九识智能在2026世界人工智能大会开幕当天投下一枚技术路线切换的信号弹：其L4级自动驾驶无图方案已告别实验室，进入规模化量产阶段。公司披露，该方案在新增运营路线中渗透率已达30%，预计到7月底，无图运营里程将突破4万公里。
最直接的变化体现在交付端。过去，一辆无人配送车进入陌生城市或区域，需经历道路采集、高精地图制作与验证，等待时间接近一个月。采用无图方案后，九识智能称车辆部署周期可压缩至一天以内。这意味着客户购车后有望绕过漫长的建图流程，接近“交付即运营”，把无人车从一项需要现场工程实施的定制化项目，转变为标准化产品交付。
高精地图曾是L4自动驾驶的安全底座，能提前告知车辆车道线、路口连接、红绿灯位置等先验信息，降低实时感知难度。但这种模式在无人配送车需要进入全国300多个城市、面对海量快递网点与社区线路时，成本与效率瓶颈迅速暴露。每新增一片运营区域都接近一次小型项目交付，地图持续采集、更新与维护的费用，很容易抵消无人车节省的人工成本。
九识智能的无图方案并非完全抛弃地图，而是不再依赖厘米级高精地图提供车道级先验信息，转而结合道路级电子导航地图完成全局路径规划，由车辆通过摄像头、激光雷达等传感器实时识别道路结构与交通参与者，自行完成定位、规划与控制。公司联合创始人朱伟铖在群访中解释，过去依赖高精地图的L4方案只能在少数城市展开，难以支撑更大范围的运输需求，无图因此成为一道必须解决的商业问题。
在传感器方案上，九识智能选择以视觉为主、激光雷达为辅，区别于特斯拉等企业坚持的纯视觉路线。朱伟铖指出，L4级无人货运车辆没有驾驶员随时接管，激光雷达仍有必要保留，且随着交付规模扩大，其成本已降至可接受区间。减少地图依赖后，施工路段、模糊车道线、异形路口等复杂场景均需依靠实时感知与模型处理，算法验证与安全责任进一步集中到企业自身。九识智能的应对之策是依托历史运营数据构建仿真平台，算法通过验证后才能推送至车辆。
不过，无图方案仍处于早期爬坡阶段。公司预计到7月底实现的4万公里无图运营里程，相较于其已披露的超过1.6亿公里累计运营里程，占比尚小；新增路线30%的渗透率也说明无图尚未全面替代原有方案。朱伟铖坦言，该方案仍需经过时间与市场验证。
无图技术更大的价值在于助力规模复制。过去几年，无人配送车硬件价格大幅下降，九识智能E6车型裸车价已降至1.98万元，行业竞争进入两万元以内。车辆降价后，开城速度、运营效率与车辆利用率成为客户能否算清账的关键。无图方案将部署等待时间压缩至一天以内，使无人车有机会从固定线路运输进入即时物流市场。今年6月，九识智能已先后与支付宝、滴滴送货、58快狗、货拉拉等平台展开合作，尝试将无人车接入即时运力平台，根据订单变化调度车辆，让一辆车服务不同线路与场景。
朱伟铖透露，九识智能2026年目标新增交付5万台，将车队规模提升至约7万台。根据中国交通运输协会物流投融资分会发布的报告，截至2026年第一季度，中国无人配送车保有量为4.7万台，其中九识智能与菜鸟无人车合计约2.5万台，占比53.2%，行业集中度已相当高。竞争正从技术验证转向规模复制与持续盈利，而无图方案恰好服务于这一阶段——如果每辆车都需要工程师提前勘察道路，5万台新增交付将带来庞大的人力需求；车辆能在陌生区域快速部署，企业扩张才可能摆脱人力数量的约束。
无图并未消除所有门槛。路权仍是悬在头顶的课题：目前低速无人配送车尚未形成全国统一的车辆属性与准入体系，各城市分别制定管理办法，车辆在一天内完成技术部署，不等于一天内就能获得合法路权。安全责任同样加重，随着车辆从固定路线走向即时调度，运营范围更分散，远程运营体系、保险机制与事故责任划分都需同步扩张。
九识智能此次“无图”量产，本质上是在尝试消除L4无人车规模复制中的一项关键工程障碍。高精地图退出后，车辆能更快进入一座城市；但能否稳定跑下去，仍取决于模型能力、数据闭环、运营体系与监管规则的协同演进。当行业从“比谁先上路”“比谁车价更低”进入数万台交付阶段，竞争重心已转向谁能用更少的人、更短的时间，把同一套L4系统复制到更多城市，并持续为每辆车负责。