来源：物流进化TransLog

　　作者：晓璐

　　辽宁法库县的一条乡村小路上，5辆印有申通快递的四轮小车正在送货。

　　没人握方向盘，没有驾驶座，也没有司机。

　　这5辆无人物流车每日运行一趟，去程派件，回程揽件，日均配送量超2000件。法库县近10万村民，每日在家门口就能收到由它送来的快递包裹。

　　而以往，从法库县城到村屯的快递最快都要“次日达”。靠无人车，村民可在当日12点前收到包裹，配送效率提升100%。与此同时，申通法库县网点的单票配送成本降低了40%。

　　这样的场景，正在全国越来越多的地区上演。

　　伴随物流末端无人化的普及，物流不再只是“人、车、货”的三角关系。在数字基础设施、政策试点与自动驾驶技术协同推动下，末端物流——这一传统上最依赖“人力”的环节，正在被重新书写。

　　最后一公里

　　最“难啃”的一公里

　　长期以来，末端物流一直是物流供应链体系中成本最高、效率最低的一个环节。

　　据国家邮政局测算，末端交付约占快递总成本的30%-40%。而在高峰期如“双十一”“618”“春节”等电商大促期间，一线城市末端骑手的短缺率可达20%以上。

　　这背后既有物流包裹“分布广、订单小”的天然复杂性，也有其对人力高强度依赖的历史惯性。

　　换言之，“最后一公里”虽短，但却是整个物流系统中最难啃的一公里。

　　但当中国物流年包裹量突破1500亿件、用人成本持续上涨、城市交通管理日趋精细，“无人化”从成本优化手段，变成了必须面对的技术跃迁。

　　2025年，被称作“物流无人车元年”。以美团、京东、菜鸟为代表的头部平台，已实现百台以上无人车常态化运营；九识智能、新石器、白犀牛等无人物流车产品都已实现规模化商用；武汉、长沙、无锡等地先后发布智能网联测试牌照与政策支持。

　　更为重要的是，2024年国务院印发的《有效降低全社会物流成本行动方案》中明确，推广无人车技术，以降低物流运输行业的运营成本。

　　无人物流车，不再是实验室里的产品，而是驶入街头巷尾的新物种。

　　国家邮政局数据显示，截至2024年，无人物流车已应用超6000台，数量远超同为自动驾驶技术应用领域的Robotaxi。

　　从理想到现实

　　无人物流车的四道坎

　　“如果说干线自动驾驶是高速场景的技术战，那么末端无人物流更像是一场城乡结合部的耐力赛。”

　　华源证券在2025年行业分析报告中指出，物流无人车的落地路径至少面临四道关键挑战：

　　一、技术复合性高。

　　与Robotaxi相比，物流无人车对速度要求低，但对路径灵活性与环境适应能力要求更高。车身要足够小巧以应对城市盲区，还需兼顾安全性、载重能力与能耗控制。

　　为此，市场主流方案多为L4级别低速自动驾驶车，采用激光雷达+视觉融合方案，并搭载V2X通信模块以提升路端协同。

　　以白犀牛为例，其无人车可在3公里范围内自主规划最优路径，支持“楼宇识别+定点投递+人脸签收”，日均单车可完成超100单投递。

　　二、合规与路权模糊。

　　虽然国家层面已明确支持“车路云一体化”发展，但在地方法规与执行尺度上，无人物流车仍面临“路能不能上、罚谁算谁的”灰区问题。

　　截至2025年，已有20余个城市出台了无人配送车上路管理细则，但在实际操作中，存在路权不统一、低速道冲突、停车投递点不明确等问题。

　　正因如此，多数企业选择“园区-社区-商圈”短距离封闭场景作为试点。比如京东选择在自营园区与智能快递柜之间进行高频调度，降低法规阻力。

　　三、运营经济性待验证。

　　与Robotaxi类似，物流无人车“量产不等于盈利”。据华源证券测算，单辆L4级末端无人车的每年运维成本在3万元以上。

　　目前仅有极少数玩家如美团实现了“单位订单成本优于人力”——得益于其高密度订单池、平台协同调度与无人车规模化部署。

　　换句话说，谁掌握了流量，谁才可能撑起这门“重资产+轻调度”的生意。

　　四、交互体验仍存缺陷。

　　投递不是“送到”就完事。快递是否放在门口、送上楼、需要签收、是否丢失……一系列“人情味”的问题，目前无人车难以替代人力。

　　这也是为何，当前物流无人车多为“人机协作”模式：部分站点仍需搭配派件员辅助，“最后30米”仍依赖人工。

　　谁在送货，不靠司机？

　　就在近日，顺丰系以约1.56亿元现金联合增资白犀牛，再次用真金白银加码无人物流车。而5月份顺丰刚刚领投白犀牛2亿元B轮融资。

　　足以见得，尽管挑战不小，资本与产业的热情并未退却。

　　而这背后的逻辑是：一旦路径跑通，无人物流车或将成为物流网络的“第四类运力”。

　　一些典型案例如，武汉某高校片区，美团采用无人车“定点取货+二维码签收”方式，提升了夜间非高峰期的配送能力；

　　在长沙智能制造园区，白犀牛与地产商合作，打通了办公楼宇内的无人配送链路，实现全天候投递。

　　在四川大凉山等偏远地区，九识无人车有效解决了当地特产从田间“最前一公里”到县城的揽收难题；

　　目前行业内主流玩家可大致分为三类：

　　其中，美团末端无人车覆盖北京、深圳、长沙等地，美团财报数据显示，截至2024年底，美团自动配送车累计完成491万单。

　　同样作为较早入局无人配送的平台，京东物流于今年7月初发布京东物流独狼6.0智能配送车，展现了京东物流在自动驾驶领域的最新成果。

　　该车集成了高精度定位、多传感器融合、交互式预测、时空联合决策规划及智能网联等十大核心技术，具备可大规模部署的L4级别自动驾驶能力。据悉，目前，京东物流独狼系列无人车已在北京、天津、合肥、广州、深圳等国内近30座城市实现常态化运营，覆盖社区、商圈的快递配送与揽收场景。

　　技术派方面，作为低速配送市场的领头羊，九识智能依托L4级全栈自研技术，通过“产品+服务”模式提供全链路解决方案。目前，九识智能与快递行业巨头申通、极兔、韵达、圆通、中通、顺丰等展开长期合作，并为徐工汽车、国药器械、邮政集团、牧原集团、爸爸糖、金好来等企业提供个性化的物流配送解决方案。

　　截至今日，九识智能已构建起覆盖全国200余城市的无人配送网络，累计安全运营里程突破2000万公里。

　　白犀牛无人车也是依托全栈自研的L4级自动驾驶技术，其核心技术基于BEV + Transformer架构，构建端到端的自动驾驶闭环系统。据悉，白犀牛的目标是到2026年，实现公司无人配送车日活量达到5000台。

　　市场潜力

　　千亿规模还是镜中花？

　　2025年，深圳率先提出共建“无人物流测试阶段2.0时代”，目标年底落地1000台规模。目前，深圳市累计落地近400台车，开通线路670余条，已实现全市车辆标识统一。

　　深圳的探索，为无人物流车的落地应用提供了一个很好的样本。

　　而一线城市实践的背后有一个共识，就是无人物流车是智能交通系统、智能车辆发展过程中，最具潜力实现规模化、产业化的场景。

　　东吴证券预测，到2030年，中国物流无人车市场空间有望达1800亿元以上。其中，末端配送场景预计贡献约60%的市场份额。

　　这并非空穴来风。按照当前城市物流人力结构估算，替代15%一线快递或外卖配送员（约60万名），即可释放数百亿人力成本；若加上设备、维护、平台服务、软件订阅等衍生业务，潜在收益更为可观。

　　但问题是：技术够不够成熟？法规够不够宽容？客户是否愿意为“无人”买单？

　　2025年的现实是，全国仍仅有不到30个城市开放测试，能实现千台级投放的企业不超过5家，真正跑出盈利模型的几乎为零。

　　因此，在某种意义上，这个千亿市场更像是一个缓慢释放的泡腾片：未来可期，但现实需要谨慎。

　　但是，未来是那个终将缓慢到来的确定性。

　　我们需要认识到，无人物流车不是终点，而是一次物流供应链末端进化的“中间路径”。

　　在中国这个物流大国，从干线无人化到末端“最后100米”的自动化，是一个庞大的系统工程。无人车只是其中最显眼的一环。它连接着仓网密度、平台调度、政策路权、AI调度能力等多重变量。

　　目前来看，无人物流车的意义不在于“完全取代人力”，而在于：成为“夜间低频+高波动场景”的冗余运力；在特定场景中为平台提升单位产出效率；验证“算法+履约”商业模式的技术闭环。

　　一位行业从业者曾形容：“无人车不是一个可以暴富的赛道，而是一个需要日拱一卒的信仰项目。”

　　如果说干线自动驾驶比的是AI的智力，那么末端配送的战争，比的就是谁能真正落地种种生活场景中的琐碎。未来已经在街头巷尾测试它的确定性，只是我们还不够敏感地意识到，它已经来了。