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当CBD与产业园区的无人售货柜弹出补货提示，紧接着，一辆静默行驶、精准抵达的无人车便迅速前来履约。这并非科幻电影中的场景，而是北京部分区域已然落地的商业图景。它的背后，是无人零售行业“重运营”痛点与自动驾驶技术“商业化落地”需求的精准碰撞。 这两大无人经济赛道的跨界协同，正孕育着颠覆性的商业变革。近日，国内最大的无人零售运营商丰e足食与全球RoboVan（无人驾驶货车）龙头企业九识智能，宣布达成深度战略合作，并完成首批无人车的交付。 双方的合作远非一次简单的设备采购。对九识智能而言，这是一次在超高频、复杂城配场景下，对其算法、调度与大规模运营能力的极限压力测试；对丰e足食而言，则是其用AI重塑零售全链路的关键一环，旨在将运营效率和服务体验推向极致。 “这次战略合作的核心在于，九识作为领先的Robovan头部企业，与丰e足食在高密度、高频次的商业场景中实现了高度契合。双方在业务场景、技术方向和市场布局等方面达成了深度共识。”对双方合作，九识智能业务发展副总裁陈雷说道。 丰e足食COO朱涛也坦言：“从更深层次看，两家企业在基因上也有共通之处，两家公司都是所属领域AI技术领军者，都是深度依赖大量AI技术改善业务运营，丰e足食专注于无人零售运营，九识则致力于无人车技术研发，都与‘AI+’息息相关，丰e足食是行业研发投入规模最高的企业，每年在AI技术研发投入高达6000万元，双方在研发基因和技术愿景上高度契合，我们都希望借助现代AI技术，解决物流配送中的降本增效问题。正是这种理念上的共鸣，促使我们携手展开此次战略合作。九识在国内的无人车技术一直处于领先地位，其解决方案正好能帮助我们提升运营效率，是我们优化过程中非常关键的技术合作伙伴。” 朱涛介绍，丰e足食的运营主要由中央算法系统驱动，覆盖商品补货、物流配送、供应链管理和消费者互动等各个环节。在这些方面，我们已广泛应用了AI算法技术，取得了一定的成效。 与丰e足食合作，也是对九识智能技术的一次“绝佳练兵”。陈雷表示，九识智能依托仿真系统与大数据平台，可从算法层面支撑复杂调度与路径规划。此外，在现有算法基础上，还要通过与丰e足食海量的运营数据交互与反哺，进一步驱动算法升级，实现快速、持续的技术迭代。 目前，九识智能手握88%的RoboVan市场份额，车辆已在全球300多座城市跑通；丰e足食已在全国72座城市将18万台终端深入城市毛细血管。 ·Z2 车型：体积小巧，适用于点位稀少、单次需求量小的场景，进行短途补货 此外，九识智能还具备冷链运输方案，可通过配备冷藏设备的车辆全程保障温度敏感商品的配送。 朱涛透露，未来，将进行规模化推广，以六个月为一个周期，在北京完成深度磨合后，预计在2026年年中拓展至另外两个城市试点，目标在2026年下半年至2027年上半年实现更大范围推广。 无人零售的繁荣，建立在密集布点与高频补货的基础之上。传统无人零售的补货链路，是一个高度依赖人力的“重运营”环节。在这看似简单的配送中，补货员日均大量时间消耗在取货、停车、搬运的往复中，这就成为制约规模扩张与体验提升的瓶颈。 双方在北京的试点项目，在签署合作协议之前便已先行展开。朱涛提供的试点数据揭示了变革的迫切性：在一个月的试点中，无人车用于从仓库到前置仓再到点位的配送，成功节约了20%的配送成本。更直观的效率提升体现在补货员身上：传统模式下，一名补货员日均完成约20单，引入无人车后，同等工作时间下可处理25单，效率提升25%。 这些数字的背后是一场正在发生的流程革命。传统的“人找货”模式正转型为高效的“货找人”。人车联合调度技术的突破是这一模式翻转的关键。 朱涛称：“这种模式转换背后存在多项技术门槛。关键之一是车辆与人员的调度协同：若车提前到达而人未到，后续任务可能连锁延误，导致多个点位补货不及时，高效的人车协同调度算法至关重要。丰e足食后端运营已经实现了全链条都由AI算法驱动，经过8年技术迭代，后端无论是执行效率还是运营精准度，已经达到行业领先水平，已经建成了全球规模最大的AI零售终端网络，为进一步加快无人车应用落地，我们也投入大量资源进行运筹学研发，重点攻克人车分离调度问题，提升无人车和业务协同质量，这在行业内也是比较创新性的一次探索。” 除此之外，朱涛还指出：“在传统的模式中，人与车绑定调度；而无人车可实现人车分离调度，这对算法提出了更高要求，也是我们未来规模化运营需重点突破的方向。此外，无人车装卸效率、在仓库及园区内的通行与交互能力、末端交付与取货环节的智能识别与感知，以及适应动态调度的实时路径调整能力，也需要与九识共同研发，以实现更高效的业务场景适配。” 这些技术门槛，揭示了此次合作超越简单“运力替代”的本质——它要求无人驾驶系统与零售运营系统进行从数据到决策的“深度咬合”。唯有实现这种系统级的融合，才能解锁更深层的运营重构。而这种融合带来的红利，远不止于白天的效率提升。无人车24小时不间断运营的特性，还为夜间补货、紧急补货提供了可能。 除了现阶段的合作外，朱涛还指出，与九识未来的合作将从三个方面深化：首先，开展夜间无人车城市干线物流，以避开交通高峰，提升补货效率。其次，探索“移动仓”模式，用无人车替代固定前置仓，实现货物动态调配与就近响应。最后，尝试将无人车作为“移动售货车”直接面向消费者销售，缩短供应链环节，实现更智能的物流与零售融合。 当前，无人驾驶车辆在公开道路规模化运营仍面临多重挑战。复杂路况下的安全运行能力，更是决定其走向规模化商用的核心门槛。 “在安全保障方面，我们主要从几个层面进行：一是持续推动系统迭代与算法升级，通过大数据不断反哺优化；二是在安全设计上做了充分冗余，确保车辆在运行中具备多重保障。无人车本身具备‘越用越聪明’的特点，在小范围验证后，能够适应高密度、高频的补货场景，并且单车学习成果可同步至全车队，整体提升运营能力。”陈雷表示，“除此之外，我们还设有中台支持系统，一旦出现异常或突发状况，可以及时介入并进行远程接管或应急处理。截至2025年年底，我们已经积累了7500多万公里的运营经验，的安全运行能力是经得起验证的。” 朱涛表示：“我们也高度重视无人车运行安全。我们能做的是基于销售预测驱动运营，提前掌握各点位未来一两天的物流任务分布，并将计划与路径规划提前同步给九识的算法系统。只要时间安排合理，无人车就无须在赶时间与高风险之间做权衡。我们的物流场景并非高速作业，核心要求是在指定时间抵达指定位置即可，因此在时效上可以为九识留出更多冗余空间，这本身也对安全性有积极影响。” 值得一提的是，未来九识智能和丰e足食还将在无人零售车、大型仓库内物流运输等领域展开合作。“我们已和丰e足食在探讨联合开发移动式无人售卖柜，九识已具备多种车型的改装能力，因此这将是双方合作的一个明确方向。其次，冷链配送作为高频刚需场景，相关车型和业务量也在持续增长，这也是重点推进的领域。”陈雷说道。 实际上，在稳步推进合作落地、深耕现有场景价值的同时，双方更将目光投向长远，锚定自动驾驶技术与无人零售业态融合的行业发展蓝图，致力于以技术协同打破场景边界。 朱涛称：“我们期望通过引入更多AI技术，切实提升运营效率，为消费者带来更好体验，能更及时地补充他们喜爱的商品。无人配送的高效与及时性能让AI创造的价值真正被消费者和客户感知。我们也期待与九识携手，共同推动AI技术在物流领域的应用与普及。” 纵观全程，丰e足食与九识智能的合作，如同为自动驾驶的规模化落地探明了一条清晰的路径：通过与产业巨头共创，在真实、复杂、高频的刚需场景中，完成从技术验证到商业闭环，再到能力复制的全过程。而这场务实的效率革命，也将为整个行业的发展注入动力。 谈及企业如何筑牢行业竞争壁垒，陈雷表示，自动驾驶赛道参与者增多是件好事，说明这个领域正吸引更多资源与关注，社会认知度和接受度也在提升。“对九识而言，保持领先的核心关键在于两个方面：一是在技术层面，我们始终坚持全栈自主研发，并依托海量数据，持续驱动数据模型和算法优化，这是我们的重要优势。二是在应用层面，我们专注于物流与行业场景的深度融合。例如这次与丰e足食的合作，就是在一个垂直领域中做深、做强。每解决一个垂类行业的问题，我们拓展下一个行业时就会更从容、更有信心。可以说，产品技术与行业应用是我们持续发展的双轮驱动力。” |
