广东
21世纪经济报道记者邓浩
“现在只是一个小组赛，还没到真正白热化的时候。”谈及Robovan（无人物流车）的竞争，九识联合创始人、首席商务官周清在接受记者采访时给出了这样的判断。
近日，凭借在L4级自动驾驶技术创新与规模化产业应用方面的突出表现，九识在2026年世界互联网大会乌镇峰会上获颁“杰出贡献奖”。事实上，随着规模化应用推进，九识也在将自身的业务边界从无人物流车拓展至“城市级物理AI”。
这一转向背后，有两道相互关联的考题：如何让无人车成为可调度、可监管的城市运力，以及如何应对尚未全面展开的产业竞争。围绕这些问题，周清在前述会议期间接受了21世纪经济报道记者的专访。
从单车走向城市
在周清看来，单车智能走向城市智能，首先要改变车辆的使用方式。
过去，无人车按台出租或出售给客户，使用时段有限，经济价值未必充分释放。九识希望通过运力管理平台，让订单与车辆智能匹配、统一调度，提高车辆利用率。交付对象由此从一台车延伸至持续运转的运力网络。
支撑这张网络的“九识大脑”，也从智能驾驶向运营管理延伸：运力平台服务自营及加盟车队，监管平台面向政府，提供车辆状态可视化、异常预警和事件追溯。周清表示，其他品牌车辆也可以接入相关平台。
城市物理AI与数字基建的联系由此变得具体：将分散的车辆、订单和监管需求接入一套协同体系，为物流配送乃至环卫、巡检、机场转运等场景提供服务。
这也要求九识同时回应两类需求：运营方关心车辆能否多跑、投入能否收回；管理部门关心风险能否及时发现、运行过程能否追溯。某种程度而言，城市级应用需要把两者衔接起来。
记者了解到，九识以万卡算力集群和APEX世界模型为底座，通过车端VLA、云端VLA及安全员Agent协同，提高复杂场景下的自主决策能力。周清举例，识别交警身份及手势后，车辆可以据此作出相应动作，减少远程人工介入。
此外，模型进步还关系到硬件成本。周清表示，随着算法完善，九识车辆使用的激光雷达已由早期的四个减少至一个。对于运营方来说，减少高成本元器件和人工介入，也是改善长期经营表现的路径。
周清提到，西安客户老孙（音）最初租车，后来成为第一个买车的客户，2023年开始购入四台，随后增至十台。按周清的测算，如果其单个网点投入五台车、日均处理约一万单的话，差不多两年就可回本。而九识无人物流车的产品生命周期是5~8年，因此剩余的运营时间获得的就是纯利润了。
行业出现明显的头部集中趋势
从市场格局看，行业已经出现明显的头部集中趋势。据《2025-2026年中国无人配送物流车市场发展报告》，截至2026年第一季度末，九识智能（与菜鸟无人车合并后）运营车辆规模超过2.5万辆，新石器超过1.7万辆，二者合计占据市场保有量的85%以上。
不过，在周清看来，眼下的竞争主要发生在创业公司和部分大厂业务之间，商用车厂以及更多高阶智驾企业尚未全面入场。当前的市场结构因而不能直接等同于未来的格局。
算力是下一阶段的门槛之一，但并非唯一条件。“如果没有足够的数据，即使算力再高，其实也是没有用的。”周清说，算力影响模型迭代速度，真实场景数据决定训练的基础，两者相互支撑。
对企业而言，运营规模的意义也因此超出了交付数量：车辆持续上路，才能不断积累复杂场景数据，推动模型改进，再将能力反馈到运营中。记者获悉，目前九识全球车队规模已超3万台，累计真实运营里程近3亿公里，覆盖20多个国家和地区、360余座城市。
硬件成本下降的同时，企业还需持续投入算力与模型研发。能否将这些投入转化为稳定的运营收益，是下一阶段竞争需要回答的问题。
值得一提的是，周清表示，公司正在为商用车厂提供AI能力，由车厂做好车辆，九识提供智驾大脑。比如其推出的“Zelos Inside”模式，正体现着向产业伙伴输出能力的思路。这也意味着，未来的竞争将同时涉及制造、算法和运营服务等多个环节。
但从一地落地走向跨城复制，仍有技术之外的阻力。周清最希望推动的是城市级协同：打通车辆准入、道路通行与日常运营，并统一通行规则、运营标准及跨部门监管机制。如果各地要求不一，会抬高企业复制业务的成本。
当一个城市的无人车从少量试运行增至数千、数万辆，调度、监管、制造和售后都要跟上。九识的城市物理AI战略能否成立，要看这些环节能否共同支撑规模化运营；而Robovan下一阶段的大仗，也将在这一过程中展开。
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