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“最后一公里”只是开始,无人配送正在掀翻传统货运?

来源:盖世汽车   阅读量:16454   
时间: 2025-05-27 22:54

2025年5月22日,由中国航天空气动力技术研究院研发的彩虹-YH1000无人物流机在西北某机场成功首飞试验,飞行数据良好,达到试验目的。其属于中空无人物流机,可用于连接中心城市与偏远县乡,实现低成本快捷货运。

除了给低空经济带来机遇,无人配送也加速重塑物流“最后一公里”格局。近年来,随着L4级别的自动驾驶实现跨省商业运营的突破,我国物流运输行业正在经历着一场深刻的变革。

最后一公里!无人配送重塑物流行业格局

随着技术的不断进步和市场的日渐成熟,无人物流处于技术快速落地与商业化应用加速的关键阶段。无人配送车以其独特的优势,如自动化程度高、灵活性强、成本低等,正在逐渐改变传统的物流配送“最后一公里”模式。中国邮政无人配送车的正式上路以及青岛快递业无人配送试点的全面展开,标志着无人配送商用已经迈出了重要一步。

那么,对于物流行业来说,无人配送究竟解决了哪些问题呢?

首先,在应对复杂场景与“最后一公里”难题上,无人配送车深受物流企业和无人机企业的喜爱。无人配送车适用于社区、园区等半封闭场景,无人物流机则更能覆盖偏远地区。L4级自动驾驶技术结合高精度传感器和智能算法,可识别红绿灯、避让障碍物,适应人车混行环境;

其次,无人物流车、无人物流机提高了运营的效率并降低了成本。数据显示,物流中末端配送占到成本的60%,无人配送车可24小时运行,通过替代人工运输实现降本;

再次,无人配送车速度低,且通过传感器和算法精准识别交通信号、行人,减少交通事故风险。

更重要的是,无人配送技术正在催生着新的商业模式。彩虹-YH1000可快速切换医疗急救箱和冷链集装箱等配置,其可跨越车流、房屋直线飞行,最大航程18.5公里,在中雨中雪或5级以下大风天气中也能正常运行。据了解,无人机送药的配送距离缩短44%,平均配送时效提升60%。

除此之外,末端的无人配送车通过与快递柜、社区团购平台的数据打通,衍生出“即时配送+到点自提”融合服务。无人配送车正在从“工具”向“生态”进化,成为物流企业拓展增值服务的关键点。

新能源物流车企业积极拥抱万亿无人车市场

无人配送车解决了这么多的问题,在商业化落地的进程中,各大车企也纷纷入局无人配送。

4月26日,新能源物流车头部企业远程新能源商用车和九识智能达成战略合作。双方将共同探索末端物流车辆研发、市场拓展及生态共建,打造从技术研发到场景落地的全周期协同体系,为低碳智慧物流转型注入创新势能。

同时,也有消息透露,4月中旬,鑫源汽车以入股的形式,成为无人配送车新势力企业白犀牛的股东。

除了上述双向奔赴的合作案例,事实上还有不少商用车企在无人车赛道苦练内功。江淮汽车L4级无人配送车已在湖北十堰等地投入示范运营,同时布局L2+级快递牵引车和L4级无人矿卡;长安凯程也计划在2026年开始交付无人配送车,到2027年前探索干线无人驾驶物流产品,并与头部物流企业合作,打造低成本、高效率的无人配送物流系统……

可见,商用车企正在从单一设备制造商转向智慧物流解决方案提供者,主机厂、无人车与物流企业正在突破传统甲乙方的关系,逐渐形成技术、场景、共享的深度融合模式。一方面,主机厂凭借车辆制造经验和供应链整合能力,为无人配送提供底层硬件支撑;另一方面,物流企业贡献真实的数据场景与运营需求,推动技术迭代,与主机厂、无人车企业根据不同场景研发相应的产品。

作为资本持续看好的无人车企业,其头部企业融资规模正在不断扩大。虽然目前无人配送车集中在面系市场,但在技术的发展下,难免以后会渗透其他商用车车型,尤其在港口、矿区等封闭场景更容易实现规模化应用。那么,是否未来部分无人配送车会直接替代传统的商用车呢?

答案显然是不会的,双方形成了互补性合作生态而非直接竞争的关系。

无人配送车本质上是对传统运力的“增量补充”与“效率提升”,在人力成本攀升、场景标准化程度高的领域如电商快递更具优势,无人车企业也难以独立承担造车成本。传统主机厂的全场景覆盖能力、资产供应链体系以及社会基础设施适配性,使其在长期中仍然占据着主导地位。未来无人配送车在封闭场景可能略胜一筹,但传统车企在复杂场景上依旧会坚守阵地。

结语

随着主机厂与物流企业从单一供应转向深度融合,无人配送车与传统商用车形成了互补共生的新生态——前者以灵活性和场景专精能力填补运力缺口,后者依托全产业链优势夯实基础设施底盘。未来,随着自动驾驶技术向干线物流、封闭场景持续渗透,智慧物流将不再局限于工具迭代,而是演变为数据、场景与产业协同的立体化升级,为乡村振兴、城市民生等物流领域不断加码。

然而,需要指出的是如火如荼的无人配送车市场,大多处于获得更多城市无人驾驶装备道路测试牌照以及试点运营阶段,离规模化商用还有较长的一段路要走。比如,无人车道路测试与商业应用管理规范等顶层设计应走在产业化前面。

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