车见万宜讯 2026北京车展上，佑驾创新（2431.HK）展出了三条产品线：以无图L4物流车小竹T5 Pro为代表的AI for Logistics、面向乘用车的全维智驾域控，以及搭载OpenClaw技术的座舱管家BamBam。三项配置中，最值得拆解的，还是那台号称国内首款真无图的L4级无人物流车。
过去几年，高精地图几乎被视为L4级自动驾驶的标配。但佑驾创新反其道而行，用小竹T5 Pro打出了无图这张牌。这不是实验室概念——基于已在18座城市落地、合作规模超7000台的小竹无人车迭代而来，T5 Pro的核心突破在于：将部署周期从传统方案的数周压缩至小时级，免去高精地图采集与适配环节。对物流企业而言，这意味着OTD（订单到交付）成本的大幅下降，以及跨区域快速铺货的可行性。
从商业角度看，无图路线的价值主要体现在两个维度。其一，部署效率。传统无人物流车每进入一座新城，需完成地图采集、资质审批、适配验证，周期往往以周为单位。小竹T5 Pro宣称实现买了就能用、哪里都能开，若实际落地能保持这一效率，对快递、冷链、农批等时效敏感场景将是实质性利好。其二，持有成本。高精地图不仅采集费用高昂，后续维护更是长期支出——道路施工、标线变更都会导致地图失效。佑驾创新复用前装乘用车智驾套件，省去地图采维成本，将综合使用费用降至行业新低。这对于计划规模化替换人工运力的末端物流网点，构成了更现实的经济模型。
当然，无图不是没有代价。环境自适应能力需要算法具备极强的泛化性能——乡村小路、施工区域、人车混行等长尾场景，任何一次误判都可能导致停运。官方资料显示，小竹T5 Pro已成功落地国内多城，并即将交付中东、澳洲、东南亚。海外市场对高精地图测绘的法规限制恰好衬托出无图的合规优势，但不同国家和地区的路况、交通习惯差异巨大，对感知系统的通用性提出更高挑战。实际运营中的接管频率和故障率，才是检验真无图成色的最终标尺。
在智驾技术路径层面，佑驾创新同步展示了L2+L4双向进化体系。其自研的AI数智引擎打通了乘用车与物流车的数据闭环：L2级量产车采集大量常规路况，L4无人车定向捕捉极端工况，两者共同迭代算法。这种架构的价值在于，长尾场景数据不需要完全依赖昂贵的无人车测试车队，而是通过规模化乘用车降低采集成本；同时L4的部分算法成果可以下放，反哺L2+系统的性能。截至目前，佑驾创新累计服务超40家整车厂，2025年新增43个定点项目。对于关注高阶智驾技术稳定性的消费者，这种双轮驱动的数据闭环，理论上能够提升算法对 corner case 的覆盖速度和安全冗余。
座舱方面，BamBam龙虾助手主打的OpenClaw技术上车，核心配置是让车机系统不仅能语音交互，还能深度调用外部工具——例如提前启动家中智能设备，或在车内处理办公流程。新增的谁是卧底游戏则瞄准碎片化娱乐场景。相比传统语音助手，BamBam结合DMS/OMS传感器可感知驾驶者身份、疲劳度及情绪，从被动执行转向主动服务。不过，车家互联的实际设备兼容范围、视觉感知在复杂光照下的准确率，仍有待后续体验验证。佑驾创新同时展出了iCabin 1X DMS一体机等硬件，并宣称符合E-NCAP、ADDW等全球法规，为L3级座舱安全做前瞻储备。
综合来看，佑驾创新本次车展传递的核心命题清晰：真无图能否成为无人物流车从示范走向规模化的拐点。小竹T5 Pro给出了低门槛、低成本的可行性路径，并且已有18城、7000台的运营基础支撑，并非空中楼阁。但物流行业采购决策终归看重稳定性和售后保障，实际价值需要更多批量订单来验证。对普通消费者而言，可以持续关注该公司的L2+L4数据闭环是否真能让量产乘用车的智驾系统更可靠——毕竟其新增的数十个定点项目，最终会体现在你未来购车的配置单里。
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