引言

今年 3・15前夕，深圳市智能网联交通协会发布《深圳市功能型无人车2月度运行与发展报告》：

深圳功能型无人车运行合规率升至96.2%，总运行里程突破9000 公里。

在一众玩家中，九识智能直接杀疯了 ——从 2025 年 9 月到 2026 年 2 月，连续 6 个月零事故、零安全事件，是深圳所有在运营无人车企业里，唯一一家做到半年零事故的公司。

而这一成绩则是在车辆保持高在线率的前提下实现的：

在连续6个月中，九识智能的车辆始终保持在线；

而菜鸟无人车则保持了一定在线率的情况下，实现了运营期间的安全无事故。

其他无人车企业也同样表现亮眼，月平均交通事故不到10起。

无人车来也（公众号：无人车来也）和大伙儿聊聊这个事！

（参考阅读请点击：《深圳功能型无人车2月报：当快递小哥返乡过春节，1158台无人车扛起201万单年货配送，运行合规率升至96.2%》）

一、深圳街头的一场“隐形大考”

作为全国科技创新高地，深圳的自动驾驶应用一直走在前列。

仅今年1月，深圳无人配送车单月就跑出242万单，创造经济价值近2000万元；

（参考阅读请点击：《深圳市功能型无人车2026年第一个月报：1168台无人车、单月配送242万单，30余家企业高校共建“深圳市自动驾驶安全实验室”》）

今年2月，1158台无人车在深圳街头奔跑，总共跑了11.8万公里，递送了201万单包裹和生鲜，创造了约1652万元的无人配送产值。

要知道，2月份正值春节期间，而且仅仅28天！上述成绩非常骄人！

但热闹背后，是无人车每天要面对的真实炼狱：

高密度交通——早晚高峰的深圳，车流密集得像沙丁鱼罐头，无人车要在缝隙中找路；

复杂路口——深南大道上的多个大路口，行人、电动车、机动车混行，红绿灯逻辑千变万化；

临时施工——深圳永远在“搞建设”，今天这条路封一半，明天那条路改方向；

人车混行——城中村路段，孩子追跑、老人慢行、外卖小哥穿梭，考验的是预判而非反应。

在这样的环境里跑一天不出事，可能靠运气；跑一个月不出事，靠技术；跑连续六个月不出事，只能靠一套极其扎实的安全体系。

九识智能做到了。

而且，它不是停在封闭园区里“做实验”，而是真正扎进了物流一线——与中国邮政、中通、韵达、申通等公司合作，在快递、医药等多个城配场景中持续运行，每天完成大量真实订单配送，更从容应对了运营车辆高速增长带来的挑战，保持了“零事故、高效率” 的安全记录。

高速增长检验安全能力。

根据官方监测数据，自投入使用以来，功能型无人车在深圳已经跑出866万单。而九识无人车在深圳的运营规模实现了跨越式增长：

运营车辆规模从去年8月的19台一路攀升至今年2月的138台，去年9月至12月环比增长率高达122%，截至目前增长率达626%。

这一增速，在所有入深运营的无人车企业中位居第一。

二、让AI学会“预判未来”：一场感知层的技术革命

“零事故”的背后，当然不是靠玄学，而是一套持续进化的核心技术体系。

在自动驾驶行业，传统的感知逻辑是“看到什么就是什么”——识别出路上的车、人、障碍物，然后做出反应。但问题在于，真实世界的危险往往藏在“还没发生但即将发生”的瞬间。

九识智能在感知层引入的 OCC时序模型，解决的就是这个问题。

简单说，这套模型让车辆不仅能识别当前障碍物，还能理解其在时间维度上的变化趋势。

比如，一个小孩蹲在路边玩球，传统感知可能只识别出“人+球”；

但OCC时序模型会分析这个球是否在滚动、小孩是否随时可能冲向马路，从而提前减速、保持警惕。

这种能力，在面对异形车辆、低矮物体时尤为关键。

深圳街头常见的电动三轮车、手推板车，外形千奇百怪，传统算法很容易漏判或误判。

但通过时序模型的持续跟踪，系统能从运动轨迹中反推物体属性——哪怕它长得像一堆废铁，只要它在移动，系统就能判断出它“可能是什么”。

这就像给无人车装上了一种 “危险直觉”——不是等到事故前一刻才刹车，而是在危险萌芽阶段就调整姿态。

三、读懂“潜规则”：端到端大模型让无人车更像老司机

如果说感知层解决的是“看见”，那么决策层解决的是“理解”。

深圳的路况，有很多“潜规则”。

比如，临时封路标识可能是一个雪糕筒加一块手写纸板；

施工区域可能没有明确标线，全靠司机默契交替通行；

路口没有红绿灯，但大家靠眼神交流就能有序通过。

这些场景，对传统规则驱动的自动驾驶系统来说，简直是噩梦。因为你无法穷举所有“手写纸板”的样子，也无法用代码描述“眼神交流”的逻辑。

九识智能的解法是：引入 VLM（视觉语言模型）和端到端大模型。

VLM的作用，是让车辆能够“看懂”那些非标准化的信息。

端到端大模型的作用，则是让决策学习并且接近人类司机。

这套组合拳的结果是：九识的无人车在深圳街头跑起来，不再像一台僵硬的机器，而更像一个经验丰富、性格稳健的老司机——该停的时候停得坚决，该走的时候走得果断，遇到特殊情况懂得灵活变通。

四、告别“地图依赖症”：轻地图技术让无人车更自由

在自动驾驶行业，有一句话叫“高精地图是拐杖，也是枷锁”。

早期自动驾驶严重依赖高精地图，车辆离了那条画得细细的“电子轨道”，就成了无头苍蝇。

但现实问题是，城市道路日新月异，今天新开一条路，明天封一段道，高精地图根本来不及更新。这就导致很多无人车只能在固定路线跑，换个地方就抓瞎。

九识智能推出的轻地图技术体系，打破了这种依赖。

它不追求“每条路都要提前画好”，而是让车辆具备实时感知和建图的能力。

在保证厘米级定位精度的同时，系统能根据实时路况动态调整，遇到施工改道、临时封路，可以自主规划绕行路线，而不是傻等地图更新。

这种技术路线的优势，在深圳这样的快速变化城市里尤其明显。

无人车不需要提前“背题”，而是学会“现场解题”——哪条路能走、哪条路封了，看一眼就知道。

这不仅提升了运营效率，也让规模化复制成为可能：从深圳到广州，从一线城市到二三线，不需要重新采集地图，车辆自己就能适应。

五、从“零事故”到“新常态”：自动驾驶的信任拐点正在到来

3·15的意义，在于守护消费者的权益，也在于建立市场的信任。

对于自动驾驶这个新兴行业来说，信任的建立，不是靠炫酷的概念，而是靠一次次真实的安全记录。

九识智能连续6个月的“零事故”，不只是企业自己的成绩单，更是整个行业的加分项。它证明了：

第一，自动驾驶已经具备在复杂城市环境中稳定运行的能力。不是封闭园区，不是固定路线，而是每天面对真实交通、完成真实任务的商业化运营。

第二，安全与效率可以兼得。九识在保持零事故的同时，与多家物流公司合作完成大量配送订单，这说明安全不是以牺牲效率为代价，而是技术成熟度的自然结果。

第三，长尾场景正在被逐个攻克。OCC时序模型解决感知盲区，VLM端到端模型理解复杂场景，轻地图技术适应道路变化——这些技术突破累积起来，就是“零事故”的底气。

当然，连续6个月只是开始。自动驾驶要真正走向规模化，需要的是更长周期、更广范围的验证。

总之，无人车来也（公众号：无人车来也）认为：

在“315”消费者权益日前后来谈无人车，看似跳戏，实则切中要害。

自动驾驶最大的“消费者”，不是投资人，而是每天走在路上的普通人。他们不在乎你的算法多先进，只关心“这车会不会撞到我？”

九识智能用半年零事故回答了这个问题——技术再酷，也得对生命保持敬畏。

而这份敬畏，恰恰是中国自动驾驶弯道超车的关键！

亲！你说呢？

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