图：近年，不少企业都致力发展无人驾驶物流车，以提供更低成本与高效率的物流服务。

　　随着全球电子商务的迅猛发展和城市化进程的加速，物流行业面临着前所未有的效率挑战和成本压力。无人驾驶物流车作为智能物流的重要组成部分，正在成为解决物流“最后一公里”难题的关键技术。

　　近年，人工智能、5G通信、高精度地图和传感器技术的突破性进展，为无人驾驶物流车的商业化应用奠定了坚实基础。全球主要科技公司和传统汽车制造商纷纷布局无人驾驶物流领域，推出了一系列试点项目和商业化产品。与此同时，各国政府也在积极制定相关政策法规，为无人驾驶物流车的发展创造有利条件。

　　无人驾驶物流车的技术体系主要包括感知系统、决策系统和执行系统三大核心组成部分。

　　感知系统通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种传感器实时采集车辆周围环境信息，构建高精度的三维环境模型。先进的决策系统采用深度学习算法处理复杂交通场景，能够识别行人、车辆、交通标志等多种目标，并做出合理决策。执行系统负责将决策指令转化为车辆的实际运动，包括转向、加速和制动等操作。现代无人驾驶物流车普遍采用线控技术，实现精准的底盘控制。

　　应用趋广泛 全球加速发展

　　在全球竞争格局方面，Waymo、Cruise和九识智能等科技公司处于领先地位，拥有成熟的技术和广泛的测试网络。物流巨头（如亚马逊、京东、顺丰等）都在积极部署无人驾驶物流解决方案。亚马逊已在美国多个城市测试无人配送车，京东在中国多个园区实现无人配送常态化运营，顺丰则与多家科技公司合作开发物流无人机和无人车。

　　近年来，无人驾驶物流车市场规模呈现出强劲的增长势头。2019至2024年间，中国社会物流总额从约290万亿元（人民币，下同）攀升至约360万亿元，快递业务量更是从635.2亿件大幅增长至1745亿件。庞大的物流业务量催生了对高效物流运输工具的旺盛需求，为无人驾驶物流车的发展提供了广阔空间。据相关数据统计，2020至2024年期间，中国无人驾驶物流车市场规模实现了年均超30%的增长率，预计到2030年，市场规模有望突破千亿规模。

　　中国无人驾驶物流车企业在地域分布上呈现出明显的集聚特征，主要集中在广东、上海、北京等东部经济发达地区。其中，广东凭借其在电子信息产业、汽车制造产业的深厚底蕴及活跃的创新创业氛围，吸引了众多无人驾驶物流车企业的入驻，目前拥有11家相关企业；上海作为国际化大都市，共有9家企业在此布局；北京则吸引了8家企业落地。

　　上述地区不仅拥有完善的产业配套体系，能够为无人驾驶物流车企业提供从零部件供应、技术研发到整车制造的全方位支持，还具备先进的物流基础设施、庞大的物流需求，以及活跃的资本环境，有利于企业开展产品测试、市场推广与融资活动。同时，地方政府在人才引进、研发补贴、应用示范等方面出台的一系列优惠政策，也进一步促进了企业的集聚与发展。

　　无人驾驶物流车的应用场景正在从封闭园区向开放道路扩展。目前主要应用包括：园区内部物流运输，如工厂、仓库、机场等场所的货物搬运；校园和社区配送，解决“最后一公里”问题；港口和机场的货物转运，提高作业效率；矿区和建筑工地的特殊运输需求。

　　商业模式方面，主要包括：直接销售或租赁无人驾驶物流车；提供无人配送服务，按单收费；与物流企业合作，共同开发运营模式；提供技术解决方案和平台服务。

　　政策环境深度分析

　　1）国际政策与法规

　　全球主要国家和地区都在积极制定无人驾驶相关政策法规，为技术创新和商业化应用创造条件。美国采用“灵活监管”模式，联邦政府制定基本安全标准，州政府可根据实际情况制定更具体的法规。加州、亚利桑那州等已允许无人驾驶车辆在公共道路测试和运营，但要求企业承担全部责任。

　　欧盟通过《自动驾驶车辆条例》等法规，建立了统一的技术标准和认证体系，同时允许成员国根据国情制定补充规定。德国通过《自动驾驶法》，允许L4级自动驾驶车辆在特定区域运营，并明确事故责任划分。英国、日本等国家也出台了类似政策，平衡创新与安全。

　　2）中国政策与法规

　　中国政府将智能网联汽车列为重点发展领域，出台了一系列政策支持无人驾驶技术发展。国家发改委、工信部、交通部等部门联合发布《智能汽车创新发展战略》，明确提出到2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产的目标。　　　　在测试管理方面，工信部等部门发布《智能网联汽车道路测试和示范应用管理规范》，规范测试活动，鼓励技术创新。北京、上海、广州等城市设立智能网联汽车测试区，开放部分公共道路进行测试。深圳通过《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，成为全国首个对自动驾驶进行立法的城市。

　　3）政策挑战与建议

　　当前政策环境面临的主要挑战包括：法律法规滞后于技术发展，特别是在责任认定和保险体系方面；标准体系尚不完善，影响产品互操作性；跨部门协调机制有待加强；国际合作与国内政策的衔接需要优化。

　　为促进无人驾驶物流车健康发展，笔者建议搭建适应技术发展的动态监管框架，定期评估和调整政策；加快制定统一的技术标准和测试规范，促进产业协同；完善责任保险体系，降低技术创新风险；加强数据安全和网络安全监管，保护用户权益；推动国际规则协调，支持中国企业参与全球竞争；加大基础设施建设投入，为无人驾驶车辆创造良好运行环境。

　　行业发展面对四项挑战

　　1）技术瓶颈制约

　　尽管无人驾驶物流车技术取得了显著进步，但仍面临诸多技术瓶颈。

　　在感知技术方面，虽然多传感器融合能够提升环境感知能力，但在极端天气（如暴雨、暴雪、浓雾）和复杂光照条件（如夜间、强逆光）下，传感器的性能会受到严重影响，导致车辆对周围环境的感知出现偏差甚至失效。例如，在浓雾天气中，激光雷达的探测距离会大幅缩短，摄像头获取的图像也会变得模糊不清，增加了车辆碰撞障碍物的风险。

　　在决策与控制技术方面，目前的无人驾驶物流车在面对一些复杂交通场景和特殊情况时，仍难以做出准确、合理的决策。例如，在遇到交通拥堵、道路施工、交通事故等突发情况时，车辆可能会陷入决策困境，无法及时规划出合适的行驶路线或采取有效的避让措施。此外，车辆的控制精度和响应速度也有待进一步提高，以确保在各种路况下都能实现平稳、安全的行驶。

　　2）成本居高不下

　　无人驾驶物流车的成本问题是制约其大规模推广应用的重要因素。从硬件成本来看，车辆搭载的高精度传感器（如激光雷达）、高性能计算芯片及线控底盘等核心零部件价格昂贵。例如，一台高性能的激光雷达售价可达数万元甚至数十万元，这使得无人驾驶物流车的整车成本大幅增加。

　　在研发成本方面，无人驾驶物流车的研发涉及多个学科领域，需要投入大量的人力、物力和财力。企业不仅要进行技术研发和测试，还要开展数据采集与分析、算法优化等工作，研发周期长、成本高。此外，后期的运营维护成本也不容忽视，包括车辆的保养、维修、软件更新以及数据管理等方面的费用，进一步增加了企业的运营负担。

　　3）安全与信任问题

　　安全是无人驾驶物流车发展的生命线，尽管企业在安全性方面采取了诸多措施，但安全隐患仍然存在。一方面，软件系统的漏洞和故障可能导致车辆失控或做出错误决策；另一方面，网络安全威胁也日益严峻，黑客攻击可能导致车辆数据洩露或被篡改，影响车辆的正常运行和用户信息安全。

　　4）法规与标准滞后

　　目前针对无人驾驶物流车的法规和标准体系尚不完善，无法完全适应行业快速发展的需求。在路权方面，虽然部分地区允许无人驾驶物流车在特定区域和路段进行试点运行，但全国性的统一路权政策尚未出台，限制了车辆的跨区域运营和大规模推广。安全标准方面，现有的法规和标准主要是基于传统车辆制定的，缺乏针对无人驾驶物流车的专门安全标准和测试规范。

　　（作者为外资投资基金董事总经理）