九识新战略揭密：从卖无人车，到输出城市级物理AI | 智车星球

3万台车队之后，九识告别卖车，把无人车按小时卖给用户。

作者|王蕊

编辑|西子

“客户真正关心的，不是买一辆什么车，而是每天有没有稳定的运输能力。”

9月10日，九识广州举行战略发布会上，创始人、CEO孔旗的这句话，点出了无人货运规模化之后，一个越来越现实的问题。

过去几年，赛道的胜负手始终围绕「车能不能跑」展开：从园区Demo到开放道路，从几十台测试车到万台级交付，技术成熟度、量产能力、覆盖城市数，是排位赛的硬指标。

但当无人车真正规模化进入物流体系，竞争的标尺也悄悄移位：一辆车一天能跑多久、服务多少客户、能否持续跑通盈利模型，开始远比「多卖一台车」更有分量。

九识正处在这个转折点上。截至目前，其全球车队规模已突破3万台，累计运营里程超2.5亿公里，覆盖全球300多座城市。

所以这一次，它没有把发布会重心继续放在新车发布上，而是推出「九识租车」、开放城市运力加盟，正式宣告向「城市级物理AI」战略升级。

靠卖车跑马圈地的上半场告一段落，拼运力网络、拼运营效率的下半场正式开启。

Robovan老大的新思考

过去几年，九识的商业路径，几乎就是无人货运赛道的发展缩影。

2023年，行业还在解决“信任问题”，九识推出整车打包方案，硬件、自动驾驶软件、服务、保险一体化交付，单车定价约22万元，先解决“有没有人愿意买”的问题。

2024年，行业进入规模化扩张阶段，九识又推出AI Driver订阅模式，把硬件采购和长期软件服务拆分，进一步降低客户的使用门槛。

但当越来越多玩家涌入，无人货运很快撞上了汽车行业最熟悉的问题——价格战。

“这个行业一定会有价格战，在中国所有行业都绕不开。”九识管理层对此毫不避讳。如果竞争始终停留在卖硬件的维度，车价越打越低，制造和销售两端的利润都会被持续压缩。靠低价换规模的路子，注定走不远。

比价格战更根本的矛盾，是资产利用率的天花板。

一辆无人车卖出去，绝不代表它的商业价值被充分释放了。孔旗举过一个行业里非常普遍的场景：一个城配老板每天可能只需要五六个小时的运力，剩下大半时间，车就停在院子里闲置。

有人驾驶货车还受到司机工作时间的约束；无人车却没有天然的“下班时间”。对后者来说，车停着，就是一块没有被充分利用的资产。

最先找到解法的，反而是一线客户。

2025年初，昆山客户阿纲买下4台九识无人车试水。随着业务扩张，他的车队飙升至200多台。

但真正改变他生意模型的，不只是加车，而是“拼单、拼时”的运营思路——把同一批车拆给不同客户、不同时段使用，让车辆尽可能多地跑起来。

这给九识提供了一个新的答案，如果客户真正需要的是运输能力，商业模式就没必要继续围着“卖一辆车”设计。

把一辆车，拆成“一小时运力”

一线客户跑出来的解法，最终被九识做成了一套标准化产品：推出「九识租车」，同时开放城市运力加盟。

过去，物流企业想增加运力，通常要先买车、养车、配司机，资产重、转向慢。现在，九识试图把这套逻辑倒过来——客户不必先拥有一辆车，只需要为实际使用的运力付费。

按年、按月、按天，甚至可以细化到按小时、按订单调用。需求只有三个小时，就买三个小时；临时多出一批货，再补一段运力。

无人车由一笔固定资产，变成了像水电一样按需调用的生产要素。

这看起来只是把“卖”改成了“租”，但两者的商业逻辑完全不是一回事。

卖车赚的是一次性交付的钱，交付完车辆是否闲置与车企无关；但做运力服务，收益直接与车辆利用率挂钩。车跑得越满，单位资产创造的收入越高。

成本结构也随之改变。传统商用车租赁里，司机是重要的成本项；无人车拿掉司机之后，车辆和电费等固定成本占比更高。于是，这门生意能不能成立，越来越取决于车辆利用率——同一辆车跑得越充分，固定成本就能被摊得越薄。

同一辆车，早上送商超，中午送生鲜，下午跑快递转运。零散的需求被重新组织，闲置时间被尽可能压缩。

今年5月开始，九识已经在45个城市、300多个客户中推进租赁试点，累计完成1500多单。按照九识自己的说法，这套模式不是在办公室里设计出来的，而是客户在真实业务中一点点跑出来的。

但要把这套模式铺向更多城市，又会碰到另一个问题：本地运营太重。

九识选择了“自营+加盟”。自营车队先把模型跑通，加盟车队再借助本地客户、场景和运营资源复制。九识负责技术、平台和运营体系，本地合作伙伴负责把车辆真正接进当地物流网络。

目前，这套模式此前已经在多地完成验证，九识透露，部分自营城市已经能够实现自我造血。

9月10日起，公司进一步启动商业加盟，未来希望形成几十个核心自营车队，加上数百个加盟车队。

为了把门槛继续压低，九识给出的加盟起步投入也降到了10万元级。按照方案，4台车即可起步，采用3:1的租售组合，以主力车型计算，初始投入约10.8万元。

过去，要在一座城市卖出100台车，需要找到100个愿意买车的客户；现在，它试图把100台车放进统一的运力池，去承接成百上千个只需要一小时、一天，甚至一张订单的碎片化需求。

车还是那辆车，但卖的是它每一个可以被利用的小时。

用物理AI织一张城市运力网

无人车队要高效运转，真正拼的，是背后那张看不见的调度和运营网络。有了规模之后，九识想改变的也不只是商业模式，而是自己在产业链里的位置。

支撑这张网络的底座，是「九识大脑」。截至目前，3万多台九识无人车累计真实运营里程已超过2.5亿公里，每天还在新增100多万公里道路数据，持续反哺算法和运营系统。

九识试图基于这些能力，从一家无人车制造商进一步走向“城市级物理AI服务商”。

这套能力，大致可以拆成三层。

最底层是车端智能。

无人车首先要做到安全、稳定地自己跑起来。目前九识已经推进无图化行驶、VLM场景理解，并在车辆控制、通信等关键环节设置冗余能力。

第三方调研显示，其万公里全量事件发生率为0.167，较传统货运车队低近60%；300万元保额对应的单车保险费用，也已降至300元以内。

再往上一层，是车队智能。

路线怎么分配、订单怎么匹配、价格怎么调整、车辆有没有异常，都需要一套系统统一管理。

为此，九识搭建了两套平台：运力管理平台负责调度、定价、订单和结算；运营监测平台负责车辆状态、异常监控和远程保障。

就像现场总结的，“前台的车负责跑，后台的系统负责把整个车队管起来。”

再往上，才是城市级协同。

当车辆、订单、调度、运营和监管逐步接进同一套体系，无人车才有机会从一辆辆独立运行的运输工具，变成城市可以统一调用的运力资源。这也是“城市级物理AI”真正需要验证的命题。

而要把这张网络做大，九识显然不能自己造完所有的车。这也是Zelos Inside存在的意义。

九识开始把L4能力向整车厂和场景方开放，并与宇通、东风等多家商用车企业联合开发不同载重、不同场景的无人车型，把自身能力从单一车型逐步扩展到更完整的产品矩阵。

背后的分工越来越清楚，车企负责把车造好，九识则抓住算法、调度和运营这一层。

但这条路的难度，远在单车自动驾驶之上。

传统商用车卖出去之后，车企更多负责维修和售后；无人车背后却多了路线部署、安全监控、远程保障、网格管理等一整套运营环节。

九识管理层自己也承认，这部分工作“非常重”。因此现阶段，大量核心运营权限仍掌握在九识手里，只向经过筛选的合作伙伴逐步开放。

真正的考验也正在这里：不同城市的订单密度够不够？碎片化需求能不能被高效拼起来？加盟车队能不能复制自营车队的效率和安全标准？

目前，九识已经在多个城市跑通了自营模式，其中部分城市已经实现正向经营。接下来的目标，是把这套验证过的体系，通过统一的技术、平台与标准，向更多加盟车队复制，最终把分散在不同城市、不同场景里的车辆真正连成一张网。

造车，只是下半场的入场券；织网，才是无人货运真正的终局。

3万台无人车规模运营打下的基础，正是九识开始从“拥有车队”走向“运营网络”的起点。

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