南方财经记者 林典驰 深圳报道
近期，深圳市智能网联交通协会消息，目前深圳市已有近300辆功能型无人车上路，运营密度居全国首位，预计年底将突破1000辆。
无人物流车是一种具备高度自动化驾驶功能，专门服务于物流运输环节的运载工具。
据国家邮政局数据，截至2024年，快递物流无人车规模化应用已累计超过6000辆。城配物流被看作是自动驾驶最先实现商业化落地的场景之一，主要分为末端（5公里）、支线（50公里）和干线（500公里）物流。
从深圳街头穿梭不息的无人配送车，到济南批量上路的无人快递车，多地纷纷开启无人机示范运营的新篇章。无人配送车以其低成本、高成熟度的特性，打破传统配送模式桎梏，在万亿级城配市场中崭露头角，一场关乎效率与成本的物流变化正加速推进。
多地开展常态化运营
无人配送车本质上是低速限定区域内的自动驾驶,相比于无人驾驶的Robotaxi，成本更低，技术更成熟，也更适合大规模应用。
深圳目前已经实现了无人配送车获批上路，开展常态化运营等服务；仅以深圳市坪山区为例，累计已开通30条无人配送车示范线路，已有32辆无人配送车获批上路，开展城市配送服务。
据了解，目前深圳的无人车主要为分段履约，即“两端分给快递小哥，中间端交给小车”，其核心的作用在于承接接驳工作，奔波于网点和配送端之间，减少快递员往返的路程和时间。无人接驳车操作简单，依次往返循环，无人车抵达配送末端后，快递员将需要投递的快递卸下，再将收回来的快件投入车内，到了发车班次，无人车会自行回到营业部，整体的效率有了明显提升。
除了深圳之外，多地的无人车也已投入常态化运营。相关消息显示，6月，山东省济南市首批无人快递车正式上路。数据显示，无人快递车单车日均可完成5个往返，日均总行驶里程达6240公里，每日运输快件量高达8万票。通过无人化作业，运输单票成本显著下降了1.32元，综合效率提升30%。
国金证券研报显示，由于应用端技术的进步，无人物流车价格下降，助力需求侧降本增效。无人物流车已广泛应用于快递、外卖、B2C零售、商超便利及生鲜宅配等多个领域，对应可替代城市配送运力，而城配市场是万亿元级的市场，无人物流车市场空间广阔。
山西一家快递网店负责人张庆富曾在接受记者采访时谈到，以往旺季爆仓员工请假导致运力崩溃情况现在能大大避免。“只要电力充足，无人物流车可以24小时待命。”
规模化应用条件已经成熟
无人车从测试试点到进行技术验证，到小范围应用确认商业价值，再到规模化应用，推动产业链生态发展，这也是自动驾驶的发展逻辑。其核心在于通过AI算法等技术完成自主导航、路径规划及任务执行。
硬件和算法的技术进步是推动无人车规模应用的一大因素之一。在硬件层面，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种传感器性能不断优化。如国内的速腾聚创将激光雷达的BOM成本压到两千余元，使其在无人车领域应用更广泛，让无人车能更精准地感知周围环境，为安全行驶提供保障。
另一方面，借助深度学习、强化学习等人工智能算法的进步，无人车的决策系统能够基于海量数据训练，更智能地应对复杂路况，实时做出准确决策，如避让障碍物、调整车速、选择最优行驶路线等，不断提高行驶的安全性和效率。
除了技术上的问题，得以大范围推广最大的促进因素在于整车成本的下降和维护成本的降低。
国金证券研报显示，硬件成本的大幅下探是L4量产的关键前提。而整车价格不断下降为商业模式跑通提供硬件基础，当前无人物流车整车价格呈现断崖式下降趋势，2023~2025年降幅超80%，直接推动商业模式跑通。
今年5月27日，九识正式发布全新E系列无人物流车平台及首款车型E6，价格杀入2万元区间，经测算，该款车的单月使用成本仅为0.25万元（包括车辆折旧、FSD服务费、电费），低于传统物流车的0.77万元（包括车辆折旧、司机工资、油费），若单日票数为2000票，单票配送成本可降低至0.04元。
无人车对于提高效率和降低成本的效果肉眼可见，另一方面，路权开放等政策也推动了无人车在物流领域的应用。
深圳市交通运输局党组成员、副局长徐炜透露，在顶层规划设计方面，深圳拟针对功能型无人车发展与应用面临的法律属性、上路通行、安全管理等问题进行全链条立法；出台市级层面推动功能型无人车试点应用，促进无人车经济高质量发展的指导意见；建立功能型无人车标准体系，推动相关地方标准制定与发布。
在应用方面，将拓展无人车商业化运营规模，实现“一区一特色”，并准备到明年为止部署超过1000辆车在街道规模化运营；探索新型基础设施融合应用，包括城市末端服务场景车路协同基础设施建设，开展功能型无人车换电模式应用与示范运营等。产业服务方面，深圳拟建设功能型无人车监管平台，建立行业共性技术研发平台，降低共性技术研发成本。
（21世纪经济报道记者费心懿对本文亦有贡献）
本文链接：无人车规模化的前夜，深圳运营密度居全国首位http://www.sushuapos.com/show-1-45185-0.html
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