杰西卡 發自 副駕寺
智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

無人車行業，剛剛來了個“國家隊”。

最近，東風股份在湖北襄陽發布了全新無人運力品牌——東風OpenVAN。與品牌一同亮相的，還有4款覆蓋全場景的無人物流車產品。

在商用車領域，“全產品線同時亮相、一站式配齊”的平臺化打法，過去并不多見。而這種打破常規的平臺化能力，源于其背后開放的生態分工：

東風OpenVAN全系產品的智駕系統，由東風與無人駕駛頭部公司——九識智能全棧聯合深度定制，核心來自九識的L4級智駕方案“Zelos Inside”。

沒錯，就是那個在第三方報告中，以48%的市場份額位居中國RoboVAN第一的九識智能。

雙方從產品定義、架構設計，到聯合測試，以及后期的全國性服務體系建設，共同參與了產品全生命周期的開發。

這種深度聯合的協同體系，大家其實并不陌生。在乘用車智能化轉型中，提到技術提供方，你第一個想到的大概率是華為。

華為Inside模式（HI模式），就是讓車企回歸其最擅長的整車制造與底盤工程，讓懂AI的科技公司輸出高階智駕大腦。

如今，諸多合作項目已反復證實，這套模式在乘用車賽道具備長期可行性。

而九識推出的Zelos Inside，本質上就是把HI模式首次復制到了商用車賽道，合作方可以在保留主導權的前提下，實現智能化技術的深度集成。

所以，正如乘用車主機廠主動擁抱華為一樣，在無人物流商用車賽道，占據半壁江山的九識智能，也正作為AI底座，成為商用車玩家智能化轉型的首要選擇。

國家隊+頭部智駕企業加碼無人車

自動駕駛的浪潮席卷到商用車，等來了國家隊正式加碼。

東風OpenVAN，是東風在無人駕駛商用車領域的首個獨立品牌。

在官方定義中，“Open”代表著開放，對生態、平臺與制造能力的全面不設限；“VAN”則從傳統的廂式面包車概念，延伸為移動空間、物流單元與智慧載體。

兩者的結合，本質上是想將無人駕駛變成一種向全行業開放的智慧運載能力。

比起品牌本身，更吸引外界關注的是背后的合作模式——東風OpenVAN是首個在獨立品牌層面，由科技公司通過L4級智駕技術，深度賦能央企主機廠的案例。

東風OpenVAN的整車平臺與制造，由東風主導；其背后的L4智駕系統，則是由九識智能和東風全棧聯合深度定制開發。

九識將這套面向規模化量產的L4級智駕方案，定義為“九識智駕Zelos Inside”。

在Zelos Inside模式下，雙方不僅聯合定義產品、聯合開發測試，車輛交付之后，還會共同建設全國性的運維保障體系。

雙方的合作突破了傳統意義上的主機廠與供應商的關系，開創了一種全新的產業協作方式：

讓懂車的人造車，讓懂L4的人保駕護航。

而東風OpenVAN，正是這種模式落地后的首個代表性成果。

在產品的技術參數上，九識提供的“智慧大腦”，采用端到端大模型，AI算力超過500TOPS。

在實際道路中，全鏈路響應時間為毫秒級。并且針對城市長尾場景中的“鬼探頭”、遺撒物等極端場景，系統還進行了專門優化。

底盤安全上，車輛采用全冗余線控底盤設計，制動、轉向、供電系統均實現雙冗余備份。

數字神經層面，基于5G云控體系構建的遠程運維平臺，系統能實現單人對百臺車輛的365天不間斷監管。

這種從線控底盤到云端調度的全鏈路安全保障，是商用車走向無人化規模商用的工程前提。

本次品牌發布的同時，東風一口氣推出了四款車型，覆蓋了從末端配送到城市物流，再到干線運輸的全場景，形成了一套完整的無人運力產品矩陣：

支撐這種完整平臺能力的核心，正是東風和Zelos Inside的明確分工協作。

其實在無人物流車領域，行業本身并不缺玩家，缺的正是主機廠級別的大規模入局。

因為對于大部分傳統車企來說，無人物流更多還是試驗項目、創新業務，距離真正成為獨立戰略板塊還有距離。

而這一次，東風股份作為汽車制造“國家隊”，直接為無人運力設立了獨立品牌，意味著無人商用車在央企的戰略版圖中，已經正式升級為了“核心戰略業務單元”。

幾乎可以確定的是，無人商用車行業，正在迎來一場巨變。

汽車“分工時代”：乘用車看華為，商用車看九識

商用無人車領域，拐點正在形成——這在市場中幾乎已達成共識。

2026年第一季度，中國無人車市場保有量突破4.5萬臺，商業化規模迎來高速增長；同時，無人配送、園區物流、礦區運輸等場景持續擴張，政策與市場接受度也在同步改善。

對眾多主機廠而言，這是一個無法忽視的信號。

過去幾年，乘用車市場競爭持續加劇，尋找第二增長曲線的需求愈發迫切。而商用車的無人化，恰好是一塊規模足夠大、競爭格局尚未固化的新藍海。

但機會擺在眼前，并不意味著所有車企都要從零開始，自研自動駕駛。

主機廠最大的優勢，是數十年積累的整車研發、制造體系和產業鏈能力；而自動駕駛所需要的數據積累、算法迭代和長期運營能力，則屬于另一套能力體系。

據九識透露，其用于訓練模型的數據積累和閉環建設，已經持續五年。一家主機廠如果從零開始搭建同樣的能力，不僅需要投入巨大的資金和時間，還可能錯過寶貴的市場窗口期。

對于大多數企業來說，與其耗費數年時間重建一套AI能力，不如尋找更高效的分工方式，讓車企專注造車，讓專業公司提供自動駕駛能力。

這正是Inside模式的核心邏輯。

與傳統Tier1模式的“黑盒交付、一錘子買賣”不同，Inside模式由合作雙方共同定義、開發、驗證產品，甚至繼續共同推動算法迭代和服務體系建設。

某種意義上，它更像是一種長期共建關系。

實際上，這種“技術注入+聯合定義”的商業邏輯，在乘用車領域已經被反復驗證過，如今最具代表性的例子就是華為。

華為HI模式的成功，正是將復雜的全棧AI能力封裝成標準化、模塊化的技術體系輸出。

主機廠可以跳過冗長的底層自研，在保留產品定義權、專注市場的同時，快速獲得領先的智能化能力。

事實證明，這種分工不僅沒有削弱車企，反而能釋放出巨大的產業效率。

而現在，類似的演進過程，也開始出現在商用車領域。九識智能所扮演的角色，本質上就是商用車領域的另一個“Inside模式”推動者。

不過，和形態相對標準的乘用車相比，商用車最大的特點在于非標且多元。

物流車、環衛車、巡檢車、礦區運輸車……不同場景對車輛形態、載重能力和運營方式都有著不同的要求。

因此，商用車需要一個在底層具備通用能力的L4級智駕AI基座，再根據不同場景進行適配。

從這個角度來看，乘用車與商用車正在走向同一種產業分工邏輯：

前者已經跑出了華為HI模式，后者則開始出現屬于自己的Zelos Inside。

而接下來的問題是，在這場商用車智能化分工浪潮中，為什么率先跑出來的是九識？

商用車AI基座初步成型，為什么是九識？

于市場而言，檢驗一種技術賦能模式能否長期走下去，關鍵在于兩點：

第一，這個技術基座是否足夠成熟穩定；第二，這種模式是否能夠被規模化復制。

順著這兩條線去拆解九識的核心資產，就能理解為什么東風會做出這樣的商業選擇。

首先是市場驗證。億歐智庫的報告顯示，2025年中國RoboVAN市場中，九識智能以48%的份額位居行業第一。

換句話說，每兩輛投入運營的RoboVAN中，就有接近一輛來自九識。

△圖源：億歐智庫

在自動駕駛行業，市場份額代表的是車輛規模、運營經驗、數據積累以及客戶驗證能力的綜合結果，而這恰恰也是九識能夠吸引頭部主機廠的重要原因。

那么這種領先優勢，究竟是如何建立起來的呢？

進一步看技術基座。自2021年成立以來，九識智能構建了全球最大的無人駕駛車隊，累計交付超2.5萬臺無人車，運營范圍覆蓋全球超20個國家、300余座城市。

在這一過程中，九識積累了超過1.3億公里的L4級商業運營數據，且這些數據都是來自中國郵政、三通一達、極兔、順豐、中策橡膠、國藥集團、叮咚買菜等數十家頭部客戶的真實商業閉環。

而這些真實的商業運營數據，每天仍以數十萬公里的速度持續滾動增長，形成了自動駕駛行業最典型的數據飛輪。

這個數據飛輪的價值，在這次與東風的合作中也得到了直接體現。

本質上，和東風聯合開發智駕，就是將九識成熟的自動駕駛能力，封裝成標準化、模塊化的“智慧大腦”。

與閉門造車、從零突破相比，主機廠借由Zelos Inside提供的技術，能獲取的優勢十分顯著。

最直接的價值是“時間套利”。主機廠可以通過合作跳過數據積累和算法研發訓練過程，快速切入市場，極大壓縮研發周期，優化邊際成本。

據九識方面透露，東風和九識從聯合開發到車輛真正跑起來，總共只用了約6個月的時間。

對于一款全新無人商用車而言，這已經接近“快進模式”。

理解了九識的技術成熟度，下一個問題就指向了Zelos Inside的規模化復制能力。

九識將其通用的L4技術，定義為一種從A點到B點移動的AI基座能力。

九識智能生態與創新業務總經理薛亞鵬用了一個類比：“就像現在的生成式AI一樣，我們有一個基礎大模型，然后再針對不同的垂直細分場景去單獨滿足。”

也正因底層移動能力的通用特性，這套Inside模式表現出了極高的廣泛性與靈活性：

九識方面透露，Zelos Inside面向所有想轉型、有意愿、有能力和資質的主機廠及專用車企業全面開放。

合作伙伴可以把該系統當成技術底座，再根據自身在細分行業里的專業Know-how，進行二次開發、場景微調。

目前已有多個垂直領域的項目，驗證了這一路徑的可行性。

2026年4月，中國煤科常州研究院聯合九識智能，推出了全球首套L4級井下無人車——T5自動運輸裝置，為煤礦高危環境下的無人運輸提供了新方案。

此外，在尚元智行、極景智能等行業伙伴的深度協作中，九識這套AI基座，也已經被成功拓寬到了無人觀光車、智慧環衛裝備等非標賽道。

智能車參考獲悉，為了支撐這一開放生態，九識內部成立了生態和業務創新事業部，提供商務、產品、運營、硬件支持、算法支持、客戶運營等全維度組織保障。

通過“技術輸出+生態服務”，九識讓更多伙伴成功獲得AI能力的同時，也形成了一個“越開放、越強大”的正向循環。

合作的生態伙伴越多，非標場景的豐富度就越高，九識的底層AI基座數據就會越完善，進而反哺給后續所有合作伙伴的方案就會越成熟。

事實上，在科技產業的發展進程中，底層生產方式的效率重構屢見不鮮。

在PC時代，硬件與系統走向分工，誕生了統治半個世紀的“Intel Inside”。

在智能手機時代，軟硬件的全面解耦和底層開放，催生了繁榮至今的Android生態體系。

而在汽車的智能化時代，這樣的歷史規律也正在發生。

乘用車與商用車的技術賦能路徑，本質上是同一種分工邏輯在不同土壤里的生長。

如今在乘用車領域，深度合作的模式已被華為跑通；而在商用車領域，一種更開放、更適配非標場景的“技術基座”模式，也由九識率先實現了。