东风联手九识，四款无人物流车全球首发

四款车，从两方到六十方，从末端配送到干线物流，一口气全部亮相。

6月6日，东风汽车股份有限公司总经理段仁民宣布，向全球首发无人物流品牌“东风OpenVan”，并官宣了四款车。

在他看来，无人化、电动化和智能化是物流行业发展的必由之路。“我们正在进入第三层：第一层是L2辅助驾驶；第二层是低速无人运载装备；即将进入的第三层是无人车运力。从封闭场景走向城市开放道路，从单点突破走向全场景覆盖。”

东风的目标，是成为这第三层的引领者。

段仁民特别感谢了“九识智能们”在第二层的探索，“它们证明了无人化在物流场景里的可能性”。

而九识，也正是此次OpenVan的“脑力”提供方。双方基于九识“Zelos Inside”平台，让OpenVan得以在N个场景落地，覆盖从城市配送到园区转运、支线物流乃至干线运输的全场景。

东风OpenVAN无人物流车品牌全球发布会现场，东风股份与中国物流股份有限公司、山东亚设新能源汽车有限公司等8家企业签署战略合作协议，覆盖综合物流、新能源运营、装备制造、城市服务及零售配送等多个领域，大客户签约订单超过4000台，并预计于今年8月开始交付。

一个是有着丰富造车经验的央企“国家队”，一个是已跑通1.3亿公里的“百亿独角兽”。它们为什么走到一起？打算怎么合作？又会给行业带来怎样的改变？

01

为什么是九识？

业内做无人物流的公司并不少。东风为什么偏偏选了九识？

段仁民的致辞中或许藏着答案：“在低速无人运载装备发展阶段，九识智能等头部科技公司做了很多开创性的工作。”

在东风看来，九识的价值已在行业中得到充分验证。

具体怎么合作？

周清说得直白：“让懂车的人造车，让懂L4的人为这辆车保驾护航，让专业的人做专业的事，这样整体的事情才能做得更好。”

在这个分工里，东风股份主导整车平台制造与市场导入；九识主导L4级智驾系统与长期的运营支持。

但真正让这次合作区别于传统Tier1供应商模式的，是三个“联合”：联合开发、联合验证、联合交付。

周清特别强调：“从需求共识到发布交付，整个合作过程围绕着真实车型、真实场景和真实交互边界展开，进行真实的研发。”

换句话说，这不是东风买一套九识的算法装上车就完事了。而是从底盘调校到控制策略，从外观设计到冗余系统，双方在每一个环节上都进行了深度碰撞。

用九识智能生态与创新业务总经理薛亚鹏的话说：“很多的技术细节，都是深度参与和深度碰撞之后的行业最佳实践。”

一个很具体的例子是底盘。

“我们跟东风这一款车合作的最大亮点，是我们做了无人车行业里载重量最大的重载底盘，用了很多冗余的转向制动技术，我们的控制算法要跟新的底盘适配新的动力学特征。”薛亚鹏透露。为此，双方做了大量的仿真和实车测试，去适配新的动力学特征。

而这一切，只花了3到6个月。

为什么这么快？因为九识的L4技术已经经历了1.3亿公里的验证和数据闭环积累。

“东风可以完全跳过，他们不需要再花三年时间再从零开始做数据的积累、标注和训练，我觉得这是对整个联合开发最大的优势。”薛亚鹏称，“东风整个造车流程非常专业，我们知道智驾算法怎么和车匹配，一起联合做测试标准和链路，大大加快了两边的研发进展。”

基于此，在此次发布会之际，双方便可一次性亮相四款全场景无人运力车。

第一款是DF-2，两方车，最大载重1吨，号称“城市精灵（参数丨图片）”，是同级最强续航，支持多种灵活上装，配送、巡检、小区环卫都能干， 灵活机动，可上路可进小区，解决最后一公里的难题。

第二款是DF-8，八方车， 最大载重2.8吨，是城配多面手，全面采用后双胎设计，同级最强承载，同样支持多种灵活上装，商超、冷链、五金、建材、农副散杂样样都能拉，巡检、安防、城市环卫它也能干，成本比传统城配车辆降低30%以上。

这两款车型已经准备就绪。另外的两款车是面向未来的产品，目前也已同步开发。

其中一款是DF-25，二十五方车，最大载重4吨，主攻城配，拥有同级最大承载最重，容积可扩展至31方；另一款为DF-60，六十方，最大载重13.6吨，属于干线新势力，可实现自动装卸。

“DF-25和DF-60目前正在园区内运行，未来随着国家法规的开放，它们将逐步走向城市配送和干线物流场景。”在段仁民看来，那一天不会太远。

他特别强调：“无人化不是为了取代人，是为了让物流的人做更有价值的事情。我们希望未来，司机不再是坐在驾驶舱里十几个小时不敢合眼的那个人，而是坐在运力调度中心，管理一个车队的那个人。岗位在升级，不是在消失。”

02

能带来什么价值？

车有了，且很快到来。

据东风股份副总经理李旸透露，“从现在开始，OpenVan的意向就可以正式登记，首批无人车将在今年8月份实现交付”。

至于为什么要买无人车，李旸称，省心、更省钱。他从物流和专用车两大赛道、四个场景，把这笔账算得清清楚楚。

“智慧物流中，民生配送是无人物流车渗透率提升最快的领域”。他指出，这一场景存在多重痛点：人工成本高，占到总运营成本的60%；管理难度大，物流行业司机流动性大，漏单、错单情况经常发生；响应慢，尤其是对即时物流的补货客户，平均需要等待2到3小时。

如果用上无人物流车，能带来什么？

答曰：降低成本、提升效率、将响应速度提升75%。这带来的好处可以直接换算成了真金白银：“每年这三项加起来，可以为各位物流老板节约成本15万元。如果按照一台物流车五年的周期来计算，就是75万元。”

再看园区转运。目前国内年产值超过5000亿的园区大约有500多个，每年园区内的转运费用在700万到1500万之间。但很多园区还在用“人工+地摊式”的传统模式，效率低、管理盲区多、场地浪费严重。

“我们的车辆能够自主完成所有任务，并极大地减少了对暂停区的需求。”李旸说。最终结果是：人工成本节省60%到70%，作业效率提升三倍，按照5年计算，每年可以为物流公司节省14.4万元，5年共节省72万元。

环卫作业行业人员老龄化严重，年人工流失率达到40%，且作业质量波动大、作业场景受限。如果换成无人车，“它可以精准地保持沿边5cm的距离，从而保证清扫质量稳定。综合来看，在清扫面积相同的情况下，每台车每年可以节省64000元。”

道路巡检的难点则是人力巡检效率低、成本高。如果换成无人巡检车，一台车可以管理250台作业车，效率提升10倍。按250个停车泊位算，5年能节省110万。

支撑这一切价值实现的背后，是OpenVan三大核心技术底座的支撑。

第一是智慧大脑，全栈与九识联合自研，采用端到端大模型架构，算力超过500 TOPS。L4级智能驾驶已累计超过1.3亿公里的运营验证，对“鬼探头”、雨雪雾等极端场景做了专门优化。

第二是安全骨骼，由全冗余线控底盘构成，制动、转向、供电系统均实现冗余备份。一套失效，另一套可毫秒级无缝接管。

第三是数字神经，每台车实时在线，基于5G云控技术实现毫秒级超低时延通信，全面接入“车路云”一体化的协同网络。

段仁民指出，OpenVan是一个开放共赢的生态，不止是场景、平台开放，在商业模式上也非常开放。

东风提供了三种灵活的模式，第一种是整车销售；第二是融资租赁，按月租赁；第三是按公里、按件付费，即东风提供运力。

在他看来，OpenVAN之所以是“Open”，是希望所有人都能参与进来，一起共创。“无人物流车面对的场景非常多，只要提出需求，我们就可以共同探讨定制化的方案，来满足所有场景，实现合作伙伴的需求和收益”。

03

ZelosInside到底是什么？

如果说东风提供的是“安全骨骼”和整车制造能力，那九识提供的，就是那个“智慧大脑”。

但九识的Zelos Inside，远不止是一套单一的算法模块，而是覆盖整个OpenVAN的车端、云端、工具链以及运营平台的端云一体化系统，正是这套系统支撑起了双方整体的联合模式。

薛亚鹏解释称，“这是一个通用的L4技术，可以理解为从A到B的L4智驾能力的AI基座。”

这个基座，已经在九识自己的车队上跑了1.3亿公里运营里程，目前每小时算法运行超过4万公里。

同时，为了支撑运力车队，也为支撑运力模式和模型，九识和东风联合建立了三层保障体系：云端，AI预诊断系统，5G远程专家协作平台；枢纽，连锁救援与维保团队、区域服务中心；终端，300个城市和地区售后站点，五公里范围必有维修站点。

“我们的合作模式是全生命周期的伙伴关系。”薛亚鹏强调，“一期结束之后，算法能力还会持续迭代，继续联合测试、联合验证。后面可能会合作更多的车型。在车交付给用户之后，在全国跑起来之后，我们还要一起再建立全国性的运维保障能力。”

更重要的是，九识把这套能力封装成了一个可以复用的产品。

在九识看来，Zelos Inside是九识智能面向全行业打造的L4级自动驾驶技术赋能范式，类似于华为和主机厂的合作模式，都是以全栈自研智驾系统为核心，将成熟的自动驾驶能力封装成标准化、模块化的“智慧大脑”，让整车厂、场景方、专用装备企业跳过底层研发周期，快速拥有L4智驾能力。

薛亚鹏称，与华为的很大区别是，商用车的形态太五花八门了。有特种车、有重货的、有四个轮子的、未来大车可能有六个轮子的，还有井下运输、安防巡检这类特种装备。“我们更像是做一个开放生态”。

除了东风，九识已经与中国煤科、尚元智行等多家企业合作，覆盖了井下运输、环卫等多元场景。

“整个行业，我觉得拐点已经到了。截至2026年第一季度，整个行业的保有量超过4.5万台，九识正在引领新的规模化阶段”。薛亚鹏指出，九识采用“双轮驱动”模式：一方面，九识自有车队已经超过了2.5万台；另一方面，赋能东风等主机厂快速补齐智驾能力。

无人化也许不会一夜之间改变一切。但当“国家队的造车金字招牌”和“智驾独角兽的成熟算法”真正走到一起时，这个行业的效率拐点，或许真的不远了。