造正向定义的车辆、实现L2大规模落地，都是在为未来的无人自动驾驶奠定基础。

　　DeepWay深向从创立之初便锚定L4级无人驾驶为终极目标，只不过在通往终点线的路径上，它选择了一条与传统“实验室派”截然不同的渐进式战略。

　　现在看来，正是这份踏实选择，为企业赢得了更多订单与确定性，更为其赢得了资本的青睐。

　　从2026年初回望，DeepWay深向拿下的这笔11.77亿元融资，也是过去一年自动驾驶投资重点的缩影。

　　拉长视角看，2025年中国自动驾驶领域披露的融资总额超过582亿元，较2023年自动驾驶“寒冬时期”，实现了近三倍的爆发式增长。

　　从具体场景来看，深耕场景化L4无人配送的头部企业，在2025年拿下了超40亿元融资，一举刷新国内自动驾驶领域融资纪录。

　　与此同时，不少专注细分场景落地的自动驾驶的企业也在2025年接连实现港股上市，完成资本化进程。

　　从上述事例中不难看出，当下资本不再为实验室里的“颠覆性故事”买单，而是将筹码高度集中在具备“落地确定性”的头部选手手中。

　　具体来看，DeepWay深向本轮融资之所以能吸引国资、外资与产业资本的共同增资，也与其“进化派”的生存哲学是分不开的。

　　在通向L4无人驾驶的道路上，用一个通俗的比喻来说，行业曾一度被划分为追求一飞冲天的“火箭发射派”与步步为营的“进化派”。

　　在末端配送领域，某头部玩家并未执着于算法的绝对性，而是通过深耕城市物流场景，率先完成了万台规模的交付，在大规模运营中反哺技术升级。

　　在无人矿山领域，也有玩家则通过在封闭矿区实现百台级矿卡的常态化运营，印证了“场景落地+装备协同”才是商业化入场券。

　　从这样的例子不难看出，在自动驾驶的下半场，能够跑通商业闭环的企业，才有资格拿到通往终极目标的门票。

　　DeepWay深向之所以能够打动顶级资本，核心在于它找到了技术可行性与商业可持续性的平衡点。

　　通过大规模车辆交付，DeepWay深向不仅为自动驾驶研发提供了源源不断的资金支持，还提前锁定了庞大的客户群体与市场份额。

　　这种“进化派”路径让自动驾驶脱离了纯粹的资本输血模式，转向具备可预期回报的科技实业。

　　如果说渐进式路径解决了“活下去”的问题，那么软硬件一体化的垂直整合，则解决了“怎么赢”的问题。

　　在智驾技术落地，尤其是重卡领域中，主机厂和供应商在适配与磨合中消耗了大量的开发周期与资金成本。

　　DeepWay深向则是行业里少数打通了“自有车辆+自研智驾技术”底层闭环的企业。这种垂直整合的优势，在实际落地中显现出了三个层面的降维打击。

　　首先是数据层面的“全量获取”与垂直整合，作为自动驾驶的燃料，DeepWay深向通过正向定义研发车辆，实现了对整车数据的垂直掌控。

　　通过软硬件深度协同，DeepWay深向能实时获取核心零部件的底层反馈，这不仅支撑了编队及单车L4的决策优化，更在感知自适应、载荷自适应等方面构筑了技术护城河。

　　其次，这样的模式带来了显著的价格优势，此前传统主机厂在后装或改装L2车型时需要付出额外成本，而DeepWay深向在车辆正向定义之初就考虑了对智驾需求的兼容，其L2系统的BOM成本仅需增加3000至5000元。

　　通过这种模式，DeepWay深向实现了极高的技术触达率，推动了智驾技术普惠。

　　最后，DeepWay深向软硬件一体也带来了性能协同与安全冗余的深度下探。

　　深向重卡的EE架构、底盘、总布置从一开始就涵盖智驾需求，降低了链路延时，实现跨域信息融合。这让智驾系统能够与执行系统实现毫秒级的响应，转向系统带有自适应校准功能，能规避长途行驶造成的偏移。制动系统则能在保障安全的前提下，通过电制动与气制动的合理分配，实现最优的能量回收。

　　此外，基于自有的整车控制器（VCU），DeepWay深向构建了跨域的安全兜底方案。这种深度整合的安全性，是仅靠摄像头和毫米波雷达做算法的公司难以企及的。

　　深度垂直整合数据和软硬件协同的能力，已经为DeepWay深向向L4的飞跃构筑了牢固的护城河。

　　公开消息显示，截至目前，DeepWay深向已积累超1亿公里的L2级真实运营里程，付费订阅率突破30%。

　　在重卡这个高度务实的物流行业，30%的付费率意味着用户不仅认可技术的先进性，更认可其带来的降本增效价值，也就是更低的事故率、能耗和综合运营成本。

　　实现了L2商业闭环，DeepWay深向的L4落地就成为了其下一个目标。毕竟，在自动驾驶的竞技场上，从L2到L4的跨越往往被视为一道鸿沟。

　　首先，重卡与乘用车的动力学特性存在本质差异。商用车运载工况极端多样，空载与满载之间存在数十吨的质量差异，且牵引车头与挂车之间属于柔性连接。

　　在不同的地面附着力、载荷分布和弯道曲率下，如何实现平顺控车，是重卡智驾的核心难点。

　　针对这样的难题，DeepWay深向全系标配L2的策略，使其拥有了目前行业最大规模的新能源重卡自动驾驶数据源。

　　目前积累的超1亿公里真实里程数据，核心价值不在于感知，而在于对底层动力学模型的精准标定。

　　由于L2与L4在底层执行和控制逻辑上高度重合，这些在复杂工况下沉淀的控制算法和标定参数，可以无缝复用至L4的研发中。

　　随着L2运营里程快速向数亿公里迈进，这种“数据复用价值”将成为DeepWay深向实现 L4 飞跃的确定性保障。

　　与此同时，DeepWay深向在实现L2级智驾系统大规模落地的过程中，磨练出了一套高效的工程开发、测试与交付体系。

　　此外，在追求端到端大模型等前沿技术的同时，DeepWay深向保留了L2阶段积累的模块化与规则化算法。

　　这些基于规则的经验积累，在L4系统中扮演着关键的“兜底”角色。当深度学习模型面对长尾场景（Corner Case）时，成熟的模块化策略能提供必要的安全冗余。

　　从DeepWay深向的技术演进路线不难看出，其始终服务于物流行业的核心痛点，通过技术手段降低能源损耗、减少安全风险、缓解司机疲劳，最终实现的是物流行业整体运营成本的重塑。

　　可以说，此次资本市场11.77亿元的融资注入，本质上是资本在为DeepWay深向自动驾驶商业化的确定性买单。

　　当技术不再只是停留在测试场里的算法与数据，而成为切实推动行业降本增效的生产力引擎时，L4无人驾驶的终极目标已指日可待。

　　DeepWay深向此次Pre-IPO轮融资的落地，不仅是企业发展的里程碑，更标志着中国自动驾驶行业“务实主义路线”的阶段性成功。

　　通过“沿途下蛋”解决现金流，通过“研发车辆”掌控数据底座，DeepWay深向已在商用车领域构筑了牢固的技术护城河。

　　随着融资到账，DeepWay深向在L4端到端大模型等前沿领域的投入将进一步提速，为整个商用车自动驾驶行业注入强劲动能。

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