用時三年，蘇州跑出了一家無人車企，首次舉行新品發布會就拿出了4款車，半天訂單訂完全年產能。

這家企業叫九識智能。

在L4級自動駕駛相關企業渡寒冬、商業化一拖再拖的當下，九識智能會是行業的破局者嗎？

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把無人車的價格打下來

如果來看九識智能的首場產品發布會，任誰都可以看出，價格絕對是這次新品發布會上最大的亮點。

給不了解無人配送行業的朋友先簡單科普下，在5年前行業發展的早期，無人配送車整車成本會因車型（底盤+上裝）、傳感器方案、計算平臺選擇的不同而呈現較大差異，部分企業能做到整車成本20-25萬元左右，也有企業的整車成本在50萬元左右，且貨柜空間基本是3立方米及以下水平。

對比這個數據來看，你就知道行業這些年的進步有多大，九識這一系列產品的價格競爭力有多強。也因此，在開啟預訂后的一小時，九識智能的訂單數就突破了1000臺；6月28日當晚八點，九識智能透露，2100臺的原定產能已經全部訂了出去。

而截至6月29日上午7點42分，九識小程序上的定金專拍鏈接已售出了5290件。

這對于曾經年市場容量只有百臺水平的無人車行業，絕對是一個歷史性的時刻。

九識智能告訴智車星球，目前官方已臨時調整增加了訂單數據，但還不能對外透露具體數量。

“我原本也就預估會訂出三五百臺吧。”九識智能CEO孔旗對突然而至的“爆單”感到十分驚喜。他原本預估發布會當天的訂單數會比往常多，但沒想到僅半天時間就把全年產能都訂了出去。

△九識智能CEO孔旗

不過要強調的是，上圖中的價格僅僅是車輛的裸車價，要想完整實現自動駕駛功能，還需要購買FSD服務。

以新版Z5為例，5年質保內的使用周期計算，總花費為：4.98萬購車價格+0.7*4*5萬FSD服務費用=18.98萬元。同時，還搭配了不錯的限時購車福利及金融政策。

而此前，客戶則需要一次性付完22萬的產品及服務費用（含裸車價和5年的FSD服務）。

這意味著，新的Z5不僅在軟硬件配置全面升級的情況下，還降價了3萬元。不管是從總購車價格還是對于客戶的補貼力度來看，九識的這次煥新升級都是誠意滿滿，且更加從客戶的角度去考慮。

當然，這也是其自身體系化能力提升的體現。

孔旗表示，由于此前相關的售后服務體系在同步建設，還不算完善。因此，一直是按照22萬的打包價格出售產品，借此拉高門檻。“否則產品的品質和每一個客戶的體驗就不能得到很好的保障。”孔旗說道。

而隨著售后服務體系的建設逐漸完善，九識也有了能力降低門檻給更多客戶帶來高品質的產品及服務。

據九識介紹，其網點數量目前已有230家左右，且開城的步驟已經形成了標準的SOP，后續也將跟著用戶的需求進一步擴展網點建設。

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把無人車產品矩陣打出去

九識智能此次新品發布，是行業首次覆蓋城市低速全場景的L4級量產系列產品的集中上市，也是九識憑借對L4智能城配產品軟硬件技術的深厚積累，以及對應用場景的深刻洞察給出的一份“解題思路”。

具體來看，九識智能此次新品發布會共發布了4款車型：Z2、Z5、Z8和Z10，數字分別代表該車的裝載容積。其中Z2是一款小型平板車，是九識智能為覆蓋窄路場景提升機動靈活性而開發的L4級別自動駕駛產品，主要應用于封閉園區、校園、居民區、室內倉庫、非機動車道等低速運輸場景。

該車整體設計更加小巧靈活，裝載容積為2m3，續航里程可達110km，最大載重300kg。

王牌產品Z5 2024版是一款為城市配送實現物流轉運而開發的L4級無人車，主要應用場景有封閉園區、城市物流運輸等。續航能力180km；裝載容積為5m3，載重量800kg。

Z8和Z10是九識智能創新推出的業內最大載重、最長續航的L4級無人車產品，二者主要應用于月臺接駁、叉車裝卸、工業物流、礦區、長距離運輸等場景。

造型方面，新車外型設計更加輕盈、前衛與硬朗。整車采取“大傾角、大夾角”的流線型設計，避免了雨雪掛壁所帶來的困擾。同時，也使得車輛降低了20%以上的風阻，再搭配動能回收策略，新車整體續航有了明顯的提升。

值得注意的是，整體車輛設計采用了無外突結構方案，傳感器模組布局更加集中，布線更為簡潔，大幅提升了車輛的窄路通行能力。

同時，九識智能首創的分體“冰磚”大燈，光源強度達到4.3萬坎德拉，是國標車規準入的三倍之多，光源覆蓋更廣，照明更充足，為車輛夜間行駛保駕護航，風雨無阻。

硬件方面，首次采用了車規級雙Orin Drive套件，算力超500tops，算法的深化與泛化能力得到大幅增強。

此外，傳感器方案也同步進行了升級。

新車采用了14臺攝像頭與4個車規級固態雷達構成的全新傳感器方案，能有效識別車身前后300米及左右100米的環境變化，大幅提升了新車規避能力與運營效率，從而更好地適應各類場景的效率需求。

為了配合硬件的大規模升級，新車的自動駕駛系統采用了最新的ZOE 2.0架構，實現了對傳感器擴展的無縫銜接，并且具備高密度傳輸與高性能調度優勢。同時通過骨干網絡，利用Transformer完成了對動靜態障礙物與地圖元素的統一檢測。

決策過程則是采用了領先的前決策模型，真正實現了決策層規則的端到端，大幅減輕了終端運營的負擔。

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從場景出發，從用戶體驗出發

在九識智能聯合創始人莊立看來，產品在軟硬件方面的升級只是基礎。為了擴展更多的運營場景，給客戶帶來更好的使用體驗，九識智能還基于具體使用場景痛點問題做出了對應的優化策略。

△九識智能聯合創始人莊立

比如在常見的鄉野道路場景中，最大的問題就是沒有任何地理特征可供推位，GPS受遮擋信號不穩，網絡信號也極弱。如果是雨天，路面受天氣影響會變得泥濘，邊界線及車道線會變得模糊甚至不存在，四周的植被每次雨后也會有新的變化。

這些都對技術團隊提出了高難度挑戰。

為了解決上述問題，九識智能提出了一套完整的技術解決方案。

首先，引入了Footprint坐標系，統一了近場與全局坐標。同時，定位系統內置了高階評價，通過精心構建的變化矩陣保持整體位移的連續性。

此外，基于多年積累的高精地圖數據，九識智能還引入了Map Transformer V2模型進行在線建圖。該模型本身就具備推理能力，對于遮擋以及邊線不清的情況都有非常好的效果，因此能完成對車道線、警示牌、停止線和人行橫道等標識的識別。

通過這些在線信息，徹底解決了車輛無特征下的行駛問題。

這一套解決方案除了鄉村道路，也能應用于類似沒有特征的道路，比如隧道、跨海大橋、高架、甚至沙漠道路。

相比使用傳統RTK定位，九識智能的解決方案更加經濟有效，不需要額外的設備部署，就能同時適應曠野與城市場景，為科技下鄉及物流下鄉政策的落實提供了保障。

而為了讓產品能夠在全天候下運營，天氣問題也是不得不面臨解決的最大挑戰。

江南的暴雨、北方的鵝毛大雪、四川盆地的霧以及華北的揚塵，都是技術團隊面臨的難點。

為了實現對全國各地不同地區客戶的高效交付，九識智能采用AI生成技術，讓模型具備高效泛化能力，通過這項技術，能夠基于自身標注數據不斷生成不同程度的雨霧塵雪夜效果，達到逼真的效果。

針對對自動駕駛系統穩定性影響較大的雨雪天氣，九識智能也做了不少工作。

在雨雪天氣下，水面的動態變化很容易在傳感器層產生分層拉絲、噪點集聚甚至鬼影，嚴重影響了自動駕駛能力的發揮。

九識智能的技術團隊基于傳感器成像、反射率分布及光線追蹤技術去除了拉絲分層現象，并實現了近乎100%的噪點過濾，在實際運營中十分顯著改善了極端天氣下的自動駕駛能力。

同時，新車型還引入了傳感器自清潔系統，當雨霧塵雪以及污漬對傳感器帶來遮擋時，自清潔模塊就會自動觸發，在極端天氣情況下也能保證環境信息的精準性。

去年冬天至今，九識智能開展了極寒天氣下數十個測試項目，包括冰面制動、電量損耗以及積雪識別等等。截至目前，已累計測試10萬多公里，路況覆蓋了城市、鄉間與園區。

正是這些場景難題的攻克，讓九識智能的產品真正實現了對全路況、全天候場景下L4全無人運營的廣泛覆蓋。

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無人車規模發展，需要系統性力量

從技術驗證到產品驗證，開放道路上的無人配送已經發展了六年左右的時間。

近兩年隨著產品形態的不斷進化以及成本的不斷下探，這個新事物終于走入到實際的生產應用中，開始去嘗試解決傳統物流行業、城市綜合管理體系中存在的人口老齡化、事故率高、運營效率低等一系列問題。

例如在江蘇省如皋市，九識智能正深入當地快遞物流、冷鏈運輸等多個城市運輸服務場景，充分發揮產品優勢，為當地城鄉、村鎮解決偏、遠、散的物流運輸困境，有效賦能當地行業和企業的發展，為大中小企業實現降低40%~60%的物流成本，大大提高運行效率。

另一方面，隨著產品技術落地帶來的行業效率提升成果被更多人看到，自動駕駛產品在城市配送的市場端需求量開始逐漸增長。據九識介紹，目前產品銷量正以每月近50%的增長率遞增，九識也在不斷提升產能建設與相關配套。

這一市場變化，為智能車供應鏈產業生態的發展和革新都帶來了新的機遇。

目前，每臺九識智能車車身覆蓋五百余個零部件，40%為新興自動駕駛零部件廠家。值得一提的是，車身超95%的零部件實現了國產化，在品質方面，全部符合車規級產品要求。

當然，新挑戰是與機遇同在的。

對于九識來說，越來越像車企，就意味著除了研發體系外，還需要提升銷售體系、交付體系、運營體系、生產體系等多方面的能力，以保證能跟上企業成長的速度。

這在自動駕駛配送行業還是空白，走在前面的雖然先享受到了先發好處，但同樣承擔著探路人的風險。

對于車企經常會面臨的“產能地獄”問題，也是九識近在眼前的困難，在與媒體的交流過程中，相關負責人也坦言交付壓力比較大。

而從整個行業來看，當前關于自動駕駛安全評估、責任承擔、年檢審查、駕駛許可等方面法律不足，依然在限制產品的應用探索。

雖然2018年4月，相關部門印發了《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》的通知。但是時至今日，真正能夠取得上路許可發文的城市并不多。在擁有相關管理制度的城市中，不同地區對于自動駕駛車輛的駕駛許可標準存在差異，導致企業在申請許可時需要面對不同的要求和流程。

除此之外，目前測試示范區主要分散在不同城市，由企業與當地政府合作開展測試示范活動，加之各省甚至各市、區、縣在自動駕駛管理上的標準規范都存在不一致的情況，這給自動駕駛車輛的跨區域運營帶來了不小的壓力。另外，自動駕駛車輛沒有明確的定義，在一些地區，將車輛定義為機器人或非機動車等，需要按照速低速在非機動車道行駛，這也影響跨省運營。

另外，當前開放的測試場景主要集中在一些常見的、交通環境和路況比較好的城市道路，缺乏多元化的測試場景支撐，這在一定程度上限制了自動駕駛技術的進步。

上述這些都是自動駕駛配送車開始大規模上量后，需要面對并解決的問題，而這些也只是所有問題中的一部分。

想要行業穩定快速的持續發展，除了自動駕駛技術公司體系進化，也需要自上而下的系統性推動與支持。

這場關于物流行業的深刻變革，我們還需要再給些時間。

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