无人配送，还没到为规模焦虑的时候

当新石器、九识智能两家无人配送头部企业宣布将在今年内实现累计量产交付 1 万台无人配送车时，菜鸟、美团、京东等大厂却鲜少对外释放大规模扩张的信号。

外界普遍认为 1 万台意味着行业进入真正的规模化拐点，而大厂的按兵不动显得保守甚至滞后。

「我们并不担心规模化节奏跟不上。」菜鸟 CTO 兼无人车总经理李强说。

李强是计算机技术出身，2008 年加入阿里巴巴，在担任菜鸟 CTO 前，他曾任阿里巴巴集团国际业务 CTO，也分管过菜鸟的设计、自动化，对物流行业和物流科技的软硬件都有深入了解，更是经历了菜鸟探索无人配送全周期的变化。

李强 | 菜鸟 CTO 兼无人车总经理

在他看来，一方面，中国市场体量足够大，1 万台在 3000 万台存量城配车辆中占比极小，不会形成真正的规模压力。

另一方面，大厂更在意系统稳定性、客户满意度和对社会及监管的责任感。如果在技术尚未完全打磨成熟前就快速铺量，一旦出现问题不仅会影响用户体验，更可能对城市运作带来风险。

在无人配送行业，大厂和创业公司通常走两条不同路径：美团、京东等大厂以自研自用为主，验证场景局限在自家业务；新石器、九识等创业公司则专注于服务外部客户，靠规模化订单来成长。

菜鸟的独特性在于，它同时兼具两者优势——既能在阿里体系内部物流业务中，寻求到商业化的机会，进行规模应用验证，又始终面向外部客户开放，团队天然带有市场化属性。

对菜鸟来说，做无人配送不只是造一台车，还包括一整套可落地的系统解决方案，目标是深度嵌入客户供应链，真正解决成本、效率与体验问题。

客户可以买菜鸟的车、车队，也可以让菜鸟提供系统集成方案，甚至能把物流业务外包给菜鸟，菜鸟直接交付结果。

相比追求速度，菜鸟选择以稳健节奏推进，先把产品打磨到足够可靠，再逐步推向更大规模。

菜鸟目前已累计在全国超 20 个省投放无人车 1500 台，今年的目标是交付 2500 台。这一规模已足以支撑技术迭代和场景验证。

01、菜鸟无人配送的十年：从末端、重卡到城配

2015 年前后，自动驾驶技术迎来风口。行业分化出两条应用路线：

• 以百度萝卜快跑、文远知行、小马智行为代表的「载人」路径；

• 以菜鸟、京东、美团为代表的「载货」路径。

菜鸟与百度、美团、京东等几乎同一时间起步探索自动驾驶技术的应用，菜鸟内部判断载货会优先于载人落地，因此在 2015 年年底组建菜鸟 ET 实验室，其任务之一是研发无人物流车，陈俊波担任无人车算法负责人。

为了更清晰地推进技术落地，菜鸟将载货分为城际干线、城市配送、末端配送三个环节：

• 城际干线：不同城市的区域分拨中心之间的货物运输，属于长距离、大批量运输，重卡为主力运输工具；

• 城市配送：城市内分拨中心到网点，或不同网点之间的配送，涉及最后 50 公里的开放道路；

• 末端配送：在社区、大学、厂区等半封闭园区内，为最后 5 公里的运输。

在整个行业的共识中，这三类场景存在一个由易到难的落地顺序：先末端，再重卡，最后城配。

背后的逻辑在于，末端因速度低、在封闭或半封闭园区，相对最快落地；其次是城际高速公路自动驾驶，场景简单，标线清晰；最后是城配，道路条件复杂，还需解决货物装卸问题。

于是，菜鸟，或者说阿里集团，包含达摩院等团队的无人配送故事也相应分为三个阶段。不过，无论是在达摩院还是菜鸟，阿里对于自动驾驶都始终聚焦于「技术发展+场景探索」，也具备传承与延续性。

首个阶段从尝试末端配送开始。2015 到 2021 年，菜鸟团队的重心是研发末端配送机器人/物流小车，分别于 2016、2020 年推出了首款末端配送机器人「小 G」，以及广为人知的无人物流车「小蛮驴」。

「小蛮驴」在校园内运营（图源菜鸟微信公众号）

「小蛮驴」从校园开始探索落地，后来扩展到全国 29 个省的数百所高校，高峰期超过 1000 台在全国各地运营。

在此期间，菜鸟和阿里的相关技术团队进行了一次整合。2017 年，阿里达摩院成立，其下设的自动驾驶实验室也在研究无人车项目，为避免资源浪费，2019 年，陈俊波所带领的菜鸟 ET 实验室团队并入了达摩院下的王刚团队。

与此同时，美团与京东的无人车也在校园、社区、园区等场景试水。

但随着应用深入，行业意识到——末端场景天花板低，服务范围有限，价值空间受限。

商业价值的受限与技术探索的高投入之间，形成了越来越明显的不对称，于是，菜鸟无人配送业务发生了第一次转向。

2021 年开始，阿里达摩院时期，集团的无人配送业务进入第二个阶段，重点逐渐从末端转向城际干线的重卡，启动「大蛮驴」项目，做 L4 级自动驾驶卡车，「小蛮驴」项目仍然进行。

「小蛮驴」没有直接带来盈利，却带来了宝贵的经验：复杂环境下的数据积累、全国范围的运维能力。这些经验成为菜鸟后续发展无人配送的重要基石。

无人驾驶重卡所面向的城际干线运输场景路线长、货量大，如果实现规模化，价值极高。京东也在同期布局了 L4 无人重卡。

2018 年京东自研的无人重卡

现实并不理想。

对于阿里达摩院而言，做高速场景下的小规模 POC（概念验证）并不难，但高速场景对事故的零容忍性造成了极高的政策开放门槛。虽然自动驾驶技术趋于成熟，路权始终没有突破，因为高速场景下一旦出现技术疏漏，就会造成重大事故。

经过 2 年发展，2023 年，阿里探索的无人重卡项目也搁浅了。

城配成为新的突破口。城配是城市内部「仓到店、仓到社区」的运输环节，市场规模增长快速，又比高速干线风险可控。

2023 年底，菜鸟无人配送业务发生第二次转向，进入城配为主的第三个阶段，并出于技术必须贴近业务和场景的考虑，阿里达摩院自动驾驶团队转入菜鸟，对团队也进行了精简。

总体而言，推动菜鸟无人配送业务转向的原因有三：

• 政策：开放道路路权逐渐放开，监管对城配更具包容度；

• 技术：视觉感知、轻图地图等逐步成熟，可以应对复杂城市环境；

• 需求：快递行业十年间从日均两三千万件增长到约 5 亿件，形成巨大应用场景。

目前，菜鸟无人配送业务部门是集团的独立经营单元，由菜鸟 CTO 李强直接带队，团队中软件、算法的技术人员占比最高，其次是市场、销售、交付等业务团队，最后是硬件技术人员。

菜鸟无人配送十年的转向，本质上是从末端的低风险试水，到重卡的高价值尝试，再到可控且具规模潜力的城配。它的路径选择，既受制于路权政策与技术，也受益于快递行业的爆发式增长。

02、无人配送车，要变小而不是变大

无人配送能否跑得下去，关键在于技术可行性与成本可控性。

菜鸟做无人车的模式是「软件算法全自研+硬件外部合作」。

传感方案上，菜鸟无人车采取「重视觉路线」。

菜鸟无人车以视觉感知为核心，是业内唯一实现一台车仅配备一个激光雷达和一颗 NVIDIA Orin X 芯片的公司。从 2024 年 10 月开始，菜鸟产出的无人车都仅配备一颗激光雷达。

这套方案既保证了感知效果，又显著降低了硬件成本，符合物流行业对性价比的要求。

地图技术是另一大壁垒。菜鸟自研的轻图技术可在商业化地图基础上运行 L4 自动驾驶，减少对昂贵高精地图的依赖。

其优势在于：车辆交付后几乎可以立即投入运营；遇到修路、改道也能动态识别，避免逆行或陷车。

菜鸟 GT Pro 无人车（图源菜鸟微信公众号）

这种灵活性在城市复杂环境中尤为关键，也为安全性提供了保障。李强告诉我们，菜鸟无人车的有责事故率约为每 20 万公里一次，相当于人类司机开 20 年车遇到一次有责交通事故，目前累计配送订单数超过 6000 万单，总运营里程超 1200 万公里。

之所以能把资源集中在软件算法的研发并实现突破上，也得益于菜鸟在硬件端「不重复造轮子」的务实选择，菜鸟只定义车辆尺寸、续航等指标，核心零部件均与供应商合作。

这种务实也体现在成本管理上。作为一家物流公司，菜鸟对数字极为敏感，成本控制甚至精细到小数点后三位。目前一台 GT Lite 无人车售价在优惠期最低只需 1.68 万元，标准价也仅 2.18 万元。

按照李强的测算，目前一台菜鸟无人车的最低月均运营成本约 2000 元，客户引入无人车可降本 30%-50%，部分客户甚至达到 70%。未来，随着传感器、算力平台、芯片的国产化，成本还有进一步下降空间。

菜鸟的物流基因，同样深入产品的交付环节。他们不仅卖车，也提供整体解决方案，方案核心内容包括：

• 系统集成：无人车与客户的 TMS、WMS 系统无缝对接；

• 微创新：解决串点配送、装卸货差异、防错等场景化难题；

• 智能调度：基于全球领先的 VRP 算法，优化路径、提升效率；

• 以配驱仓：通过算法打通仓配环节，实现仓储与配送协同。

这是基于菜鸟自身在物流领域深耕的经验迁移而来，也是优势所在。

以系统为核心的交付思路，也延伸到了车辆本身的设计策略。菜鸟并没有一味追求车辆载货空间越大越好，而是选择让车更小、数量更多，以此提升配送频次，为客户提供更灵活的方案。

这是由于无人车的成本结构与传统配送方式不同。传统配送场景中需要司机，人力成本高，必须开大车才能摊薄每吨每公里的成本；现在无人车的司机边际成本接近零，没有这种约束。

李强举了一个例子。过去因成本限制，零食门店要 300 件起订，三天一次用 4.2m 大车送；现在无人车成本低、车小，50 件就能起订，一天可以配送两次，门店无需复杂销量预测，缺货率低，坪效高，储货区压力减轻，货物直接放置货架即可。

小型无人车高频往返于城市仓、前置仓等节点，可以快速调配货物，让消费者更快拿到商品，也帮助商家避免库存积压和缺货，从而提高社会商业流通效率，改变传统配送结构。

在菜鸟的客户群体中，快递客户占比约 1/3 至 1/2，几乎覆盖了整个快递行业的主流企业，包括通达系快递、中国邮政、顺丰、京东物流等；此外还覆盖了医药物流、水饮配送、汽配、旧物回收、电力巡检、农业等多个行业。

03、大厂、创业公司与 Robotaxi 企业的比拼

无人配送行业的牌桌上，四类玩家正在同台竞技：

• 科技大厂：美团、京东、菜鸟；

• 创业公司：新石器、九识；

• 自动驾驶公司：文远知行、Momenta；

• 汽车 Tier1：川行致远（德赛西威）

过去，菜鸟的运营模式是，一方面与众多物流企业合作，整合物流资源搭建平台；另一方面有自营仓等供应链业务，加强对物流环节的掌控。

这种「外部合作 + 自营业务」并行的运营模式，也让菜鸟在无人配送业务上形成了与其他大厂最显著的差异与优势。

李强认为，美团、京东的自营特性，使得他们的无人车满足内部需求为主，溢出后才服务外部，开放性不足，外部客户反馈有限。

菜鸟则既能在自营物流业务中验证技术，又能面向外部客户迭代产品。团队更加市场化。

菜鸟无人配送的产品布局则更为聚焦，主要为无人配送车，而美团、京东则同时押注无人机等多种配送方式。

事实上，菜鸟也曾探索过无人机配送——2018 年便发布「驼峰计划」，提出三年内打造 10 万台无人设备、构建涵盖无人车与无人机的新型立体智慧物流网络的目标。

但后来菜鸟发现，无人机在国内城市应用面临高楼密集、空域开放不足、技术待成熟、成本高于陆运等难题，短期难算经济账且难普及，最终重心放在了无人配送车。

无人配送的竞争格局中，大厂与创业公司各有特点。大厂手握资金与资源，做事更稳健，往往优先确保安全性和商业可行性；而创业公司由于生存压力，不得不加快速度，以规模化扩张来赢得市场。

不同路径背后，反映的是风险承受能力和发展节奏的差异。

对于 Robotaxi 企业的入局，李强觉得他们短期内并不会对无人配送行业形成直接冲击。

原因有两点：其一，Robotaxi 技术多应用在标线清晰、规则明确的道路，而无人物流车必须在机动车道、开放道路、半封闭园区乃至地下车库中运行，这些复杂场景的数据和经验积累是 Robotaxi 公司所缺乏的。

其二，Robotaxi 的体系强调高冗余和极致安全，往往依赖多传感器和大算力，成本居高不下；物流行业则必须以性价比和规模化为核心，用最少的传感器和算力实现稳定运行。这种理念差异，决定了 Robotaxi 团队要切入物流场景需要更多时间。

至于外界关心的「无人配送公司是否会转型为物流运营商，与物流公司正面竞争」，李强的态度是，这种可能性确实存在，但行业整体趋势应该是业态进阶，而非替代。

无人车技术的成熟会推动物流公司角色升级——愿意拥抱技术的企业能够借助无人设备拓展业务、提升效率，形成新的价值空间；而固守旧模式的企业则可能被淘汰。

这一过程与卡车行业的演变类似。早期卡车运输是「司机+业务联络人」的模式，导航技术出现后，司机也成为业务联络人，角色实现融合与升级。物流业也正经历类似的整合。

放眼更长远的行业演进，李强给出了两个未来值得关注的关键节点。

第一是无人车身份的正式确立。

目前无人配送车被界定为「装备」或「功能性车辆」，尚未纳入工信部机动车目录，一旦法律地位明确，将成为产业发展的里程碑。

第二是规模突破，当一座城市里有超过 1000 台无人配送车正常运行，并被社会大众熟悉和接受时，不仅能证明无人车的安全性与可靠性，也将加速路权的全面开放。

从市场空间来看，即便只看快递一个细分场景，需求量也极为庞大。

李强分析，中国每天约产生 5 亿个包裹，其中 70% 进入驿站。如果按照一辆无人配送车每天可完成 1500 单来测算，结合未来三年包裹量增长，单在驿站场景中，市场对无人配送车的需求就至少有 20 万辆。

如果放眼整个城市配送市场，中国每年新增城配车辆约 100 万台，随着技术成熟，这些车辆都可能逐步被无人车替代或升级。

无人配送正在进入模式验证与规模化的关键窗口期。

业内几类玩家呈现出不同特点：大厂具备资金、技术、人才和生态优势，创业公司灵活、轻盈、敢于快速迭代，而 Robotaxi 企业则可能在中长期贡献新的技术路径。

规模化程度是重要的竞争维度之一，但更核心的在于，既要让技术真正落地于真实场景，又能通过模式跑通实现可持续盈利。

菜鸟选择坚持长期主义，穿越行业周期。