無人車的2025：L4級駕駛正加速，勇闖城市公開道路

（圖片來源：攝圖網）

作者|陳泊丞 來源|智能相對論(ID：aixdlun)

隨著業內廠商技術的不斷迭代，

離無人配送車大規模落地應用的場面，

或許并不遙遠了

L4級無人車似乎來到了規模化部署的臨界點。

2025的跨年熱情尚未退去，菜鳥集團就帶來了一則震撼消息，正式對外推出新款L4級公開道路無人車——菜鳥無人車GT Pro。這款車搭載了菜鳥自研的 L4 級自動駕駛技術，能夠自主規劃路線、避讓障礙物，在復雜的城市道路環境中安全行駛，為末端站點提供快遞運輸服務。

L4級自動駕駛技術若能規模化應用，那么無人車將極大地提升物流效率，降低成本，并擁有更大的可能性去改變當前末端物流配送模式。

與此同時，在業內，九識智能、新石器等廠商也都推出了L4級無人車產品。與乘用車的智能駕駛發展進程不同，無人車的L4級升級或許在2025年要來得更快、更全面。

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無人車全面跨入

L4級自動駕駛

眾所周知，L4級在自動駕駛技術體系中是相當高的水平，依托高精度的傳感器（如激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等）來準確感知周圍環境，通過復雜的算法對采集到的數據進行處理和分析，從而實現車輛的自主導航和駕駛決策。

通俗來說，具備L4級自動駕駛技術的車輛已經具備高度的自動化駕駛能力，能夠自動完成駕駛任務，無需駕駛員持續干預。

那么，L4級無人車是否等同于L4級的乘用車呢？

答案并不完全是，L4 級無人車的實現依賴于 L4 級自動駕駛技術，L4 級自動駕駛的應用場景更為廣泛，可涵蓋乘用車、商用車等多種類型車輛在不同領域的應用，包括高速公路自動駕駛、城市道路輔助駕駛等，而 L4 級無人車主要側重于特定的作業場景，如物流配送、環衛清潔、園區巡邏等。

簡單而言，L4級無人車有著非常強的場景應用屬性，是技術+場景的綜合產物。與此同時，L4 級無人車由于完全無人操作，在法規監管方面面臨著獨特的挑戰，需要全新的法規框架來規范其運營，包括車輛的準入標準、運行區域的嚴格限制、事故責任的認定機制等，這些法規的制定需要考慮到無人車在沒有駕駛員的情況下如何確保公共安全和社會秩序。

對于行業而言，隨著菜鳥GT Pro的推出，自動駕駛與無人配送或將有可能以更快的速度在末端物流配送場景鋪開推廣，進一步加速無人車對末端物流配送模式的改造。至少，在2025年，更多的無人車廠商及末端物流配送公司都不得不將目光聚焦在L4級的應用上，行業的發展加速已經到來。

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為什么要強調

“公開道路”？

事實上，能否順利在公開道路完成配送任務，確實是無人車發展的一大挑戰。當無人車進入公開道路，就意味著車輛駕駛本身的成熟度相當高，具備了與行人、行駛車輛、交通道路情況等現實環境進行交互的能力。

在此之前，無人車需要在測試道路、半開放道路進行反復的測試和作業。截至 2024 年，菜鳥無人車在全國20多個省的高校半公開道路運行，總行駛里程超500萬公里，并完成超過4000萬訂單配送，積累了豐富的實戰經驗。

基于這些豐富的實戰經驗，我們在2025年或許將有可能看到更多公開道路上的無人車部署。在此之前，杭州余杭區的一家綜合性快遞網點，已經在2024年雙11期間將一半以上的包裹交給了無人車進行配送。

無人車感知能力和自動駕駛能力的不斷提升，無疑透露著行業接下來發展的諸多可能性。而基于目前業內行業所公開的解決方案和產品，我們也能看到無人車的“眼睛”“大腦”“耳朵”等感官都在得到前所未有的強化。

在“眼睛”方面，無人車廠商正通過更先進的多傳感器融合技術，以及引入雨雪濾波算法處理、傳感器自清潔系統等技術，并結合生成式AI技術，來提高車輛的識別與感知能力。

其中，九識智能采用了14顆攝像頭與4個車規級固態激光雷達組成感知方案，菜鳥采用1 顆激光雷達與11顆高清攝像頭的多傳感器融合感知方案，這些綜合方案都有利于提高環境感知能力，能有效識別車身前后環境變化，甚至還能借助算法和AIGC技術來增強極端天氣下的環境感知能力等，將極大提高無人車的“視力”。

考慮到公開道路遠比我們想象的要復雜多，需要綜合考慮交通規則、行人反應、其他車輛行駛以及動物出沒等情況并在短時間做出準確且正確的決策反應。無人車廠商不斷對車輛的“大腦”進行升級和優化，使其具備更靈敏、強大的思考和反應能力。

其中，菜鳥無人車采用自研L4級無人駕駛技術，并通過集成阿里巴巴達摩院的人工智能技術，讓車輛具備了類人認知智能，大腦應急反應速度達到人類7倍，只用 0.01 秒就能判別 100 個以上行人和車輛的行動意圖，能在人車混行的環境中輕松處理復雜路況并選擇最優路徑。這一進步為無人配送車正常上路提供了非常關鍵的支持。

此外，在2024世界機器人大會上，京東物流推出的第六代無人車，也試圖通過搭載大模型技術，實現更精準的行為預測和仿真技術，優化決策策略，從而更好地應對復雜多變的路況。比如，京東物流的第六代無人車可以使用端到端的模型創建四維時空聯合的世界表征，可直接輸出決策規劃結果，顯著減少了人工定義模塊間接口引起的信息損失，有效提升了無人車運行的效率和安全性，從根本上扭轉“呆腦筋”的尷尬局面。

同時，較為復雜的城市路況，也會對無人配送車的控制與執行能力存在嚴重的干擾。特別是在一些信號遮擋或干擾較強的區域，如高樓林立的CBD或隧道內，無人配送車的定位精度將會下降。如何保證無人配送車的位置準確判斷和行駛控制是一大問題。

對此，在“耳朵”方面，新石器積極探索5G網絡的應用升級，提升5G網絡上行帶寬的能力和室內5G增強以及5G-A的應用，借助5G大帶寬、低時延的特性，來為無人車的規模化部署與應用掃清通信障礙。

很顯然通信方面的解決方案在市場上更受關注，即使不是無人配送車品牌，也有專業的廠商致力于解決當前的無人車通信問題，比如移遠通信、高新興等也在為無人配送車提供 4G、5G 系列車規級模組，為無人配送車的通信與定位提供了有力支持，確保車輛能準確接收指令、傳輸數據以及確定自身位置。

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無人車還需要移走

一座“高成本”的大山

總的來說，在菜鳥等廠商的推動下，無人車已經慢慢走出了測試道路，陸續進入城市公開道路。盡管如此，無人配送車也依舊存在一些必要的問題例如城市路權、價格及收費模式差異較大，因此對一些中小物流公司來說仍然難以規模化部署。

在這里，我們以業內或許是最低價的九識智能Z2車型來一窺無人配送車未來的商業化發展。目前，Z2車型單車售價為3.98萬元，同時仍需要每季度付費6000元來訂閱智能駕駛服務，相當于一年總成本為6.38萬元，在不考慮充電、維修、故障等情況下，每月投入為5316.7元。

但這樣的成本放到現實物流場景中進行評估，實際上是不劃算的。

根據BOSS直聘發布的最新數據，全國快遞員的平均月薪為6626元 。其中，1年以內工作經驗的快遞員平均月薪5687元。也就意味著，一臺無人配送車的成本基本上相當于一名快遞員的工作薪酬。

因此，無人配送車還沒有到真正能取代人力的局面。或許，隨著年限的推移，把首年的購車成本平攤下來，無人配送車的成本投入會低于人力。當然，換個角度來想，無人配送車的出現也并非要取代快遞員，而是在人機配合的基礎上進一步提高物流的效率。

從這個角度來看，無人配送車的未來還是非常值得期待的。目前，全國已經有幾十個城市容許大容量快遞無人車上路，路權開放的速度比大多數人預想的還要更快，隨著菜鳥、九識智能等廠商不斷迭代技術，推出L4級無人車，或許無人配送車大規模走上街頭的局面并不遙遠了。

系。

編者按：本文轉載自微信公眾號：智能相對論(ID：aixdlun)，作者：陳泊丞