最大运力自动驾驶轻卡落地，来自无人车巨头

杰西卡 发自 副驾寺
智能车参考 | 公众号 AI4Auto

无人轻卡，来了两位重磅新玩家。

无人配送头部公司九识智能，联合大型商用车龙头宇通，刚刚发布了一款无人轻卡——九识Z20。

和小型无人配送车不同，Z20承担的是更重的运输任务——面向工厂厂区、工业园区、大型物流仓储中心内部的高频接驳。

其额定载重4.2吨，货厢容积19.32立方米，一次可以装载6-8组标准托盘，是目前自动驾驶行业空间最大、载重最高的量产车型。

也就是说，这是一辆真正开始承担工业运输任务的无人车。

其实不止是九识和宇通。今年有越来越多企业，正尝试把无人驾驶能力放到更大、更高频的运输场景中。

显然，绝非巧合。

九识+宇通，做了一辆什么样的无人轻卡？

九识智能联合宇通轻卡，刚推出了一款量产无人轻卡——九识Z20。

双方的分工明确，九识负责车辆智能化部分，包括全栈L4自动驾驶系统、感知、规划控制以及多车调度能力。

宇通轻卡则负责底盘研发、生产制造、品质控制以及车辆一致性。

从产品定位来看，Z20属于目前自动驾驶行业中少见的大运力无人轻卡产品。

其额定载重达到4.2吨——相当于40台双开门大冰箱的重量（约100公斤一台），最大允许总质量达到6950kg。

货厢容积19.32立方米——大致相当于11台双开门大冰箱并排摆在一起的体积。

车内可以一次装载6-8组标准托盘。Z20目前是自动驾驶行业空间最大、载重最高量产车型。

据九识透露，Z20更侧重于解决载重能力和装卸效率问题。

不同于此前主要面向末端配送场景的RoboVan无人车，Z20更着重面向的是工厂厂区、工业园区、大型物流仓储中心内部的高频接驳运输。

更多载重和更大的空间，可以让Z20摆脱此前无人配送车“小批量、多频次”的运输特点。

比如在制造企业内部，零部件、工业物料往往需要在不同厂区、车间、仓库之间持续流转。

如果车辆运力不足，就需要多辆小车、多轮运输完成同样任务。而一辆4吨级无人轻卡，可以通过提升单车运输效率，减少车辆数量和运输次数。

除了载重，工业物流对于车辆的另一个要求，是能够长时间稳定运行，Z20在补能方面也进行了针对性设计。

车辆提供43.47kWh标准电池和77.28kWh长续航电池两种选择。

其中，长续航版本空载续航最高达到320公里，支持400V高压快充，30%-80%电量补充约需半小时，可以满足全天多班次不间断场内大宗转运，减少中途充电停机频次。

而标准版半小时可补充50%电量，更适用于适合单班次、场内单日连续行驶里程120km以内的园区项目。

由于车辆停运时间也会直接影响运输效率，相比乘用车关注续航焦虑，工业运输更关注车辆每天能够工作多久、补能是否会影响生产节奏。

为此，Z20还支持夜间低谷慢充，满足部分单班次厂区运营需求。

不过，工业无人运输真正复杂的地方，并不只是让车辆自动驾驶。车辆抵达目的地之后，货物如何装卸，同样决定整个流程能否实现无人化。

此外，Z20提供了对开门、液压尾板、二类底盘三种车型形态。

其中，对开门版本主要面向标准场内运输；液压尾板版本解决无固定月台场景下的装卸问题；二类底盘则提供更多后续改装空间。

从这些产品设计可以看出，Z20并不是简单把一套自动驾驶系统安装到轻卡上，实际上是围绕工业物流流程重新设计的一套无人运输产品。

这其实是九识首次进入4吨级无人轻卡领域。和宇通合作打造Z20，也是九识Zelos Inside模式的进一步落地。

所谓Zelos Inside，并不是单独提供一套自动驾驶算法，而是提供一整套面向L4量产和商业运营的解决方案，可以理解为商用车领域的华为HI模式。

其中包括多传感器融合系统、自动驾驶域控制器、自动驾驶软件、车辆管理平台、移动端应用以及配套运营服务体系。

简单来说，九识希望提供的是一套可以被不同商用车型采用的无人驾驶能力，而宇通则提供把这套能力变成量产车辆的制造体系。

但一个新的问题也由此产生：

九识此前已经在RoboVan无人配送领域形成规模，为什么还要进入一个车辆更大、技术难度更高的重载无人车市场？

进军重载无人车，为什么是现在？

结合公司发展路径来看，Z20的推出其实是九识能力边界的延伸。

此前，九识智能主要聚焦的业务是RoboVan无人配送车。这类车型体积偏小、运力相对有限，却是无人驾驶商业化过程中较早跑通的一类产品。

车辆通常运行在园区、社区、商业区域等环境中，路线和任务较为稳定，自动驾驶系统更容易形成规模运营。

九识也正是在这一领域积累了规模化经验，目前其业务已经覆盖全球20个国家和地区、超过300座城市，累计L4真实运营里程超过1.7亿公里，交付运营无人车超过2.5万台。

这些运营经验，也为其进入更复杂车型提供了基础。

但随着无人车逐渐进入真实商业环境，企业需求也在发生变化。

很多客户需要解决的问题，并不只是“最后一公里配送”，还有生产流程中的货物流转。

例如制造企业内部的零部件运输，食品企业生产环节中的物料接驳，大型园区内部不同区域之间的货物转运，都需要更大运力、更高效率的运输工具。

与此同时，工业物流本身，也走入了无人驾驶更易商业化的特殊节点。

工业物流虽然市场关注度没有那么高，但商业价值相对明确。

相比开放道路，工厂、园区、仓储中心内部通常具有路线固定、任务稳定、运营频率高等特点。

企业可以更加明确地计算无人化带来的价值——车辆每天运行多少小时，减少多少人工投入，提高多少运输效率等。

尤其是在需要夜间甚至全天候运行的工业环境中，司机短缺、人工成本以及连续作业需求，都推动企业寻找新的运输方式。

这也是为什么九识将Z20首批落地场景限定在工厂厂区、工业园区以及大型仓储枢纽内部，而不是直接进入城市道路配送。

另外，行业转向的背后还有另一个变化——技术和产业链正在逐渐成熟。

相比小型无人配送车，大型无人车的技术挑战明显更高。

车辆尺寸更大，重量更高，意味着制动距离更长、转弯半径更大，自动驾驶系统需要更早感知、更早判断，同时对控制稳定性提出更高要求。

针对这些变化，Z20搭载了4颗激光雷达、12颗超声波雷达以及四周碰撞传感器，形成360度感知能力。

同时，九识此前积累的大规模真实运营数据，也成为其向更复杂车型扩展的重要基础。

实际上，扩展产品线的选择并非九识独有。今年以来，越来越多自动驾驶企业开始关注更大运力、更高频率的商用场景。

无人轻卡、无人卡车、港口运输、矿区作业等方向，正在成为L4商业化探索的重要组成部分。

这也意味着无人驾驶行业，已经迈入了一个新的阶段。

无人驾驶转向新阶段

随着技术逐渐进入商业化阶段，企业开始面对一个更加现实的问题：

一套自动驾驶系统，究竟应该服务什么场景？

因为自动驾驶最终需要依附在具体车辆和具体业务流程中，不同场景对于车辆的需求也完全不同。

城市道路需要解决复杂交通环境下的通行问题，园区物流需要解决高频运输效率问题，矿区、港口则更加关注连续作业和运营成本。

行业内逐渐形成的一种趋势是，越来越多自动驾驶企业开始从单一车型探索，转向围绕不同产业场景打造产品体系。

例如，Robotaxi企业持续探索城市出行服务；无人配送企业关注末端物流；商用车自动驾驶企业则开始布局干线运输、矿区运输以及工业物流。

这些方向看似不同，但背后的逻辑正在趋同：自动驾驶需要进入足够高频的真实业务环境。

因为对于L4企业来说，车辆规模不仅意味着收入，也意味着持续获得真实运营数据的能力。

车辆只有进入真实运行环境，才能持续积累运营经验，而这些经验又会反过来推动系统能力提升，支撑更多场景落地。

不同路线最终可能走向不同的商业模式，但最终决定行业格局的，终究是自动驾驶能否在真实世界中长期运行。