低速無人車大進軍，從九識智能與菜鳥的牽手開始

2026年，一切與“智能”有關的技術都將在場景中爆發。開年以來，AI視頻、AI編程、具身智能、無人車......多個領域都驗證了這個說法。

上月末，九識智能CEO孔旗與菜鳥集團CEO萬霖在簽約現場握手，前者從成立僅4年多的公司，一躍成為全球最大的RoboVan無人貨運車隊運營商——車隊規模超過2萬臺。

僅僅兩個月前，菜鳥還在30多個城市大規模推廣無人車智能倉配方案，并認為快遞物流行業三到五年將部署超20萬輛無人物流車。但阿里最終選擇利用過去多年積累的技術、數據和團隊，與九識這家已經跑通商業閉環的公司形成合作，以類似“豐田和雷克薩斯”的模式雙品牌獨立運營，共創智慧物流新基建。

九識CEO孔旗說，拿下菜鳥無人車品牌授權是阿里認為我們能贏。站在阿里的角度，從2015年組建ET實驗室至今，菜鳥的自動駕駛戰略經歷了三次重大調整，如今集團變得更聚焦，過去的行業積累也是時候向一個有前景的出口匯聚。

菜鳥帶給九識的不只是硬件。日均處理千萬級包裹產生的全鏈路數據，在視覺語言模型和世界模型領域多年的技術積累，以及覆蓋全球的物流網絡每天都在更新的實用認知，都是珍貴的資產。

截至去年9月，九識在快遞物流領域的市占率已經超過75%，還成為了中國郵政智能化升級的核心供應商。這次合作，如虎添翼。

無人物流車行業最猛的戰將，出現了。

一、“鮑莫爾病”催熟無人車

在江浙滬地區雇傭一個專職送貨員，每個月要付出的成本可能是七八千元。而如果采用一輛無人物流車代勞，每月固定成本可能只需要2000多元。不少小企業主、老板會計算這個差價，最后選擇嘗試AI Driver。

這就是九識智能飛速發展的原因——在接受雷遞網采訪時，九識智能創始人孔旗說，九識在多個領域吸引客戶的邏輯并不復雜：

“最初中小B端快遞加盟網點選擇合作，這一群體決策鏈條較短，只要你能幫他們降本增效，就愿意埋單。但這一批客戶也是最難合作的，因為確實要幫他們降本增效。這種最難的客戶拓展之后，這批客戶的朋友們，比如商超等客戶也開始采用我們的解決方案。”

“現在，我們的物流服務從快遞物流，已經拓展到各行各業都在使用......這是一個滲透的過程，包括了大B和小B，以及各條垂直線上的應用。”

2022年，一輛應用于末端配送的無人車包含服務費在內，價格要超過10萬元。到2024年，這個數字極限已經跌至2萬元以下——九識智能的E6裸車價格僅1.98萬元，配合每月1800元的自動駕駛訂閱費。三年時間，價格砍半再砍半。

這符合鮑莫爾成本病描述的現象：宏觀經濟上存在具有正勞動生產率增長率的進步部門和不存在勞動生產率增長率的停滯部門，隨著時間的推移，進步部門的單位產品成本將維持不變（這里指勞動力成本），而停滯部門的單位產品成本將不斷上升。

在現實中，進步的總是技術對應的制造業，停滯的是人力對應的服務業——比如技術進步總是能帶來履約成本降低的機會，但人的效率和勞動力有上限，人力成本無法持續削減，甚至會在某些時刻反過來上升。

經典的例子是，300年前演奏莫扎特的四重奏需要四個人，而300年后演奏同樣一首曲子仍然需要四個人，勞動生產率始終沒有發生變化。放在各種物流場景里，算法指導人力工作得出的最終效率，最終比不過算法直接驅動硬件的效率。

另外，傳統的車輛公司運營模式本質上是在出售一件復雜的硬件設備。客戶購買整車，廠商提供技術支持和維護服務，商業模式類似于工程機械。在這種模式下，廠商的利潤來自硬件溢價，激光雷達、算力芯片、線控底盤上存在太多競爭點，卻不一定能保證客戶的實際體驗，而且會導致嘗試門檻很高，定價難度也更大。

九識選擇了一條截然不同的路徑，整車成本價出售，利潤來自自動駕駛運力的訂閱費。孔旗的原話是：我們賣的是自動駕駛運力，而不是整車。車對我們來說是成本價，我們希望它用十年、二十年，越耐用越好，因為我們靠運力收費，不靠硬件賺錢。

模式轉變的核心，在于重新定義了價值創造的來源。九識的模式里，價值在使用環節持續產生。但這種模式能夠成立，必須滿足三個前提條件。

第一，供應鏈的結構性成本優勢。

九識的整車有500多個零件，其中40%是與高級別自動駕駛相關的零部件，95%是國產的。當傳統車廠銷量下滑，供應鏈產能急需新的上升賽道時，九識拿到了接近甚至低于一線主機廠的零部件價格。

更關鍵的是，九識要求供應商對激光雷達質保5年、電機電控電池質保8年——質保期遠超行業標準，折舊成本被大幅攤薄。

供應鏈議價能力始終對應規模效應。當九識在4個月內從1萬臺沖到2萬臺，這種增速本身就是對供應商最好的信用背書。而整合菜鳥后，雙方加起來在全國數百個城市部署無人車，這種覆蓋密度會讓供應商看到一個確定性的增量市場。

第二，商業閉環的快速驗證。

無人物流車之所以能率先跑通商業模式，是因為它同時滿足了需求剛性和技術可達兩個條件。快遞物流是一個算賬算到毛，甚至算到厘的行業，對成本極度敏感。當單車成本加自動駕駛訂閱費降到明顯勝過傳統模式時，經濟性壁壘被徹底打穿。

九識聯合創始人周清曾透露，他們已經實現了單車盈利和規模化商業閉環。每一臺車的運營收入，已經能夠覆蓋硬件成本、運維成本和研發攤銷。而菜鳥帶來的應用場景，即將進一步驗證這種商業模式的可持續性。

第三，也是關鍵問題之一，是數據資產的持續積累。

每一臺車都是一個移動的數據采集終端——它在真實道路上行駛的每一公里、處理的每一個包裹、遇到的每一個復雜場景，都會給算法提供迭代依據。

當下，自動駕駛逐漸走向世界模型時代，很多Corner Case可以靠仿真建模測試測試覆蓋，單純的數據量指標權重趨于下降，轉而追求效率和質量，但總體對實際運營來講，指導作用還在增長。而通過現有布局，九識智能每天能采集到的數據高達40-50萬公里，累計超過8000多萬公里，具備很強的優勢。

所以不管怎樣，這都是一個正向循環的飛輪，而不是簡單的價格戰。九識與菜鳥的整合，不是兩家公司的資源拼湊，而是兩個飛輪的疊加加速。

二、數據平臺期就是競爭換擋期

桑德爾在《公正，該如何做是好》里說，傳統理論上，一種資源誰用得最好，這種資源就“應該”由它使用。比如一個樂團里，最好的笛子應該給笛子吹得最好的音樂家用，因為這樣發揮了它的最大功用，而且聽眾會最喜歡。在經濟學上，這就達成了帕累托最優。

但在現實生活中，資源分配很少出現這種理想狀態。所以有了另一個知名理論，叫科斯定理：

一項有價值的資源，不管一開始的產權歸屬于誰，只要交易費用足夠低，它最終都會流入到能最大化利用其價值的人手中，并使資源配置達到帕累托最優。

也就是說，在沒有交易摩擦的情況下，“誰用得好歸誰”，是提升經濟效率的最好方法。就比如本次交易，九識智能獲得了擴大應用的機會，獲得了更多實際場景的支持，這在數據驅動自動駕駛發展的“平臺期”有重要意義，九識智能也將發揮這些資源的最大作用。

在剛剛討論過的數據問題里，算法能力目前已進入平臺期，數據質量、采集效率、閉環速度成了拉開代際差距的新分水嶺。技術端形成了一種暗流涌動的現象：

雖然乘用車領域還在L2++++（不過即將抵達L3）的玩法，但實際上算法和開發范式已經大幅變化，提高向高級別過渡的速度。而低速無人車則早早抵達L4級別，比如九識智能前兩年爆火的名作，就有業內最大載重、最長續航的L4級低速無人城配產品，型號分別為Z8和Z10。

九識聯合創始人周清在采訪中的一段話，道破了這個行業的本質：對于新玩家來說，最核心的就是RoboVan傳感器方案，這套方案和之前汽車的傳感器方案完全不一樣，相關數據收集工作是避不開的。

比如截至去年9月，比亞迪天神之眼輔助駕駛每天生成數據超1億公里，但這些來自乘用車的數據的特征，在未來自監督模型、世界模型發展階段，和RoboVan的需求必然有差異。

時間就像黑洞，會吞噬掉后來者彎道超車的意圖。后來者常用的超車技法，比如更強的技術、更低的價格、更好的服務，在一個經常出現車輛停靠點被占據、運送路途七拐八扭、途中交通狀況奇葩的商用車賽道上，兌現難度大大提高。

這是一個典型的數據網絡效應市場：數據越多，對履約的指導意義越大；履約效果越好，客戶越多；客戶越多，數據積累越快、越充分。

今年1月，一段關于中國多個品牌無人物流車的“迷因視頻”在外網走紅，畫面中的無人車在各種場景里“橫行霸道”，但相比往年大眾的嘲諷戲謔，越來越多的評論意識到，這恰恰就是自動駕駛打敗特殊場景的必經之路。“失敗”是獨一無二的教育。

目前，九識擁有近億公里的真實公開道路數據，整合菜鳥后，還獲得了后者在千萬級包裹處理過程中產生的全鏈路、全場景高質量數據。這些數據覆蓋了從社區、校園、商圈到跨境物流的完整場景譜系。

九識和菜鳥還在數據質量上形成了互補。孔旗強調：從第一性原理出發考慮，自動駕駛的核心壁壘還是在于數據。數據量很重要，但當數據量達到一定基準后，數據的質量會更重要，一個決定下限，一個決定上限。

這種數據質量的差異，體現在兩個層面：

場景豐富度。九識的數據來自300多個城市的真實道路，覆蓋了從一線城市到鄉村的復雜路況；菜鳥的數據則來自物流全鏈路，包括倉儲、分揀、配送、逆向物流等不同環節。兩者疊加后，形成了一個橫向覆蓋空間、縱向穿透鏈路的數據網絡。

Corner Case（極端場景）的積累。自動駕駛最難解決的，從來不是常規場景，而是那些極端的、罕見的、卻可能致命的Corner Case。

短視頻平臺上有大量九識無人車在真實場景運營的視頻，而它們的環境往往很刁鉆：四川大涼山的鄉村公路，內蒙古狂風吹過的空曠道路，安徽縣鄉的地方超市，這些真實場景數據對運營的指導意義更大，價值要遠超在標準化測試場或者半封閉固定路線里跑出來的數據——同時，也是客戶愿意相信并選擇九識的現實依據。

什么樣的自動駕駛能力？值多少錢？這些問題最終不是由技術團隊決定的，而是由數據積累最多的公司決定的。或者說來自客戶對其能力的認可。所以不積跬步無以至千里，跑的場景越多，產品力越強，然后成本越低，最后就形成了頭部效應。頭部和其他玩家的差距不再是線性的，而是指數級。

當九識+菜鳥的車隊規模達到2萬臺、在快遞物流領域市占率超過75%時，這個數據飛輪已經轉到了一個后來者很難追趕的速度。

此外，菜鳥帶來的不只是數據量，還有數據的生產方式。菜鳥在視覺語言模型（VLA）和世界模型領域多年的技術積累，意味著九識獲得了一套更高效的數據處理和模型訓練能力。這種能力的提升，會進一步加速數據飛輪的轉速。

這就是為什么周清說，九識要做的是航母級集團。因為在這個行業里，單一產品的競爭已經在這個時刻趨近于結束。自動駕駛領域翹首盼望2026年會大開乘用車L3之閘，那么一向更開放的商用領域，必然會更快進入新的競爭階段，數據生態的競爭。搶占行業制高點，在此一役。

三、改造行業的契機

當前行業面臨一個重要節點：全國約有103個城市開放低速無人駕駛路權，試點時間基本都截至2026年，伴隨低速無人車試點期即將到期，主管低速無人車試點的工信部裝備工業一司已經在開展相關工作。此外，“車路云一體化”應用試點工作的截止時間也是2026年。

隨著標準的出臺，這個行業將從野蠻生長轉向規范競爭。而在這個轉折點上，擁有最多數據、最強算法、最大規模的玩家，將獲得更高的影響力和話語權。

在被問及無人車的未來規模時，周清給出了一個驚人的數字：目前對標商用車就可以，中國微型面包車的保有量是在1500萬到2000萬之間。九識和菜鳥無人車產品形態和微面其實差不多，應該會把這一部分車替換掉。

這是一個萬億級的市場，并不夸張。從2022年到2025年，整個市場已交付3.5萬臺無人車，其中九識+菜鳥超過2萬臺。按照周清的預測，到2030年，無人設備會占到城市物流設備出貨量的20%，保有量至少達到5%——也就是75萬臺。從3.5萬到75萬，這是一個20倍的增長空間。

屆時，整個行業將發生巨大的改變，因為計算投入產出比的邏輯被無人車扭曲了。它們的復制和調度總是難度更低、摩擦力更小。只要運力充足有效，客戶就會出現。

在四川大涼山，九識的無人貨車讓水果運輸損耗率從15%降至3%；在內蒙古河套平原，配送頻次從兩天一次提升到一天兩次。多場景的泛化能力提升的同時，九識以幾萬元的成本價出售整車，靠月費訂閱盈利，建立了完整的商業模式，同時也具備了推廣這種模式的能力。

孔旗對此有清晰的認知：我們整合后會在泛無人貨運實現全覆蓋，成為無人車品牌的航母級集團。除了城市配送，基于自動駕駛底盤，整個集團也會和數十家企業進入除物流以外的行業。

它不只是要做無人物流車，而是要做自動駕駛通用底盤+垂直場景應用的平臺型公司。基于九識Z5改裝的安防巡邏車，已經在進行無人機巡邏作業；九識極景研發的無人掃路車，也投入了城市清潔作業。

平臺化戰略對應的是跨場景的數據復用能力，環衛、市政、巡邏、農業，都是無人車產業真正的規模經濟所在。

從現在起，萬級正式成為無人車的計量單位。當這個數字從幾萬到幾十萬，再漲到百萬千萬時，下一代物流基礎設施也就成型了。

而在當下，風仍起于青萍之末。湖北武漢一位企業硬件產品代理商告訴我們，他在嘗試過九識的無人車服務之后也認為其配送、能力、性價比都很到位，而且即便是從來沒接觸過自動駕駛的人，看到車上不載人，也會本能地更愿意接受它。

“武漢物流園這邊很多老板都想入手，物流最后一公里也是最麻煩、利潤最高的，很多老板想買，都沒有渠道，九識應該派人去下沉物流專線最后一公里配送的難題。”

就在1月25日，九識智能參加了在武漢舉行的2026光谷AI產業發展峰會，簽約落戶九界自動駕駛裝備區域運營中心，預計從光谷出發，與合作伙伴攜手開拓武漢乃至華中市場。九識Z8也在峰會上榮獲“2025年度AI產業創新獎”。

滾雪球之旅，即將開始。

來源：松果財經