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在 EAC2025 易贸汽车产业展期间，九识智能联合创始人生态合作负责人周清接受媒体采访，介绍了针对轻抛货物流场景研发的新品 E6 无人物流车。这款硬件定价19,800 元的车型，以多传感器融合架构与全栈自研自动驾驶算法为核心，展现了低速自动驾驶技术在复杂场景中的落地能力。

一、场景定制化硬件：轻抛货物流的成本与效率平衡

周清在采访中表示，轻抛货在物流领域占比达30%~40%，其特点为 “体积大、重量低”，但传统车辆存在空间利用率不足的问题。E6 通过优化货箱结构将容积提升至6.5 立方米，同时采用纯铁材质货箱、降低底盘载重性能针对快递轻抛特点设计为载重只有500公斤，以 “功能聚焦” 策略压缩成本。“这类客户对价格敏感，我们通过硬件定制和商业模式创新 —— 硬件与软件订阅分离，其中软件服务费每月1,800 元，让技术门槛与产品成本同步下降。”

二、四重感知冗余：全场景覆盖的硬件组合

E6 在追求性价比的同时的其核心硬件架构却在“堆料”，围绕 “无死角感知” 设计：

2个半固态激光雷达：实现超远探测，解决雨雾天气下的环境感知难题；

12 个超声波雷达：部署于车身周边，应对 0.1~5 米近距离避障需求；

还有7个环视相机、1个超长焦相机

周清强调，这套组合通过多传感器冗余设计消除单一设备盲区。例如在乡村无车道线道路，通过自研算法体系提升多系统感知融合，摄像头与激光雷达协同完成路肩识别，使车辆无需依赖结构化道路标线即可行驶。

三、立体驾驶算法：从平面到三维的技术突破

九识智能为 E6 配备的Jupiter 自动驾驶系统，突破传统 2D 平面导航限制：

三维矢量地图建图：支持立体车库、复杂地形的 3D 环境建模，可实现楼层编号定位与自动上下楼泊车；

无车道线感知技术：在乡村等非结构化场景，通过视觉特征提取与毫米波雷达数据融合，构建虚拟车道边界；

拟人化决策算法：模拟人类驾驶预判逻辑，可对施工区域、行人窜出等场景提前调整路径。

在苏州美团前置仓的实际应用中，E6 承担社区团购配送任务，大幅提升配送效率降低企业人力成本。

四、技术生态与行业标准：从物流到多场景延伸

周清透露，九识的技术架构具备泛化能力，其半开源算法框架已支持合作伙伴开发无人观光车、环卫清扫车等衍生产品。在国内，九识正参与《无人配送车通用技术标准》 制定，推动低速无人车路权、安全测试等行业规范的完善。

谈及硬件配置，E6 采用双 Orin 500TOPS 算力平台，满足多传感器数据融合需求。同时九识已启动国产芯片适配测试，计划通过自研芯片优化成本结构。“我们不追求单一硬件的极致性能，而是通过算法提升整体系统效率。例如在传感器选型上，成熟商用产品配合自研融合算法，同样能实现可靠的感知效果。”

五、海外市场开拓：发达国家法规适配与商业化落地探索

近两年国内企业出海也同样成为大家热议的一个话题，九识智能也十分重视海外市场拓展，目前已在新加坡、日韩、阿联酋、奥地利等6 个发达国家启动布局，首批车辆以试运营形式进入当地市场。针对发达国家准入门槛高的特点，九识在新加坡单台车完成通关认证、自动驾驶测试等流程耗时超1 年，并积极参与当地自动驾驶法规修订 —— 新加坡原有法规仅覆盖载人场景，九识通过加入自动驾驶委员会，推动无人配送车专项条款落地，成为首个获得新加坡自动驾驶物流车牌照的中国企业。

现阶段，九识在海外以“1-2 台车试点 + 客户培育”模式为主，主要聚焦高人力成本发达国家，解决快递物流行业痛点，验证技术可靠性。谈及未来规划，九识预计明后年进入海外市场爆发期，将依托前期积累的本地化运营经验，逐步扩大出货规模，形成 “技术输出 + 标准参与 + 商业化落地” 的全球化路径。

六、行业视角：数据驱动的技术迭代路径

当被问及行业竞争壁垒时，周清强调场景数据积累的重要性。截至目前，九识产品覆盖 100 + 城市及乡村道路，形成包含施工区、暴雨天气等多种复杂场景的算法训练库。“自动驾驶技术需要从实际场景中持续学习，我们的先发优势在于已积累大量真实数据，这是算法迭代的核心驱动力。”

对于未来规划，九识表示将聚焦物流场景深化技术落地，暂不涉足载人领域，但会通过合作伙伴探索衍生场景。“我们希望通过 E6 这样的产品，让自动驾驶从‘高端实验’走向‘实用工具’，真正为物流行业降本增效。”

结语

九识智能 E6 的亮相，展现了低速无人物流车在技术与成本之间的平衡思路。其四重感知架构与立体驾驶算法，不仅回应了轻抛货场景的特定需求，更为自动驾驶技术向城市复杂道路、乡村非结构化环境的拓展提供了实践样本。随着行业标准的完善与海外市场的逐步开放，这类 “场景深耕 + 数据驱动” 的技术路径，或将成为低速自动驾驶商业化的重要方向。