九識智慧在2026世界人工智慧大會開幕當天投下一枚技術路線切換的訊號彈：其L4級自動駕駛無圖方案已告別實驗室，進入規模化量產階段。公司披露，該方案在新增運營路線中滲透率已達30%，預計到7月底，無圖運營里程將突破4萬公里。
最直接的變化體現在交付端。過去，一輛無人配送車進入陌生城市或區域，需經歷道路採集、高精地圖製作與驗證，等待時間接近一個月。採用無圖方案後，九識智慧稱車輛部署週期可壓縮至一天以內。這意味著客戶購車後有望繞過漫長的建圖流程，接近“交付即運營”，把無人車從一項需要現場工程實施的定製化專案，轉變為標準化產品交付。
高精地圖曾是L4自動駕駛的安全底座，能提前告知車輛車道線、路口連線、紅綠燈位置等先驗資訊，降低即時感知難度。但這種模式在無人配送車需要進入全國300多個城市、面對海量快遞網點與社群線路時，成本與效率瓶頸迅速暴露。每新增一片運營區域都接近一次小型專案交付，地圖持續採集、更新與維護的費用，很容易抵消無人車節省的人工成本。
九識智慧的無圖方案並非完全拋棄地圖，而是不再依賴釐米級高精地圖提供車道級先驗資訊，轉而結合道路級電子導航地圖完成全域性路徑規劃，由車輛通過攝像頭、雷射雷達等感測器即時識別道路結構與交通參與者，自行完成定位、規劃與控制。公司聯合創始人朱偉鋮在群訪中解釋，過去依賴高精地圖的L4方案只能在少數城市展開，難以支撐更大範圍的運輸需求，無圖因此成為一道必須解決的商業問題。
在感測器方案上，九識智慧選擇以視覺為主、雷射雷達為輔，區別於特斯拉等企業堅持的純視覺路線。朱偉鋮指出，L4級無人貨運車輛沒有駕駛員隨時接管，雷射雷達仍有必要保留，且隨著交付規模擴大，其成本已降至可接受區間。減少地圖依賴後，施工路段、模糊車道線、異形路口等複雜場景均需依靠即時感知與模型處理，演算法驗證與安全責任進一步集中到企業自身。九識智慧的應對之策是依託歷史運營資料構建模擬平台，演算法通過驗證後才能推送至車輛。
不過，無圖方案仍處於早期爬坡階段。公司預計到7月底實現的4萬公里無圖運營里程，相較於其已披露的超過1.6億公里累計運營里程，佔比尚小；新增路線30%的滲透率也說明無圖尚未全面替代原有方案。朱偉鋮坦言，該方案仍需經過時間與市場驗證。
無圖技術更大的價值在於助力規模複製。過去幾年，無人配送車硬體價格大幅下降，九識智慧E6車型裸車價已降至1.98萬元，行業競爭進入兩萬元以內。車輛降價後，開城速度、運營效率與車輛利用率成為客戶能否算清賬的關鍵。無圖方案將部署等待時間壓縮至一天以內，使無人車有機會從固定線路運輸進入即時物流市場。今年6月，九識智慧已先後與支付寶、滴滴送貨、58快狗、貨拉拉等平台展開合作，嘗試將無人車接入即時運力平台，根據訂單變化排程車輛，讓一輛車服務不同線路與場景。
朱偉鋮透露，九識智慧2026年目標新增交付5萬台，將車隊規模提升至約7萬台。根據中國交通運輸協會物流投融資分會發布的報告，截至2026年第一季度，中國無人配送車保有量為4.7萬台，其中九識智慧與菜鳥無人車合計約2.5萬台，佔比53.2%，行業集中度已相當高。競爭正從技術驗證轉向規模複製與持續盈利，而無圖方案恰好服務於這一階段——如果每輛車都需要工程師提前勘察道路，5萬台新增交付將帶來龐大的人力需求；車輛能在陌生區域快速部署，企業擴張才可能擺脫人力數量的約束。
無圖並未消除所有門檻。路權仍是懸在頭頂的課題：目前低速無人配送車尚未形成全國統一的車輛屬性與准入體系，各城市分別制定管理辦法，車輛在一天內完成技術部署，不等於一天內就能獲得合法路權。安全責任同樣加重，隨著車輛從固定路線走向即時排程，運營範圍更分散，遠端運營體系、保險機制與事故責任劃分都需同步擴張。
九識智慧此次“無圖”量產，本質上是在嘗試消除L4無人車規模複製中的一項關鍵工程障礙。高精地圖退出後，車輛能更快進入一座城市；但能否穩定跑下去，仍取決於模型能力、資料閉環、運營體系與監管規則的協同演進。當行業從“比誰先上路”“比誰車價更低”進入數萬台交付階段，競爭重心已轉向誰能用更少的人、更短的時間，把同一套L4系統複製到更多城市，並持續為每輛車負責。