本届车展，佑驾创新重磅推出行业首款“真无图”L4无人物流产品小竹T5 Pro，这也是展会上为数不多的无人车新品之一。它的出现，直接按下了无人物流行业产品变革的加速键。与此同时，佑驾创新展出了多款智驾域控及座舱硬件产品，并带来了基于OpenClaw上车实现了座舱大模型智能管家BamBam的跨端协同升级。从L1到L4，从乘用车到物流车，这家公司正在用AI引擎重新定义自己的边界。
AI驱动智慧物流：小竹T5 Pro以“真无图”加速规模化商用
车展现场，佑驾创新展台前人头攒动，焦点集中在“小竹T5 Pro”这款无人物流车上。它的Slogan很直接——“真无图，看小竹”。
“真无图”的技术含量得从无人车行业的现状说起。
当前市面上绝大多数无人车，本质上是“有图才能跑”。高精地图的采集和更新，不仅成本高昂，而且周期漫长。常规高精地图方案的无人车部署，从订单到交付的时间往往需要数周时间。更棘手的是，一旦遇到道路施工、临时管制等动态变化，车辆就会“不知所措”。佑驾创新正是瞄准这一行业痛点，推出了小竹T5 Pro。
作为佑驾创新在物流AI领域的最新成果，小竹T5 Pro的核心突破在于彻底摆脱了对高精地图的依赖。它在系统性能、成本控制、场景适应能力和部署效率上均有明显提升，为规模化商用和出海拓展打下了基础。
技术层面，该车搭载新一代L4级端到端自动驾驶系统，采用一段式端到端大模型技术，让车辆更像人类驾驶员，不是靠死记硬背地图，而是靠眼睛看、靠大脑判断。仅凭基础导航地图和实时感知，小竹T5 Pro就能应对复杂城市路况。
硬件层面，小竹T5 Pro的自研域控实现了全国产化。这不仅是供应链安全的选择，也带来了实实在在的成本优势。在保证城市复杂路况应对能力和安全冗余的同时，硬件成本的降低让这款产品具备了更强的市场竞争力。
更值得关注的是部署效率。相比常规方案的部署时间，小竹T5 Pro将交付周期压缩到了“小时级”，真正做到了开箱即用、快速部署。不仅如此，由于不需要高精地图的采集和更新，后续运维成本也大幅降低，为用户提供了高性价比的无人车产品。
佑驾创新创始人兼董事长刘国清介绍小竹T5 Pro产品亮点
紧随而来的是商业逻辑的重构。无图方案让小竹T5 Pro走向“即买即用”，不再局限于固定路线场景。依托无图方案，车辆可以支持实时呼叫与动态配送，真正实现了RaaS（RoboVan-as-a-Service，无人车即服务），打开了即时配送等新赛道的大门。
在出海过程中，无图方案的实际优势尤为凸显。高精地图涉及测绘资质、数据出境等敏感问题，恰恰是无人车出海的主要障碍。不同国家对高精地图的法律法规各不相同，小竹T5 Pro的无图特性绕开了这些“雷区”，降低了海外合规成本和部署难度，为全球化布局扫清了障碍。
市场表现印证了佑驾创新的技术实力和产品优势。小竹无人车自2025年9月发布以来，不仅已落地深圳、广州、长沙等18座国内城市，精准赋能快递、冷链、农批、汽配等多元场景，也已完成佑驾创新L4业务的首次出海探索，即将交付中东、澳洲、东南亚等地区。
可以说，佑驾创新是行业内唯一从L2升维至L4并实现规模化商业验证的上市公司。从乘用车辅助驾驶到无人物流车，这种技术迁移能力，正在通过小竹T5 Pro这一前沿技术集大成者的规模落地，为行业发展注入全新动力。
AI赋能智能出行：L2与L4双线协同下的数据飞轮效应
小竹T5 Pro的“大脑”，正是佑驾创新本次车展同步发布的智驾域控iPilot 4 Max。
这款为L4无人车量身打造的域控制器，并非从零起步。佑驾创新将过去十余年车规级量产中沉淀的技术和能力，延伸到了L4域控产品上。这种“高位赋能”式的能力迁移，让佑驾创新在L4产品的成熟度和可靠性上有了更高的起点。
本次车展，佑驾创新还推出了iPilot 4 Lite和iPilot 4 Plus。iPilot 4 Lite精准覆盖日常行泊一体的高频出行需求。iPilot 4 Plus则进阶支持轻量级城区NOA、记忆行车及高速领航功能，硬件平台化设计不仅大幅缩短开发周期，更赋予其灵活适配的配置能力，为中端车型智驾普惠提供了理想选择。
三款产品形成了清晰的层级划分：iPilot 4 Lite主打性价比，推动中阶智驾规模化；iPilot 4 Plus强调性能均衡，覆盖中高阶核心需求；iPilot 4 Max则为L4无人车提供算力支撑。随着这三款产品的发布，佑驾创新正式补齐了从L1到L4的全维智驾域控产品矩阵，打通了“行泊一体——中高阶智驾——L4无人化”的全链路量产路径。
而对此形成核心支撑的，是佑驾创新自研的数据闭环平台“AI数智引擎（AI Data Intelligence Engine）”。这个平台被形象地称为公司物理AI进化的“数字脊梁”，它重构了研发方式，让“L2+L4双线协同”战略得以持续迭代。
数据闭环为何如此关键？原因是，自动驾驶技术的进化本质上是一个“数据驱动”的过程。车辆在路上跑的每一公里，遇到每一个复杂场景，都可以成为训练算法的素材。谁拥有更多的高质量数据，谁能更高效地利用这些数据，谁就能在算法迭代上领先。
佑驾创新的做法是，将无人车与乘用车在真实场景中采集的海量数据汇聚到同一平台，实现跨场景融合。无论是乘用车在城市NOA中遇到的复杂十字路口，还是无人车在物流配送中经历的小巷窄路掉头，这些真实世界的数据都被统一收集和处理。数据让大模型持续训练，数据处理实现全链路自动化，而这些能力又反哺给乘用车和无人车，帮助它们更好地理解和应对长尾场景，进一步增强场景泛化能力。
由此，佑驾创新形成了一个持续进化的智能驾驶闭环：量产数据不断积累，算法泛化能力持续增强，迭代速度加快，各层级产品量产落地提速，技术稳定性也更有保障。这个闭环一旦形成，就会像飞轮一样越转越快，更多的车带来更多的数据，更多的数据训练出更好的算法，更好的算法推动更多的量产落地。
这也意味着，随着量产数据的持续积累与无人车业务的快速扩张，规模化效应将日益放大。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，已进入全面放量阶段，加之无人车业务版图持续扩大，AI数智引擎有望进一步驱动其技术迭代、产品升级，实现L2与L4的双向赋能，巩固行业领先地位。
AI重塑智能座舱：OpenClaw上车赋能BamBam跨端协同能力
智驾与无人车之外，佑驾创新在智能座舱领域同样拿出了硬核成果。
本届车展上，佑驾创新对座舱大模型智能管家BamBam进行了全面升级，基于OpenClaw打造的“BamBam龙虾助手”尤为引人关注。这不仅仅是一个可视化IP形象，更是一次交互逻辑的重构。
过去，座舱AI往往局限在单一场景和孤立功能上，用户与车机的互动大多是“指令-反馈”的单向模式。你想调温度，车机就调温度；你想切歌，车机就切歌。功能是实现了，但谈不上真正的“智能以及主动化服务”。BamBam龙虾助手展示了AI座舱更进阶的能力——跨端协同。它不再局限于车机本身，而是能够连接电脑、智能家居等不同终端，实现场景的无缝流转。
在商旅办公场景下，BamBam龙虾助手让用户无需手动操作，仅凭自然语音就能完成邮件编辑、发送，机酒预订与日程同步。这意味着，车辆不再只是交通工具，而是用户在出行途中的办公伙伴。
更具想象力的是归家舒享场景。BamBam龙虾助手打破了传统座舱与家居场景的生态壁垒。用户上车后只需一句语音指令，即可远程控制家中灯光、香薰、扫地机器人等设备提前启动。从车端到PC端再到智能家居，佑驾创新正在构建一个更丰富的场景化服务体系，让出行与生活之间的衔接更加自然。
此外，BamBam还新增了娱乐板块。“谁是卧底”互动游戏的加入，让等待和休憩的碎片化时间多了一份趣味。无论是充电、接人等待，还是长途驾驶中的短暂休息，车内都可以成为一个社交娱乐的空间。
这些看似“好玩”的功能背后，是佑驾创新对BamBam全维度能力的迭代。它深度融入了多模态大模型能力，显著强化了特征提取与逻辑推理性能，同时持续完善了高精度的动作捕捉与多维度行为分析体系，可以支撑复杂场景决策与定制化交互。通过情感表达与交互优化，BamBam正在深度挖掘用户需求，重塑用户驾乘体验，让交互变得更自然、更智能。
在追求智能体验的同时，合规能力正在成为智能座舱赛道的另一核心竞争力。随着中国汽车产业加速走向全球，不同区域市场对驾驶员监测、乘客安全等方面有着差异化的法规要求，一款座舱产品要想在全球市场通行，必须同时满足不同地区的合规要求。
佑驾创新显然已经做好了准备。本次车展，佑驾创新展出了三款座舱域控硬件产品，兼顾安全与体验，坚守合规高标准。其中，智能座舱DMS软硬一体产品iCabin 1X依托自研算法，在保障驾乘安全的同时，打造多场景智能交互体验，其满足ADDW、DDAW、E-NCAP等法规要求，将搭载于多款商用车出海量产车型。此外，DMS摄像头与OMS摄像头分别聚焦驾驶员监测与全舱感知，均满足A-NCAP 2026标准。
值得一提的是，佑驾创新已启动L3相关的DMS功能研发。在L3时代即将到来的背景下，这一布局尤为重要。L3意味着驾驶员可以在特定条件下脱手脱眼，但系统需要在必要时及时将控制权交还给驾驶员。这对驾驶员状态的监测提出了更高的要求。佑驾创新提前布局L3级DMS，体现了其在座舱安全领域的持续深耕与精进。
从功能化到场景化、情感化，从体验到合规，佑驾创新正在用AI重构智能座舱的体验边界，助力全球车企客户快速满足区域法规要求。
结语
从智慧物流到智能出行再到智能座舱，佑驾创新在本届北京车展上完成了一次完整的“AI引擎”实力展示。小竹T5 Pro用“真无图”证明了无人物流规模化商用的可行性，iPilot系列域控矩阵打通了L2到L4的量产路径，而BamBam的跨端协同则重新定义了座舱交互的边界。三条战线并非各自为战，而是共享同一套AI技术，在数据闭环中实现L2与L4的双向赋能、舱与驾的深度协同。
