无人配送规模化商用还有多远
无人配送何以受青睐
加快开放路权,联合各大快递物流企业,规模化开展城市快递分拨中心到社区快递网点的无人配送,并逐步拓展到生鲜、医药、快消品等领域;预计2027年,在全省部署1.5万辆以上低速无人配送车,形成全国首个全省域范围应用样板……这是山东省日前提出的全省域城市末端无人配送试点“路线图”。
这并非个例。目前,全国不少地方正在加速部署无人配送。比如,四川省遂宁市提出,2025年底将在遂宁各区县累计布局至少200辆无人驾驶配送车,涉及冷藏运输、快递物流等领域。江苏省苏州市也表示,2026年前在全市部署不少于1600辆低速无人配送车,确保无人配送车在各板块全面覆盖、稳定运营。
无人配送同样受到资本市场的青睐。近日,L4级城配自动驾驶产品研发和应用企业九识智能宣布,完成1亿美元B3轮融资交割;L4级无人驾驶商用车厂商新石器也完成人民币10亿元的C+轮融资。
无人配送缘何获得如此高关注度?中邮证券研报显示,2024年我国快递业务量达到1745亿件、快递业务收入1.4万亿元,而末端“最后五公里”的配送成本占比高达60%。在受访企业相关负责人口中,“应用场景丰富”“助力降本增效”不约而同成为关键词。
作为无人车领域最早的探索者之一,菜鸟2015年便开始研发无人车。菜鸟集团首席技术官兼菜鸟无人车总经理李强告诉记者,菜鸟无人车已在快递末端运输、城市零售补货配送等多个场景实际运营,运输降本达到30%至50%,效率提升2到3倍。
深耕无人车领域的还有新石器。“公司自主研发的L4级无人车已在全球13个国家100个城市实现商业化运营,累计交付超4000辆。”新石器无人车相关负责人介绍,无人车的应用使末端配送成本大幅降低。以日均8000件配送量的网点为例,使用无人车后件均成本降幅达70%。单车日均运件量可达千单,配送时效提升20%至30%。
在无人机领域,顺丰丰翼无人机围绕“急”“难”“险”“贵”不断探索新应用场景。“目前已实现高原、山地、城市、海岛等全地形覆盖,在快递配送、同城急送、应急救援、医疗运输、生鲜冷链等全场景下实现常态化运行。其中,大湾区日均飞行上千架次,日均运输单量2万单,较传统运输效率提升50%以上。”丰翼无人机政务总监陈孝辉说。
盈利拐点何时到来
“随着电商、生鲜、医药等行业的快速发展,消费者对配送效率和服务质量的要求越来越高,无人配送具有广阔的发展前景,市场规模将不断扩大。各大企业纷纷进入无人配送领域,有利于进一步推动技术创新,扩大应用场景。”北京物资学院物流学院教授王晓平对《经济参考报》记者表示。
对于诸多“押注”无人配送赛道的企业而言,商业化前景显然是明朗的。
“行深智能无人车目前已在多个快递场景实现规模化运营,并从最初的甩点直投扩展到中转运输、网格接驳、县乡村投递等多个场景。”行深智能总裁余桐表示,以3立方容积无人车为例,系列车型已在安徽南陵、安徽合肥等地进行规模化、常态化快递配送,单辆无人车每天运输快递件量可达800件以上。
“九识智能无人车产品已覆盖全国200余座城市,累计送单量突破3亿单,L4级运营安全里程超过2000万公里,单日可配送2000票快递,服务客户覆盖快递快运、生鲜商超、医药冷链、食品烘焙、汽配等多行业。”九识智能联合创始人潘余昌介绍。
“目前菜鸟的客户中,最大单体项目是使用30多台无人车进行末端快递配送,类似这样规模化使用的快递网点还在逐步增多。我们也在根据客户需求增加更多车型,譬如冷链车车型、快递柜车车型等,同时计划在现有容量5立方的车型外,新增容量至少为9立方的车型。”李强介绍。
进入商业化阶段之后,何时迎来盈利拐点?
“对客户来说,使用无人车可以大幅降低运营成本,3到5年左右就能收回成本。预计随着技术的发展,投入回报周期还有可能缩短,从而增强客户使用无人车的意愿。”李强透露,菜鸟正在不断升级自动驾驶等相关算法系统,从而更好地进行大规模调度,未来有可能形成大规模的共享无人车队,出现“按单收费”等商业模式。
潘余昌对记者表示,九识智能预计2025年交付量达万台后,硬件成本将进一步压缩,结合软件订阅收入,规模化盈利拐点将加速到来。
陈孝辉透露,目前丰翼无人机已在跨城公域物流、私域物流实现盈利,未来随着运单量提升、运营规模扩大,丰翼将从飞得多进入飞得好阶段,并实现全面盈利。
大规模商用有多远
受访人士提出,无人配送规模化商用已进入冲刺期,需要加快破除技术瓶颈、政策协同、成本压力以及场景碎片化等难题。
中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力分析称,激光雷达和视觉传感器的成本已降至商用临界点,车辆底盘设计和续航能力基本满足城市短途需求。算法端的路径规划、障碍物识别在简单场景中表现稳定。但车路协同体系尚未普及,红绿灯信息交互、专用车道划分等基础设施缺失,导致无人车孤立运行效率低下。
王晓平认为,对于一些非常规交通场景,如临时施工路段、突发的行人横穿等,无人配送车的决策系统还无法做出最优反应。此外,在城市密集区域,交通流量大、路况复杂,对无人配送车的实时数据处理和决策效率提出了更高要求,现有技术仍有提升空间。
区域差异和政策协同也是重要挑战。“例如,从区域看,东部沿海城市道路条件较好但配送需求复杂,中西部地区可能面临路网覆盖不足或地形限制等问题。”朱克力说。
王晓平还表示,目前针对无人配送的法律法规和监管体系尚未完善,在路权开放、责任划分、安全监管等方面的顶层设计还需强化。
对于无人机而言,陈孝辉坦言,目前遇到的主要困难在于飞行计划空域资源紧张、低空数据不互通、无线电干扰、企业投入大等。部分区域受这些因素影响,无法实现大规模常态化商业运营。
受访人士认为,相关部门应加快制定和完善相关政策法规,为无人配送大规模商用提供政策和法律保障。而突破“最后一公里”的核心,还在于重构物流价值链。比如,将前置仓的智能补货系统与无人配送调度实时联动,减少中转环节。另外,快递企业、车企、技术公司需形成利益共享机制,分摊研发和运维成本。当无人配送向更多高频刚需场景延伸时,边际成本优势将凸显。未来,无人配送也可能催生新的基础设施运营商,整合车辆调度、能源补给和数据处理,形成物流领域的“云服务”平台。
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