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OpenMaaS调度大模型终于跑起来了
无人车下半场，不只拼“车会不会跑”，更拼“系统会不会调”：AI调度大模型来了
从有人车调度到无人车运力平台：深度沉淀后，我们到底做出了一套什么系统？
OpenMaaS正式推出：给无人车、物流企业、仓配平台的一套AI调度大模型通道
今天，我们正式发布一个非常重要的消息：
由山东省智能汽车制造业创新中心孵化支持、孙总团队长期研发打磨的AI调度大模型与无人货运运力平台，已经正式进入市场推广和场景使用阶段。
它的1.0版本，是一套真正能跑起来的运力调度系统。
它的2.0版本，正在向全国多仓协同、仓配一体化、有人车与无人车混合运力平台升级。
它的3.0版本，则已经开始进入更深层的时空大模型训练阶段。
我们内部给它一个更开放的名字：
OpenMaaS。
模型即服务（Model-as-a-Service），OpenMaaS。我们一起共建一个新物流时代。
也可以理解为：
OpenSource精神下的开放式AI调度平台。
为什么叫Open？
因为我们从第一天起，就不想把它做成一个封闭的孤岛系统。
我们希望它是开放的。
开放给无人车企业。
开放给物流企业。
开放给仓配企业。
开放给运力平台。
开放给医药、商超、生鲜、冷链、园区、无人叉车、无人仓储等真实场景。
开放给那些真正有货、有车、有仓、有路权、有运营能力、有地方资源、有产业理想的伙伴。
我们不是只想做一套软件。
我们想推动的是一个行业共识：
无人车行业的下半场，不能只有无人驾驶大模型，还必须有AI调度大模型。
车会自己跑，只解决了“单车智能”的问题。
但车队怎么组织？
订单怎么分配？
仓库怎么协同？
线路怎么生成？
有人车和无人车怎么混合调度？
补能怎么排班？
异常怎么预警？
成本怎么测算？
跨城市、跨仓、跨平台、跨品牌车辆怎么协同？
这些问题，不是单车算法能独立解决的。
这就是AI调度大模型必须出现的原因。
引言：这不是一个系统发布，而是一段跌跌撞撞的产业长跑
如果只从今天看，这是一套AI调度系统发布。
但如果从我们走过的过程看，它更像一场漫长的长跑。
不是那种在PPT上跑得飞快的长跑。
是真正坐高铁、赶飞机、坐绿皮车、跑客户、进园区、看仓库、看无人车、看线路、看调度台、看系统、看场景、看人怎么忙、看车怎么闲、看货怎么等、看钱怎么亏的长跑。
从去年我和孙总达成共识，到今天系统逐步跑起来，我们确实走了太多路。
中国大江南北，50多个城市。
高铁票、飞机票、火车票、大车票、住宿发票，堆起来估计真的有一米高。
有时候一天跑两个城市。
有时候早上还在北方看无人车场景，晚上已经在南方讨论仓配系统。
有时候凌晨还在聊路线、聊调度、聊订单、聊车辆状态、聊平台架构。
有时候一句话讨论不明白，就继续拆。
拆到谁都不想说话。
然后第二天继续。
孙总更不用说。
他不是那种坐在办公室里喊“我要做AI调度大模型”的人。
他是亲自下过场的人。
他做过有人车运力。
做过有人车调度。
买过无人车。
做过无人车运力平台。
真正碰过车、碰过货、碰过司机、碰过客户、碰过调度、碰过结算、碰过运营现场。
他曾经做过网约车和出行调度平台，长期研究滴滴、货拉拉、网约车、货运平台、载人平台的调度逻辑。
后来又一头扎进仓配一体化、智能仓储调度、货运智能调度、干线到末端、中心仓、分拨仓、前置仓、门店仓这些复杂逻辑里。
一个懂出行调度的人，再去理解货运调度。
一个懂平台派单的人，再去理解仓配协同。
一个懂有人车的人，再去理解无人车。
一个懂系统的人，再去理解AI。
最后，才慢慢长出了今天这套东西。
这一年多的时间里，孙总团队手敲了几十万行代码。
又和AI进行了无数个日夜的互动。
Token烧过。
算力崩过。
电脑卡死过。
系统推倒重来过。
短短几分钟，Token费用烧掉上万，也不是没有发生过。
有时候一个模型逻辑好像走通了，第二天一跑真实场景，发现还是不行。
有时候一个调度策略在小规模测试里看起来很聪明，到了复杂订单和车辆状态里又变得很“智障”。
有时候好不容易把车辆、订单、线路、仓库、结算串起来，结果某一个小小的状态字段没设计好，整个流程就开始别扭。
这就是做调度系统的现实。
它不是写一段漂亮代码。
它是无数细节的缝合。
它不是在屏幕上画一个架构图。
它是把真实世界那些乱七八糟、互相打架、随时变化的变量，重新组织起来。
所以，今天我们写这篇文章，不是为了说我们多苦。
而是想告诉大家：
这套AI调度大模型，不是从会议室里想出来的。是从路上跑出来的。是从仓里看出来的。是从车辆闲置里急出来的。是从调度混乱里逼出来的。是从无数次推倒重来里熬出来的。
01 为什么无人车行业必须有AI调度大模型？
过去几年，无人车行业最热闹的是什么？
是车。
谁发布新车了。
谁拿到路权了。
谁交付多少台了。
谁的算法升级了。
谁的端到端模型又厉害了。
谁的激光雷达更少了。
谁的成本又降了。
这些当然重要。
但我们一直认为，无人车真正进入商业化以后，行业会面对一个更底层的问题：
车会不会跑，已经不是唯一问题。
车能不能被系统组织起来，才是规模化问题。
一台无人车在园区里跑起来，是技术验证。
十台无人车在一个城市跑起来，是项目运营。
一百台无人车在多个仓、多个店、多个时段、多个订单类型之间跑起来，是调度工程。
一千台无人车在多个城市、多个企业、多个品牌、多个平台之间协同运行，就是AI调度大模型要解决的问题。
无人驾驶大模型解决的是：
车如何感知？
车如何决策？
车如何避障？
车如何转弯？
车如何停靠？
车如何在自己的ODD范围内完成任务？
但AI调度大模型解决的是：
谁的货该派给哪台车？
哪台车现在能接单？
哪台车电量够不够？
哪台车距离最近？
哪台车服务评分更高？
哪台车载重匹配？
哪条线路成本最低？
哪个仓库库存充足？
哪个订单优先级更高？
有人车和无人车怎么搭配？
哪台车该去补能？
哪条路线拥堵或不可用？
哪个客户对时效要求更高？
哪个区域需要增加运力？
哪类异常需要人工介入？
这不是一个简单派单问题。
这是一个城市级、仓配级、车队级、时间级、空间级、成本级、资源级的系统组织问题。
所以我们说：
无人驾驶大模型让车变聪明。
AI调度大模型让车队变聪明。
一个聪明的车，只能解决局部效率。
一个聪明的调度系统，才可能重构整个运力网络。
02 1.0版本：先把调度系统真正跑起来
OpenMaaS的1.0版本，不是直接上来就喊“大模型”。
我们没有一开始就讲宇宙。
我们先做地面。
1.0版本最核心的目标，就是把无人货运运力平台的基础调度系统跑起来。
它解决的是几个非常现实的问题：
订单怎么进来？
车辆怎么接入？
货源和运力怎么匹配？
配送过程怎么追踪？
费用怎么结算？
货主、承运商、终端用户怎么协同？
TMS、WMS、ERP怎么对接？
有人车和无人车怎么在一个平台里被管理？
这是最基础，也是最难被尊重的一层。
很多人一听“调度系统”，以为就是一个派单后台。
错了。
真正的调度系统至少要解决六个基本问题。
第一，订单管理
订单从哪里来？
是货主手工创建？
是TMS系统推送？
是WMS出库触发？
是ERP订单转化？
是小程序用户下单？
订单创建后，状态怎么流转？
已创建、待匹配、已派单、已取货、运输中、已到达、已签收、已结算，每一个状态都不能乱。
状态乱了，调度就乱。
调度乱了，结算就乱。
结算乱了，合作就乱。
第二，车辆管理
车辆不是一个简单编号。
车辆有车型、载重、尺寸、设备状态、电量、运营区域、可用时段、IoT设备ID、在线离线状态、任务状态、业务状态。
有人车有有人车的逻辑。
无人车有无人车的逻辑。
不同品牌无人车还有不同厂商接口。
你要把它们统一管理起来，就必须有车辆与设备管理体系。
第三，智能匹配
订单来了，不是随便派一台车。
要看距离。
要看载重。
要看时效。
要看成本。
要看服务评分。
要看车辆状态。
要看承运商能力。
要看区域规则。
要看调度策略。
就近原则、评分优先、负载均衡、成本优化，这些策略不是写在文档里好看，而是要真正嵌入系统。
第四，全程可视化
货在哪里？
车在哪里？
预计多久到？
有没有异常？
是否签收？
轨迹能不能回看？
如果这些看不到，客户就会焦虑，平台就会被动，运维就会混乱。
第五，自动结算
货运行业为什么复杂？
因为钱复杂。
货主怎么付？
承运商怎么收？
平台怎么抽佣？
订单签收后怎么结算？
退款怎么处理？
分润怎么计算？
财务怎么对账？
这些都不能靠微信群和Excel长期支撑。
第六，开放集成
没有哪家物流企业是空白系统。
客户可能已经有TMS。
有WMS。
有ERP。
有自己的财务系统。
有自己的车辆系统。
所以OpenMaaS从一开始就必须是开放接口的系统。
它不能要求客户推倒重来。
它必须适配线下已有系统。
这就是1.0版本的核心价值：
先别谈玄学，先让订单、车辆、调度、追踪、结算、接口跑起来。
跑起来，才有下一步。
03 2.0版本：从单点调度走向全国多仓协同和仓配一体化
1.0解决的是运力调度。
但我们很快发现，只做运力调度还不够。
因为货运和配送不是孤立发生的。
车从哪里来？
货从哪里出？
仓在哪里？
库存在哪里？
订单从哪个仓发？
中心仓、分拨仓、前置仓、门店仓怎么协同？
一张订单到底应该从最近的仓发，还是从库存最优的仓发？
无人车适合跑哪一段？
有人车适合跑哪一段？
干线、支线、末端如何衔接？
这就进入了2.0版本。
OpenMaaS 2.0的核心，是全国多仓协同和仓配一体化。
这一步非常关键。
因为无人车如果只在末端孤立运行，它很容易变成一个局部工具。
但如果无人车和仓储系统、订单系统、库存系统、运输系统、调度系统连接起来，它就会变成整个仓配网络里的一个智能运力单元。
举个简单例子。
一个医药配送场景，有中心仓、城市仓、前置仓、门店和诊所。
如果系统不知道库存在哪里，它怎么调车？
如果系统不知道订单优先级，它怎么安排时效？
如果系统不知道仓库出库时间，它怎么安排车辆到达？
如果系统不知道车辆电量和可用时间，它怎么保证订单能送完？
如果系统不知道有人车和无人车各自适合什么路段，它怎么实现混合运力最优？
所以2.0不是简单加一个仓储管理模块。
它是把仓和配打通。
把订单、库存、车辆、路线、时效、费用、客户体验打通。
它不是“车找货”。
也不是“货找车”。
而是：
货、仓、车、路、人、钱、网、时间、空间一起被系统重新组织。
这才叫仓配一体化。
这才是AI调度大模型真正生长的土壤。
04 3.0版本：真正走向时空大模型
到了3.0，我们开始进入一个更难、也更有想象力的阶段。
我们把它称为：
时空大模型。
为什么是时空？
因为物流的本质，就是时间和空间的组织。
一件货，从A点到B点。
看起来很简单。
但真正展开，就是一堆时空变量。
哪个仓发？
几点发？
哪台车接？
走哪条路？
中途要不要补能？
何时到达？
是否赶得上客户时窗？
车辆跑完以后下一单在哪里？
仓库下一个波次什么时候出库？
晚上是否集中充电？
明天早高峰之前要不要预调度？
某个区域订单量是否会上升？
某台车是否有故障风险？
某个客户是否经常改地址？
某条路线是否经常异常？
这些都是时空问题。
过去的系统更多是规则驱动。
你设定一个规则，系统按照规则跑。
比如最近优先。
比如成本最低。
比如评分优先。
比如负载均衡。
但未来的AI调度大模型，不能只靠固定规则。
它必须能理解更多历史数据、实时数据和场景变量。
它要能预测。
能推理。
能生成方案。
能动态调整。
能根据异常重新调度。
能基于多目标优化给出建议。
这就是3.0要做的事情。
3.0不是让AI写几段调度文案。
也不是给后台加一个聊天机器人。
它真正要做的是：
基于订单数据、车辆数据、仓储数据、路线数据、时效数据、成本数据、补能数据、异常数据、天气数据、区域热力数据、客户履约数据、城市空间数据，训练一个真正懂物流、懂仓配、懂无人车、懂运力组织的AI调度大模型。
这个模型未来要服务的，不只是一家公司。
它要成为一个算法通道。
为无人车企业提供调度能力。
为物流企业提供运力组织能力。
为仓配企业提供多仓协同能力。
为园区和地方平台提供城市运力调度能力。
为无人车和有人车混合运营提供智能决策能力。
这就是3.0。
这也是我们为什么要请海外大模型专家、国内真正懂调度模型的专家，一次一次深度探讨、拆解、重构、训练、验证。
因为这条路，不是随便找几个大模型接口拼一拼就能走通的。
懂大模型的人，不一定懂物流。
懂物流的人，不一定懂算法。
懂算法的人，不一定懂仓配。
懂仓配的人，不一定懂无人车。
懂无人车的人，不一定懂调度平台。
而AI调度大模型恰恰要把这些全部打通。
这就是难点。
也是价值。
05 算法分三层：底层算法、调度算法、应用算法
我们一直有一个判断：
未来无人车行业的算法，不能只看底层自动驾驶算法。
算法至少可以分成三层。
第一层，底层算法
这是车辆本体的自动驾驶算法。
感知、定位、规划、控制、避障、跟踪、泊车、路径执行。
这部分现在很多企业已经具备商业化落地能力。
而且会越跑越好。
因为车辆越多，数据越多，场景越多，算法迭代越快。
这是无人车的基础。
没有底层算法，车跑不起来。
第二层，调度算法
这是我们认为行业下一步最稀缺、也最关键的能力。
调度算法不是车端算法。
它是平台算法。
它解决的是车队怎么组织、订单怎么分配、路线怎么优化、仓配怎么协同、有人车和无人车怎么混跑、多城市多仓多品牌车辆怎么管理的问题。
无人车企业如果只有底层算法，没有调度算法，就像一个人身体很好，但不会排兵布阵。
能打仗，但打不了大仗。
第三层，应用算法
这是面向具体场景的业务算法。
医药配送怎么调？
商超补货怎么调？
冷链配送怎么调？
园区物流怎么调？
无人叉车仓内转运怎么调？
城市运力平台怎么调？
不同场景有不同规则，不同约束，不同优先级，不同异常处理方式。
所以未来真正强大的系统，一定是三层算法共同作用。
底层算法让车能跑。
调度算法让车队能协同。
应用算法让系统能进入具体行业。
OpenMaaS要做的，就是在第二层和第三层上深耕。
我们不和无人驾驶企业抢底层算法。
相反，我们希望为更多无人车企业补上调度算法。
让他们的车，不只是会跑。
而是能被组织起来，进入真实业务闭环。
06 我们凭什么敢做调度大模型？
这个问题必须回答。
因为现在到处都在讲大模型。
你说你也做大模型，别人凭什么信你？
我们的答案不是“我们会说AI”。
而是：
我们懂物流。懂货运。懂仓配一体化。懂有人车调度。懂无人车调度。懂平台运营。懂真实场景。也懂系统怎么落地。
孙总走过14年的网约车和出行平台调度逻辑。
他知道载人平台怎么调度。
也知道货运平台怎么调度。
他研究过滴滴、货拉拉、网约车、货运平台的调度机制。
后来又亲自进入有人车运力、无人车运力、仓配一体化、智能仓储、无人配送这些复杂场景。
这是非常重要的积累。
很多人看调度，以为是一个算法题。
但调度不是单纯数学题。
它是业务题。
是系统题。
是组织题。
是商业题。
是人性题。
司机会不会接？
承运商愿不愿意跑？
货主能不能接受时效？
车队怎么赚钱？
客户怎么结算？
无人车什么时候适合跑？
有人车什么时候兜底？
仓库什么时候出库？
哪个客户经常改需求？
哪条线路容易出问题？
这些变量不是一个公式能解决的。
你必须真正在行业里待过。
你必须知道泥坑在哪里。
否则你做出来的调度算法，可能在测试环境里很漂亮，到真实世界里一碰就碎。
所以我们敢做这件事，不是因为我们觉得自己多聪明。
而是因为我们知道这件事有多难。
也因为我们已经在这条路上被现实反复教育过。
被教育多了，才知道怎么写系统。
07 OpenMaaS到底能干什么？
接下来，我们用最通俗的话，讲清楚OpenMaaS能干什么。
第一，它能把分散的货源和分散的运力组织起来
货源在不同企业手里。
车辆在不同承运商手里。
无人车在不同品牌方手里。
有人车在不同车队手里。
地方路权在不同区域方手里。
过去这些资源互相看不见。
有货的人找不到车。
有车的人找不到货。
有无人车的人不知道跑什么。
有路权的人不知道怎么变现。
OpenMaaS要做的是，把这些分散资源接入统一平台，通过智能调度进行组织。
第二，它能支持有人车和无人车混合调度
未来不会是全无人车世界。
至少很长一段时间内，一定是有人车和无人车混合运行。
有人车适合复杂、临时、高弹性任务。
无人车适合固定、高频、标准化、可规划线路。
调度系统必须知道什么时候派有人车，什么时候派无人车，什么时候组合使用。
这就是混合运力调度。
第三，它能打通仓配一体化
平台不只看车。
也看仓。
中心仓、分拨仓、前置仓、门店仓、库存、出库、线路、车辆、时效、结算，都要打通。
这对医药、商超、生鲜、冷链、快递、园区物流都非常重要。
第四，它能支持TMS/WMS/ERP系统对接
企业不是白纸。
很多企业已经有自己的系统。
OpenMaaS不要求客户推倒重来，而是通过开放API、Webhook、SDK等方式对接已有系统。
这就是我们说的开放。
第五，它能做全链路订单管理
从订单创建，到运力匹配，到配送追踪，到自动结算，到财务对账，全流程数字化。
不是派单结束。
而是从业务开始到钱结清，全部在线化。
第六，它能做多端协同
平台管理端看全局。
租户运营端给货主和承运商使用。
微信小程序给C端用户使用。
TMS API给第三方系统使用。
未来还可以接入更多无人车厂商、仓储系统、远控平台、监管平台。
第七，它能支持MaaS和私有化部署
有的客户想快速接入，用MaaS。
有的客户数据敏感，需要私有化部署。
有的地方平台需要本地化运行。
有的企业希望拥有数据完全控制权。
这就要求系统必须具备灵活部署能力。
第八，它能成为无人车商业化的组织平台
无人车买回来只是开始。
真正的问题是怎么跑、跑哪里、谁调度、谁结算、谁看异常、谁复盘、谁优化。
OpenMaaS就是要成为这套商业化运营的系统底座。
08 为什么它必不可缺？
因为无人车行业正在从“单车商业化”进入“系统商业化”。
过去行业说商业化，很多时候是看一台车能不能交付。
未来行业说商业化，一定要看一套系统能不能持续运营。
一个车企交付100台车，如果没有调度平台，这100台车可能分散在不同项目里，各跑各的。
数据不统一。
调度不统一。
运营不统一。
结算不统一。
故障不统一。
复盘不统一。
最后，车是卖出去了，但商业闭环没跑出来。
而如果有AI调度大模型和运力平台，这100台车就可能变成一张网。
哪个区域缺车，系统知道。
哪台车空闲，系统知道。
哪个订单适合无人车，系统知道。
哪个客户时效紧，系统知道。
哪台车需要充电，系统知道。
哪个仓库要出货，系统知道。
哪个项目利润高，系统知道。
哪个线路异常多，系统知道。
这就是系统的价值。
没有系统，无人车就是一个个设备。
有了系统，无人车才可能变成运力网络。
没有调度，无人车是单兵。
有了调度，无人车才是军团。
09 OpenMaaS的商业边界：只做线上，不抢线下
我们特别强调一点：
OpenMaaS的定位，不是抢线下生意。
我们不做线下配送。
不碰货。
不抢客户。
不替代本地运营。
我们做的是线上调度系统和运力组织平台。
线下的货源、客户、车辆、场景、运营、路权、本地服务，仍然由合作伙伴掌握。
这点非常重要。
为什么？
因为货运太复杂。
每个地方政策不同。
每类货物交付标准不同。
每个客户诉求不同。
每个场景运营方式不同。
一个线上平台不可能靠自己吃掉所有线下业务。
也不应该这样做。
真正健康的模式应该是：
你有货源，我们帮你匹配运力。
你有车辆，我们帮你匹配货源。
你有运营能力，我们帮你提升调度效率。
你有闲置车辆，我们帮你盘活资产。
你有路权资源，我们帮你变现。
你有仓配系统，我们帮你打通调度。
你有无人车，我们帮你接入运力平台。
你有地方场景，我们帮你搭建调度底座。
一句话：
线下归你，线上归平台。场景归你，调度归系统。客户归你，效率一起提升。
这就是OpenMaaS的合作态度。
10 为什么叫OpenMaaS？我们想推动行业一起成长
这里也要解释一下，为什么我们一直强调Open。
我们不是说今天就把所有代码裸奔出来。
更不是说没有商业边界、没有知识产权、没有安全机制。
我们说的OpenSource（开源）精神，首先是一种行业态度。
开放接口。开放合作。开放场景。开放生态。开放课程。开放训练。开放共建。开放给更多企业使用、测试、反馈和迭代。
无人车行业不能只有车企各自为战。
调度系统也不能一直停留在封闭孤岛里。
我们甚至希望行业里出现更多类似系统。
哪怕未来有竞争对手，我们也欢迎。
因为只有更多企业意识到调度系统的重要性，这个行业才会真正成熟。
如果整个行业只有无人驾驶算法在进步，而调度系统没有进步，那无人车商业化一定会卡住。
所以OpenMaaS的出现，不是为了垄断。
是为了推动。
推动无人车企业重视调度。
推动物流企业重视系统。
推动仓配企业重视AI。
推动地方平台重视运力组织。
推动行业从“买车思维”走向“运营系统思维”。
11 省级创新中心为什么要孵化这个项目？
因为这件事和创新中心的定位高度一致。
山东省智能汽车制造业创新中心关注的，不只是车。
而是从样车到量产、从技术到产品、从产品到场景、从场景到商业闭环的全链路转化。
无人车行业现在最大的问题，不是没有技术。
而是技术和场景之间缺桥。
车企有车。
物流企业有货。
仓配企业有仓。
地方平台有资源。
无人车企业有算法。
但中间缺一个能把它们组织起来的系统。
AI调度大模型，就是这个桥的一部分。
所以，接下来我们会将OpenMaaS作为创新中心的重要孵化项目推进。
孙总团队作为核心研发和运营团队。
山东省智能汽车制造业创新中心提供产业孵化、资源链接、场景共建、课程培训、招商合作和生态支持。
同时，在复旦大学类脑智能上城创新中心的支持和加持下，我们也将把相关项目孵化中心逐步落地杭州上城。
杭州上城，是一个非常适合AI、大模型、产业孵化和科技项目落地的地方。
未来，我们也诚挚邀请对AI调度大模型、无人车调度系统、仓配一体化、智慧物流、无人车商业化感兴趣的伙伴，到杭州上城参观、交流、指导、合作。
我们不怕大家来看。
也希望大家来看。
因为一个真正要走向市场的系统，必须经得起行业同仁的审视。
12 接下来我们会怎么做？
接下来，我们会围绕OpenMaaS做几件事。
第一，推出深度分享
我们会持续通过文章、视频、直播、线下活动，讲清楚AI调度大模型到底是什么。
不讲玄学。
不堆黑话。
不搞“听完更听不懂”的科技包装。
我们会讲人话。
讲场景。
讲案例。
讲系统。
讲客户到底怎么用。
讲无人车企业怎么接。
讲物流企业怎么接。
讲仓配企业怎么用。
第二，开设专项培训课程
OpenMaaS会纳入OpenSkill人才共建计划。
未来会开设：
AI调度平台操作员课程；
无人车调度系统实操课；
仓配一体化调度课程；
有人车与无人车混合调度课程；
运力平台运营课程；
TMS/WMS/ERP接口认知课；
远控协同与异常预警课程；
项目经理调度方案设计课。
这些课程不是讲概念，而是讲系统怎么用。
第三，开放招商合作
我们将面向全国寻找合作伙伴。
包括：
货源方；
运力运营方；
无人车资产持有方；
路权资源方；
物流企业；
仓配企业；
医药配送企业；
商超补货企业；
生鲜冷链企业；
园区运营方；
地方国资平台；
无人车企业；
AI平台企业；
渠道代理商；
区域运营商。
只要你有货、有车、有仓、有场景、有路权、有客户、有地方资源，都可以参与。
第四，推动试点场景落地
系统已经开始进入试运营。
接下来我们会在更真实的场景中验证。
医药配送。
园区物流。
商超补货。
仓配一体化。
有人车与无人车混合运力。
低速无人车区域运营。
地方运力平台。
我们会用真实订单检验系统，而不是只在PPT里画流程。
第五，继续迭代3.0时空大模型
这条路最难，也最有价值。
我们会继续引入国内外大模型专家、调度算法专家、物流专家、仓配专家、无人车运营专家，共同推进3.0版本。
未来，OpenMaaS不是一个静态系统。
它会不断学习。
不断迭代。
不断被场景训练。
不断被真实业务打磨。
13 我们欢迎什么样的伙伴？
我们欢迎真正有需求的人。
不是来听概念的人。
不是来蹭热点的人。
不是来问一句“有没有政策补贴”的人。
我们欢迎：
有货源，但缺运力组织能力的企业；
有车辆，但缺订单和调度系统的企业；
有无人车，但不知道怎么商业化运营的企业；
有仓配体系，但缺AI调度能力的企业；
有地方资源，但缺平台承载能力的机构；
有路权资源，但不知道怎么变现的合作方；
有无人车企业，但缺统一调度平台的车企；
有物流系统，但希望接入AI调度算法的技术团队；
有产业理想，愿意一起推进行业进步的合作伙伴。
如果你想解决真实问题，我们欢迎。
如果你想一起试场景，我们欢迎。
如果你想接入平台，我们欢迎。
如果你想做区域合作，我们欢迎。
如果你想参与培训课程，我们欢迎。
如果你想和我们一起把AI调度大模型这件事做成，我们更欢迎。
14 这一路，我们为什么还愿意继续死磕？
因为我们越来越相信一件事：
无人车商业化，不是靠某一个天才想法跑出来的。
它是靠一套系统、一批人、一批场景、一次次试错、一行行代码、一张张车票、一场场深夜讨论，硬生生磨出来的。
这件事很难。
难在技术。
难在场景。
难在系统。
难在客户。
难在调度。
难在商业闭环。
难在所有人都觉得应该有，但真正做的人不多。
我们不是没有动摇过。
也不是没有怀疑过。
有时候系统改不动。
有时候场景跑不通。
有时候客户需求变来变去。
有时候技术成本高得让人头皮发麻。
有时候刚刚跑出一点希望，又发现前面还有更大的坑。
但走到今天，我们反而越来越清醒。
因为只有真正在泥里滚过，才知道这件事值不值得做。
我们认为值得。
AI调度大模型，一定会成为无人车和智慧物流行业的关键基础设施之一。
不一定今天所有人都看懂。
但未来一定会越来越重要。
就像当年网约车真正爆发，不只是因为有车，也因为有调度。
就像即时配送真正跑起来，不只是因为有骑手，也因为有系统。
就像仓配一体化真正规模化，不只是因为有仓，也因为有WMS、TMS和调度平台。
无人车也是一样。
未来不是谁车多谁厉害。
是看谁能把车、货、仓、路、人、钱、时间、空间组织起来。
这就是AI调度大模型的价值。
总结：OpenMaaS来了，但这只是开始
今天，我们正式把OpenMaaS和AI调度大模型推到大家面前。
它不是完美的。
但它已经开始跑起来。
它不是终局。
但它已经迈出关键一步。
它不是一夜之间诞生的系统。
而是孙总团队一年半的摸索、几十万行代码、无数个深夜、无数次推倒重来、无数次AI交互和行业一线调研之后，慢慢长出来的东西。
它的1.0，是调度系统。
它的2.0，是全国多仓协同和仓配一体化。
它的3.0，是面向未来的时空大模型。
我们相信，这套系统会为无人车企业、物流企业、仓配企业、地方平台和各类真实场景创造价值。
我们也相信，AI调度大模型会成为无人车行业下半场不可绕开的关键能力。
接下来，山东省智能汽车制造业创新中心将继续孵化这一项目。
孙总团队将继续深度研发和场景验证。
复旦大学类脑智能上城创新中心也将在杭州上城方向给予支持和加持。
我们诚挚邀请所有对AI调度大模型、无人车运力平台、仓配一体化、智慧物流、无人车商业化感兴趣的伙伴，到杭州上城来参观交流。
也欢迎全国各地的货源方、运力方、无人车企业、物流企业、仓配企业、园区平台、地方国资平台、路权资源方、渠道伙伴、投资机构和产业同仁，与我们联系。
我们不敢说，我们已经解决了所有问题。
但我们敢说，我们已经走在解决问题的路上。
而且这条路，我们会继续走下去。
因为无人车行业，需要的不只是更聪明的车。
还需要更聪明的调度。
更聪明的仓配。
更聪明的运力网络。
更聪明的产业协同。
OpenMaaS，正式开始。
AI调度大模型，正式上路。
MaaS，这个名词，模型即服务
欢迎同行，欢迎交流，欢迎合作，也欢迎监督。
引用来源
《蚁到达 · 无人货运运力平台招商合作方案》 《无人货运运力平台投标方案 V2.0（生产部署版）》 《AI调度大模型 · 无人货运运力平台培训课件》 山东省智能汽车制造业创新中心项目孵化资料 OpenSkill无人车产业人才共建计划阶段性资料
特别声明
本文为【无人配送研究】原创项目进展与产业科普文章，用于介绍OpenMaaS AI调度大模型及无人货运运力平台的阶段性进展、系统价值和合作方向。
文中涉及系统功能、合作模式、平台能力、版本规划、杭州上城项目孵化、合作场景和未来方向等内容，均以后续正式产品发布、项目协议、系统实测、场景落地和公开资料为准。
本文不构成投资建议、收益承诺或项目合作承诺。
OpenMaaS及相关平台合作将坚持合规经营、数据安全、客户授权、系统稳定和真实场景验证原则。涉及MaaS订阅、私有化部署、渠道合作、区域运营、场景试点、招商合作、课程培训等事项，均以正式协议和双方确认文件为准。
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【OpenMaaS】
我们将陆续开放系统交流、培训课程、招商合作、场景试点和杭州上城参观交流安排。
