伴随技术突破、政策红利等因素加持,无人驾驶行业正加速迈入“无图时代”。
“自动驾驶从技术验证和小规模试点,正式迈入规模化商业运营的全新时代。”国元证券研报认为,视觉大模型、端到端算法和算力平台升级,正降低L4自动驾驶对高精地图和城市先验数据的依赖,打破新城市复制的地理限制。
《中国经营报》记者注意到,在正在举行的2026世界人工智能大会(WAIC)上,自动驾驶规模化商业应用“拐点”来临的趋势似乎愈发清晰。7月17日,九识智能宣布实现L4级自动驾驶无图方案规模化量产,成为全球首个实现L4级无图方案量产的企业。
“今年,我们在轻地图方案基础上完成了新一代L4级无图自动驾驶方案的技术升级,并率先实现规模化量产。”九识智能联合创始人、CIO朱伟铖向包括《中国经营报》在内的媒体表示,“相比轻地图方案,无图方案又实现了进一步的成本大幅降低,同时将车辆部署周期缩短至1天以内,实现真正意义上的即买即用、交付即运营'。”
同时值得关注的是,2026世界人工智能大会(WAIC)卓越人工智能引领者奖(SAIL奖)TOP30榜单日前正式揭晓。九识智能不仅以领先的无人驾驶技术跻身产业最前沿,更是本届 SAIL 奖 TOP30 榜单中唯一一家无人驾驶企业。
按下商业规模化落地“快进键”
降低高精地图“依赖症”,无人驾驶行业正按下商业规模化落地的“快进键”。
据了解,在行业早期发展阶段,高精度地图是自动驾驶车辆的“标配”之一,由于在感知能力、算力等层面的“先天性不足”,不得不依靠高精地图来提供交通标志、红绿灯、车道线等层面结构化数据,从而为自动驾驶车辆的路线规划、决策等提供参考。
“早期定位技术依赖高精地图,高精地图的优势在于稳定、可预测、便于验证。”华西证券认为,但存在制图与更新成本高、新区域部署效率低等因素会导致地图快速失效,“随着无人配送车感知技术走向‘视觉主导的融合感知’,其定位技术开始从‘高精地图绑定’走向‘轻地图+多源融合定位’。”
九识智能方面也向记者介绍:“在依赖高精度地图的技术路线下,每进入一座新城市、新园区,往往都需要提前完成高精度地图采集、制作及验证。客户购买无人车后,通常需要等待约1个月才能正式投入运营,难以实现真正意义上的‘即买即用’,也制约了产品交付效率和商业化推广速度。”
面对依赖高精地图所存在的效率难以提升、制约商业化落地速度等挑战,行业诸多企业早已开始行动起来,蓄力破局,九识智能就是其中的典型代表之一。
“2025年,九识智能率先在行业内推出轻地图方案,将地图成本降低一个数量级,车辆交付周期缩短至15天以内,大幅提升了部署效率。”九识智能向记者展示的信息显示。
而在当下,九识智能更进一步,7月17日,其对外宣布实现L4级自动驾驶无图方案规模化量产,这一消息在迅速引发外界关注之际,也让不少人产生这样的疑问,在行业从“轻地图”逐步迈入“无图”阶段,安全性是否会打折扣?
“从研发视角来说,我们有大量的数据,我们做了大量的仿真,去保证所有的Corner Case,以及我们之前遇到过的数据,当前的这种算法一定是都可以Cover的。”在采访环节,朱伟铖向包括《中国经营报》在内的媒体强调。
在朱伟铖看来,安全性也是该公司一定要去保证的,“因为我们不可能莫名其妙地把这些算法推到OTA、推到车上,算法一定是经过大量的仿真以及大量的测试验证,去保证我们方案的安全性以及能力不会下降,这是九识智能整体在做的一个最基础的工作。”
“所以我们也要保证公司的算法一发布,不光是它的能力变强,交付速度变快,同时它的安全性一定不会下降,这个是基于我们数据迭代和研发最基础的技术保证。”朱伟铖强调。
2026年的目标是再交付5万台
值得注意的是,尽管强调“安全性一定不会下降”,但朱伟铖也表示最终仍需得到市场的验证。
“积累更多的数据,打造更新、更强的这个自动驾驶的模型。我觉得还是数据足够多,验证的场景足够多,交付的车数量足够多。”朱伟铖向记者表示,“这一定是经过时间的考验,不是说我们拍胸脯说我们一定没问题就没问题,我觉得一定是最终要得到市场的验证。”
“之前高精地图为什么保留了很久?”朱伟铖回应称,其实核心原因也是因为早期的无人驾驶它相对来说开城的范围是有限的,它可能是在政策允许的情况下,是在武汉、广州、上海或者等等少数的地方开。
在朱伟铖看来,“但是我们L4货运,我们要在全国300多个城市去运输,这个时候过去的高精地图的方案就是不可行的。”而对于无图方案推行所带来的成本优化问题,朱伟铖透露,“我们从高精到轻图差不多也就是10个月,所以从轻图再到无图也很快,基本上我们说地图的成本忽略不计。”
“九识智能无图方案以视觉感知为核心、激光雷达为辅助,通过多传感器融合实时识别车道、交通标志、交通信号灯及周边交通参与者等道路环境信息;同时结合道路级电子导航地图完成全局路线规划,为车辆提供导航和路径指引。”九识智能介绍。
九识智能方面同时透露,该公司系统将实时环境感知与AI决策深度融合,自主完成定位、路径规划和驾驶控制,实现更加接近人类驾驶员的自动驾驶能力。“与传统依赖高精度地图完成驾驶决策不同,九识的无图方案实现了以感知替代高精度地图。”
记者注意到,在行业逐步向“无图时代”迈进的大背景下,RoboVan(无人驾驶厢式货车)赛道前景也密切受到外界关注。瑞银全球研究数据显示:“假设Robovan售价不变且使用寿命为5年,2030年Robovan市场的年收入规模或超过360亿元。”
“我们2026年的目标是再交付5万台,也就是差不多把车队运营到7万台这样的规模。我们没有像以前一样,每年保持10倍的一个增长。”对于原因,朱伟铖向记者透露,“目前来说我们的数据已经足够多,所以我们把交付的质量一定要提上去。”