无图量产之后,自动驾驶的“下一战”在哪?WAIC 2026给出了三个答案

2026年被业界公认为自动驾驶规模化商用元年。当“甩掉高精地图”从愿景变成现实，这场竞赛的终点线又被推向了更远的地方。

7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海世博中心正式开幕。今年的大会以“智能伙伴，共创未来”为主题。展区里，满屏大模型演示屏变少了，取而代之的是大量实体机器人、机械臂、自动驾驶模拟器在“真动真干活”。

如果说去年WAIC还在讨论“要不要无图”，今年WAIC给出的答案已经变成了 “无图之后，下一个是什么” 。

一、一个标志性事件：

L4无图，真的量产了

大会第一天，九识智能宣布实现L4级自动驾驶无图方案规模化量产，成为全球首个实现L4级无图方案量产的企业。这一消息的分量，需要放在行业背景里理解。

长期以来，高精度地图一直被视为自动驾驶的“数字底图”——以厘米级精度标注车道、路口、交通标志、红绿灯等静态信息，为车辆提供先验知识。但高昂的采集制作成本、缓慢的更新频率，以及道路施工、交通管制等动态变化，让这张“底图”逐渐成为规模化落地的瓶颈。

对无人物流行业而言，问题更加尖锐：每进入一座新城市，都需要提前完成高精度地图采集验证，客户购买无人车后通常要等约1个月才能正式投入运营。九识的破局路径是一条清晰的“去地图化”演进史：

· 2023年末：启动路径规划重构；

· 2024年：针对隧道及弱信号场景专项攻坚，同年12月启动“轻地图1.0项目”；

· 2025年：率先推出轻地图方案，地图成本降低一个数量级，交付周期缩短至15天以内；

· 2026年：跑通无图方案，实现无预制地图情况下仅靠在线感知完成换道、选道等高阶判断。

如今的无图方案以视觉感知为核心、激光雷达为辅助，通过多传感器融合实时识别车道、交通标志及周边交通参与者，同时结合道路级电子导航地图完成全局路线规划。车辆部署周期从1个月压缩至1天以内，真正实现了“即买即用、交付即运营”。

目前，该方案已在九识智能新增运营路线中实现30%的渗透率，预计至7月底累计L4无图运营里程将突破4万公里。截至2026年第一季度，九识智能（含菜鸟无人车）市场保有量超过2.5万台，市场份额达53.2%。仅与中国邮政合作项目，累计交付车辆就已超过3500台，年内预计交付万台。一个时代的标志性转折，往往就藏在这些数字里。

二、下一个战场①：

世界模型，让车学会“像人一样思考”

如果说无图解决的是“车能不能看清路”的问题，那么下一个战场解决的是“车能不能理解路”。在WAIC现场，千里智驾与阶跃星辰共同强调了一个核心观点：破解智驾难题的关键，在于将世界模型（World Models）与VLA（视觉-语言-动作） 引入智驾原生底座，让车辆学会“老司机的博弈”。

为什么需要世界模型？传统的端到端算法基于单纯的模仿学习——看大量数据、模仿人类驾驶行为。但在极其复杂的城市通勤中，最难的不是识别车道线，而是博弈场景：窄路汇车、变道加塞，人类“老司机”会通过车头微微一偏等暗示性动作试探后车反应并作出动态决策。而端到端算法“只看数据分布，根本无法理解‘人类为什么这么开’”。

阶跃星辰与千里科技的合作从底层预训练阶段就深度协同，将千里的专业智驾数据与阶跃的通用多模态、常识数据按科学比例精细配比，“更像是一场深度的化学反应，而不是割裂的流水线装配”。这种融合的目标，是将大模型的思考和逻辑理解能力注入模仿学习，实现 “数据+认知”双轮驱动，让智驾系统的智能水平从“3岁盲目模仿”提升到具备逻辑思考与博弈常识的“10岁阶段”。

文远知行则走出了另一条路——发布自研物理AI认知基础大模型WeRide WITT，全称World Intelligence Toward Truth，意为“以可信事实建立世界认知”。WITT首次引入“最小物理事实单元”概念，将连续变化的真实场景拆解为可被识别和验证的事实单元。相较动辄百B级参数的通用大模型，WITT在同类任务中可节省98%的Token成本，单卡单日可处理1万分钟车辆运行视频。无图让车看见了世界，世界模型让车开始理解世界。这是从“感知”到“认知”的跃迁。

三、下一个战场②：

数据闭环，从“烧钱采图”到“用数据养模型”

无图方案量产的另一层含义，是彻底改变了自动驾驶的数据逻辑。过去，行业的核心成本是“采图”——高精度地图的采集、制作和维护。现在，成本中心转移到了“用数据训练模型”。

九识之所以能率先实现L4无图量产，离不开庞大的真实运营数据积累。超过2.5万台在路上跑的无人车，来自快递、商超、医药等多行业的真实运营数据，构成了无图算法泛化能力的“护城河”。这种“规模产生数据、数据优化算法、算法提升体验、体验扩大规模”的正循环，正在成为自动驾驶竞争的新壁垒。

WAIC上释放的另一个信号是：数据闭环正在从“单一车辆”走向“全产业链” 。文远知行提出，行业亟需一套高效、可信的数据理解机制，从真实道路数据中持续提炼有效的场景事实，提升数据进入训练、评测与迭代闭环的质量和效率。其WITT模型形成了事实提取、事实推理、事实验证、事实编排四大核心能力，贯通从场景识别、事件归因到数据验证、学习分流的完整链路。配合GENESIS高保真世界模型，可实现数据采集及标注成本降低75%。

千里科技与阶跃星辰则从预训练阶段深度绑定，共建原生物理世界基座模型，打通数字智能到物理空间的完整闭环。从“买地图”到“养模型”，商业模式的底层逻辑正在被重写。

四、下一个战场③：

具身驾驶，从“辅助驾驶”到“移动机器人”

如果说前两个战场是技术维度的延伸，那么第三个战场是定义维度的重构。WAIC 2026上，一个被反复提及的概念是 “物理AI” ——AI不再停留在数字屏幕里，而是进入真实物理世界。在行业普遍的共识中，AI汽车正成为最先量产的具身智能形态。

理想汽车在此次WAIC重点展示了其在具身智能、高阶智驾及新一代增程技术方面的最新成果。2026年初，CEO李想宣布公司战略发生根本性转变——不再局限于“创造移动的家”，而是聚焦于将汽车打造为进入物理世界的具身智能机器人。

阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇也明确表示，AI产业下一轮爆发将来自智能体模型与下一代终端产品的结合，智能正走出数字屏幕、进入真实物理世界。

在阶跃星辰展台，吉利、阶跃星辰、千里科技联合打造的极氪8X展车吸引了大量观众。基于阶跃Step分层端云协同大模型矩阵，车载智能体超级Eva不仅能一键开启辅助驾驶，还能打通全场景生活生态，自主完成餐厅预约、咖啡点单、电影购票等操作。

Nullmax以“物理AI公司”的全新品牌定位首次公开亮相，发布通用“物理AI大脑”，构建可跨本体、跨任务、跨场景的通用智能基座。蔚来芯片子公司神玑首次独立参展，发布“睿动”具身智能开发平台，搭载5nm车规工艺芯片。

千里智驾CTO杨沐给出了更具体的时间线：2026-2027年完成大模型上车量产验证，L3甚至L4级的自动驾驶技术可行性落地可期。截至2026年7月，千里智驾ASD装车量已突破50万台，覆盖极氪、领克等19款主流车型，辅助驾驶激活率高达92%。

当汽车被重新定义为“移动机器人”，自动驾驶的竞争边界就被彻底打破了——对手不再只是同行，还包括所有试图进入物理世界的AI玩家。

五、无图是句号，还是冒号？

2026年被业界公认为自动驾驶规模化商用元年。工信部数据显示，2026年以来，我国搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车市场渗透率已达70%，其中配备NOA功能的车型渗透率已超过30%。麦肯锡《2026中国汽车消费者洞察》显示，高达80% 的受访者将城市NOA视为购车时的重要选项。

但这些数字掩盖不了一个事实：L4的规模化商用才刚刚开始。九识的L4无图量产是一个里程碑，但它更像是一场更大竞赛的发令枪。当“有没有地图”不再是问题，“车聪不聪明”“数据多不多”“能不能真正像人一样开车”就成了新的考题。

从“地图驱动”到“感知驱动”，再到“认知驱动”——WAIC 2026告诉我们，自动驾驶的下一个战场，不在路上，而在模型里、数据里、以及对“车究竟是什么”的重新定义里。无图不是终点。它只是一个起点。

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