四维图新（SZ002405）近日披露2025年报，全年实现营业收入41.25亿元，同比增长17.25%，营收规模稳步提升；归母净利润1.04亿元，与上年同期亏损10.95亿元相比，成功扭亏为盈。其中，数据合规板块全年营收高达29.04亿元，同比增长28.85%，占总营收比重达到70.42%，成为公司最核心的现金牛。
四维图新CEO程鹏在2026北京车展期间谈到，公司正在试图把多年积累的地图、定位、数据治理和车规量产能力接入具身智能领域，从过去服务汽车“看路”，转向服务AI理解真实世界。
从导航底座到数据底座
四维图新的转型逻辑，需要放在智能汽车产业的发展脉络中理解。
过去数年，辅助驾驶赛道的竞争焦点集中在算法、芯片与传感器三个维度。城市NOA、端到端大模型、BEV+Transformer方案密集落地，推动技术从实验室走向量产车。但随着辅助驾驶向15万元乃至10万元级别车型下沉，竞争的主轴正在发生变化——车企不仅要求技术方案可量产，还要求数据流转全程合规。
这一转变与监管环境趋严直接相关。智能汽车在行驶过程中持续采集道路信息、驾驶行为、车端感知数据，涉及数据采集、脱敏、存储、调用及跨境传输等多个环节，均需满足数据安全与隐私保护的合规要求。在辅助驾驶规模化量产背景下，数据合规已不再是大车企的专属需求，而是所有规模化玩家必须解决的共性课题。
四维图新在这一节点上找到的卡位，核心在于“全链条数据合规托管”——覆盖从数据采集、脱敏处理到应用输出的完整链路，并建立数据全生命周期安全治理体系。用年报中的表述，即“合规先行”“安全可控”。这一能力并非凭空而来，而是地图业务积累的空间数据治理能力，向车端数据场景的自然延伸。
智云业务：翻红的主动力
财务数据印证了转型的阶段性成果。2025年，四维图新实现营收41.25亿元，同比增长17.25%；归母净利润1.04亿元，成功扭亏。扭亏的主要驱动力有两层：一是收入规模扩大带来的经营杠杆改善；二是2025年完成与鉴智开曼的业务重组，处置图新智驾股权带来15.68亿元投资收益，推动净利润转正。
若剔除一次性因素，更值得关注的是收入结构的实质性变化。2025年，智云业务收入29.04亿元，占比70.42%，同比增长28.85%；智芯业务收入6.59亿元，同比增长16.59%。智云与智芯双轮驱动的格局已经成型，且智云业务的增速显著高于整体增速，说明数据服务正在成为公司增长的主动力。
2026年一季度的数据显示，转型仍在推进。公司实现营收8.57亿元，同比增长13.36%；归母净利润亏损1.44亿元，同比减亏（上年同期亏损1.52亿元）。营收增长与亏损收窄同步出现，说明主业修复仍在进行。
值得关注的是，一季度经营活动现金流出现阶段性流出，主要原因在于芯片备货。智能汽车电子电气架构持续升级，座舱域控、车身控制、数字钥匙、TBOX等场景对车规芯片需求持续增长；2026年以来存储芯片价格压力加剧，晶圆代工及封测环节出现涨价信号。在此背景下，四维图新提前锁定晶圆与存储芯片资源，意在保证后续量产的供应链稳定，减少成本波动对交付节奏的干扰。
规模量产背后的竞争逻辑
北京车展期间，四维图新披露了最新业务进展：智驾业务累计定点超900万套，正在交付120余款量产车型；智能座舱方案新增定点135万套；海外导航方案新增定点100万套；杰发科技AC8015芯片量产车型超百款，芯片累计出货超3.12亿颗，MCU与SoC出货量双双破亿。2025年MCU出货量同比增长近40%，新增客户约50家，服务客户总数超400家。
这组数据勾勒出四维图新在汽车Tier1供应链中的真实位置。以智驾定点为例，900万套的规模在辅助驾驶供应商中已属头部梯队，且定点向实际交付的转化周期通常在1至2年。这意味着，2025年至2026年的定点项目，将在未来1至2个财年内持续释放收入。
四维图新将自身定位为“智能汽车时代的新型Tier1”。其逻辑在于：辅助驾驶竞争维度已从单点技术突破，转向规模量产与安全托底。性价比、交付能力、合规资质与车企的长期供应绑定，成为这一阶段的核心竞争要素。四维图新的筹码，是将地图、数据、芯片、算法与合规能力重新打包，形成全栈可控的解决方案。
芯片侧，杰发科技的角色值得关注。2025年，其推出的AC7870多核域控芯片已通过ASIL-D功能安全等级认证，进入无线充、数字钥匙、TBOX等场景。MCU产品线的持续放量，为四维图新在车规级硬件领域提供了差异化支撑。
具身智能：数据能力的下一站延伸
2026北京车展期间，四维图新发布智能体数据综合解决方案，覆盖人形机器人、工业机械臂、无人车、四足机器人及低空飞行器六大场景，提供数据采集硬件、数据合规服务及智能合规融合终端。硬件端包括4D空间记录终端、动作捕捉手套、全身运动捕捉套装等采集装备；软件端则对应全链路数据合规解决方案。
这一布局的底层逻辑，与四维图新在智能汽车数据合规领域的积累高度相关。
程鹏判断，具身机器人训练所需的数据量将远大于智能汽车。他估算，未来五年内相关数据量可能翻1000倍。汽车场景相对收敛（有限姿态、单一场景），而机器人场景极度分散（多姿态、无限场景），数据采集的复杂度与合规难度均呈指数级上升。机器人进入家庭、工厂、商场后，采集的数据类型也将从道路信息扩展至个人隐私、工业工艺、商业机密乃至人身安全相关数据，合规治理的要求随之更高。
四维图新的具身策略并非切入机器人整机赛道，而是定位于“数据入口”——为机器人提供进入真实世界所必须的数据采集与合规基础设施。这一定位延续了其在智能汽车领域积累的空间数据、定位能力与合规治理经验，并将其迁移至更广义的物理世界AI终端。
四维图新正在讲述一个关于数据基础设施的新故事。故事能否被接受，取决于接下来的几个季度里，定点能否兑现为收入增长，具身智能能否找到更多客户，以及数据合规能力能否成为更多车企供应链中的确定性选项。
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