文 | 极智GeeTech

2025下半年，自动驾驶巴士（RoboBus）、自动驾驶卡车（RoboTruck）、无人城配（RoboVan）三大赛道活跃起来，其落点直指终端场景落地。

近日，L4级无人城配解决方案提供商新石器公司（Neolix）完成逾6亿美元D轮融资，创下中国自动驾驶领域融资纪录。

同时，多家自动驾驶领域头部企业获得大额资金注入。2025年5月，卡尔动力完成近3亿元融资；8月，白犀牛完成B+轮融资，其B轮累计融资总额近5亿元；10月，九识智能获由蚂蚁集团领投的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于近期宣布完成F+轮融资。

自动驾驶巴士领域，蘑菇车联于近期宣布中标新加坡首个L4级自动驾驶巴士官方项目，这是自动驾驶巴士首次被纳入海外公共交通系统。

事实上，自动驾驶这三大分支领域都有各自的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，最终都要落到“用户能不能感受到价值”这一个方面，它们未必需要最顶尖的技术，但一定是让普通人能真切感受到的这项技术带来的便利，这才是自动驾驶能持续发展的核心逻辑。

街头巷尾的“蚂蚁雄兵”

无人配送正在经历一个历史拐点，即无人车从过去的研发、测试、示范阶段，开始在全球领域正式进入规模化的商业运营阶段。

以新石器、九识智能为代表的无人配送车正在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。另一边，德赛西威“川行致远”、佑驾创新“小竹无人车”相继登场，又让无人车赛道卷了起来。

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。然而仅仅一年后，到了2025年，新石器、九识等多家无人车企业已官宣，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，同样在年底剑指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。

无人配送车正悄悄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，这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%，价格亲民后，它才得以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。今年5月，九识智能发布E系列首款车型E6，售价1.98万元。一个月后，菜鸟推出新款无人车GT-Lite，定价2.18万元，叠加限时优惠后低至1.68万元。

价格亲民化后，无人配送车的实用价值在实际运营中快速凸显。

无人配送车的核心作用就是穿梭于分拣中心与小区末端之间，它会直接把货送到小区或者附近的驿站，快递员在小区接货后再上门配送，这样不仅节省快递员往返分拣中心的时间，也节省了更多人力成本。

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。

无人配送车的操作流程十分简单：远程解锁接收货物、快速卸货完成交接、确认后一键启动让车辆自主返程。无需专人引导，全程自动化的操作，让末端收货环节的效率大幅提升。

正因如此，近几年顺丰、中通、圆通、韵达等快递公司加速引入无人配送车。根据国海证券统计，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。

长期看，与快速攀升的快递业务量相比，末端运力仍处于相对短缺状态。人机协同、分段履约的创新运营模式，在降本增效的同时，还将助推物流从业者完成从“体力交付者”到“智能运维者”的蜕变。

行业也普遍认为，虽然无人车技术路线开始走向成熟，已经到了产业化、规模化应用的临界点。但为了降本，无人配送车采用的技术并不是最新一代的技术。

随着硬件成本的大幅下降，“0首付”“9块9打无人车送货”等为了抢夺市场份额而使出的乘用车营销竞争策略开始浮出水面。

另外，商业模式方面，大部分企业主要采用的是整车售卖和硬件低价、软件按月收费两种，缺乏创新和差异化，这也使得企业在市场竞争中难以脱颖而出，进一步推动行业向红海市场发展。

单纯追求快、追求价格战，这种低维度的竞争已不适用于科技行业。如今，无人配送车行业真正的商业模式不在于卖车，而在于提供运力服务。谁能够给客户提供体验最好、成本最低的运营服务，谁才能够赢得客户。当资本褪去狂热，坚持长期主义，才是无人配送车行业长久发展的正道。

物流行业“效率革命”与“成本重构”

中国物流行业存在的普遍问题，表面上是“不超载就没钱赚”，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，已经成为创新技术重塑物流运输产业的重要载体。

过去几年，自动驾驶重卡有两种截然不同的路线：

一类是“轻模式”公司，比如提供纯软件系统授权，将算法和硬件解耦，交由合作伙伴完成整车改装和运营落地。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，且场景受限难以切换以及大规模复制。

近两年，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，也能应对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自动驾驶重卡的主流方案。

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，比如内蒙古运输过程中，还会遇到城市中罕见的超长车辆（如50米甚至百米的风电叶片运输车），这类场景对车辆感知和决策提出更高要求。

因此，技术难点在于应对这些复杂、低频但高风险的长尾场景，通过海量数据进行训练学习，从而适配不同场景就显得尤为重要。

在物流行业中，自动驾驶重卡核心应用场景主要包括干线物流、封闭场景以及港口码头等区域。

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

推动干线物流的自动化与智能化发展，国内多家自动驾驶科技企业已携手商用车制造巨头及物流行业参与者，共同构建起关键性的产业联盟，促进自动驾驶干线物流的商业化应用。

根据国家统计局数据，2024年我国公路货运量达41.88亿吨，干线货运市场规模超过6万亿元。同时，卡车司机平均年龄已接近49岁，司机短缺问题日益突出，这为无人货运提供了明确的应用场景。

对于传统干线物流运输车队而言，成本结构基本为“33211”，其中占大头的分别为油耗占比30%，人力占比30%；油耗方面，自动驾驶可以降低10%的油耗；完全无人驾驶可以后台1人监控5-10台车；综合成本可以降低35%左右。

交通运输部预测，2030年自动驾驶干线物流市场规模将达8539亿元，L4级卡车渗透率超25%。

港口物流的自动驾驶规模因其封闭场景和低速运营的特性，成为自动驾驶技术商业化落地的先行领域。

港口的作业环境恶劣，劳动强度极大，对驾驶员的专业技能和驾驶资格有着极高的要求。集装箱货车驾驶员严重短缺，已有多种运输方案被提出，包括自动驾驶集卡、自动导引运输车（AGV）以及自动驾驶跨运车，但自动驾驶集卡因其单车成本较低、适用性强，有望成为主流解决方案。当前，我国港口内集卡牵引车的保有量已超过2.5万辆，但集卡自动驾驶的渗透率很低。

预计到2025年，中国港口内集卡L4级自动驾驶的渗透率将大幅提升，L4级自动驾驶集卡的应用规模将达到6000至7000辆。

矿区是物流行业中的特殊领域，面临招工难、用工成本高及安全风险大的挑战。自动驾驶技术已广泛应用于大型矿卡和宽体车上，不仅减少了人工需求，还规避了安全事故风险，同时实现了生产环节之间的高效协同，为矿区物流带来了全新的解决方案。

中国矿区自动驾驶技术的发展可追溯至20世纪90年代，经过多年的技术研发和试验，该技术在2014年后逐渐步入成熟阶段。

亿欧智库数据显示，中国矿区自动驾驶技术服务市场在2021年的市场规模为3.42亿元，预计到2030年将激增至129亿元，展现出强劲的增长潜力。同时，矿区自动驾驶运输服务市场也在快速增长，从2021年的120.65亿元增长至2030年的预计3912亿元。

对于自动驾驶重卡，当前还有诸多行业难题亟需解决。首先，跨省通行试点难。物流领域特别是干线物流基本上要跨市、跨省运输，这和各省市分别授权试点的政策不相适应。其次，单车成本较高，一台无人驾驶卡车的成本相当于2～3台有人卡车，装备一次性投资压力大。此外，自动驾驶重卡需要随车配备安全员，距离真正无人化尚需时日。

城市公共交通的“智能细胞”

从园区、景区接驳渗透到城市社区、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）因更加贴近C端出行场景被赋予过高关注度，而自动驾驶巴士早已完成从技术演示到商业化运营的跨越，成为自动驾驶领域又一个具备产业价值的赛道。

近年来，自动驾驶巴士呈现低调爆发态势。根据IHS Markit预测，2030年中国共享出行的总市场规模将达到2.25万亿元，其中自动驾驶巴士有望达到百亿甚至千亿市场规模，2023-2030年全球市场年复合增长率将维持在两位数。这一增长并非空谈，除中国外，新加坡、法国、美国等多个国家已启动自动驾驶巴士试点。

对于一些国家而言，自动驾驶巴士不仅是技术尝鲜，更是解决交通难题的刚需方案。

一方面，自动驾驶巴士可通过精准调度提升运营效率。例如借助AI调度系统，可实时监控车辆位置、乘客流量，动态调整发车间隔，避免传统巴士高峰拥挤、平峰空驶的问题；另一方面，自动驾驶巴士的零碳排放特性，可助力各国实现碳中和目标。

更重要的是，自动驾驶巴士将为构建全场景智慧交通网络奠定基础。随着自动驾驶巴士线路的进一步扩展和覆盖，可与地铁、共享单车等形成多模式交通联动，让乘客通过一个APP即可完成地铁、自动驾驶巴士、共享单车的无缝出行，这种一体化智慧出行体系，正是全球城市转型的终极目标。

自动驾驶商业化的核心瓶颈在于场景复杂度与成本控制的平衡，而自动驾驶巴士天生具备解法。

自动驾驶巴士多运行于固定线路，如公交专线、景区接驳、园区通勤等，路线可预测性更强，降低了自动驾驶的场景复杂度，技术实现难度显著降低。L4级技术的高安全性与自主性，可有效缓解巴士司机短缺问题，同时减少人为驾驶失误导致的交通事故。

根据《2025中国L4智能驾驶场景商业化发展洞察报告》估算，在预期满座率为60%的情况下，49座的自动驾驶巴士单车年均营业收入预计可接近70万元。基于单车使用年限为8年测算，单车年均成本预计为51.3万元。在该情况下，单辆自动驾驶巴士的年均毛利润有望突破17万元，单车年均毛利率可达25%，成本更加可控。

近期，蘑菇车联中标新加坡首个L4级自动驾驶巴士官方项目，不仅输出L4级自动驾驶技术，更联合本地伙伴与新能源汽车巨头，构建了一套“核心技术+整车制造+本地运营”的全链条交付模式。

这种模式的优势在于：

第一，避免“单打独斗”的风险，通过本地伙伴对接政策与市场，降低跨国运营的门槛；

第二，提升“本地化适配”能力，结合本地需求调整技术方案，而非“一刀切”式输出；

第三，有助于构建长期竞争力。生态伙伴间的深度绑定，有助于后续拓展更多项目，比如新加坡未来可能新增的自动驾驶线路，或者满足全球其他城市或国家的自动驾驶接驳需求，形成“滚雪球效应”。

根据IEEE预测，至2040年全球75%车辆将实现无人驾驶。届时自动驾驶巴士将成为城市公共交通网络的核心节点，与地铁、无人驾驶出租车、共享单车共同构成立体化智能出行体系。

过去十年，行业对自动驾驶的期待经历了从指数级爆发到线性增长的认知修正。当无人车不再是新闻里的“新鲜事”，而是早晚通勤、收发快递、物资运输中的“日常帮手”，这场关于智能出行的革命，才算真正完成了“为人民服务”的初心。

而这场革命中的参与者，不会独霸舞台，将共同带领人们驶向更高效、更便捷、更智能的未来。