九识｜战略聚焦物理AI城市治理，全球车队超约3万台

多数公司还在用幻灯片解释「物理AI是什么」时，有些团队已经用车队里程把故事跑成现金流。近日，九识召开战略发布会，宣布未来重心聚焦物理AI赋能城市治理。公开运营口径包括：全球车队超过约3万台，覆盖约20多个国家、约300多座城市，累计真实运营里程约2.5亿公里；2025年底业务现金流和毛利率转正；截至2026年1月帮助客户平均降低运营成本约66%。

九识是国内L4无人配送与城配运力公司，2021年成立于苏州，产品线以无驾驶室RoboVan与Z系列车型为代表。公司叙事强调：先让机器在开放道路跑起来、跑出商业收入，再谈物理AI战略升级——复杂城市道路产生高价值数据，而商业模式本身要能赚钱，才能持续获取数据、推动迭代。这与「先立概念再找场景」的路径相反。

能力扩张三层：

1. 卖车：2023年首台量产到如今约3万台车队；分期与订阅降低客户门槛
2. Zelos Inside：把L4能力输出给主机厂/专用车厂商；公开提及东风四款L4配送车及与广汽合作
3. 九识租车：小程序提供运力，交易单位从车辆改为服务
4. 技术：L4无图方案量产升级——车端不留高精地图元素，视觉为主、激光雷达为辅，结合道路级导航
5. 安全运维：安全委员会；复杂场景自动靠边+云端报警+人员一键确认；远程人工成本降至月均总成本约3%以下（2025年下半年口径）

所谓城市治理运力底座，白话是环卫、园区、城配等「需要移动能力」的场景，接到同一张可调度网络；所谓Zelos Inside，白话是让懂车的人造车、让懂L4的人保驾护航。无图方案的意义，是降低建图与维护成本，让扩张更像复制软件，而不是复制测绘工程。对物理AI赛道，九识提供了一条可对照路径：万台级真实运营反哺模型，再标准化输出到OEM。

放在无人配送产业化上下文里，能演示不等于能运维三万台。调度、故障、客服、充电、OTA、数据回传任一木板太短，飞轮都会停。竞品若只有单城试点、给不出成本下降与远程人工占比，很难说服快递与城配客户把现金流交给机器人。

产业影响上，若租车利用率与主机厂交付节奏成立，收入结构会从「卖一次车」转向「持续卖能力」；若数据授权谈不拢，模型飞轮会减速。需要把边界读清楚：里程与降本为公司披露；事故责任与无图边界条件仍待更多第三方复核。下一观察点是运力平台利用率、OEM合作车型放量，以及合规前提下的数据回流机制。