2025年，四维图新实现营业收入41.25亿元，同比增长17.25%，归母净利润实现扭亏。进入2026年一季度，公司营收继续增长，亏损同比收窄。

财务数据改善之外，更值得关注的是业务重心的变化。四维图新正在从传统地图导航，转向数据合规、车规芯片、辅助驾驶和具身智能等新方向。随着智能汽车、机器人和低空飞行器等移动智能体加速发展，AI进入物理世界需要新的数据入口。四维图新试图把多年积累的地图、定位、数据治理和车规量产能力接到这一趋势上，从过去服务汽车“看路”，转向服务AI理解真实世界。

智云撑起数据底座

四维图新的2025年年报，呈现出一家老牌地图公司的新变化。

年报显示，2025年，四维图新实现营业收入41.25亿元，同比增长17.25%；归属于上市公司股东的净利润为1.04亿元，上年同期为亏损10.95亿元。业绩改善既来自收入规模扩大，也与智驾业务重组有关。2025年，四维图新完成与鉴智开曼的业务重组，智驾业务进入新的整合阶段；处置图新智驾带来的15.68亿元投资收益，推动公司实现年度扭亏。

如果把视角从利润表移到收入结构，四维图新的转型轮廓会更清晰。

2025年，四维图新智云业务收入29.04亿元，同比增长28.85%，占营业收入比重达到70.42%；智芯业务收入6.59亿元，同比增长16.59%；智驾业务收入2.53亿元；智舱业务收入2.50亿元。智云业务已经成为公司收入的主体，智芯业务继续保持增长，智驾业务也在重组后进入新的量产节奏。

四维图新过去最鲜明的标签是地图，但从收入结构看，地图已经更多成为底层能力。真正拉动公司增长的，正在变成围绕智能汽车数据闭环展开的智云业务。

在智能驾驶产业中，数据正在成为新的基础设施。城市NOA、端到端模型、世界模型和大模型上车，都离不开高质量道路数据、驾驶行为数据和车端数据回流。与此同时，汽车数据采集、脱敏、存储、调用和跨境流转都面临更高合规要求。车企既需要数据支撑智能化迭代，也需要确保数据流通安全、可控、可审计。

四维图新的能力正在沿着这条链路延伸。过去，它更多解决车辆如何“看懂路”的问题；现在，车企需要解决的是数据如何被安全、合规、高效地采集和使用。公司在年报中提到，其提供采集、脱敏、应用的全链条数据合规托管服务，并建立“合规先行”“安全可控”的数据流通基础和数据全生命周期安全治理体系。地图能力由此不再只是导航和定位工具，也开始进入智能汽车数据流转和合规治理环节。

这种变化与行业节奏高度相关。过去几年，智能驾驶竞争更多围绕算法、芯片和传感器展开。进入2025年后，辅助驾驶从高端车型向大众车型快速下沉，车企对成本、交付和合规的要求同步提高。四维图新在年报中判断，辅助驾驶行业核心特征已经从“技术突破”转向“规模应用与安全托底”，中高阶辅助驾驶功能正渗透至15万元级乃至10万元级入门车型。

这一阶段更考验供应商的综合能力。谁能以更低成本、更快速度、更合规的方式帮助车企量产，谁就更容易进入主机厂的长期供应体系。四维图新的路径，是把地图、数据、芯片、算法和合规能力重新组合，以极致性价比的全栈可控优势，形成智能汽车时代的新型Tier1能力。

2026年一季度，这一转型仍在延续。公司一季度实现营业收入8.57亿元，同比增长13.36%；归属于上市公司股东的净利润为亏损1.44亿元，较上年同期亏损1.52亿元有所收窄；扣非净利润亏损1.40亿元，也较上年同期有所收窄。营收增长和亏损收窄同时出现，说明四维图新仍处在转型爬坡期，但新业务的收入支撑正在增强。另据北京车展期间消息，四维图新基于地平线J6B、J6E和J6P三款覆盖低中高阶辅助驾驶方案放量在即，后续有望进一步助力公司业绩改善。

一季度，四维图新的经营活动现金流出现阶段性流出，原因主要来自芯片备货。公司解释称，为应对芯片供应紧张，本期增加晶圆和存储芯片备货，采购付款相应增加。

这笔支出放在当下看，并不只是库存变化。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等场景对车规芯片的需求仍在增加；与此同时，2026年以来存储芯片价格压力明显，晶圆代工和封测环节也出现价格上行信号。对四维图新而言，提前备货会占用一部分现金流，但也能为后续量产交付锁定资源，减少供应波动和成本上行带来的扰动。

相比短期利润波动，四维图新现阶段更需要证明新业务的持续支撑能力。2026年一季度，公司收入继续增长，亏损同比收窄；智云和智芯承担主要收入来源，智驾业务经过重组后重新进入量产竞争。四维图新正在围绕数据、芯片和算法重新梳理自身能力，这也是其从地图公司转向智能汽车基础能力供应商的关键。

900万套之后

2026年北京车展上，四维图新把具身智能放到了更靠前的位置。

4月24日，北京车展期间，四维图新以“智见新境”为主题亮相，展示AI驱动的全栈汽车智能化量产方案，并首发智能体数据综合解决方案。据了解，四维图新智驾业务累计获得定点超900万套，正在交付120余款车型量产项目；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芯片量产车型超过百款，量产验证超过500万颗，出海比例超过50%。

这些数据说明，汽车智能化仍是四维图新当前最明确的量产支撑。地图提供空间基础，数据合规解决流通问题，车规芯片进入硬件底座，辅助驾驶方案承接前装量产。四维图新正在用这些能力证明，自己已经不只是导航地图企业，而是智能汽车数据和计算链条中的重要参与者。

智驾侧，公司整合“新鉴智”后，低、中、高阶产品线都开始强调量产落地。其中，基于地平线征程6B芯片打造的PhiGo Entry行泊一体方案，累计定点超过300万套；PhiGo Pro“7V鱼眼”高速领航方案已完成量产；PhiGo Max端到端城区领航方案也已获得征程6P第三方首发定点，并预留L3级智驾升级空间。

芯片侧，杰发科技成为四维图新转型中更具硬件属性的一环。年报显示，杰发科技芯片全球累计出货量已超过3.12亿颗，SoC与MCU出货量双双破亿；2025年MCU芯片出货量同比增长近40%，服务客户超过400家，新增客户近50家。公司还推出AC7870多核域控芯片，支持ASIL-D功能安全等级，并进入无线充、数字钥匙、TBOX等智能化场景。

在汽车智能化量产能力之外，具身智能成为四维图新的下一步延展方向。

车展期间，四维图新提出智能体数据综合解决方案，覆盖智能体感知、数据采集、全链路合规以及人形机器人、工业机械臂、无人车、四足机器人等六大场景应用。方案包括4D空间记录终端、动作捕捉手套、全身运动捕捉套装等高精度采集硬件，也包括数据合规服务和智能合规融合终端。

这一步仍然沿着四维图新最熟悉的数据能力展开。

给具身“喂数据”

四维图新CEO程鹏在北京车展专访中提到，具身智能和智驾类似，核心都是数据采集和训练。汽车是“有限姿态的单一场景”，具身机器人则是“多姿态、无限场景”。在他看来，机器人训练所需的数据量会远大于智能汽车，公司估算未来5年内相关数据量可能轻松翻1000倍。四维图新因此成立具身小组，第一件事就是做数据合规。

这段判断解释了四维图新为什么要进入具身智能。它并不选择去做机器人整机，而是把汽车行业积累的数据采集、数据合规、高精定位、感知算法和芯片模组能力，迁移到更广义的移动智能体。

智能驾驶的训练逻辑，是让系统学习老司机。具身机器人的训练逻辑，则是让机器人学习熟练工人、服务人员或场景操作员。程鹏提到，机器人数据采集也需要类似动作捕捉的方法，把设备装在头部、手臂、手部等位置，记录最熟练的人如何完成动作。目前公司已经在推进动作捕捉数据模型、硬件采集装备和手套等产品。

从商业逻辑看，四维图新仍然选择做“底座生意”。

人形机器人行业热度很高，整机厂、算法公司和零部件企业都在寻找切入口。四维图新的机会不在机器人外形，也不在整机制造，而在机器人进入真实世界前必须补上的数据和合规层。机器人进入家庭、工厂、商场后，采集到的不只是道路和交通信息，还可能包括家庭隐私、工厂工艺流程、商业机密和人身安全相关数据。这些数据的采集、存储、调用和训练，都需要更高标准的安全治理。

这正是四维图新过去多年积累可以复用的地方。汽车数据合规已经让它熟悉监管规则、车端采集、数据脱敏、数据闭环和前装客户需求。具身智能时代，机器人、无人车、工业机械臂、四足机器人和低空飞行器都会产生大量物理世界数据。谁能把这些数据安全、合规、有效地采集并用于训练，谁就有机会成为AI进入物理世界的数据入口。

智能汽车、机器人、低空飞行等供应链对数据、感知、算法和硬件具有较高重合度。四维图新希望凭借数据合规、高精定位、感知算法、芯片模组等AI全链路能力，向具身智能软硬件场景拓展。

这条路径的潜力，来自四维图新能力边界的自然延伸。智能汽车已经成为第一批大规模移动智能体，机器人和低空飞行器则可能成为下一批物理世界智能终端。它们都需要感知环境、理解空间、做出决策，也需要在合规框架下完成数据闭环。四维图新过去积累的数据采集、空间定位、合规治理和车规量产能力，正好可以继续嵌入这些环节。

从2025年年报和2026年一季报看，四维图新的业务结构已经出现清晰变化。智云成为收入主体，智芯保持增长，智驾经过整合后重新进入量产竞争，具身智能则被放到下一阶段的战略位置上。

这让四维图新的市场想象被重新打开。过去，外界看四维图新，更多关注导航地图的商业空间。现在，公司开始把自己的能力放进更大的AI坐标中。智能汽车需要数据入口，机器人需要训练数据，低空飞行器需要空间定位和安全治理，而这些物理AI终端都绕不开感知、定位、计算和合规。

四维图新的潜力，也正在这里体现出来。2025年净利润转正，让公司穿过了一个重要财务节点；2026年一季度营收继续增长、亏损收窄，则显示主业修复仍在推进。接下来，如果智云业务继续放大，智芯保持交付增长，智驾定点逐步转化为收入，具身智能数据方案获得更多真实场景验证，四维图新的转型逻辑会更加完整。

对于一家曾长期被贴上“导航地图”标签的公司来说，变化已经开始显现。四维图新的角色，正在从给车辆提供地图，延伸到为AI进入物理世界提供数据入口。智能汽车是第一站，具身智能可能是下一站。过去的地图能力没有消失，而是换了一种方式，接入了AI时代更大的物理世界。