自动驾驶：技术落地，服务升级，迎接智能出行新时代

历经泡沫与理性回归，自动驾驶逐步迈向实际应用，服务大众。

2025年下半年，自动驾驶巴士（RoboBus）、自动驾驶卡车（RoboTruck）、无人城配（RoboVan）三大领域活跃起来，瞄准终端应用场景的落地。

近期，L4级无人城配解决方案提供商新石器公司（Neolix）完成了逾6亿美元的D轮融资，刷新了中国自动驾驶领域的融资记录。

同时，多家自动驾驶行业的头部企业也获得了大量资金注入。2025年5月，卡尔动力完成了近3亿元的融资；8月，白犀牛完成了B+轮融资，其B轮融资总额接近5亿元；10月，九识智能获得由蚂蚁集团领投的1亿美元B4轮融资。此外，专注于为大物流场景提供全流程数智化解决方案的西井科技也宣布完成了F+轮融资。

在自动驾驶巴士领域，蘑菇车联中标了新加坡首个L4级自动驾驶巴士官方项目，标志着自动驾驶巴士首次纳入海外公共交通系统。

事实上，这三大分支领域各有其应用场景和商业化方向，没有绝对的“最优解”，只有“最适配”的选择。最终都将落实到“用户能否感受到价值”这一核心，它们不一定需要最顶尖的技术，但必须是能让普通人真切感受到便利的技术。这是自动驾驶持续发展的核心逻辑。

街头巷尾的“蚂蚁雄兵”

无人配送正处于历史拐点，从过去的研发、测试、示范阶段，正式进入全球范围内的规模化商业运营阶段。

以新石器、九识智能为代表的无人配送车正进入白热化竞争阶段。今年年初以来，头部无人物流车公司已累计获得约85亿元人民币融资。同时，德赛西威的“川行致远”和佑驾创新的“小竹无人车”相继登场，为无人车赛道增加了新的竞争力量。

国家邮政局数据显示，截至2024年年底，快递物流无人配送车规模化应用累计才超过6000台。然而仅一年后，到2025年，新石器、九识等多家无人车企业已宣布或即将跨过万台交付量的门槛，市场增长势头迅猛。

在行业内，1万辆的运营规模已成为共识，这是无人配送车从试验走向规模化应用的“临界点”。行业普遍认为，唯有达到这一量级，企业才能突破“小批量、高成本”的困境，形成“技术降本→场景深度验证→订单规模扩张→进一步摊薄成本”的正向循环，真正打开商业化的大门。

数据显示，截至今年8月底，新石器无人车已部署超过8000台，预计全年将达成1.5万台交付目标；九识智能交付超7000台，同样在年底瞄准1万台的交付量；白犀牛预计到2026年，活跃车辆将达到5000台。

当前市场呈现多元竞争态势，先发企业虽占据领先，但未形成绝对壁垒。东吴证券预计，2025年无人配送车销量将超3万台。光大证券预测，到2030年，无人物流车年销量有望突破80万辆（渗透率接近15%），市场规模或将突破百亿元。

无人配送车正悄然在物流末端站稳脚跟，尤其在网点与末端门店、驿站之间的短途配送中，逐渐成为快递行业的新帮手。背后的关键推手是价格的大幅下降。从早期的几十万元一台降至如今的万元级别，降幅接近90%，使得它在短途配送中快速立足。

进入今年，无人配送车价格进一步下探。5月，九识智能发布了E系列首款车型E6，售价1.98万元。一个月后，菜鸟推出了新款无人车GT-Lite，定价2.18万元，叠加限时优惠后低至1.68万元。

价格亲民后，无人配送车的实用价值在实际运营中迅速凸显。

无人配送车的核心作用是在分拣中心与小区末端之间穿梭，直接将货物送到小区或附近的驿站。快递员在小区接货后再上门配送，这样节省了快递员往返分拣中心的时间和人力成本。

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，无人配送车的作用尤为明显。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，有效分担了派件任务，减轻了快递员的劳动强度和网点配送压力。

物流行业“效率革命”与“成本重构”

中国物流行业面临的普遍问题表面上看是“不超载就没钱赚”，但本质是运力收益天花板太低。传统物流长期陷入“低价竞争、超载超限、安全隐患”的恶性循环。而自动驾驶技术通过硬件重构与算法迭代已成为重塑物流运输产业的重要载体。

过去几年里，自动驾驶重卡有两种截然不同的路线：

一类是“轻模式”公司，如提供纯软件系统授权的公司。这类模式的优势在于扩张迅速、初期投入低。但实际落地时往往面临交付复杂、责任难厘清的问题。

另一类则专注于“场景定制”，对客户场景和需求进行深度打磨和运营。这种方式落地稳定但成本更高且场景受限难以大规模复制。

近两年来，包括卡尔动力在内的一些自动驾驶企业将目光投向了“通用性平台”，将自动驾驶重卡重新定义为物流智能化的基础设施。

模块化硬件架构与自动驾驶系统的结合让同一套系统能无缝适配港口封闭场景的低速作业及高速公路的高速编队打破了传统自动驾驶系统“一场景一方案”的低效困局。

技术方面基于端到端强化学习技术、多模态感知融合、轻地图技术、模块化设计等已成为主流方案。

国内干线物流运输距离通常超过100公里面临不可避免的天气风险。在一些区域如内蒙古运输过程中还会遇到超长车辆这类场景对车辆感知和决策提出更高要求。

在物流行业中自动驾驶重卡核心应用场景包括干线物流、封闭场景及港口码头等区域。

干线物流是物流行业的重要组成部分因其长距离运输、大吨位承载及高货物价值量而备受瞩目。这一领域市场规模大但同时也面临人工成本高昂、运营效率低下及安全事故频发等挑战。

城市公共交通的“智能细胞”

从园区、景区接驳到城市社区、地铁接驳等开放道路自动驾驶巴士大规模激活了城市交通的“末梢神经”。

长期以来自动驾驶出租车（Robotaxi）因贴近C端出行场景而备受关注而自动驾驶巴士则完成了从技术演示到商业化运营的跨越成为又一具备产业价值的赛道。

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