從一臺車出發到三百城，九識成為城市治理的「運力底座」

當多數公司還在發佈會的PPT裡講“物理AI”的故事時，九識的無人車規模已經超過3萬輛，覆蓋300餘座城市，累計真實運營里程達到2.5億公里。近日，九識召開戰略發佈會，宣佈公司未來重心將聚焦物理AI賦能城市治理。九識的特別之處在於，別的公司是先提出Physical AI，再尋找應用場景，而九識是先讓機器跑起來、跑出商業收入，才宣佈物理AI的戰略升級。九識CEO孔旗曾表示，複雜城市開放道路能夠產生高價值數據，而商業模式本身需要賺錢，才能持續獲取數據、推動技術進步。如今，九識的車隊已經進入“數據驅動迭代、商業反哺研發”的循環。

所以，九識所說的物理AI，其實是一套已經在現實世界持續感知、決策並執行，且已產生商業收入的智能系統。而這套系統，九識用了五年去構建和運行。五年裡，這家公司完成了三次自我迭代，每一次都把它往今天這個位置推了一步。01五年三步，九識的能力擴張史縱觀九識五年的成長路徑，每一步都在為擁抱“物理AI”做鋪墊。九識誕生於無人駕駛行業寒冬，其所在的無人配送賽道因為長期沒有成熟的商業化場景而備受冷落。活下去，是這家2021年8月成立於蘇州的創業公司要回答的第一道題。2021—2023年間，早期的九識更多是在打磨技術，讓客戶願意為L4技術付費。

它曾實地對比傳統麵包車和無人車的運營，最終定義了沒有駕駛室的RoboVan產品。2023年，轉折到來。這一年5月，九識Z5正式亮相，成為首款L4級城配量產車型。但賣車並不容易。九識聯合創始人、CCO周清表示，無人配送是新興行業，客戶最大的顧慮是“技術成不成熟、投入之後能不能穩定運營”。因為快遞客戶的利潤率很低，掙的是辛苦錢，每一分現金流都很寶貴。九識的解法是不斷降低客戶進入無人配送市場的門檻。比如將傳統商用車行業非常成熟的免息分期模式，首次引進到無人配送行業，並推出自動駕駛訂閱服務，讓客戶從一次性投入轉向按月付費。“本質上，就是讓客戶用更低的初始成本，利用好無人車的實際價值。”周清說。

同時，當年的九識Z5還擁有稀缺的全場景適配能力，成為行業內首個在城市機動車道運行的無人貨運車輛。隨後幾年，除了繼續迭代更多Z系列車型，九識還推出了新的產品系列，有載重更高、貨箱體積更大的，也有價格較低、載重較輕的。分期模式配合優秀的產品表現與持續的產品創新，使得九識的銷量穩步增長，走出一條清晰的爬坡曲線：2023年賣出第一臺車，同年進入百臺量級；2024年進入千臺量級；2025年底車隊規模突破1.5萬臺；到如今，九識的全球車隊已超過3萬臺，覆蓋20多個國家、300多座城市。

車隊規模邁入萬臺之後，九識也將能力延申到智駕系統的規模化，嘗試讓無人駕駛能力脫離自有整車，與主機廠的底盤、整車製造能力重新組合。今年6月，東風汽車推出四款L4級無人配送車，背後正是九識推出的“九識智駕Zelos Inside”方案。該方案向主機廠、專用車廠商、特種裝備廠商等不同公司提供通用L4級自動駕駛技術。雙方不僅聯合定義產品、開發測試、量產交付，還共同建設全國性服務體系。近日，九識又與廣汽簽約“九識智駕Zelos Inside”合作項目。周清用一句話概括這套模式的邏輯：“讓懂車的人造車，讓懂L4的人保駕護航。”商業探索並未止步。

在更多城市，九識發現並非所有客戶都需要買一輛車來解決問題，於是在這次的發佈會上推出“九識租車”小程序，向客戶提供穩定的運力。當客戶購買的單位從“車輛”變成“運力”，無人駕駛便不再需要借鑑汽車產品的商業邏輯。可以這麼說，物理AI商業化的核心是效率提升。只有真正產生勞動價值、減少人類工作時間，客戶才會持續購買。而九識正是通過無人車產品，率先在物流場景實現了物理AI的價值。02從數據到商業飛輪，為什麼九識能成功擴張如今把“物理AI”掛在嘴邊的公司不少，但並非每家公司都做得了這門生意。

在周清看來，判斷一家物理AI公司是否能落地，要看三個層面：技術能不能在物理世界中成立，能不能規模化進入真實場景，能不能創造真實的商業價值。“物理AI公司的核心並不在於單個產品的優劣，而在於能不能讓AI真正進入物理世界，形成從感知、理解、決策到執行的完整閉環。”周清進一步拆解，他認為物理AI不能停留在“看懂”物理世界，而是要基於對物理世界的理解做出正確決策，保障機器安全穩定運行；還要能規模化落地到工廠、機場、園區等真實環境，覆蓋足夠多的場景、服務足夠多的客戶，並實現長時間運行。最重要的是，物理AI要能創造真實的商業價值。

如果一家公司的技術只能演示、不能長期運行，或者能運行、但客戶不願意持續付費，那它還不能算一家真正成熟的物理AI公司。周清還向強調，九識的經歷並不是一次從配送向物理AI的轉型，更準確地說，是九識在無人配送領域形成商業化能力之後，把已經驗證的技術和商業能力拓展到千行百業。在這個拓展過程中，九識靠的不是某一項單一優勢。周清把它比作一個“木桶”——技術規模化能力、產品功能化能力、車輛交付和製造能力、運營能力、安全體系、客戶服務能力，每一塊木板都要足夠強，才能支撐九識從單一產品走向更大的產業空間。而這些木板，其實是在同一個底座上長出來的。這個底座的起點，是真實數據。目前，九識的無人車已累計行駛2.

5億公里，每一次在真實城市道路中完成任務、產生交互與數據，都在不斷迭代其無人駕駛技術。數據積累得越厚，系統對複雜場景的處理就越從容，安全能力也隨之而來。制度上，九識在今年成立安全委員會，統籌車輛功能安全、網絡安全等安全體系建設。技術上，九識把大量處置權交給了系統：車輛遇到複雜場景，會自動靠邊停車，同時向雲端報警；雲端系統根據報警情況做出初步判斷，再把處置建議推送至人員端；人員一鍵確認後，車輛即可快速完成安全處置。而安全與技術的成熟，又讓商業飛輪真正轉了起來。目前，社會運力需求正在顯現，政府也在制定政策和標準推動無人駕駛規模化應用。

運力需求的提升，結合九識領先的自動駕駛技術，推動其實現車隊擴張、模型增強、運營範圍擴大，這三點又能推動單位運營成本下降，進一步激發運力需求。技術與商業的飛輪就這樣互相驅動。從數據上也能看到九識的商業盈利能力在持續增強。公開資料顯示，九識在2025年底實現業務現金流和毛利率轉正；截至2026年1月，九識幫助客戶平均降低運營成本66%。飛輪轉起來之後，方案要能更快地複製到更多地方，技術就需要被標準化。目前，很多L4公司即便實現商業化，也難以把技術、產品標準化。而九識已經把L4級自動駕駛能力拆解成一整套通用方案，並應用在東風、廣汽的車型上。

九識方案的通用性首先體現在硬件層面，不同車型共用一套多傳感器融合預控單元和網關單元的智駕套件，並提供完整的標定SOP，保證穩定性；軟件層面，方案包含全棧自研的自動駕駛技術、車輛管理平臺、運營系統、移動端APP以及對外的自動駕駛開放接口，讓用戶可以快速實現車輛的管理調度；服務層面，九識有配套的運維、客服、售後人員和完整的運營體系，包括運營指導手冊、人員培訓和現場實操升級指導。綜合來看，不同車型在硬件佈局、車身結構等方面會存在差異，但底層智駕能力、運營系統和標準化開發流程都可以複用。“如果進入每一家主機廠都要從底層重新開發，那這家公司很難成為平臺。”周清說。

而當這套標準化的能力鋪開到3萬臺機器上，考驗的就變成了大規模設備管理能力。3萬臺機器每天真實運行，需要的不只是模型，還有車輛調度、故障處理、客服、遠程運維、充電、任務分配、OTA、數據回傳等能力。比如圍繞“九識租車”，九識搭建了運維、調度、監管三套平臺。運維平臺處理日常報警與處置，支持一鍵挪車、一鍵回位；調度平臺能自動發現客戶需求點周邊的閒置車輛並自動調度；監管平臺則能清晰地看到每一輛車的位置與狀態。而且隨著規模的擴大，九識遠程人工成本的佔比反而下降了。2025年下半年，這項成本已降到九識月均總成本的3%以下。周清解釋，成本的下降不是靠削減人手，而是把運營流程標準化、平臺化、自動化。

比如車輛管理、任務調度、狀態監測、異常識別、數據分析以及部分運營決策，目前都可以通過平臺和AI來完成，人工更多負責處理更復雜的問題。從真實數據到安全，從商業飛輪到技術標準化，再到同時運營管理三萬臺機器。正是這套能力，撐起了九識向物理AI擴張的底氣。03擴張影響：更大的市場、更穩的收入對九識而言，向物理AI擴張後，它將不再受限於“一家無人配送公司”的身份，業務空間打開了遠超物流城配的想象空間。最直觀的變化，是市場邊界的擴大。

RoboVan對應的只是無人城配市場，而隨著九識對外提供通用化的L4級自動駕駛技術、以及無需購車的運力服務，其市場可以延伸到商用車、專用車等車型品類，以及環衛、機場、園區等應用場景，乃至所有需要移動能力的環境中。目前，九識的市場已經擴展到輕卡領域。九識新推出的Z20輕卡，雖然因政策暫時還不能進入幹線運輸，但園區、工廠裡已經冒出大量運輸需求。九識團隊參展時，總有人追著問“這車能不能做到四噸以上”、“貨箱能不能再大一點”。以往，客戶可能都想不到用無人車來滿足這種運輸需求。但當無人車規模化上路之後，潛在客戶會進一步設想，自己的場景裡能不能加上無人車去解決問題。同時，收入結構在重塑。

過去，九識的收入主要靠賣車，但隨著更多主機廠生產無人配送車，軟硬件成本下降，硬件利潤在大幅攤薄。周清表示，賣車是規模化的基礎，Zelos Inside是能力輸出，運力平臺和九識租車則把能力轉化為持續的服務收入。九識希望逐漸從賣一輛車賺一次錢，走向輸出一套能力，並從能力中持續獲得收入。向物理AI擴張後，九識研發投入的複用範圍也在擴大。以往，訓練出來的算法只能提升九識RoboVan的競爭力；一旦Zelos Inside模式大規模跑通，同一套研發投入就能服務多個OEM、多種車型和更多場景。服務車型的增多又能反哺數據的積累，而數據是技術進步的基礎。周清強調，與車企合作的前提是數據授權。

九識希望在合規、安全和授權的前提下，讓更多真實運營場景產生的反饋進入九識的技術迭代體系。車輛規模越大、場景越豐富，九識越有機會捕獲真實世界的長尾問題，再通過統一的算法、仿真驗證和版本迭代，把單輛車遇到的問題轉化為全系統的能力。“未來如果有更多車輛搭載Zelos Inside這套系統，提供更多數據，九識大腦的模型成長效率也會更高。”這種數據與模型的正向循環，決定了九識能否從一家規模很大的無人車公司，繼續成長為一家有平臺屬性的物理AI公司。

04結語從賣一輛車，到輸出一套能力，再到運營一張運力網絡，九識的三次擴張，劃出的是一條更務實的物理AI公司成長路徑——不靠宏大敘事吸引關注，而是把一個個具體的產品做到規模化、標準化、自動化，從而實現擴張。當別人還在爭論“物理AI是什麼”，九識已經用三萬臺在路上工作的無人車，給出了自己的答案。物理AI的價值，最終取決於它替真實世界省下了多少重複勞動。當越來越多重複枯燥的工作被交給那些不知疲倦的無人車，一座城市便能騰出更多雙手，去做更有價值的事。這，才是物理AI真正值得期待的地方。▼推薦閱讀▼激光雷達戰火為何燒向自研芯片？

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