當下，圍繞物流配送“最後一公里”的市場競爭日趨白熱化。不少電商巨頭、自動駕駛公司、科技公司紛紛加入這場“地面+低空”的立體化競逐。在技術、資本與政策的博弈中，無人配送行業前景幾何？盈利拐點何時到來？大規模商用還有多遠？圍繞上述問題，《經濟參考報》記者採訪了多家企業相關負責人和業內專家。
無人配送何以受青睞
加快開放路權，聯合各大快遞物流企業，規模化開展城市快遞分撥中心到社區快遞網點的無人配送，並逐步拓展到生鮮、醫藥、快消品等領域；預計2027年，在全省部署1.5萬輛以上低速無人配送車，形成全國首個全省域範圍應用樣板……這是山東省日前提出的全省域城市末端無人配送試點“路線圖”。
這並非個例。目前，全國不少地方正在加速部署無人配送。比如，四川省遂寧市提出，2025年底將在遂寧各區縣累計布局至少200輛無人駕駛配送車，涉及冷藏運輸、快遞物流等領域。江蘇省蘇州市也&&，2026年前在全市部署不少於1600輛低速無人配送車，確保無人配送車在各板塊全面覆蓋、穩定運營。
無人配送同樣受到資本市場的青睞。近日，L4級城配自動駕駛産品研發和應用企業九識智能宣布，完成1億美元B3輪融資交割；L4級無人駕駛商用車廠商新石器也完成人民幣10億元的C+輪融資。
無人配送緣何獲得如此高關注度？中郵證券研報顯示，2024年我國快遞業務量達到1745億件、快遞業務收入1.4萬億元，而末端“最後五公里”的配送成本佔比高達60%。在受訪企業相關負責人口中，“應用場景豐富”“助力降本增效”不約而同成為關鍵詞。
作為無人車領域最早的探索者之一，菜鳥2015年便開始研發無人車。菜鳥集團首席技術官兼菜鳥無人車總經理李強告訴記者，菜鳥無人車已在快遞末端運輸、城市零售補貨配送等多個場景實際運營，運輸降本達到30%至50%，效率提升2到3倍。
深耕無人車領域的還有新石器。“公司自主研發的L4級無人車已在全球13個國家100個城市實現商業化運營，累計交付超4000輛。”新石器無人車相關負責人介紹，無人車的應用使末端配送成本大幅降低。以日均8000件配送量的網點為例，使用無人車後件均成本降幅達70%。單車日均運件量可達千單，配送時效提升20%至30%。
在無人機領域，順豐豐翼無人機圍繞“急”“難”“險”“貴”不斷探索新應用場景。“目前已實現高原、山地、城市、海島等全地形覆蓋，在快遞配送、同城急送、應急救援、醫療運輸、生鮮冷鏈等全場景下實現常態化運行。其中，大灣區日均飛行上千架次，日均運輸單量2萬單，較傳統運輸效率提升50%以上。”豐翼無人機政務總監陳孝輝説。
盈利拐點何時到來
“隨着電商、生鮮、醫藥等行業的快速發展，消費者對配送效率和服務質量的要求越來越高，無人配送具有廣闊的發展前景，市場規模將不斷擴大。各大企業紛紛進入無人配送領域，有利於進一步推動技術創新，擴大應用場景。”北京物資學院物流學院教授王曉平對《經濟參考報》記者&&。
對於諸多“押注”無人配送賽道的企業而言，商業化前景顯然是明朗的。
“行深智能無人車目前已在多個快遞場景實現規模化運營，並從最初的甩點直投擴展到中轉運輸、網格接駁、縣鄉村投遞等多個場景。”行深智能總裁余桐&&，以3立方容積無人車為例，系列車型已在安徽南陵、安徽合肥等地進行規模化、常態化快遞配送，單輛無人車每天運輸快遞件量可達800件以上。
“九識智能無人車産品已覆蓋全國200余座城市，累計送單量突破3億單，L4級運營安全里程超過2000萬公里，單日可配送2000票快遞，服務客戶覆蓋快遞快運、生鮮商超、醫藥冷鏈、食品烘焙、汽配等多行業。”九識智能聯合創始人潘余昌介紹。
“目前菜鳥的客戶中，最大單體項目是使用30多&無人車進行末端快遞配送，類似這樣規模化使用的快遞網點還在逐步增多。我們也在根據客戶需求增加更多車型，譬如冷鏈車車型、快遞櫃車車型等，同時計劃在現有容量5立方的車型外，新增容量至少為9立方的車型。”李強介紹。
進入商業化階段之後，何時迎來盈利拐點？
“對客戶來説，使用無人車可以大幅降低運營成本，3到5年左右就能收回成本。預計隨着技術的發展，投入回報周期還有可能縮短，從而增強客戶使用無人車的意願。”李強透露，菜鳥正在不斷升級自動駕駛等相關算法系統，從而更好地進行大規模調度，未來有可能形成大規模的共享無人車隊，出現“按單收費”等商業模式。
潘余昌對記者&&，九識智能預計2025年交付量達萬台後，硬體成本將進一步壓縮，結合軟體訂閱收入，規模化盈利拐點將加速到來。
陳孝輝透露，目前豐翼無人機已在跨城公域物流、私域物流實現盈利，未來隨着運單量提升、運營規模擴大，豐翼將從飛得多進入飛得好階段，並實現全面盈利。
大規模商用有多遠
受訪人士提出，無人配送規模化商用已進入衝刺期，需要加快破除技術瓶頸、政策協同、成本壓力以及場景碎片化等難題。
中國信息協會常務理事、國研新經濟研究院創始院長朱克力分析稱，激光雷達和視覺傳感器的成本已降至商用臨界點，車輛底盤設計和續航能力基本滿足城市短途需求。算法端的路徑規劃、障礙物識別在簡單場景中表現穩定。但車路協同體系尚未普及，紅綠燈信息交互、專用車道劃分等基礎設施缺失，導致無人車孤立運行效率低下。
王曉平認為，對於一些非常規交通場景，如臨時施工路段、突發的行人橫穿等，無人配送車的決策系統還無法做出最優反應。此外，在城市密集區域，交通流量大、路況複雜，對無人配送車的實時數據處理和決策效率提出了更高要求，現有技術仍有提升空間。
區域差異和政策協同也是重要挑戰。“例如，從區域看，東部沿海城市道路條件較好但配送需求複雜，中西部地區可能面臨路網覆蓋不足或地形限制等問題。”朱克力説。
王曉平還&&，目前針對無人配送的法律法規和監管體系尚未完善，在路權開放、責任劃分、安全監管等方面的頂層設計還需強化。
對於無人機而言，陳孝輝坦言，目前遇到的主要困難在於飛行計劃空域資源緊張、低空數據不互通、無線電干擾、企業投入大等。部分區域受這些因素影響，無法實現大規模常態化商業運營。
受訪人士認為，相關部門應加快制定和完善相關政策法規，為無人配送大規模商用提供政策和法律保障。而突破“最後一公里”的核心，還在於重構物流價值鏈。比如，將前置倉的智能補貨系統與無人配送調度實時聯動，減少中轉環節。另外，快遞企業、車企、技術公司需形成利益共享機制，分攤研發和運維成本。當無人配送向更多高頻剛需場景延伸時，邊際成本優勢將凸顯。未來，無人配送也可能催生新的基礎設施運營商，整合車輛調度、能源補給和數據處理，形成物流領域的“雲服務”&&。（記者 班娟娟）
