企业竞争图谱：2025年智能物流车 头豹词条报告系列

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2025年 智能物流车行业词条报告 头豹分类/租赁和商务服务/供应链管理/物流/物流机器人 Copyright © 2025 头豹 2 企业竞争图谱：2025年智能物流车 头豹词条报告系列 马天奇 · 头豹分析师 2025-10-30 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 租赁和商务服务/物流机器人 无人配送车的定义存在三种主要观点：若视为机动车目前难以落地管理；若归类为非机动车，虽然最高时速符合标准，但多数车型整备质量 超出200kg的限制；若定位为机器人，则可通过地方政府审批备案获得试点运营机会。目前业内倾向采用国家标准分类方式，将其定义为N₁类 （总质量小于3,500kg）与A类（配备自动驾驶系统）的组合车型，要求具备自动货舱、无驾驶室设计，并能够接收配送指令、感知环境、识别交 通标志、自主决策及网联通信等功能。 按照最大设计速度的分类方式，无人物流车可以分为如下类别： 无人物流车包括：低速无人配送车、中高速无人配送车及其他无人配送车。 一般指最高设计车速≤25km/h的无人配送车，属于NX类。 指最高设计车速≤60km/h的无人配送车，属于N₁Y类 指最高运营车速＞60km/h的无人配送车，属于N₁A类 智能物流车的行业特征包括应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售、智能物流车可实现末端配送降本、目前无人物流配 送面临技术、基建及监管三重瓶颈。 应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售 从产业演进路径来看，主要源自机器人底盘企业的延伸发展，以及低速车企业与整车厂的市场切入。当前，无人配送车主要应用于快递配 送、商超配送、餐饮配送和移动零售四大场景，各企业多专注于某一细分领域。值得注意的是，L4级自动驾驶技术已在商用车领域取得突 破性进展，如2024年2月东风集团在鄂尔多斯市达拉特旗实现了L4级新能源重卡在非封闭公路上的常态化测试。随着类似场景下的数据积 摘要 智能物流车的行业特征包括应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售、智能物流车可实现末端配送降本、目前无人物流配送面临技术、基建及监管三重瓶 颈。自2015年起，智能物流车行业经历了从技术萌芽到规模应用的完整发展周期。2015-2019年为技术萌芽期，以Starship、Nuro等海外企业为主导，完成产品化探索和初 步试点；2020-2022年进入规模化发展期，中国企业快速崛起，京东、阿里等相继推出智能配送车产品，北京率先给予路权支持，而亚马逊、联邦快递等海外项目相继停 止；2023年至今为场景化试点期，随着成本大幅下降（毫末智行小魔驼3.0售价降至8.99万元）和政策法规完善（杭州成为首个立法城市），行业从试点走向规模化应用。 目前无人配送车已获准在北京、海南、浦东、杭州、青岛等地指定区域示范运行，标志着行业进入商业化运营新阶段。预计2025年—2030年，智能物流车行业市场规模由 5.11亿元增长至83.37亿元，期间年复合增长率74.76%。 行业定义 行业分类 无人物流车行业分类 低速无人配送车 中高速无人配送车 其他无人配送车 行业特征 3 累和技术迭代，自动驾驶物流车正逐步突破现有应用边界，向城市配送、长距离干线运输等更复杂的商业场景扩展，推动智慧物流的进一 步发展。 智能物流车可实现末端配送降本 快递行业末端派费占比持续攀升，2021-2024年间，申通从57%升至63%、圆通从46%大幅上涨至57%、韵达从55%增长至61%，末端派 费已成为企业最大成本负担。同期快递单价从2021年初的10.2元/件持续下跌至2025年5月的7.2元/件，降幅高达29.4%，单价下行与末端成 本上升形成显著的双重压力。末端配送作为物流链条中最为复杂的环节，面临诸多挑战：配送点高度分散导致单次配送量小、效率低下； 快递员人力成本居高不下且持续上涨；收件人时间不确定造成频繁重复配送；城市交通拥堵、停车难等基础设施问题带来大量额外时间和 燃油支出。为应对日益增长的成本压力，快递企业通过开发智能物流车等自动化配送方案，同时通过末端网络优化、站点加密、优化配送 路径等方式提升末端配送效率，以实现降本增效。这些措施在快递业务量持续攀升（从2021年1月的84.94亿件增长至2025年5月的173.20 亿件）的背景下显得尤为重要，不仅有助于缓解企业成本压力，也是保持行业长期竞争力的关键举措。 目前无人物流配送面临技术、基建及监管三重瓶颈 无人物流配送领域面临三大核心痛点：技术能力局限、基础设施不足和监管体系缺失。在技术层面，尽管L4级自动驾驶在限定运行设计域 （ODD）和低速场景（≤40km/h）中展现出相对成熟度，但仍存在明显短板。车端方面，激光雷达、计算平台与线控底盘构成核心部件， 但在恶劣天气下感知能力显著下降；人机交互界面(HMI)设计不足导致安全员接管延迟风险。为突破单车智能限制，行业普遍采用“车-路- 云-网-图”协同架构：车端负责执行与数据采集，路端提供智慧交通支持，云端则整合高精地图更新、多车调度等功能。基础设施方面存在 三大短板：首先，城市规划未将无人配送纳入体系，导致机非混行困境；其次，充电桩覆盖率不足，影响车辆利用效率；最后，网络通信 基础设施难以支撑大规模部署。社区园区内部道路基础设施需完善（最容易实现），包括路面及线形、交通管理设施（标志、标线、信号 灯）、可变情报信息版以及安全防护设施（隔离护栏、警示桩、减速防撞带）等。监管体系层面暴露两大问题：一是无人车运营牌照、车 型、运营单位缺乏有效备案机制，存在事故溯源困难；二是缺失道路应急处理管理机制。完整的无人配送体系涉及生产商、运营商、远程 监控人员、信息服务商等多方主体，需明确各方在车辆安全、货物安全、交通安全等方面的法律责任划分，包括事故损害赔偿、产品质量 责任以及不可抗力条款等。 自2015年起，智能物流车行业经历了从技术萌芽到规模应用的完整发展周期。2015-2019年为技术萌芽期，以Starship、Nuro等海外企业为 主导，完成产品化探索和初步试点；2020-2022年进入规模化发展期，中国企业快速崛起，京东、阿里等相继推出智能配送车产品，北京率先给 予路权支持，而亚马逊、联邦快递等海外项目相继停止；2023年至今为场景化试点期，随着成本大幅下降（毫末智行小魔驼3.0售价降至8.99万 元）和政策法规完善（杭州成为首个立法城市），行业从试点走向规模化应用。目前无人配送车已获准在北京、海南、浦东、杭州、青岛等地指 定区域示范运行，标志着行业进入商业化运营新阶段。 发展历程 技术萌芽期 2015-01-01~2019-01-01 2015年底：Starship Technologies推出第一台配送机器人; 2016年7月：开始送货服务试点; 2018年1月：Nuro.ai推出第一代送货机器 人R1，12月投入试点; 2019年：亚马逊Scout、联邦快递Roxo项目启动。 海外企业主导技术突破，产品初步商业化试点。 规模化发展期 2020-01-01~2022-01-01 4 智能物流车行业产业链上游为核心零部件供应环节, 主要作用为中游企业制造提供感知器件、底盘、芯片等零部件及软件产业链中游为解决 方案提供环节, 主要作用是提供为智能物流车设计整机及特定场景应用的解决方案（整机制造一般由其他企业代工完成，个别解决方案企业具备 自主生产能力），参与者包括初创企业、大型平台企业及车企产业链下游为应用环节, 主要作用是为物流服务商减少末端配送成本 产业生态全面优化，商业化进程显著提速。 1. 成本技术双轮驱动，产业化进程全面提速。 在成本控制方面，核心器件价格大幅下降带来显著的产业链降本效应，整车价格从早期数十万元降至目前2-4万元区间，断崖式的价格下跌大幅降 低了商业化门槛。技术发展上，产品矩阵日趋完善，涵盖新石器X系列、行深智能绝地系列、九识Z系列等多样化产品，技术能力快速提升；同时 技术路线实现重要转型，从传统"重激光"模式转向以视觉为主、辅以少量激光雷达的轻量化感知方案，"视觉+少量激光雷达"成为行业主流。 2. 标准体系多层次发展，行业规范框架日益完善。 无人配送车标准体系正在多层次全面发展，从国际ISO22737:2021标准到国家标准GB/T43947-2024，再到行业标准YZ/T系列，形成了完整的标 准框架。地方标准建设积极推进，北京顺义区、苏州市、浙江德清等地相继发布地方性管理规范。团体标准更是百花齐放，深圳智能交通行业协 会、北理工、上海车联网协会等机构牵头制定的多项标准涵盖术语定义、技术要求、测试方法等各个方面，行业规范体系日益健全。 生产制造端 核心零部件供应 上游厂商 上海禾赛科技有限公司 深圳市镭神智能系统有限公司 深圳市速腾聚创科技有限公司 杭州智波科技有限公司 深圳市大疆创新科技有限公司 新石器无人车（松阳）有限责任公司 华为技术有限公司 中兴通讯股份有限公司 北京北斗星通导航技术股份有限公司 2020年2月：Nuro推出第二代电动无人驾驶车辆R2； 2021年5月：北京发布全国首个无人配送车管理细则，给予路权； 2021年10 月：京东物流发布第五代智能快递车； 2022年9月：阿里巴巴发布物流无人车小蛮驴； 2022年10月：亚马逊、联邦快递相继停止相 关项目。 中国企业快速崛起，政策支持力度加大，商业模式逐步清晰。 场景化试点期 2023-01-01~至今 2023年：多地出台支持政策（浦东、北京、青岛）； 2023年5月：毫末智行发布小魔驼3.0，售价89,999元； 2023年6月：阿里达摩 院自动驾驶并入菜鸟； 2023年12月：九识智能发布城配无人车Z5； 2024年3月：杭州成为全国首个为低速无人车立法的城市； 2024 年4月：中通智驾无人车运营平台正式发布。 成本显著下降，政策法规完善，从试点走向规模化应用。 产业链分析 智能物流车产业链的发展现状 智能物流车行业产业链主要有以下核心研究观点： 上 产业链上游环节分析 5 北京四维图新科技股份有限公司 品牌端 解决方案设计 中游厂商 长沙行深智能科技有限公司 新石器无人车（松阳）有限责任公司 北京智行者科技股份有限公司 九识（苏州）智能科技有限公司 白犀牛智达（北京）科技有限公司 无锡易咖智车科技有限公司 京東物流股份有限公司 顺丰控股股份有限公司 厦门金龙汽车集团股份有限公司 毫末智行科技有限公司 上游分析 产业链全面降本，整车价格断崖式下跌推动商业化提速。 1. 核心器件成本大幅下降，产业链降本效应显著。 随着自动驾驶技术日趋成熟，产业链呈现全面降本态势：作为自动驾驶感知系统的核心部件，速腾聚创ADAS激光雷达的价格从2021年 的1万元快速下降，经过2022年的4,300元、2023年的3,200元，到2024年进一步降至2,600元，三年间降幅高达74%，大幅降低了自动 驾驶系统的整体成本；同时，作为无人配送车动力系统的关键组成，锂离子电池组的价格指数也呈现持续下行趋势，以2015年为基准 （100）开始，经历了2016年的77、2017年的57、2018年的47、2019年的41、2020年的36、2021年的33，到2024年进一步降至 25，近十年累计降幅达到75%，为整车成本控制提供了有力支撑。 2. 整车价格断崖式下跌，商业化门槛大幅降低 在核心零部件成本持续优化的双重推动下，无人配送车整车价格实现了更为显著的断崖式下跌，从2019年的100万元起步，经过2020 年的50万元、2021年的25万元、2022年的13万元、2023年的9万元，到2024年快速降至4万元，最终在2025年达到2万元的新低水 平。这一系列价格变革充分展现了自动驾驶产业链的成本优化能力和规模化效应，为无人配送车进入商业化快速发展期奠定了坚实基 础。 中 产业链中游环节分析 中游分析 产品矩阵日趋完善，技术路线向轻量化演进。 1. 产品矩阵日趋完善，技术能力快速提升。 末端配送市场：主要产品包括新石器的X3plus和X6系列、行深智能的绝地和P3/P6系列、九识的Z5/Z8系列、京东的无人配送车及室内 机器人、以及金龙客车的DIDO等。 干线智能物流：赢彻科技的自动驾驶技术发展呈现显著的指数级增长态势：数据显示从2022年7月 的600万公里里程和0.1PB数据规模起步，到2023年3月快速提升至1亿公里和1.4PB，2024年1月更跃升至10亿公里和10PB的规模，预 计2024年12月将达到45亿公里里程和32PB的数据体量。在硬件配置层面，其L4级自动驾驶解决方案采用摄像头、毫米波雷达及激光雷 达的多传感器融合方案，通过优化的传感器布局实现车辆360°全方位环境感知覆盖。其中，后向毫米波雷达采用后视镜一体化设计， 多处传感器支架配备防撞溃缩吸能结构，并针对长期运营需求开发了专门的激光雷达清洗功能。在可靠性方面，舱外传感器的防护等级 最高可达IP6K9K，经过严格验证可在商用车高强度、长时间振动环境下稳定工作，零件最长使用寿命达30,000小时。2025年上海车展 期间，卡尔动力发布的新一代KargoBotSpace搭载容量高达1,026kWh的电池组，通过与时代骐骥换电网络的深度合作，不仅实现单次 6 渠道端及终端客户 物流服务环节 渠道端 北京三快在线科技有限公司 上海拉扎斯信息科技有限公司 京東物流股份有限公司 盒马（中国）有限公司 阿里巴巴（中国）有限公司 中国邮政集团有限公司 韵达控股集团股份有限公司 申通快递股份有限公司 顺丰控股股份有限公司 中通快递股份有限公司 续航里程超过800公里的优异性能，更通过电池流转与自动驾驶路径规划的智能联动，配合动态匹配的最优能源补给策略，实现干线物 流的"无限续航"运营能力。 2. 技术路线转向轻量化，"视觉+少量激光雷达"成主流。 在智能物流车领域，2023年见证了一个重要的技术转折点：基于BEV（鸟瞰图）+Transformer架构的大模型开始在自动驾驶领域崭露 头角，引领了一种更为经济且高效的技术路线。市场头部企业如新石器、九识和白犀牛都选择了以视觉为主，辅以少量激光雷达的轻量 化感知方案。这种方案不同于传统的"重激光"路线，更倾向于通过深度学习和多模态融合来实现高效感知。以新石器为代表，其配置方 案采用12个高清摄像头搭配1个激光雷达，结合轻量化高精地图和单颗NVIDIAOrin芯片，成功实现了360度全方位环视和120米的感知 距离。同期，九识25H2和白犀牛也采用了类似的轻量化思路，仅配置1-2颗激光雷达和1-2颗Orin芯片。这种技术路线不仅大幅降低了 硬件成本，更通过算法创新提升了系统的场景适应性，为智能物流车的规模化落地提供了更具经济性的解决方案。这一技术演进充分说 明，智能物流车行业正在从早期的"硬件堆砌"模式，转向更注重算法效能和成本优化的发展阶段。通过深度学习和多模态融合技术，即 使是相对轻量级的硬件配置也能实现可靠的自动驾驶能力，这无疑将加速行业的商业化进程。 下 产业链下游环节分析 下游分析 标准体系多层次发展，行业规范框架日益完善。 1. 标准体系逐步完善，多层次框架初步建立。 近年来，无人配送车标准体系逐步完善，从国际到国内形成了多层次的标准框架。在国际层面，2021年7月实施的ISO22737:2021为预 定轨迹低速自动驾驶系统制定了标准。国家标准方面，GB/T43947-2024《低速线控底盘通用技术要求》于2024年11月实施，由同济大 学牵头，济驭、厦门金龙等多家企业参与编制。在行业标准层面，YZ/T0182-2022《寄递无人车技术要求》和YZ/T0183-2022《无人车 邮件快件投递服务规范》已于2022年3月实施，分别由新石器和京东乾石牵头制定。 2. 地方与团体标准百花齐放，行业规范体系日益健全。 地方标准建设也在积极推进，北京顺义区（2021年9月）、苏州市（2023年11月）和浙江德清（2024年2月）等地相继发布实施了地方 性管理规范。团体标准更是百花齐放，包括深圳智能交通行业协会的T/SZITS002-2021、北理牵头的T/CSAE286系列标准、上海车联 网协会的T/SHV2X3-2023等，涵盖了相关术语定义、技术要求、测试方法等多个方面。目前，还有包括低速无人车示范应用技术规范 （5个系列标准）和邮政快递无人车联合监管信息交换规范等标准正在制定中。这些标准的建立和实施，为无人配送车行业的规范发展 和技术创新提供了重要支撑。 行业规模 7 预计2025年—2030年，智能物流车行业市场规模由5.11亿元增长至83.37亿元，期间年复合增长率74.76%。 物流成本居高不下，降本增效政策驱动智能化转型。 从2015年到2024年，中国社会物流总费用呈现持续攀升态势，总规模从10.8万亿元大幅增长至19.0万亿元，反映出中国经济规模扩张和物流需求 旺盛的发展态势。然而，从结构性指标来看，中国社会物流总费用占GDP比重长期维持在14-15%的相对稳定区间，这一水平与发达国家相比仍 然偏高。对标美国，其商业物流总成本占GDP比重明显较低，除2022年受全球供应链危机影响一度攀升至10.0%的历史高点外，大多时期都稳定 在7-8%区间运行。中美两国物流成本占GDP比重差距持续保持在5-6个百分点，凸显出中国物流运行效率与发达国家相比仍存在显著差距。为加 快提升物流效率、降低社会物流成本，2024年11月交通运输部、国家发展改革委联合印发《交通物流降本提质增效行动计划》，该计划系统性地 细化了铁路、公路、水路、民航、邮政等细分领域的实施方案，并重点部署了18项关键工作。根据规划，预计到2025年，这些举措将帮助降低全 社会物流成本约3,000亿元。通过推进数字化转型、优化供应链体系、升级物流基础设施、提升运营管理水平等多维度改革创新，中国物流行业 仍有巨大的降本增效空间，为智能物流车的发展提供了契机。 试点规模化部署加速，驱动智能无人车规模化投放。 从全国无人配送车试点布局来看，规模化商业部署正成为市场增长的核心驱动力。江苏省在2024年5月已投入使用快递无人车300余辆，年底目 标1,000辆的快速增长轨迹，预示着2025年将进入更大规模的商业化部署阶段；北京已发放305台无人配送车车身编码，政策支持为市场规模化扩 容奠定基础。各地试点规模从早期的个位数快速跃升至批量化投放：南陵县约110辆、常熟100多台、吴江62台，单个城市百辆级的部署密度表 明市场已从试验阶段成功过渡到商业化运营阶段。试点范围覆盖华东、华北、西南、华南等多个区域，涉及顺丰、中通、申通、京东、圆通等头 部快递企业以及九识智能、行深智能、新石器等技术供应商。未来全国试点范围和力度将继续扩大，驱动智能无人车在轻物流车中渗透率提升。 智能物流车行业规模的概况 智能物流车行业市场规模历史变化的原因如下： 智能物流车行业市场规模未来变化的原因主要包括： 规模预测 智能物流车行业规模 8 政策名称 《国家邮政局关于加快邮政业科技 发展的意见》 颁布主体 国家邮政局 生效日期 2025-05-01 影响 10 政策内容 加快无人配送技术应用。发挥无人车可全天候运转、弹性灵活、经济环保且效益可观的优势，促进无人车在末端配送环节的规模化应用。在农村、偏远山区等