九识智能实现全球首个L4级无图方案规模化量产

近日，九识智能正式宣布，其自主研发的L4级无图自动驾驶解决方案已成功实现规模化量产。这一里程碑式的突破，不仅标志着九识智能在全球自动驾驶技术商业化进程中走在前列，也为行业“去高精地图化”趋势提供了切实可行的落地方案。

突破“地图依赖”，无图方案成行业新方向

长期以来，高精地图被视为L4级自动驾驶的“拐杖”。然而，高精地图采集成本高昂、更新周期长、区域覆盖有限等痛点，严重制约了自动驾驶的大规模部署。九识智能的技术团队另辟蹊径，通过融合感知、预测、规划与控制算法，结合多模态传感器数据，实现了不依赖高精地图的L4级自动驾驶能力。

据了解，九识智能的无图方案基于其自研的“实时场景理解”架构。车辆能够在行驶过程中自主构建动态环境模型，识别车道线、路沿、交通标志、障碍物等关键元素，并实时决策路径。与传统的“地图+定位”方案相比，该方案对环境变化的适应能力更强，尤其适合复杂城区、施工路段、乡村道路等非标准化场景。

此次九识智能实现的是“规模化量产”，而非实验室环境下的有限演示。据公司披露，该方案已通过整车级耐久性、功能安全、信息安全等多项严苛测试，并获得了国内首家L4级自动驾驶系统量产认证。首批量产产品将应用于无人配送车、园区接驳车及城市环卫车辆等场景。

九识智能CEO在发布会上表示：“无图方案的量产，本质上是将算法的鲁棒性、硬件的可靠性和系统的可维护性提升到工业级标准。我们不仅在技术上做到了‘无图可用’，更在工程上实现了‘无图能用’。”据悉，九识智能已在苏州、常州等地部署了数百台搭载该方案的车辆，累计无事故运行里程超过200万公里。

九识智能无图方案的核心竞争力在于其独特的“端到端”算法架构。传统方案通常将感知、预测、规划分开处理，容易导致信息丢失和延迟。九识智能采用Transformer-based的鸟瞰视角（BEV）感知模型，将多相机、激光雷达等传感器的特征统一映射到BEV空间，实现360度无死角的环境理解。

在此基础上，决策规划层引入“场景先验+在线学习”混合策略。针对典型场景（如路口、环岛、窄路会车），系统内置预训练策略；而对于突发情景（如临时施工、行人横穿），系统通过在线强化学习快速生成绕行或制动策略。这种“专家规则+自学习”的双重保障，确保了高安全性下的通行效率。

九识智能的这一成果，对整个自动驾驶行业具有示范效应。一方面，它证明了无图方案在L4级场景中完全可行，且成本更低、部署更快。另一方面，规模化量产意味着该技术已经从“概念验证”进入“工程交付”阶段，为物流、出行、公共服务等领域的智能化升级提供了可复用的技术底座。

业内分析人士指出，无图方案将显著降低自动驾驶的落地门槛。一台搭载九识智能系统的车辆，只需出厂前完成基础标定，即可在任意未测绘道路上运行，无需等待高精地图数据更新。这为自动驾驶在三四线城市、县城乃至乡镇的推广扫清了障碍。

九识智能透露，下一步将继续优化无图方案在极端天气、夜间弱光、隧道等挑战场景下的表现，并计划在2025年底前将该方案扩展至城市开放道路的Robotaxi场景。此外，公司还将开放该平台给合作伙伴，推动无图方案成为行业标准。

在全球自动驾驶竞赛进入“深水区”的当下，九识智能率先实现L4级无图方案规模化量产，无疑为“中国方案”注入了强劲动力。随着更多车辆搭载这一系统上路，一个不再依赖“地图拐杖”的自动驾驶时代，正加速驶来。