文 | 极智 GeeTech
2025 年，自动驾驶领域站上投资风口的不是"送人"的，而是"拉货"的。
一系列融资、发布与合作证明了这个领域的火热：4 月，新石器完成 10 亿元 C+ 轮融资；九识智能 B3 轮融资 1 亿美元，B 轮融资总额近 3 亿美元；7 月，京东物流推出自研 VAN 无人轻卡；申通快递与菜鸟无人车达成战略合作，双方将聚焦末端配送场景，加速无人配送规模化应用；8 月，白犀牛迎来年内第二轮亿元融资，其 B 轮融资总额累计近 5 亿人民币。有消息称，Momenta 也在组建团队，进军无人物流配送车市场。
在投融资趋冷的背景下，资本仍向该领域密集加注，印证了投资圈对无人物流配送车"规模盈利临界点"的共识。
不约而同涌向物流配送
2016 年，独角兽 Waymo 从谷歌独立，带动了第一波 L4 自动驾驶创业大潮。不过由于技术的商业化迟迟不达预期，不到十年，产业却已历经两落三起。
相比于载人落地的艰难，商用载货场景，成为业内玩家探索的突破口。国家邮政局数据显示，截至 2024 年快递物流无人配送车规模化应用已累计超过 6000 台。
今年以来，商务部等 8 部门联合印发《加快数智供应链发展专项行动计划》，明确提出推广无人配送车等智能设备；交通运输部《"人工智能 + 交通运输"实施意见》已完成征求意见并即将出台，预计会重点支持自动驾驶在物流领域的应用。
在此之前，政策环境变化为无人物流车提供了难得发展机遇。
2021 年，中国无人配送车开启合法化进程，北京发放首张公开道路牌照。此后政策逐步开放试点，2023 年《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》为自动驾驶汽车上路"开绿灯"，路权开放为无人配送车构建了合法运行的制度基础。
2023 年 11 月《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》从国家层面为无人物流车发了"通行许可证"。同年 12 月《自动驾驶汽车运输安全服务指南 ( 试行 ) 》首次从国家政策层面明确智能网联汽车用于运输经营活动。
2025 年 5 月，国家邮政局提到"深化人工智能技术和产品在行业的推广应用，加快推动无人机、无人车、智能云仓在行业规模化应用"，从场景角度，明确了国家对于无人物流车乃至无人化技术在快递行业大规模应用的支持力度。
从试点范围来看，我国主要城市基本都出台了无人物流配送车相关的测试与商业示范管理办法。截至 2025 年 6 月，全国超 100 个城市开放无人物流车路权试点（如北京、深圳、济南等），支持无人物流配送车辆规模化上路。
政策大力支持、技术趋于成熟、成本持续下降等多重因素形成共振，2025 年又被称为无人物流配送车的"爆发元年"，预计相关市场未来三年将迎来爆发式增长。
顺丰作为快递龙头，率先在行业招标无人物流车，被认为是行业商业化开启的标志性事件。2023 年为百台规模，2024 年进一步招标到千台量级。
根据国海证券的统计，目前中通快递已投入约 1000 辆，圆通速递投入近 500 辆，韵达股份投入超 100 辆，申通快递投入超 200 辆。此外，今年 4 月，中通快递与新石器展开合作，计划未来落地 10000 台无人车。顺丰控股已投入超 800 辆，预计 2025 年无人车规模将扩至 8000 辆。
权威机构预计，到 2030 年无人驾驶物流车市场规模将达到 2634 亿元，相当于 2025 年的 5.4 倍。数据显示，中国城配场景下物流车辆超过 1500 万辆，无人物流配送车可替代率将大幅提升，有望成为自动驾驶领域率先撞线的选手。
根据招商证券测算，以全国快递物流网点数量为基础，无人配送车的市场空间约为 4680 亿元；以全国小区数量为基础，其市场空间在 5460 亿元到 7280 亿元之间。
0.1 元的极限降本
如今，快递行业价格竞争愈演愈烈，单票收入持续探底，现实问题迫使物流行业不得不依靠技术进行极限降本。
据国家邮政局统计，2025 年 1-5 月累计件均价同比下降 8.2%，较 2024 年（同比下降 6.3%）加速下降；而 1-5 月累计件量日均同比增长 20.1%，延续 2024 年以来（同比增长 21.5%）的高速增长趋势，行业整体呈现"以价换量"趋势。
上游电商竞争压力传导至下游快递行业，电商件市场竞争尤为激烈。均重下降趋势下，大客户议价权提升，部分地区针对大客户的轻小件报价低于 1 元。
在物流场景中，干线物流成本计算包含大车折旧、油费、过路费和驾驶员人工费用等，其中人工成本占比约 10%；而末端配送如三轮车配送，人工成本占比超 80%。无人驾驶可省去"最后五公里"末端配送的人工成本，成为"降低全社会物流成本"的核心战场。
国家邮政局数据显示，中国物流行业劳动力成本已从 2019 年的 1.7 万元增长至 2025 年的 2.3 万元。
无人物流配送车的投入使用，极大降低了人力成本，有效缓解末端配送压力，同时提升配送时效和服务稳定性。以日均 8000 件配送量的网点为例，引入无人配送车后，件均成本降幅达 70%，单车日均运件量突破千件，配送时效提升 20%~30%。
在"双十一"和春节等快递高峰期，无人配送车的作用更为明显，其运送效率约为传统配送模式的 2 倍，而且可高频次运行，单车单日可配送 2000 件，分担大量派件任务，有效减轻快递员的劳动强度和网点配送压力，为应对业务高峰提供更灵活的运力和服务保障。
越来越多的实践表明，无人配送车在降本增效方面效果显著。例如，新石器无人车在末端配送中，单票成本可降低 0.1~0.2 元；九识智能 E6 车型配合 FSD 订阅服务，单月运营成本控制在 3000 元以内，远低于传统配送方式的人工成本；顺丰控股的无人车运营数据显示，单车单月可节省约 2000 元成本。
国内多家快递公司发布的实际运营数据显示，无人配送车可使单票成本降低 0.1 元。这一看似微小的数字，对于分厘必争的快递行业来说，已是重大突破。
与此同时，无人物流配送车的规模化应用带来了边际成本持续下降。随着无人物流车的规模化部署，进一步增强了降本能力：九识智能 E6 车型售价仅为 19800 元，较此前车型大幅下降；新石器计划 2025 年年产能达 3 万辆，规模化生产将进一步压低单车成本；中通快递计划 2025 年落地 10000 台无人车，预计单票成本可再优化 0.11 元。
无人物流配送车不仅在城市系统中扮演越来越重要的角色，在县乡共配体系中同样成为重要的运力补充。
以往，由于乡镇快件量相对较少，专车配送面临成本高、路程远等问题，导致运送时效滞后。如今，随着无人配送车投入运营，快递员仅需扫码开门、放入快件并设定行驶路线，车辆即可自主将快件送达指定站点。
这一模式不仅大幅提升投递灵活性，更显著降低人工投递时间与成本。特别是一系列新车型的上市，通过优化底盘设计提升载重量，有效破解快递"下乡进村"的末端配送难题。
无人物流配送为什么跑出来了？
自动驾驶在物流行业的应用场景主要分三类：一是干线物流（500 公里），负责城际、长途、高速运输；二是支线物流（50 公里），衔接干线与末端的中短距离运输，负责将货物从区域分拨中心运至城市配送网点；三是末端配送（5 公里），将货物从城市配送网点送达到驿站或消费者手中，解决物流"最后五公里"。
无人物流配送车目前大规模落地场景为快递末端配送中的"网点到驿站"段。
一个简化的快递流程为：揽件→支线运输→中心分拨→干线运输→中心分拨→支线运输→派送。其中揽件和派件均由加盟商完成，流程类似。
以派件为例，通常有三种方式：1）从加盟商网点直接派至客户手中；2）从加盟商网点派送至快递柜；3）从加盟商网点派至驿站。
其中，第三种方式为目前最主流的揽派方式，根据件量密度不同，加盟商通常使用三轮车、小面包车、小卡车。
三类场景中，干线物流距离在数百至上千公里，由于速度高、交通流量大，短期内无人化安全风险难以化解，且无人重卡路权尚未开放。
支线物流通常几十至百公里，虽运距和车速不及干线，但需频繁穿梭于城乡结合部等混合路况，并走机动车道，同样面临路权开放的政策限制。
末端配送距离通常在十公里以内，并且路线相对固定，降低了无人车的技术风险，同时各地政府本着审慎包容的原则不断开放该场景的无人车路权。
网点到配送接驳点的配送问题是当前物流行业的痛点之一，末端配送过去依赖人工驾驶三轮或小货车，快递员每天需要在网点和接驳点之间往返 4-5 次，每次路程约为 40-60 分钟。
也就是说，快递员每天要在路上耗费四五个小时，存在效率瓶颈与人力成本高等问题。但高频次需求，恰好摊薄无人物流车的成本。
物流配送作为物流行业中件量规模最大、货品标准化程度最高的子行业，业务模式标准化程度高，头部企业的工作流程、路线、时间都相对固定，为自动化与智能化技术的应用提供了良好的土壤。
随着无人物流配送车技术的不断成熟，其使用成本已持平甚至低于传统车辆。硬件成本的大幅下探是 L4 量产的关键前提。而整车价格不断下降为商业模式跑通提供硬件基础，当前无人物流车整车价格呈现断崖式下降趋势，直接推动商业模式跑通。
2018-2023 年间，新石器核心车型 X3 的单车成本从初代 20 万元降至 7 万元；2024 年 6 月，九识智能部分产品价格降至 5 万元，2025 年 5 月进一步下降至 2 万元。这一成本下降曲线背后是技术路线优化、硬件国产化与规模化生产的共同效应。
对于自动驾驶和辅助驾驶行业，安全是全行业共同关注的重点。在乘用车辅助驾驶领域，技术路线经历了四轮跃迁，每一代技术都在为攻克"极限工况"与"长尾问题"而进化。
在整车研发和制造上，L4 级无人车与辅助驾驶的乘用车相比，因为没有了驾驶舱，结构上相对简单，L4 无人车对体感舒适性的要求较低，但对安全和容错率的要求都更加严苛。对无人车行业而言，在可控范围内，如何让车跑得更安全才是真正的挑战。
早期依赖高精地图，但成本高、鲜度差导致泛化受限；2023 年后转向 BEV+Transformer 架构，通过"上帝视角"融合多传感器数据，减少误差叠加；2024 年端到端模型崛起，以"输入数据 - 输出动作"的无损传递提升复杂场景适应性；2025 年 VLA 多模态模型成为新焦点，结合视觉、语言与动作推理，实现长尾场景的类人决策与安全冗余。
值得注意的是，自动驾驶技术路线的变化推动了硬件成本的下降。举例来说，新石器早期采用 5 颗激光雷达加 10 个摄像头的技术方案，2021 年后转向特斯拉类似的视觉方案，现仅用 1 颗激光雷达加 12 个摄像头，以视觉为主、激光雷达兜底。
相比激光雷达，视觉方案更多依赖地图和数据，在小区等杂乱场景不易误判；物流场景对成本敏感，激光雷达成本较高难以降下来。同时，基于大量数据的算法能够提升自动驾驶安全性，能适应阴雨天等各种场景。
当前，头部无人物流车厂商推行"轻资产运营模式"：显著降低硬件购置成本，按需或按月支付服务费。同时，引入快递总部、车企或第三方金融机构的灵活融资方案。这种组合显著降低了加盟商的初始投入门槛，缓解了运营资金压力。因此，加盟商采购和应用无人车的意愿与可行性大幅提升。
顺丰、"四通一达"等头部快递企业正在分化出两条路径：一类以顺丰为代表，通过"投资 + 订单"模式深度绑定技术供应商，推动无人车调度系统与自有平台深度融合；另一类则以加盟制企业为主，更多依赖总部认证与网点自主采购，应用节奏呈现"碎片化部署"特征。
与此同时，头部物流企业正从地面拓展至空中，构建"支线无人机 + 分拣中心 + 末端无人车"的全链路无人配送体系。多地路权开放叠加政策引导，为企业落地提供条件，催动配送场景从封闭园区、社区延伸至城乡共配与门店补货等多元应用。
不过，从实验室里的精密算法到市井街头的真实穿梭，无人物流车的每一步前行，都需在技术突破与现实考验中寻找平衡。街头"卡壳"的窘迫、安全的多种隐患、路权标准的差异，是行业成长必经的"阵痛"。
未来的关键，在于将这些实践经验凝结成共识：让算法更懂市井复杂，让规则厘清权责边界，让统一路权体系兼容地方特色。当技术迭代、政府监管与社会理解形成共振，无人物流配送车才能真正褪去"试验品"的标签，成为穿梭于街巷的"便民使者"。
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