上海电子展|无人车：重塑未来物流配送的关键力量

在 AI 技术汹涌浪潮的席卷下，物流行业正处于深刻变革的关键风口。随着无人车、无人机等智能运输工具的蓬勃兴起，传统物流配送模式正经历着前所未有的重构。上海电子展了解到，菜鸟、京东物流、顺丰、美团等行业头部企业纷纷加大在 AI 物流场景应用方面的投入，积极探索智能物流的新边界。

国际咨询公司麦肯锡预测，未来十年内 80% 的包裹交付将采用自动配送方式。预计到 2025 年，我国低速自动驾驶汽车年销量将达 19 万辆，其中物流配送领域的销量将占据 8 万辆，成为较大的应用市场。在技术持续进步与政策大力扶持的双重推动下，我国正全力推动无人配送服务迈向规模化与商业化发展的新阶段。无人配送技术的发展，不仅将为消费者带来更为便捷、安全的配送体验，还将引领整个物流行业朝着绿色智能的新高度升级转型。

那么，在实际应用中无人车配送究竟面临着哪些挑战？它又将在未来物流行业中扮演何种重要角色？AI 大模型与国务院发展研究中心市场经济研究所副所长、研究员魏际刚分别给出了深刻见解。

一、AI 大模型视角下的无人车配送

月之暗面研发的 AI 大模型 Kimi 对无人车配送的未来发展趋势作出了前瞻性预测。上海电子展了解到，无人车技术在未来物流行业的崛起势不可挡，它无疑代表着物流自动化与智能化的前进方向。随着相关技术的日益成熟，无人车将在多个关键方面发挥举足轻重的作用。在配送效率提升上，它能够凭借精准的路径规划与高效的运行调度，极大地缩短配送时间；在运营成本降低方面，通过减少人力投入以及优化资源配置，有效减轻企业负担；于服务稳定性增强而言，其不受人为因素干扰的特性，可确保配送服务的持续稳定开展。预计在未来，无人车将广泛渗透于城市配送、仓库内部运输以及 “结束的一公里” 配送等核心领域，逐步成为物流行业不可或缺的重要组成部分。

然而，无人车的发展之路并非一帆风顺，其面临的困难与挑战横跨多个维度。在技术成熟度方面，要在复杂多变的交通环境与恶劣天气条件下实现稳定运行，对传感器的精度、算法的智能性以及控制系统的可靠性都提出了极为严苛的要求。法规政策层面，无人车的安全标准界定、道路使用权划分以及事故责任认定等诸多关键问题尚未得到清晰明确的规范，亟待政府与行业携手合作，共同推动相关法规的制定与完善。成本控制领域，尽管从长远视角来看无人车有望削减人力成本，但初期的高额投入以及持续的技术研发成本，依然是横亘在行业面前的一道难题，需要全行业齐心协力探索降低成本的有效途径。社会接受度方面，无人车的大规模普及依赖于公众对新技术的深入理解与充分信任，这需要长时间的宣传推广与正面引导，逐步消除公众的疑虑与担忧。

从宏观层面来看，无人车将从多个层面深度重塑物流行业的未来格局。其一，它将彻底变革物流配送的传统运作模式，构建起更为高效流畅的货物流转体系。其二，无人车的广泛应用将成为物流行业数字化转型的强大引擎，借助海量数据分析与智能决策机制，实现配送路径的优化选择以及库存管理的精细化运作。其三，无人车的兴起有力促进绿色物流的蓬勃发展，其电动化驱动模式有助于减少碳排放，契合全球可持续发展的时代潮流。其四，无人车还将激发物流行业的创新活力，催生出诸如即时配送、智能仓储等一系列全新的商业模式与服务形态，为行业发展注入源源不断的新动力。

二、专家魏际刚对无人车配送的展望

在物流行业的应用现状方面，无人车已取得显著进展，尤其是在自动驾驶货运车与智能仓储系统开发领域，已步入商业化应用的轨道。以美国为例，自动驾驶货车已在部分长途运输线路上投入实际运营，其借助精确的地图数据、先进的传感器以及复杂的计算机算法，实现了长途运输的全自动驾驶。在国内，自动驾驶行业历经约四至五年的培育沉淀，目前无人车已在全国多地达成初步规模化应用。众多城市和省份纷纷设立自动驾驶 L4、L5 级别的示范区，并精心规划特定的测试运营道路与场景，为企业大胆尝试与推进商业化进程营造了良好环境。例如，国内某大型快递企业已在全国 40 多个城市投放 200 多台无人车，并于今年 4 月上线运行了快递行业首个无人车数字化管理平台。

无人车相较于传统物流运输方式具有诸多独特优势。上海电子展了解到，在安全性与高效性上，其凭借精准的传感器和先进算法，能够实时监控并精准预测交通环境变化，减少人为干预与错误操作，从而有力保障运输过程的安全与高效，显著提升物流效率。在人力成本节省方面，无人驾驶技术的广泛应用将大幅削减对驾驶员的需求，特别是在长途运输和货运调度等环节，效果尤为显著。此外，无人驾驶技术与电动汽车技术的有机结合，不仅有助于减少碳排放，还能提高能源利用效率，推动物流行业绿色低碳转型。

然而，无人驾驶技术在实际应用中仍面临一系列严峻挑战。在技术难题上，其核心的传感器与算法技术虽已取得长足进步，但依然难以完全应对复杂多变的交通环境以及突发紧急状况。在法律法规方面，当前对于无人驾驶汽车的上路标准、责任认定等关键问题缺乏完善的法律规范，导致其在推广应用过程中面临诸多法律风险与不确定性。此外，如何妥善平衡技术创新与社会就业之间的关系，确保无人驾驶技术在提升效率的同时不对社会就业结构造成过大冲击，也是各方需要深入思考与着力解决的重要问题。

文章来源：每日经济新闻