无人配送车的产业链是一个多层级、多维度的协同网络，其内在逻辑围绕技术突破、成本控制、场景适配与政策驱动展开。以下我们一方面按照”上、中、下“游这一一般性产业链划分方式加以梳理，一方面拆解个中逻辑关系。

上游：核心技术及零部件

上游是产业链的技术底座，决定无人配送车的性能与成本。上游技术的迭代有利于推动性能提升与成本下降。例如，激光雷达从机械式转向固态；AI芯片算力的提升则使算法效率倍增，研发周期缩短。其关键环节包括：

1. 感知层：传感器与导航

（1）传感器：

包括激光雷达（核心定位与避障）、摄像头（视觉识别）、毫米波雷达（全天候感知）等，它们架构起环境感知网络。

激光雷达市场近年来发展迅猛，YOLI产业研究院预计，2026年该市场的全球规模将达431.8亿元左右。主流激光雷达供应商包括 Hesai（禾赛）、Robosense（速腾聚创）等。

很多无人配送车前后左右装4–8个工业摄像头，以覆盖360°视野，通过深度学习算法实时提取 RGB 图像，实现行人、车辆、交通标志检测及光照自适应识别。 

超声波传感器多布置于车头/车尾及侧面，测距范围0.2–6米，分辨率约0.1 米，具备低速近距障碍物检测和泊车辅助功能，抗干扰、成本低廉。

（2）高精度定位与地图

依赖北斗/GPS与SLAM（同步定位与地图构建）技术，轻量化高精地图需求上升以降低部署成本。地图服务商较为大众所熟知，如高德、百度等；惯性导航系统供应商较低调，主要是为无人车提供厘米级定位能力。

2. 计算平台与芯片

（1）车规级算力平台：供应商有NVIDIA Drive、Mobileye EyeQ、寒武纪、地平线等，支撑感知与决策算法的实时运算。

（2）AI芯片：

负责数据处理与决策，GPU目前占据主导地位，NPU、ASIC 则因能效比高也在逐步渗透。据智氪书社研判，2025年AI芯片市场规模预计达1530亿元，未来将更有力地支撑复杂算法运行。

（3）通信与车联网模块：车联网通信模块行业涵盖车载蜂窝通信（2G/3G/4G/5G）模组、CV2X 专用模块及配套硬件、软件与服务。主流厂商包括移远通信（Quectel）、广和通（Fibocom）、SIMCom、Qualcomm 和 Autotalks 等，产品支持 LTE/5G、LTEM、NBIoT 与 CV2X 等多种协议。

运营商（中国移动/联通/电信）负责提供车联网专网及 IoT 数据套餐，确保稳定连接。此外，远程 OTA 升级、边缘计算与云端平台构成完整生态，支撑车辆状态监测、调度与数据分析。

3. 底盘、电池与执行机构

（1）线控底盘与动力系统：

线控底盘是车辆运动控制的核心，冗余设计提升安全性；电池技术（如磷酸铁锂）需平衡续航与成本，车规级标准成为主流。

（2）动力电池与电机：

动力电池由宁德时代、比亚迪等主导，电机、电控也由国内电驱龙头提供.

4. 自动驾驶算法与软件

自动驾驶技术依赖深度学习与自动驾驶大模型（如DriveGPT）提升复杂场景适应能力。数据闭环（采集-训练-迭代）是技术壁垒，研发费用分摊影响整车成本。

中游：解决方案与设备制造

中游聚焦无人配送车的集成与量产，核心挑战在于规模化与场景适配。中游企业需平衡性能与成本，技术路线选择（如激光雷达数量、高精地图依赖度）直接影响商业化速度。

1. 车辆设计与制造

模块化设计——货箱、传感器、续航可定制化，适配快递、商超、园区等多场景需求；同时，通过供应链整合（如复用乘用车供应链）、减少激光雷达数量等方式降低硬件成本。

东风、长城、上汽通用五菱等传统车企纷纷在自有商用车平台上改装无人配送解决方案；真机智能、普渡、新石器、白犀牛等创业企业专注于小型配送车的整车设计与批量化生产。

2. 系统集成与运维

云端调度与OTA升级：实现车辆状态监控、路径优化与远程维护，降低运营成本。

安全冗余机制：多传感器融合、紧急制动系统、碰撞预警等确保无人化运行可靠性。

新石器、京东、美团、百度Apollo无人配送车参数 资料来源：新石器官网，快科技，美团官网，Apollo官网

下游：应用场景与需求驱动

下游需求决定商业化路径，核心逻辑是场景适配与政策红利。场景复杂度决定技术需求（如社区配送需室内外无缝切换），政策红利（如路权开放）与成本影响到商业化进度。

1. 主要应用场景

无人配送车正在成为解决“最后一公里”物流难题的重要手段。它可替代传统快递与电商中“网点至驿站”这一段短途运输，释放人力资源，聚焦于真正的末端投递。相信不少朋友已经在小区、写字楼周边见过这类车的身影。与此同时，在商超补货和外卖配送场景中，由于配送频次高、单次运量小，无人车能高效覆盖3公里生活圈，显著提升配送时效。封闭园区与港口等标准化环境，则因路线固定、管理便捷，成为政策优先支持的试点区域，为无人车提供了理想的商业化落地空间。

2. 政策与标准驱动

无人配送车相关标准体系正在逐步完善，为产业健康发展提供制度保障。国际方面，IEC 已发布《IEC63281-3-2》标准，为无人配送车的零部件与整车测试提供统一方法。国内层面，北京市科学技术委员会等机构牵头推进标准制定，多个城市如北京、上海、深圳也陆续出台无人配送车的上路管理细则与测试道路规划，推动其在开放道路上的合法运营。此外，《无人配送车线控底盘技术规范》《自动驾驶系统技术要求》等行业标准的制定有利于行业构建系统化的标准化体系，加速技术落地与规模化应用。

3. 市场需求增长

随着快递业务量年均增长超过20%，一线城市快递员月薪已达7000元左右，人力成本不断攀升，推动末端物流向自动化加速转型。智研咨询认为，中国无人配送市场到2025年将增至170亿元。

产业链协同与未来趋势

无人配送车的发展正面临技术、产业与社会层面的多重挑战与突破。

在技术层面，复杂路况下的动态障碍物识别及极端天气适应能力仍有待提升，仿生设计如可爬楼梯机器人正逐步拓展应用边界。

在产业层面，随着激光雷达等核心部件实现规模化量产，整车成本显著下降，搭配运力、车辆、系统工具等构建起5S服务体系，推动产业向闭环生态演进。

在社会层面，无人车短期内可替代部分运输环节，但也带来调度员、运维员等新岗位的出现；长期则可能重塑物流行业的人力结构，推动从体力劳动向高附加值服务转型。

落地进展看单车成本

在当前的无人配送市场中，快递终端网点掌握更强话语权，各家企业对无人车的应用预期也各不相同。这使得大多数无人配送公司更倾向于“卖车”或提供自动驾驶软件服务费模式，而非亲自下场运营物流。

由此，单车成本成为成败关键：若价格过高或产品质量难以保障，客户很难实现运营盈利。目前，得益于无人驾驶技术的进步，无人配送车的单位成本已逼近人工驾驶的经济临界点。

无人驾驶技术对成本结构的影响主要体现在两个方面。一是随着车辆智能化程度提升，城市配送效率同步上升，为收入端带来增益；二是在强性能支撑下，整车可实现更高的稳定性和更少的人力干预，进而压缩后端的运维和监控支出。

无论是应用于开放城市道路的配送车，还是港口、矿区等封闭场景的无人运输工具，核心竞争力都在于：车辆是否能在无人介入的前提下，持续、稳定、高强度地运行，并具备出色的硬件耐久性和性价比。

无人配送车全寿命软硬件成本测算（万元） 资料来源：亿欧智库，新石器官网，九识智能官网

在定价层面，无人配送车的商业模式尚未统一，通常包括一次性买断或按月/年租用两种方式。不少公司尝试以低车价切入市场，通过后续收取自动驾驶系统服务费实现盈利，降低客户初期投入门槛。

技术的提升必须以安全为前提。L4级别的无人驾驶系统需要在开放道路中经受多重复杂场景验证，确保长时间、高频次运行的稳定性。目前，行业在自动驾驶安全性上已积累大量经验，主动碰撞等事故极为罕见。

从应用层面看，当前无人配送市场仍处于起步放量阶段。同城物流中，仅轻型商用货车的保有量就超千万辆，市场渗透率尚低。早期入场者主要为科技企业与快递行业加盟商，近年来，快递巨头也开始尝试将无人车纳入其业务流程中。

但这并非简单替代，而是涉及到场景侧流程再造、技术适配与系统集成等多维度的深度融合，对产业链上下游协作提出更高要求。目前，一批企业已在用户端积累了稳定的口碑，不少客户甚至开始复购。

无人配送车单月综合成本 资料来源：亿欧智库，新石器官网

结语

无人配送车产业链的发展遵循“技术降本—场景适配—政策赋能—需求爆发”的核心逻辑，正加速从试点示范向规模化商用迈进。

当前，自动驾驶技术不断成熟，国际与国内标准体系逐步建立，为行业提供统一的准入与测试依据。

产业链内部，硬件组件、算法平台、整车集成与运营服务四大环节日趋协同；外部则受到标准与政策引导、云端平台赋能以及资本市场推动的共同驱动。

随着成本持续下降和应用场景不断扩展，无人配送车有望在未来3–5年成为智慧物流体系的重要基础设施，支撑城市与园区级末端配送网络的智能化升级。

       原文标题 : 无人配送车产业链完整拆解