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东风联手九识,商用无人车也有“HI模式”了

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杰西卡 发自 副驾寺
智能车参考 | 公众号 AI4Auto

无人车行业,刚刚来了个“国家队”。

最近,东风股份在湖北襄阳发布了全新无人运力品牌——东风OpenVAN。与品牌一同亮相的,还有4款覆盖全场景的无人物流车产品。



在商用车领域,“全产品线同时亮相、一站式配齐”的平台化打法,过去并不多见。而这种打破常规的平台化能力,源于其背后开放的生态分工:

东风OpenVAN全系产品的智驾系统,由东风与无人驾驶头部公司——九识智能全栈联合深度定制,核心来自九识的L4级智驾方案“Zelos Inside”。



没错,就是那个在第三方报告中,以48%的市场份额位居中国RoboVAN第一的九识智能。

双方从产品定义、架构设计,到联合测试,以及后期的全国性服务体系建设,共同参与了产品全生命周期的开发。

这种深度联合的协同体系,大家其实并不陌生。在乘用车智能化转型中,提到技术提供方,你第一个想到的大概率是华为。

华为Inside模式(HI模式),就是让车企回归其最擅长的整车制造与底盘工程,让懂AI的科技公司输出高阶智驾大脑。

如今,诸多合作项目已反复证实,这套模式在乘用车赛道具备长期可行性。

而九识推出的Zelos Inside,本质上就是把HI模式首次复制到了商用车赛道,合作方可以在保留主导权的前提下,实现智能化技术的深度集成。

所以,正如乘用车主机厂主动拥抱华为一样,在无人物流商用车赛道,占据半壁江山的九识智能,也正作为AI底座,成为商用车玩家智能化转型的首要选择。

国家队+头部智驾企业加码无人车

自动驾驶的浪潮席卷到商用车,等来了国家队正式加码。

东风OpenVAN,是东风在无人驾驶商用车领域的首个独立品牌。



在官方定义中,“Open”代表着开放,对生态、平台与制造能力的全面不设限;“VAN”则从传统的厢式面包车概念,延伸为移动空间、物流单元与智慧载体。

两者的结合,本质上是想将无人驾驶变成一种向全行业开放的智慧运载能力。

比起品牌本身,更吸引外界关注的是背后的合作模式——东风OpenVAN是首个在独立品牌层面,由科技公司通过L4级智驾技术,深度赋能央企主机厂的案例。

东风OpenVAN的整车平台与制造,由东风主导;其背后的L4智驾系统,则是由九识智能和东风全栈联合深度定制开发。

九识将这套面向规模化量产的L4级智驾方案,定义为“九识智驾Zelos Inside”。



在Zelos Inside模式下,双方不仅联合定义产品、联合开发测试,车辆交付之后,还会共同建设全国性的运维保障体系。

双方的合作突破了传统意义上的主机厂与供应商的关系,开创了一种全新的产业协作方式:

让懂车的人造车,让懂L4的人保驾护航。



而东风OpenVAN,正是这种模式落地后的首个代表性成果。

在产品的技术参数上,九识提供的“智慧大脑”,采用端到端大模型,AI算力超过500TOPS。

在实际道路中,全链路响应时间为毫秒级。并且针对城市长尾场景中的“鬼探头”、遗撒物等极端场景,系统还进行了专门优化。

底盘安全上,车辆采用全冗余线控底盘设计,制动、转向、供电系统均实现双冗余备份。

数字神经层面,基于5G云控体系构建的远程运维平台,系统能实现单人对百台车辆的365天不间断监管。

这种从线控底盘到云端调度的全链路安全保障,是商用车走向无人化规模商用的工程前提。

本次品牌发布的同时,东风一口气推出了四款车型,覆盖了从末端配送到城市物流,再到干线运输的全场景,形成了一套完整的无人运力产品矩阵:



支撑这种完整平台能力的核心,正是东风和Zelos Inside的明确分工协作。

其实在无人物流车领域,行业本身并不缺玩家,缺的正是主机厂级别的大规模入局。

因为对于大部分传统车企来说,无人物流更多还是试验项目、创新业务,距离真正成为独立战略板块还有距离。

而这一次,东风股份作为汽车制造“国家队”,直接为无人运力设立了独立品牌,意味着无人商用车在央企的战略版图中,已经正式升级为了“核心战略业务单元”。

几乎可以确定的是,无人商用车行业,正在迎来一场巨变。

汽车“分工时代”:乘用车看华为,商用车看九识

商用无人车领域,拐点正在形成——这在市场中几乎已达成共识。

2026年第一季度,中国无人车市场保有量突破4.5万台,商业化规模迎来高速增长;同时,无人配送、园区物流、矿区运输等场景持续扩张,政策与市场接受度也在同步改善。

对众多主机厂而言,这是一个无法忽视的信号。

过去几年,乘用车市场竞争持续加剧,寻找第二增长曲线的需求愈发迫切。而商用车的无人化,恰好是一块规模足够大、竞争格局尚未固化的新蓝海。



但机会摆在眼前,并不意味着所有车企都要从零开始,自研自动驾驶。

主机厂最大的优势,是数十年积累的整车研发、制造体系和产业链能力;而自动驾驶所需要的数据积累、算法迭代和长期运营能力,则属于另一套能力体系。

据九识透露,其用于训练模型的数据积累和闭环建设,已经持续五年。一家主机厂如果从零开始搭建同样的能力,不仅需要投入巨大的资金和时间,还可能错过宝贵的市场窗口期。

对于大多数企业来说,与其耗费数年时间重建一套AI能力,不如寻找更高效的分工方式,让车企专注造车,让专业公司提供自动驾驶能力。

这正是Inside模式的核心逻辑。



与传统Tier1模式的“黑盒交付、一锤子买卖”不同,Inside模式由合作双方共同定义、开发、验证产品,甚至继续共同推动算法迭代和服务体系建设。

某种意义上,它更像是一种长期共建关系。

实际上,这种“技术注入+联合定义”的商业逻辑,在乘用车领域已经被反复验证过,如今最具代表性的例子就是华为。

华为HI模式的成功,正是将复杂的全栈AI能力封装成标准化、模块化的技术体系输出。

主机厂可以跳过冗长的底层自研,在保留产品定义权、专注市场的同时,快速获得领先的智能化能力。

事实证明,这种分工不仅没有削弱车企,反而能释放出巨大的产业效率。

而现在,类似的演进过程,也开始出现在商用车领域。九识智能所扮演的角色,本质上就是商用车领域的另一个“Inside模式”推动者。

不过,和形态相对标准的乘用车相比,商用车最大的特点在于非标且多元。



物流车、环卫车、巡检车、矿区运输车……不同场景对车辆形态、载重能力和运营方式都有着不同的要求。

因此,商用车需要一个在底层具备通用能力的L4级智驾AI基座,再根据不同场景进行适配。

从这个角度来看,乘用车与商用车正在走向同一种产业分工逻辑:

前者已经跑出了华为HI模式,后者则开始出现属于自己的Zelos Inside。

而接下来的问题是,在这场商用车智能化分工浪潮中,为什么率先跑出来的是九识?

商用车AI基座初步成型,为什么是九识?

于市场而言,检验一种技术赋能模式能否长期走下去,关键在于两点:

第一,这个技术基座是否足够成熟稳定;第二,这种模式是否能够被规模化复制。

顺着这两条线去拆解九识的核心资产,就能理解为什么东风会做出这样的商业选择。

首先是市场验证。亿欧智库的报告显示,2025年中国RoboVAN市场中,九识智能以48%的份额位居行业第一。

换句话说,每两辆投入运营的RoboVAN中,就有接近一辆来自九识。



△图源:亿欧智库

在自动驾驶行业,市场份额代表的是车辆规模、运营经验、数据积累以及客户验证能力的综合结果,而这恰恰也是九识能够吸引头部主机厂的重要原因。

那么这种领先优势,究竟是如何建立起来的呢?

进一步看技术基座。自2021年成立以来,九识智能构建了全球最大的无人驾驶车队,累计交付超2.5万台无人车,运营范围覆盖全球超20个国家、300余座城市。

在这一过程中,九识积累了超过1.3亿公里的L4级商业运营数据,且这些数据都是来自中国邮政、三通一达、极兔、顺丰、中策橡胶、国药集团、叮咚买菜等数十家头部客户的真实商业闭环。

而这些真实的商业运营数据,每天仍以数十万公里的速度持续滚动增长,形成了自动驾驶行业最典型的数据飞轮。



这个数据飞轮的价值,在这次与东风的合作中也得到了直接体现。

本质上,和东风联合开发智驾,就是将九识成熟的自动驾驶能力,封装成标准化、模块化的“智慧大脑”。

与闭门造车、从零突破相比,主机厂借由Zelos Inside提供的技术,能获取的优势十分显著。

最直接的价值是“时间套利”。主机厂可以通过合作跳过数据积累和算法研发训练过程,快速切入市场,极大压缩研发周期,优化边际成本。

据九识方面透露,东风和九识从联合开发到车辆真正跑起来,总共只用了约6个月的时间。

对于一款全新无人商用车而言,这已经接近“快进模式”。



理解了九识的技术成熟度,下一个问题就指向了Zelos Inside的规模化复制能力。

九识将其通用的L4技术,定义为一种从A点到B点移动的AI基座能力。

九识智能生态与创新业务总经理薛亚鹏用了一个类比:“就像现在的生成式AI一样,我们有一个基础大模型,然后再针对不同的垂直细分场景去单独满足。”

也正因底层移动能力的通用特性,这套Inside模式表现出了极高的广泛性与灵活性:

九识方面透露,Zelos Inside面向所有想转型、有意愿、有能力和资质的主机厂及专用车企业全面开放。

合作伙伴可以把该系统当成技术底座,再根据自身在细分行业里的专业Know-how,进行二次开发、场景微调。

目前已有多个垂直领域的项目,验证了这一路径的可行性。

2026年4月,中国煤科常州研究院联合九识智能,推出了全球首套L4级井下无人车——T5自动运输装置,为煤矿高危环境下的无人运输提供了新方案。



此外,在尚元智行、极景智能等行业伙伴的深度协作中,九识这套AI基座,也已经被成功拓宽到了无人观光车、智慧环卫装备等非标赛道。

智能车参考获悉,为了支撑这一开放生态,九识内部成立了生态和业务创新事业部,提供商务、产品、运营、硬件支持、算法支持、客户运营等全维度组织保障。

通过“技术输出+生态服务”,九识让更多伙伴成功获得AI能力的同时,也形成了一个“越开放、越强大”的正向循环。

合作的生态伙伴越多,非标场景的丰富度就越高,九识的底层AI基座数据就会越完善,进而反哺给后续所有合作伙伴的方案就会越成熟。



事实上,在科技产业的发展进程中,底层生产方式的效率重构屡见不鲜。

在PC时代,硬件与系统走向分工,诞生了统治半个世纪的“Intel Inside”。

在智能手机时代,软硬件的全面解耦和底层开放,催生了繁荣至今的Android生态体系。

而在汽车的智能化时代,这样的历史规律也正在发生。

乘用车与商用车的技术赋能路径,本质上是同一种分工逻辑在不同土壤里的生长。

如今在乘用车领域,深度合作的模式已被华为跑通;而在商用车领域,一种更开放、更适配非标场景的“技术基座”模式,也由九识率先实现了。

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