9 月 18 日，在盖世汽车第四届 AI 定义汽车论坛上，九识智能生态与创新事业部总经理薛亚鹏发表题为 " 物流无人车产品及生态分享 " 的演讲。他表示，物理 AI 的价值定义必须扎根现场，通过真实场景的持续运行迭代优化；无人车生态的核心是分工协作，懂车的造车、懂技术的做 AI、懂场景的提需求；无人车时代才刚起步，未来将从单一物流工具升级为智慧城市的核心组成部分。

薛亚鹏介绍，九识智能成立于 2021 年 8 月，办公室覆盖北京、苏州、杭州、硅谷，是国内物流无人车赛道的开创型企业。核心团队拥有十余年无人车研发经验，累计参与打造超 150 款各类型无人车。2021 至 2023 年，公司推出 LC 物流无人车，率先实现万台级商业化落地，成为行业首个达成该规模的产品；2025 年底前，九识将通过 V2X 模式联合多类车企打造生态车型；近期，公司已发布无人出租车产品，业务从物流赛道延伸至城市综合服务领域。

在技术架构方面，九识智能搭建了包含车端 VIA 算法、云端 VI 模型、安全 AI 三个模块的物理 AI 大脑。车端 VIA 算法负责端到端实时演算，云端 VI 模型处理复杂决策链路，安全 AI 为系统提供安全保障，三者协同适配复杂现实场景的高效求解与风险响应需求。支撑这一架构运行的，是物流无人车领域首个万卡计算集群，为模型持续训练迭代和大脑稳定运行提供充足算力保障。九识还通过开放模式将该物理 AI 大脑开放给第三方合作伙伴。

运营数据方面，薛亚鹏披露，九识已累计实现 2.5 亿公里运营里程，车队规模达 3 万台，为全球最大 L4 级自动驾驶运营车队，业务覆盖 20 余个国家、300 余座城市，拥有行业最大 L4 级场景库。场景库覆盖等效运行里程达每小时 4 万公里，对应约 12 万个路口、10 万次红绿灯识别，可通过真实场景问题持续优化模型。薛亚鹏说：" 做的越多，大家的体感就是所有物理 AI 的定义，其实都在现场。"

谈及生态合作模式，薛亚鹏强调，无人车生态的核心是分工协作。" 让懂车的人造车，让懂 L4 的人保驾护航。" 他将九识的生态协同逻辑概括为一个正向运转的产业飞轮：以物理 AI 技术突破为核心支撑，左侧联动主机厂和专用车改装厂负责硬件产品定义，右侧联动场景方深度打磨场景适配产品，实现多方优势互补。

在业务落地层面，九识智能形成了两类核心业务模式。一是二类底盘改装，推出 7 万元级 M 型货箱适配车型，可衍生燃气巡检、公路巡检、警用巡检等多类垂直场景应用。二是 AI 套件输出，将物理 AI 能力嵌入主机厂底盘，完成 L4 级能力落地，替代传统 L2 级辅助驾驶的司机辅助定位。AI 能力导入主机厂共分 6 个阶段，包含需求共识、联合执行、联调验证、量产导入等环节，涉及千余项交付项。九识还配套推出智能开发平台，提供完整 SDK 开放能力，用户可在一周内完成车辆调度、监控、管理等系统的开发搭建。

面向未来，薛亚鹏提出，无人车将从基础的 A 到 B 运输能力，延伸至千行百业的细分场景，与上装设备协同解决各类垂直领域的作业需求。未来无人车网络将成为智慧城市大脑 2.0 的核心组成部分，支撑城市治理、民生服务等多类功能落地。他最后发出合作倡议：商用车领域已有千余品牌，无人车领域将衍生上万个细分品牌，欢迎各行业伙伴协同共建无人车应用生态。" 无人车时代才刚刚拉开序幕。" 薛亚鹏说。