深圳深夜：无人驾驶货车接管配送
深圳福田火车站的晚间人流渐渐散去时，新一轮工作开始了。方方正正的自动驾驶货车驶出停放区，穿梭至站台附近的交接点。它们沿着预先绘制的路线行驶，通过车载扬声器提醒行人保持两米距离，有人走到车前时便会停下。整个过程平静而有条不紊。场景虽小，却映照出一个大趋势：中国已将自动化配送从演示阶段推向日常运营。
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这些机器人并非无处不在。它们在指定道路上运行，连接仓库与取货点，并融入管理严密的物流流程。快递员将包裹装入仓库的储物柜或货柜，货车再将货物运至车站路边或社区枢纽。人们到有人值守的柜台或自动货柜取件。这一流程减少了司机停车等待的时间，也降低了反复进行短途运输的次数。这种模式专为货量大、分秒必争的高密度城市而设计。
中国为何领跑无人货车竞赛
中国的领先地位建立在三项相互促进的优势之上。第一是政策。各地政府划定智能网联汽车试点区域，制定安全和数据报告规则，并颁发许可，允许车辆在明确的运行设计范围内进行无人驾驶测试。这为企业投资和迭代创造了可预期的环境。第二是需求。电商巨头和配送网络每年运送数十亿件包裹，任何效率提升都能产生规模效应。第三是供应能力。国内传感器、电动传动系统和控制软件制造商能够快速打造并改进系统，成本也足以支撑商业试运营。
多个省份的行业项目正在扩展。数十座城市已批准大容量无人配送货车在公共道路上行驶。阿里巴巴旗下物流部门菜鸟已从研发转向无人配送车量产。公司高管表示，如果当前进展持续，未来三至五年内，物流车队可能新增超过20万辆无人驾驶车辆。发展方向十分明朗：自动化物流正从零散试点转向在特定走廊和城区开展联网运营。
技术解析：从L4级自动驾驶到云端控制
当前的无人货车以L4级自动驾驶为目标。这意味着车辆在特定区域和条件下无需人工输入即可自行驾驶。只有当情况超出既定设计范围时，系统才会将控制权交给远程操作员。目标是在可重复的路线中保持服务连续性，而非实现全城范围的完全自动驾驶。
传感器与环境感知
现代配送货车融合激光雷达、雷达和摄像头，实现360度环境感知。冗余传感器套件能够识别车辆、交通信号灯、行人、骑行者和道路边缘。文远知行的Robovan W5就是采用这一架构的现有车型。W5专为全天候运营打造，同级货运容积最大，达5.5立方米，载重最高1,000公斤，单次充电最多可行驶220公里。公司称，该系统的研发基于近1,900天的实地运营经验，以及在公共道路上近4,000万公里的自动驾驶里程。软件负责规划路线、安全超车、避开障碍物、停靠装卸区，并调整行驶路径以绕开拥堵。
冗余设计是核心安全策略。W5采用线控底盘并配有备用执行机构，同时具备重叠感知能力和紧急制动功能。其目标是确保单个部件发生故障时不会影响车辆控制。系统会持续进行自检，将行驶状态报告至云端，并标记异常情况以供人工审核。
车队运营与编队行驶
自动驾驶只是产品的一部分，车队软件同样重要。运营人员可以安排任务、实时监控车辆，并通过无线方式推送更新。系统还可将多辆车编组成车队，让一名监管人员同时管理数辆货车。这种模式有助于扩大服务规模，而无需按车辆增长的同等速度增加人手。云端分析也会研究配送规律。如果某个区域的包裹密度上升，平台便可提前调度货车，以匹配需求并缩短仓库周转时间。
从疫情期间的试验走向日常物流
新冠疫情期间的无接触配送，为这一行业带来了早期推动力。总部位于北京的新石器报告称，2020年初订单激增，当时零售商和外卖平台都在寻求减少人与人之间的接触。客户包括阿里巴巴、美团和京东。那一轮试点帮助团队改进了远程运营、维护流程和装载作业。
危机缓解后，最有效的做法保留了下来。曾在无人驾驶出租车领域积累经验的企业，将相同的感知和规划技术应用于货物运输。例如，文远知行从无人驾驶出租车业务拓展至自动驾驶巴士和物流领域。配送业务颇具吸引力，因为路线可重复、车速较低，而且可以在深夜道路较为空旷时运营。这些条件发挥了当前自动驾驶技术的优势，同时减少了车辆面对最复杂城市路况的机会。
商业模式与成本压力
其商业逻辑很简单：如果货车延长运营时间、减少人员配置，并以电力替代柴油，每件包裹的成本就会下降。菜鸟高管曾表示，在合适的运营条件下，无人驾驶车辆可将每件包裹的配送成本降低1至5分人民币。节省来自持续运营、减少短暂停驶、优化路线规划以及提高仓库周转效率。
成本账本的另一端也有切实支出。高规格传感器、计算单元和电动底盘的费用不菲。维护和维修造成的停运时间需要精心安排，才能保障车队利用率。仓库也必须重新规划，以加快装载、充电和交接。包裹密度高、路线稳定、路边停车条件可预期的地方最适合这种模式。在网点分散、临时停靠频繁的郊区环境中，人类快递员仍具备机器人无法比拟的灵活性。
盈利能力取决于网点密度、运营时长和资产寿命。如果一辆货车每个班次能完成大量短途运输，在需求较低时充电，并且连续运营数年而无需大修，投资回报就会改善。企业还押注软件升级能在不增加硬件成本的情况下提升吞吐量，使自动化的经济效益进一步凸显。
现实中的规则、许可与安全
许可是扩大运营规模的关键门槛。在广州，文远知行的Robovan W5于4月获准在南沙区测试无人驾驶物流车辆，随后于2025年7月取得黄埔区首张此类许可。这些审批依据当地政策作出，旨在加快智能网联汽车和新能源汽车在出行、环卫及智慧物流等领域的发展。这些进展表明，各城市监管工作的推进正逐步转化为无人配送更广泛的服务区域。
道路上的安全措施清晰可见。货车以低至中等速度行驶，通过语音提示宣告自身位置，在行人从车前经过时停车，并在经过详细测绘的道路上运行。远程操作员会留意异常情况，并在路线受阻或信号不明确时提供协助。保险、事故报告和数据记录也是安全体系的一部分。地理围栏、冗余设计和人工监督相结合，旨在随着行驶里程增加降低风险。
中国的做法与一些西方市场形成对比。在后者，许可可能较为分散，公共道路测试也受到更严格限制。运送货物而非乘客的物流车辆，通常更容易获得监管许可。在受控仓库与固定取货点之间运送包裹，比挨家挨户载客更容易通过认证。
国内外竞争升温
合作关系是商业化的关键。文远知行与江铃汽车合作制造车辆，并与中通快递合作部署。双方计划规模化生产专用配送货车，并将其投入大型物流网络。菜鸟位于杭州余杭区的园区已使用一支由20多辆无人驾驶车辆组成的车队。每辆车的装载容积约为5立方米；据公司介绍，每辆车每天至少可运送1,500件包裹。这些货车处理了该园区30%以上的包裹，说明只要路线和货量匹配，无人驾驶服务就能承担相当可观的业务份额。
中国以外的关注度也在上升。特斯拉发布了一款Robovan概念车，将其定位为兼载乘客和货物的多用途车辆。这个名称与文远知行的车型名称相同，Starship Technologies过去也曾用Robovan指代运送人行道配送机器人的支援车辆。名称之外，所有企业面临的难题都相似：在复杂交通环境中实现可靠感知、在行人附近安全行驶、与仓库顺畅衔接，以及以更低成本完成与“司机加货车”相同的任务。
其他中国自动驾驶企业也看到了物流领域的机遇。无人驾驶出租车项目积累的数据、软件和运营团队，都可以转向配送路线。能够实现可靠服务、遵守监管要求并控制成本的企业，可能从快递公司和城市合作伙伴那里赢得订单。
无人货车如今能做什么，又做不到什么
这类车辆在特定场景中表现出色。它们适合路线重复、包裹密度高，以及街道较为空旷的深夜配送。连接仓库与车站、社区枢纽或大学校园的线路尤为适用。货车可以停在住宅区外，并通知收件人在指定时间段内取件。这种安排减少了空驶，也有助于提高装载率。
局限依然存在。大多数货车没有机械臂，因此仍需工作人员在仓库和枢纽装卸货物。向高层建筑内每一套公寓送货等复杂的上门配送，目前仍由人工完成更合适。暴雨、施工绕行或人群聚集都可能导致车辆延误或改道。出于安全考虑，车辆速度受到限制。运营人员会在排班中预留缓冲时间，以应对这些变量。
城市基础设施会直接影响运营表现。充电需求必须纳入仓库调度。车站和社区的路边空间必不可少，还需要设置清晰标识，让行人了解如何与车辆互动。高质量数字地图需要持续更新，可靠的无线连接则有助于监控和数据传输。城市各项条件配合到位时，无人货车便能稳定提升服务速度和可预测性。
要点
- 深圳福田站等地点已开始日常运营无人配送货车。车辆沿预先绘制的路线行驶，通过语音提示保障安全，并会在人前方有行人时自动停车。
- 中国的领先优势来自地方政府的许可支持、庞大的包裹量，以及传感器、软件和电动传动系统的国内供应链。
- 菜鸟预计，随着相关项目扩大规模，未来三至五年内可能有超过20万辆无人配送车投入运营。
- 文远知行Robovan W5以L4级自动驾驶为目标，载重最高1,000公斤，货运容积为5.5立方米，单次充电最多可行驶220公里。
- 车队平台支持多车监管、实时监控、路线优化和无线更新，有助于提高利用率和安全性。
- 在合适的运营环境下，每件包裹的成本可降低1至5分人民币，但硬件支出和仓库改造仍会影响盈利能力。
- 监管进展包括广州南沙区和黄埔区新发放的无人驾驶物流车辆许可，为扩大城市测试范围提供支持。
- 市场竞争活跃，文远知行通过合作推进制造和部署，菜鸟持续扩大车队，西方企业也在探索类似概念。
- 无人货车擅长路线稳定、包裹密度高的场景，但仍依赖人工装卸，在复杂的上门配送方面也存在局限。
