L4无人车正在成为2026年北京车展最独特的变量。
4月24日，佑驾创新发布国内首款“真无图”L4级无人物流车小竹T5 Pro，同步展出了全维智驾域控矩阵、座舱智能管家BamBam龙虾助手，以及多款舱内感知硬件。
自动驾驶行业长期受困于一个“不可能三角”：规模、性能、成本，三者似乎最多得其二。行业无数玩家前赴后继，一直在探索破局方向。而佑驾创新，找到了一条用“AI底座”同时撬动三者的路径，展开了一张新的叙事蓝图。
打破空间边界，剥离“高精地图税”的商业跨越
高精地图的本质，就是“预制智能”——通过事先制定好的、高精度的离线地图，指导车辆智驾。而小竹T5 Pro作为国内首款“真无图”L4级无人物流车，以“真无图”这三个字，切中了行业多年未解的痛点。
传统无人物流车的落地部署，高度依赖高精地图的预先采集与适配。每进入一座新城、一片新区，先要完成测绘、标注、调试，OTD（订单到交付）周期往往长达14到20天。这不仅拉高了前期投入，更让后续运维持续产生地图更新成本，边际成本递减效应微弱。无人物流车因此变成了一城一策的工程项目，难以作为标准品快速铺开。
从实际需求出发，小竹T5 Pro选择了另一条路：搭载一段式端到端大模型，彻底摆脱对高精地图的依赖，仅凭基础导航地图与实时感知即可应对复杂城市环境。“无图能力”，让无人车在系统性能、场景泛化能力、部署效率与全生命周期综合成本四大核心维度都出现了质的飞跃。
小竹T5 Pro采用自研域控iPilot 4 Max，搭载两颗地平线征程®6M芯片，实现硬件架构全国产化及算法全面升级，在性能升级的同时进一步控制了单车成本，为规模化做好了铺垫。而得益于其L4级端到端无图方案，小竹T5 Pro不需要太多前置投入，便能适应复杂城市环境，场景泛化能力更强。
也就是说，它实现了“低部署门槛+高扩张效率”——传统方案部署周期按周计算，但小竹T5 Pro将OTD周期缩短至天级别，甚至压缩到小时级，车辆交付后无需等待地图适配即可投入运营，真正实现“开箱即用”。
此时，组建车队已经不再是门槛，客户很容易便可建立规模效应。而由于复用前装乘用车智驾套件、采用自研方案、不必承担高精地图采购和维护的成本，小竹T5 Pro省去的不只是初次测绘费用，还有持续的地图更新与运维人力投入，全生命周期成本显著优化。这彻底改变了无人车的商业逻辑。
传统无人车只能服务订单密度足够高、路线足够固定的B端场景，因为任何场景泛化都会导致地图更新的边际成本高到无法承受。但小竹T5 Pro基于上述四大优势，把“测绘密集型”生意变成了“感知密集型”生意：轻松应对乡村小路、施工区域、人车混行等非结构化场景，脱离固定路线的束缚。
此时，地图从成本结构里直接消失，可服务市场却随之指数级扩大——从固定路线的快递、冷链、农批，延伸至即时配送等C端碎片化需求，RaaS（无人车即服务）模式真正具备了经济可行性。
成本结构变革，让人联想到商业航天领域的飞跃：SpaceX的颠覆性不在于火箭技术本身，而在于可回收让发射成本断崖式下降，商业航天的市场边界随之被重新定义。小竹T5 Pro“无图”，把无人配送的市场边界从少数高密度B端场景，推向了即时配送等广阔赛道，打开增量市场。
并且，摆脱地图依赖还意味着解锁了扩张的新关卡。海外市场对高精地图测绘有严格的资质审批与法规限制，无图方案天然绕开这道壁垒，大幅降低海外异地部署成本，打通跨区域无缝运营能力。
截至目前，小竹无人车已落地深圳、广州、长沙等18座城市，合作规模突破7000台，并已完成L4业务首次出海探索，即将交付中东、澳洲、东南亚等地区。无图，成了通向全球市场的通行证。
打破数据孤岛，L2与L4的“同源飞轮”
回到硬件本身，小竹T5 Pro的算力底座，是佑驾创新专为L4无人车设计的域控制器iPilot 4 Max。本届车展上，面向乘用车市场的iPilot 4 Plus与iPilot 4 Lite也同步发布。
三款产品汇聚，佑驾创新构建起覆盖L1至L4，可支持“轻量化行泊一体—中高阶智驾—L4级无人化”的全维智驾域控矩阵。
不过，产品矩阵的完善只是表面，真正的壁垒在于支撑它的底层架构。
自动驾驶行业多年存在一个割裂局面：L2渐进量产与L4一步到位是两套研发体系、两套数据管道，互不流通。成本居高不下，数据资产无法复用。这正是“不可能三角”难以击穿的深层原因之一——并不是技术不够好，而是不同研发维度上积累的数据和经验，没有被整合成可复用的平台能力。
佑驾创新的解法是，将L2乘用车与L4无人车采集的海量真实世界数据汇入统一平台——自研的“AI数智引擎”，打通跨场景数据的融合与沉淀。
这个引擎运转的逻辑是一个双向数据漏斗。上层，L2乘用车大规模前装上车，以佑驾创新自身的业务进展为例，其覆盖超40家整车厂、2025年新增43个定点项目，源源不断回传常规路况数据，提供“广度”；下层，L4无人车在城市配送场景中高频运营，捕捉长尾极端工况数据，提供“深度”。
随后，两类数据在统一平台清洗、训练、迭代后，分别反哺两端——L4的高阶模型能力下放，提升量产车性能天花板；L2的规模效应不断摊薄L4的硬件与研发成本。
此前，行业的难题是要高性能就得堆传感器堆算力，成本上升；要低成本就得砍配置，性能下降；而要做规模化，必须同时做到高性能和低成本。而在佑驾创新的路径中，用L2的规模摊薄硬件成本，用L4的场景数据提升算法性能，用“无图”进一步拉低部署和运维成本，最终再将综合能力导向高阶智驾。三个支点不再是互斥的取舍，而是在数据闭环中变成相互增强的正循环。
规模越大，数据越多，模型越强，成本越低。这是佑驾创新不可复制的核心资产。随着行业逐步逼近L3/L4规模化落地的临界点，这套数据闭环的壁垒效应会更加明显——L2基础越大，数据回流越多，模型迭代越快，L4能力越强，反哺L2的价值也越大，形成一个自我加速的飞轮。
打破生态结界，跨端“新物种”的诞生
自动驾驶处理的是车与路的关系，但智能并不止于驾驶。本届车展，佑驾创新将AI引擎的能力在座舱领域进一步深入，推动红遍全球的OpenClaw技术上车，推出BamBam龙虾助手。
这个产品切入的，是一个长期被忽视的现实场景。用户在驾驶或乘坐过程中，有大量无法操作手机但又需要连接外部世界的时间窗口。传统智能座舱在这个窗口里做的是功能加法，包括堆屏幕、做语音指令，但始终是在封闭系统“信息孤岛”内打转，车内与车外存在一道清晰的能力边界。
过去，这个窗口是被浪费的，现在由AI来衔接。BamBam龙虾助手基于OpenClaw的深度工具调用能力，打通了车端与PC端、智能家居端的生态壁垒，在两大场景实现落地：
商旅办公场景，用户仅凭自然语音即可完成邮件编辑发送、差旅机票酒店预订与日程同步，座舱变成移动办公空间；归家舒享场景，上车后一句指令远程启动家中灯光、香薰、扫地机器人等设备，实现车到家的无缝衔接。
除此之外，佑驾创新还在娱乐场景新增“谁是卧底”互动游戏，填充车内人员等待与休憩的碎片化时间。
这些场景化能力的底层，依然基于AI。BamBam深度融入多模态大模型，强化特征提取与逻辑推理性能，完善高精度动作捕捉与多维度行为分析体系，支撑复杂场景下的决策与定制化交互，从“被动执行指令”走向“主动理解需求”。在此背景下，智能座舱的定位将不只是移动终端，而是“智能网关”。用户通过它，实现更广泛的交互。
另外，佑驾创新本次还在体验层之外同步展出了iCabin 1X DMS一体机、DMS摄像头、OMS摄像头等多款座舱感知硬件。这些产品既是BamBam高质量交互的感知基础，也覆盖了疲劳监测、分心监测、危险驾驶识别等座舱安全功能。
更重要的是，它们已对标ADDW、DDAW、E-NCAP、A-NCAP等国际主流法规标准，具备完善的出海合规能力。公司也已启动L3相关DMS功能的研发，为高阶自动驾驶时代的合规要求做前瞻布局。
从感知交互的维度看，智能座舱的终局，或许不是一个更好的车载OS，而是一个以车为节点的个人AI Agent网络。车内感知加主动跨端连接加多元功能，构成一个不易复制的新生态位。佑驾创新在这方面的提前卡位，是容易被忽视但实际重要的竞争壁垒。
结语：看见一家“AI底座”公司的长期主义
出行、物流、座舱。三条业务线看似分属不同战场，但它们共用同一个技术灵魂——AI。确切地说，是物理AI，一个能够感知、理解并与物理世界实时交互的智能底座。AI for Logistics、AI for Mobility、AI for Soul三大方向的成果，源自同一颗技术之心。
阿基米德说，给我一个支点，我能撬动整个地球。在佑驾创新的这次亮相中，撬动自动驾驶行业未来发展的支点得到了深度呈现。
小竹T5 Pro用无图方案重写了无人物流的成本结构，全维智驾域控矩阵用数据闭环击穿了规模与性能的两难，BamBam龙虾助手则把AI能力从驾驶域延伸到了座舱域，从车内延伸到了车外。每一个业务板块，都在探索数据、场景的输入和能力的输出。
基于这种协同性，佑驾创新已经超越“智能部件供应商”的单一定位。多元化的商业布局与全球化战略，打开了更广阔的想象空间。
来源：松果财经
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