無人配送車的產業鏈是一個多層級、多維度的協同網絡，其內在邏輯圍繞技術突破、成本控制、場景適配與政策驅動展開。以下我們一方面按照”上、中、下“游這一一般性產業鏈劃分方式加以梳理，一方面拆解個中邏輯關系。

上游：核心技術及零部件

上游是產業鏈的技術底座，決定無人配送車的性能與成本。上游技術的迭代有利于推動性能提升與成本下降。例如，激光雷達從機械式轉向固態；AI芯片算力的提升則使算法效率倍增，研發周期縮短。其關鍵環節包括：

1. 感知層：傳感器與導航

（1）傳感器：

包括激光雷達（核心定位與避障）、攝像頭（視覺識別）、毫米波雷達（全天候感知）等，它們架構起環境感知網絡。

激光雷達市場近年來發展迅猛，YOLI產業研究院預計，2026年該市場的全球規模將達431.8億元左右。主流激光雷達供應商包括 Hesai（禾賽）、Robosense（速騰聚創）等。

很多無人配送車前后左右裝4–8個工業攝像頭，以覆蓋360°視野，通過深度學習算法實時提取 RGB 圖像，實現行人、車輛、交通標志檢測及光照自適應識別。 

超聲波傳感器多布置于車頭/車尾及側面，測距范圍0.2–6米，分辨率約0.1 米，具備低速近距障礙物檢測和泊車輔助功能，抗干擾、成本低廉。

（2）高精度定位與地圖

依賴北斗/GPS與SLAM（同步定位與地圖構建）技術，輕量化高精地圖需求上升以降低部署成本。地圖服務商較為大眾所熟知，如高德、百度等；慣性導航系統供應商較低調，主要是為無人車提供厘米級定位能力。

2. 計算平臺與芯片

（1）車規級算力平臺：供應商有NVIDIA Drive、Mobileye EyeQ、寒武紀、地平線等，支撐感知與決策算法的實時運算。

（2）AI芯片：

負責數據處理與決策，GPU目前占據主導地位，NPU、ASIC 則因能效比高也在逐步滲透。據智氪書社研判，2025年AI芯片市場規模預計達1530億元，未來將更有力地支撐復雜算法運行。

（3）通信與車聯網模塊：車聯網通信模塊行業涵蓋車載蜂窩通信（2G/3G/4G/5G）模組、CV2X 專用模塊及配套硬件、軟件與服務。主流廠商包括移遠通信（Quectel）、廣和通（Fibocom）、SIMCom、Qualcomm 和 Autotalks 等，產品支持 LTE/5G、LTEM、NBIoT 與 CV2X 等多種協議。

運營商（中國移動/聯通/電信）負責提供車聯網專網及 IoT 數據套餐，確保穩定連接。此外，遠程 OTA 升級、邊緣計算與云端平臺構成完整生態，支撐車輛狀態監測、調度與數據分析。

3. 底盤、電池與執行機構

（1）線控底盤與動力系統：

線控底盤是車輛運動控制的核心，冗余設計提升安全性；電池技術（如磷酸鐵鋰）需平衡續航與成本，車規級標準成為主流。

（2）動力電池與電機：

動力電池由寧德時代、比亞迪等主導，電機、電控也由國內電驅龍頭提供.

4. 自動駕駛算法與軟件

自動駕駛技術依賴深度學習與自動駕駛大模型（如DriveGPT）提升復雜場景適應能力。數據閉環（采集-訓練-迭代）是技術壁壘，研發費用分攤影響整車成本。

中游：解決方案與設備制造

中游聚焦無人配送車的集成與量產，核心挑戰在于規模化與場景適配。中游企業需平衡性能與成本，技術路線選擇（如激光雷達數量、高精地圖依賴度）直接影響商業化速度。

1. 車輛設計與制造

模塊化設計——貨箱、傳感器、續航可定制化，適配快遞、商超、園區等多場景需求；同時，通過供應鏈整合（如復用乘用車供應鏈）、減少激光雷達數量等方式降低硬件成本。

東風、長城、上汽通用五菱等傳統車企紛紛在自有商用車平臺上改裝無人配送解決方案；真機智能、普渡、新石器、白犀牛等創業企業專注于小型配送車的整車設計與批量化生產。

2. 系統集成與運維

云端調度與OTA升級：實現車輛狀態監控、路徑優化與遠程維護，降低運營成本。

安全冗余機制：多傳感器融合、緊急制動系統、碰撞預警等確保無人化運行可靠性。

新石器、京東、美團、百度Apollo無人配送車參數 資料來源：新石器官網，快科技，美團官網，Apollo官網

下游：應用場景與需求驅動

下游需求決定商業化路徑，核心邏輯是場景適配與政策紅利。場景復雜度決定技術需求（如社區配送需室內外無縫切換），政策紅利（如路權開放）與成本影響到商業化進度。

1. 主要應用場景

無人配送車正在成為解決“最后一公里”物流難題的重要手段。它可替代傳統快遞與電商中“網點至驛站”這一段短途運輸，釋放人力資源，聚焦于真正的末端投遞。相信不少朋友已經在小區、寫字樓周邊見過這類車的身影。與此同時，在商超補貨和外賣配送場景中，由于配送頻次高、單次運量小，無人車能高效覆蓋3公里生活圈，顯著提升配送時效。封閉園區與港口等標準化環境，則因路線固定、管理便捷，成為政策優先支持的試點區域，為無人車提供了理想的商業化落地空間。

2. 政策與標準驅動

無人配送車相關標準體系正在逐步完善，為產業健康發展提供制度保障。國際方面，IEC 已發布《IEC63281-3-2》標準，為無人配送車的零部件與整車測試提供統一方法。國內層面，北京市科學技術委員會等機構牽頭推進標準制定，多個城市如北京、上海、深圳也陸續出臺無人配送車的上路管理細則與測試道路規劃，推動其在開放道路上的合法運營。此外，《無人配送車線控底盤技術規范》《自動駕駛系統技術要求》等行業標準的制定有利于行業構建系統化的標準化體系，加速技術落地與規模化應用。

3. 市場需求增長

隨著快遞業務量年均增長超過20%，一線城市快遞員月薪已達7000元左右，人力成本不斷攀升，推動末端物流向自動化加速轉型。智研咨詢認為，中國無人配送市場到2025年將增至170億元。

產業鏈協同與未來趨勢

無人配送車的發展正面臨技術、產業與社會層面的多重挑戰與突破。

在技術層面，復雜路況下的動態障礙物識別及極端天氣適應能力仍有待提升，仿生設計如可爬樓梯機器人正逐步拓展應用邊界。

在產業層面，隨著激光雷達等核心部件實現規模化量產，整車成本顯著下降，搭配運力、車輛、系統工具等構建起5S服務體系，推動產業向閉環生態演進。

在社會層面，無人車短期內可替代部分運輸環節，但也帶來調度員、運維員等新崗位的出現；長期則可能重塑物流行業的人力結構，推動從體力勞動向高附加值服務轉型。

落地進展看單車成本

在當前的無人配送市場中，快遞終端網點掌握更強話語權，各家企業對無人車的應用預期也各不相同。這使得大多數無人配送公司更傾向于“賣車”或提供自動駕駛軟件服務費模式，而非親自下場運營物流。

由此，單車成本成為成敗關鍵：若價格過高或產品質量難以保障，客戶很難實現運營盈利。目前，得益于無人駕駛技術的進步，無人配送車的單位成本已逼近人工駕駛的經濟臨界點。

無人駕駛技術對成本結構的影響主要體現在兩個方面。一是隨著車輛智能化程度提升，城市配送效率同步上升，為收入端帶來增益；二是在強性能支撐下，整車可實現更高的穩定性和更少的人力干預，進而壓縮后端的運維和監控支出。

無論是應用于開放城市道路的配送車，還是港口、礦區等封閉場景的無人運輸工具，核心競爭力都在于：車輛是否能在無人介入的前提下，持續、穩定、高強度地運行，并具備出色的硬件耐久性和性價比。

無人配送車全壽命軟硬件成本測算（萬元） 資料來源：億歐智庫，新石器官網，九識智能官網

在定價層面，無人配送車的商業模式尚未統一，通常包括一次性買斷或按月/年租用兩種方式。不少公司嘗試以低車價切入市場，通過后續收取自動駕駛系統服務費實現盈利，降低客戶初期投入門檻。

技術的提升必須以安全為前提。L4級別的無人駕駛系統需要在開放道路中經受多重復雜場景驗證，確保長時間、高頻次運行的穩定性。目前，行業在自動駕駛安全性上已積累大量經驗，主動碰撞等事故極為罕見。

從應用層面看，當前無人配送市場仍處于起步放量階段。同城物流中，僅輕型商用貨車的保有量就超千萬輛，市場滲透率尚低。早期入場者主要為科技企業與快遞行業加盟商，近年來，快遞巨頭也開始嘗試將無人車納入其業務流程中。

但這并非簡單替代，而是涉及到場景側流程再造、技術適配與系統集成等多維度的深度融合，對產業鏈上下游協作提出更高要求。目前，一批企業已在用戶端積累了穩定的口碑，不少客戶甚至開始復購。

無人配送車單月綜合成本 資料來源：億歐智庫，新石器官網

結語

無人配送車產業鏈的發展遵循“技術降本—場景適配—政策賦能—需求爆發”的核心邏輯，正加速從試點示范向規模化商用邁進。

當前，自動駕駛技術不斷成熟，國際與國內標準體系逐步建立，為行業提供統一的準入與測試依據。

產業鏈內部，硬件組件、算法平臺、整車集成與運營服務四大環節日趨協同；外部則受到標準與政策引導、云端平臺賦能以及資本市場推動的共同驅動。

隨著成本持續下降和應用場景不斷擴展，無人配送車有望在未來3–5年成為智慧物流體系的重要基礎設施，支撐城市與園區級末端配送網絡的智能化升級。

       原文標題 : 無人配送車產業鏈完整拆解