图：5G和车与万物互联技术的快速发展与应用，为无人驾驶物流车的智能化升级提供了强大的通信支持。

　　无人驾驶物流车，作为智能网联汽车领域的创新产物，是一类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。相较于传统道路车辆，其在车辆结构、控制系统及应用场景适配性上存在显著差异。

　　从载重能力和应用场景维度划分，无人驾驶物流车主要涵盖重型运载工具、小微型运载工具以及微型配送机器人。重型运载工具常见于港口、干线物流等场景，承担长距离、大运量的货物运输任务；小微型运载工具则活跃在城市物流配送站点间、半封闭或封闭园区内，负责中短距离的货物转运；微型配送机器人多用于室内或“最后一公里”配送场景，实现精准到户的货物投递。

　　产业链各环节特征

　　无人驾驶物流车产业链呈现出复杂性与技术集成性，由上游核心技术及零部件供应、中游整车制造与系统集成，以及下游应用场景三大环节构成。

　　上游环节作为产业基石，聚焦于为无人驾驶物流车提供核心技术支撑与关键零部件。传感器技术是其中关键要素，激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来构建高精度的三维环境模型，为车辆提供精准的距离感知；摄像头则利用图像识别技术，捕捉车辆周围的视觉信息，识别道路标识、障碍物及其他交通参与者；毫米波雷达基于毫米波频段的电磁波，实现对目标物体的距离、速度和角度测量，尤其在恶劣天气条件下表现出良好的可靠性。芯片与算法同样不可或缺，高性能计算芯片负责处理海量的传感器数据，运行复杂的自动驾驶算法，实现车辆的路径规划、决策控制等核心功能。

　　中游环节主要承担整车制造与系统集成重任。整车制造商依据不同的应用场景需求，设计并制造适配的车辆平台，确保车辆具备良好的性能、可靠性与安全性。系统集成商则将各类传感器、芯片、算法及线控底盘等关键部件进行整合与调试，构建完整的无人驾驶物流车系统，使其各部件协同工作，实现高度自动化的物流运输功能。

　　下游环节侧重于将无人驾驶物流车推向实际应用场景，并提供配套的运营服务。应用场景涵盖封闭／半封闭场景与开放道路场景两大类型。在场景中，如仓储园区、工业厂区、港口等，由于环境相对可控，交通状况较为简单，无人驾驶物流车能够实现常态化运营，有效提升物流运输效率，降低人力成本。运营服务则包括车辆的调度管理、远程监控、维护保养以及数据分析等，通过智能化的运营手段，确保无人驾驶物流车高效、稳定运行。

　　落地场景深度洞察

　　（1）封闭／半封闭场景应用：仓储园区应用成效

　　在仓储园区场景中，无人驾驶物流车的应用已取得显著成效，成为提升物流效率、降低运营成本的重要手段。仓储园区内货物的搬运、分拣与配送工作强度大、重复性高，传统人工操作不仅效率低下，还容易出现人为失误。无人驾驶物流车通过搭载先进的导航定位系统、传感器以及智能调度算法，能够在园区内精准规划行驶路径，自动完成货物的装卸、搬运与分拣任务。

　　以京东的智能仓储园区为例，其引入的无人驾驶物流车实现了货物从入库、存储到出库全流程的自动化操作。在入库环节，无人驾驶叉车能够快速、准确地将货物搬运至指定存储区域；存储过程中，通过智能调度系统，车辆能够高效地在货架间穿梭，完成补货、盘点等任务；出库时，无人驾驶配送车则能够将货物精准送达分拣区或装车区。

　　（2）开放道路场景应用：城市末端配送挑战与机遇

　　城市末端配送作为物流配送的最后一环，直接面向消费者，具有订单分散、配送路线复杂、交通状况多变等特点，一直是物流行业的痛点所在。随着电子商务的蓬勃发展及消费者对配送时效性要求的不断提高，城市末端配送的压力日益增大。无人驾驶物流车在城市末端配送场景中的应用，为解决这一难题提供了新的思路与机遇。

　　然而，城市开放道路环境复杂，交通参与者众多，信号灯、斑马线等交通设施密集，对无人驾驶物流车的感知、决策与执行能力提出了极高的挑战。为应对这些挑战，企业纷纷加大技术研发投入，提升车辆在复杂城市环境下的适应性与安全性。

　　例如，九识智能推出的新一代自研L4级无人配送车，配备了多线激光雷达、高清摄像头及毫米波雷达等多种传感器，能够实现全方位环境感知；同时利用深度学习算法对海量的道路场景数据进行训练，使车辆能够准确识别行人、车辆、交通标识等各类目标物体，并做出合理的决策。

　　技术发展前沿领域

　　感知与决策技术作为无人驾驶物流车实现自动驾驶的核心技术，近年来取得了一系列重大突破。在感知技术方面，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器性能不断优化与升级。决策算法作为无人驾驶物流车的“大脑”，负责根据感知系统获取的环境信息做出合理的行驶决策。深度学习、强化学习等人工智能技术在决策算法领域的应用日益深入，使车辆能够在面对复杂多变的交通场景时，快速、准确地做出最优决策。例如，端到端的深度学习模型通过对大量实际行驶数据的学习，能够直接将传感器输入映射为车辆的控制指令，避免了传统决策算法中复杂的模块划分与手工设计，显著提升了决策的实时性与准确性。

　　5G和车与万物互联（V2X）技术的快速发展与应用，为无人驾驶物流车的智能化升级提供了强大的通信支持。5G技术具有高速度、大带宽、低时延的显著优势，能够实现无人驾驶物流车与云端、其他车辆及道路基础设施之间的高效数据传输。在实际应用中，5G技术使车辆能够实时上传大量的传感器数据至云端进行分析处理，同时快速接收云端下发的地图更新、交通信息等指令，提升车辆的运行效率与安全性。例如，在城市末端配送场景中，无人配送车通过5G网络与配送中心实时通信，及时获取订单信息、优化配送路线，确保货物能够准时送达客户手中。

　　V2X技术则进一步拓展了无人驾驶物流车的信息交互范围，实现了车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与人（V2P）及车与网络（V2N）之间的全方位信息交互。通过V2V通信，车辆能够提前获取周围车辆的行驶速度、方向、位置等信息，实现车辆间的协同驾驶与避障，提高交通流的整体效率。V2I通信使车辆能够与道路上的信号灯、交通标识牌等基础设施进行通信，获取实时交通信号状态、道路施工等信息，优化行驶策略。例如，在路口处，无人驾驶物流车通过V2I通信提前知晓信号灯的变化情况，合理调整车速，避免不必要的停车与启动，减少能源消耗与行驶时间。V2P通信则通过与行人携带的智能设备进行通信，车辆能够及时感知行人的位置与意图，提高对行人的避让安全性。

　　强化软硬件安全性

　　安全性始终是无人驾驶物流车发展的首要考量因素，近年来，随着技术的不断进步，自动驾驶系统的安全性得到了显著增强。

　　在硬件层面，通过引入冗余设计（Redundant Design）理念，为关键传感器、控制器以及执行器配备备份系统，当主系统出现故障时，备份系统能够及时接管车辆控制，确保车辆安全运行。例如，在一些高端无人驾驶物流车上，配备了两套独立的激光雷达系统，当其中一套出现故障时，另一套能够继续为车辆提供环境感知信息。

　　在软件层面，不断优化的安全算法与故障诊断机制能够实时监测车辆的运行状态，对潜在的安全风险进行预警与处理。例如，通过对传感器数据的实时分析，利用异常检测算法及时发现传感器故障或数据异常情况；在决策算法中融入安全约束条件，确保车辆在任何情况下都能做出安全、合理的决策。同时，车联网通信系统的构建使车辆之间能够实现信息共享与协同防御，当一辆车检测到危险情况时，能够及时将信息发送给周围车辆，共同采取避险措施，提高整体交通系统的安全性。此外，加强对数据安全与隐私保护的技术研发，防止车辆运行数据被窃取或篡改，保障车辆的安全运行与用户信息安全。

　　 （作者为外资投资基金董事总经理）