無(wú)人配送車(chē)的產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)且粋�(gè)多層級(jí)、多維度的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，其內(nèi)在邏輯圍繞技術(shù)突破、成本控制、場(chǎng)景適配與政策驅(qū)動(dòng)展開(kāi)。以下我們一方面按照”上、中、下“游這一一般性產(chǎn)業(yè)鏈劃分方式加以梳理，一方面拆解個(gè)中邏輯關(guān)系。

上游：核心技術(shù)及零部件

上游是產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)底座，決定無(wú)人配送車(chē)的性能與成本。上游技術(shù)的迭代有利于推動(dòng)性能提升與成本下降。例如，激光雷達(dá)從機(jī)械式轉(zhuǎn)向固態(tài)；AI芯片算力的提升則使算法效率倍增，研發(fā)周期縮短。其關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括：

1. 感知層：傳感器與導(dǎo)航

（1）傳感器：

包括激光雷達(dá)（核心定位與避障）、攝像頭（視覺(jué)識(shí)別）、毫米波雷達(dá)（全天候感知）等，它們架構(gòu)起環(huán)境感知網(wǎng)絡(luò)。

激光雷達(dá)市場(chǎng)近年來(lái)發(fā)展迅猛，YOLI產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)計(jì)，2026年該市場(chǎng)的全球規(guī)模將達(dá)431.8億元左右。主流激光雷達(dá)供應(yīng)商包括 Hesai（禾賽）、Robosense（速騰聚創(chuàng)）等。

很多無(wú)人配送車(chē)前后左右裝4–8個(gè)工業(yè)攝像頭，以覆蓋360°視野，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)提取 RGB 圖像，實(shí)現(xiàn)行人、車(chē)輛、交通標(biāo)志檢測(cè)及光照自適應(yīng)識(shí)別。 

超聲波傳感器多布置于車(chē)頭/車(chē)尾及側(cè)面，測(cè)距范圍0.2–6米，分辨率約0.1 米，具備低速近距障礙物檢測(cè)和泊車(chē)輔助功能，抗干擾、成本低廉。

（2）高精度定位與地圖

依賴北斗/GPS與SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)，輕量化高精地圖需求上升以降低部署成本。地圖服務(wù)商較為大眾所熟知，如高德、百度等；慣性導(dǎo)航系統(tǒng)供應(yīng)商較低調(diào)，主要是為無(wú)人車(chē)提供厘米級(jí)定位能力。

2. 計(jì)算平臺(tái)與芯片

（1）車(chē)規(guī)級(jí)算力平臺(tái)：供應(yīng)商有NVIDIA Drive、Mobileye EyeQ、寒武紀(jì)、地平線等，支撐感知與決策算法的實(shí)時(shí)運(yùn)算。

（2）AI芯片：

負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理與決策，GPU目前占據(jù)主導(dǎo)地位，NPU、ASIC 則因能效比高也在逐步滲透。據(jù)智氪書(shū)社研判，2025年AI芯片市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)1530億元，未來(lái)將更有力地支撐復(fù)雜算法運(yùn)行。

（3）通信與車(chē)聯(lián)網(wǎng)模塊：車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信模塊行業(yè)涵蓋車(chē)載蜂窩通信（2G/3G/4G/5G）模組、CV2X 專(zhuān)用模塊及配套硬件、軟件與服務(wù)。主流廠商包括移遠(yuǎn)通信（Quectel）、廣和通（Fibocom）、SIMCom、Qualcomm 和 Autotalks 等，產(chǎn)品支持 LTE/5G、LTEM、NBIoT 與 CV2X 等多種協(xié)議。

運(yùn)營(yíng)商（中國(guó)移動(dòng)/聯(lián)通/電信）負(fù)責(zé)提供車(chē)聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)網(wǎng)及 IoT 數(shù)據(jù)套餐，確保穩(wěn)定連接。此外，遠(yuǎn)程 OTA 升級(jí)、邊緣計(jì)算與云端平臺(tái)構(gòu)成完整生態(tài)，支撐車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)、調(diào)度與數(shù)據(jù)分析。

3. 底盤(pán)、電池與執(zhí)行機(jī)構(gòu)

（1）線控底盤(pán)與動(dòng)力系統(tǒng)：

線控底盤(pán)是車(chē)輛運(yùn)動(dòng)控制的核心，冗余設(shè)計(jì)提升安全性；電池技術(shù)（如磷酸鐵鋰）需平衡續(xù)航與成本，車(chē)規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)成為主流。

（2）動(dòng)力電池與電機(jī)：

動(dòng)力電池由寧德時(shí)代、比亞迪等主導(dǎo)，電機(jī)、電控也由國(guó)內(nèi)電驅(qū)龍頭提供.

4. 自動(dòng)駕駛算法與軟件

自動(dòng)駕駛技術(shù)依賴深度學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛大模型（如DriveGPT）提升復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)能力。數(shù)據(jù)閉環(huán)（采集-訓(xùn)練-迭代）是技術(shù)壁壘，研發(fā)費(fèi)用分?jǐn)傆绊懻��?chē)成本。

中游：解決方案與設(shè)備制造

中游聚焦無(wú)人配送車(chē)的集成與量產(chǎn)，核心挑戰(zhàn)在于規(guī)�；�與場(chǎng)景適配。中游企業(yè)需平衡性能與成本，技術(shù)路線選擇（如激光雷達(dá)數(shù)量、高精地圖依賴度）直接影響商業(yè)化速度。

1. 車(chē)輛設(shè)計(jì)與制造

模塊化設(shè)計(jì)——貨箱、傳感器、續(xù)航可定制化，適配快遞、商超、園區(qū)等多場(chǎng)景需求；同時(shí)，通過(guò)供應(yīng)鏈整合（如復(fù)用乘用車(chē)供應(yīng)鏈）、減少激光雷達(dá)數(shù)量等方式降低硬件成本。

東風(fēng)、長(zhǎng)城、上汽通用五菱等傳統(tǒng)車(chē)企紛紛在自有商用車(chē)平臺(tái)上改裝無(wú)人配送解決方案；真機(jī)智能、普渡、新石器、白犀牛等創(chuàng)業(yè)企業(yè)專(zhuān)注于小型配送車(chē)的整車(chē)設(shè)計(jì)與批量化生產(chǎn)。

2. 系統(tǒng)集成與運(yùn)維

云端調(diào)度與OTA升級(jí)：實(shí)現(xiàn)車(chē)輛狀態(tài)監(jiān)控、路徑優(yōu)化與遠(yuǎn)程維護(hù)，降低運(yùn)營(yíng)成本。

安全冗余機(jī)制：多傳感器融合、緊急制動(dòng)系統(tǒng)、碰撞預(yù)警等確保無(wú)人化運(yùn)行可靠性。

新石器、京東、美團(tuán)、百度Apollo無(wú)人配送車(chē)參數(shù) 資料來(lái)源：新石器官網(wǎng)，快科技，美團(tuán)官網(wǎng)，Apollo官網(wǎng)

下游：應(yīng)用場(chǎng)景與需求驅(qū)動(dòng)

下游需求決定商業(yè)化路徑，核心邏輯是場(chǎng)景適配與政策紅利。場(chǎng)景復(fù)雜度決定技術(shù)需求（如社區(qū)配送需室內(nèi)外無(wú)縫切換），政策紅利（如路權(quán)開(kāi)放）與成本影響到商業(yè)化進(jìn)度。

1. 主要應(yīng)用場(chǎng)景

無(wú)人配送車(chē)正在成為解決“最后一公里”物流難題的重要手段。它可替代傳統(tǒng)快遞與電商中“網(wǎng)點(diǎn)至驛站”這一段短途運(yùn)輸，釋放人力資源，聚焦于真正的末端投遞。相信不少朋友已經(jīng)在小區(qū)、寫(xiě)字樓周邊見(jiàn)過(guò)這類(lèi)車(chē)的身影。與此同時(shí)，在商超補(bǔ)貨和外賣(mài)配送場(chǎng)景中，由于配送頻次高、單次運(yùn)量小，無(wú)人車(chē)能高效覆蓋3公里生活圈，顯著提升配送時(shí)效。封閉園區(qū)與港口等標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境，則因路線固定、管理便捷，成為政策優(yōu)先支持的試點(diǎn)區(qū)域，為無(wú)人車(chē)提供了理想的商業(yè)化落地空間。

2. 政策與標(biāo)準(zhǔn)驅(qū)動(dòng)

無(wú)人配送車(chē)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系正在逐步完善，為產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展提供制度保障。國(guó)際方面，IEC 已發(fā)布《IEC63281-3-2》標(biāo)準(zhǔn)，為無(wú)人配送車(chē)的零部件與整車(chē)測(cè)試提供統(tǒng)一方法。國(guó)內(nèi)層面，北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)等機(jī)構(gòu)牽頭推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)制定，多個(gè)城市如北京、上海、深圳也陸續(xù)出臺(tái)無(wú)人配送車(chē)的上路管理細(xì)則與測(cè)試道路規(guī)劃，推動(dòng)其在開(kāi)放道路上的合法運(yùn)營(yíng)。此外，《無(wú)人配送車(chē)線控底盤(pán)技術(shù)規(guī)范》《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)技術(shù)要求》等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定有利于行業(yè)構(gòu)建系統(tǒng)化的標(biāo)準(zhǔn)化體系，加速技術(shù)落地與規(guī)�；瘧�(yīng)用。

3. 市場(chǎng)需求增長(zhǎng)

隨著快遞業(yè)務(wù)量年均增長(zhǎng)超過(guò)20%，一線城市快遞員月薪已達(dá)7000元左右，人力成本不斷攀升，推動(dòng)末端物流向自動(dòng)化加速轉(zhuǎn)型。智研咨詢認(rèn)為，中國(guó)無(wú)人配送市場(chǎng)到2025年將增至170億元。

產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與未來(lái)趨勢(shì)

無(wú)人配送車(chē)的發(fā)展正面臨技術(shù)、產(chǎn)業(yè)與社會(huì)層面的多重挑戰(zhàn)與突破。

在技術(shù)層面，復(fù)雜路況下的動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別及極端天氣適應(yīng)能力仍有待提升，仿生設(shè)計(jì)如可爬樓梯機(jī)器人正逐步拓展應(yīng)用邊界。

在產(chǎn)業(yè)層面，隨著激光雷達(dá)等核心部件實(shí)現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)，整車(chē)成本顯著下降，搭配運(yùn)力、車(chē)輛、系統(tǒng)工具等構(gòu)建起5S服務(wù)體系，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向閉環(huán)生態(tài)演進(jìn)。

在社會(huì)層面，無(wú)人車(chē)短期內(nèi)可替代部分運(yùn)輸環(huán)節(jié)，但也帶來(lái)調(diào)度員、運(yùn)維員等新崗位的出現(xiàn)；長(zhǎng)期則可能重塑物流行業(yè)的人力結(jié)構(gòu)，推動(dòng)從體力勞動(dòng)向高附加值服務(wù)轉(zhuǎn)型。

落地進(jìn)展看單車(chē)成本

在當(dāng)前的無(wú)人配送市場(chǎng)中，快遞終端網(wǎng)點(diǎn)掌握更強(qiáng)話語(yǔ)權(quán)，各家企業(yè)對(duì)無(wú)人車(chē)的應(yīng)用預(yù)期也各不相同。這使得大多數(shù)無(wú)人配送公司更傾向于“賣(mài)車(chē)”或提供自動(dòng)駕駛軟件服務(wù)費(fèi)模式，而非親自下場(chǎng)運(yùn)營(yíng)物流。

由此，單車(chē)成本成為成敗關(guān)鍵：若價(jià)格過(guò)高或產(chǎn)品質(zhì)量難以保障，客戶很難實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)盈利。目前，得益于無(wú)人駕駛技術(shù)的進(jìn)步，無(wú)人配送車(chē)的單位成本已逼近人工駕駛的經(jīng)濟(jì)臨界點(diǎn)。

無(wú)人駕駛技術(shù)對(duì)成本結(jié)構(gòu)的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一是隨著車(chē)輛智能化程度提升，城市配送效率同步上升，為收入端帶來(lái)增益；二是在強(qiáng)性能支撐下，整車(chē)可實(shí)現(xiàn)更高的穩(wěn)定性和更少的人力干預(yù)，進(jìn)而壓縮后端的運(yùn)維和監(jiān)控支出。

無(wú)論是應(yīng)用于開(kāi)放城市道路的配送車(chē)，還是港口、礦區(qū)等封閉場(chǎng)景的無(wú)人運(yùn)輸工具，核心競(jìng)爭(zhēng)力都在于：車(chē)輛是否能在無(wú)人介入的前提下，持續(xù)、穩(wěn)定、高強(qiáng)度地運(yùn)行，并具備出色的硬件耐久性和性價(jià)比。

無(wú)人配送車(chē)全壽命軟硬件成本測(cè)算（萬(wàn)元） 資料來(lái)源：億歐智庫(kù)，新石器官網(wǎng)，九識(shí)智能官網(wǎng)

在定價(jià)層面，無(wú)人配送車(chē)的商業(yè)模式尚未統(tǒng)一，通常包括一次性買(mǎi)斷或按月/年租用兩種方式。不少公司嘗試以低車(chē)價(jià)切入市場(chǎng)，通過(guò)后續(xù)收取自動(dòng)駕駛系統(tǒng)服務(wù)費(fèi)實(shí)現(xiàn)盈利，降低客戶初期投入門(mén)檻。

技術(shù)的提升必須以安全為前提。L4級(jí)別的無(wú)人駕駛系統(tǒng)需要在開(kāi)放道路中經(jīng)受多重復(fù)雜場(chǎng)景驗(yàn)證，確保長(zhǎng)時(shí)間、高頻次運(yùn)行的穩(wěn)定性。目前，行業(yè)在自動(dòng)駕駛安全性上已積累大量經(jīng)驗(yàn)，主動(dòng)碰撞等事故極為罕見(jiàn)。

從應(yīng)用層面看，當(dāng)前無(wú)人配送市場(chǎng)仍處于起步放量階段。同城物流中，僅輕型商用貨車(chē)的保有量就超千萬(wàn)輛，市場(chǎng)滲透率尚低。早期入場(chǎng)者主要為科技企業(yè)與快遞行業(yè)加盟商，近年來(lái)，快遞巨頭也開(kāi)始嘗試將無(wú)人車(chē)納入其業(yè)務(wù)流程中。

但這并非簡(jiǎn)單替代，而是涉及到場(chǎng)景側(cè)流程再造、技術(shù)適配與系統(tǒng)集成等多維度的深度融合，對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)作提出更高要求。目前，一批企業(yè)已在用戶端積累了穩(wěn)定的口碑，不少客戶甚至開(kāi)始復(fù)購(gòu)。

無(wú)人配送車(chē)單月綜合成本 資料來(lái)源：億歐智庫(kù)，新石器官網(wǎng)

結(jié)語(yǔ)

無(wú)人配送車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展遵循“技術(shù)降本—場(chǎng)景適配—政策賦能—需求爆發(fā)”的核心邏輯，正加速?gòu)脑圏c(diǎn)示范向規(guī)�；�商用邁進(jìn)。

當(dāng)前，自動(dòng)駕駛技術(shù)不斷成熟，國(guó)際與國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)體系逐步建立，為行業(yè)提供統(tǒng)一的準(zhǔn)入與測(cè)試依據(jù)。

產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部，硬件組件、算法平臺(tái)、整車(chē)集成與運(yùn)營(yíng)服務(wù)四大環(huán)節(jié)日趨協(xié)同；外部則受到標(biāo)準(zhǔn)與政策引導(dǎo)、云端平臺(tái)賦能以及資本市場(chǎng)推動(dòng)的共同驅(qū)動(dòng)。

隨著成本持續(xù)下降和應(yīng)用場(chǎng)景不斷擴(kuò)展，無(wú)人配送車(chē)有望在未來(lái)3–5年成為智慧物流體系的重要基礎(chǔ)設(shè)施，支撐城市與園區(qū)級(jí)末端配送網(wǎng)絡(luò)的智能化升級(jí)。

       原文標(biāo)題 : 無(wú)人配送車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈完整拆解