文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

L4级无人车似乎来到了规模化部署的临界点。

2025的跨年热情尚未退去，菜鸟集团就带来了一则震撼消息，正式对外推出新款L4级公开道路无人车——菜鸟无人车GT Pro。这款车搭载了菜鸟自研的 L4 级自动驾驶技术，能够自主规划路线、避让障碍物，在复杂的城市道路环境中安全行驶，为末端站点提供快递运输服务。

L4级自动驾驶技术若能规模化应用，那么无人车将极大地提升物流效率，降低成本，并拥有更大的可能性去改变当前末端物流配送模式。

与此同时，在业内，九识智能、新石器等厂商也都推出了L4级无人车产品。与乘用车的智能驾驶发展进程不同，无人车的L4级升级或许在2025年要来得更快、更全面。

无人车全面跨入L4级自动驾驶

众所周知，L4级在自动驾驶技术体系中是相当高的水平，依托高精度的传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）来准确感知周围环境，通过复杂的算法对采集到的数据进行处理和分析，从而实现车辆的自主导航和驾驶决策。

通俗来说，具备L4级自动驾驶技术的车辆已经具备高度的自动化驾驶能力，能够自动完成驾驶任务，无需驾驶员持续干预。

那么，L4级无人车是否等同于L4级的乘用车呢？

答案并不完全是，L4 级无人车的实现依赖于 L4 级自动驾驶技术，L4 级自动驾驶的应用场景更为广泛，可涵盖乘用车、商用车等多种类型车辆在不同领域的应用，包括高速公路自动驾驶、城市道路辅助驾驶等，而 L4 级无人车主要侧重于特定的作业场景，如物流配送、环卫清洁、园区巡逻等。

简单而言，L4级无人车有着非常强的场景应用属性，是技术+场景的综合产物。与此同时，L4 级无人车由于完全无人操作，在法规监管方面面临着独特的挑战，需要全新的法规框架来规范其运营，包括车辆的准入标准、运行区域的严格限制、事故责任的认定机制等，这些法规的制定需要考虑到无人车在没有驾驶员的情况下如何确保公共安全和社会秩序。

对于行业而言，随着菜鸟GT Pro的推出，自动驾驶与无人配送或将有可能以更快的速度在末端物流配送场景铺开推广，进一步加速无人车对末端物流配送模式的改造。至少，在2025年，更多的无人车厂商及末端物流配送公司都不得不将目光聚焦在L4级的应用上，行业的发展加速已经到来。

为什么要强调“公开道路”？

事实上，能否顺利在公开道路完成配送任务，确实是无人车发展的一大挑战。当无人车进入公开道路，就意味着车辆驾驶本身的成熟度相当高，具备了与行人、行驶车辆、交通道路情况等现实环境进行交互的能力。

在此之前，无人车需要在测试道路、半开放道路进行反复的测试和作业。截至 2024 年，菜鸟无人车在全国20多个省的高校半公开道路运行，总行驶里程超500万公里，并完成超过4000万订单配送，积累了丰富的实战经验。

基于这些丰富的实战经验，我们在2025年或许将有可能看到更多公开道路上的无人车部署。在此之前，杭州余杭区的一家综合性快递网点，已经在2024年双11期间将一半以上的包裹交给了无人车进行配送。

无人车感知能力和自动驾驶能力的不断提升，无疑透露着行业接下来发展的诸多可能性。而基于目前业内行业所公开的解决方案和产品，我们也能看到无人车的“眼睛”“大脑”“耳朵”等感官都在得到前所未有的强化。

在“眼睛”方面，无人车厂商正通过更先进的多传感器融合技术，以及引入雨雪滤波算法处理、传感器自清洁系统等技术，并结合生成式AI技术，来提高车辆的识别与感知能力。

其中，九识智能采用了14颗摄像头与4个车规级固态激光雷达组成感知方案，菜鸟采用1 颗激光雷达与11颗高清摄像头的多传感器融合感知方案，这些综合方案都有利于提高环境感知能力，能有效识别车身前后环境变化，甚至还能借助算法和AIGC技术来增强极端天气下的环境感知能力等，将极大提高无人车的“视力”。

考虑到公开道路远比我们想象的要复杂多，需要综合考虑交通规则、行人反应、其他车辆行驶以及动物出没等情况并在短时间做出准确且正确的决策反应。无人车厂商不断对车辆的“大脑”进行升级和优化，使其具备更灵敏、强大的思考和反应能力。

其中，菜鸟无人车采用自研L4级无人驾驶技术，并通过集成阿里巴巴达摩院的人工智能技术，让车辆具备了类人认知智能，大脑应急反应速度达到人类7倍，只用 0.01 秒就能判别 100 个以上行人和车辆的行动意图，能在人车混行的环境中轻松处理复杂路况并选择最优路径。这一进步为无人配送车正常上路提供了非常关键的支持。

此外，在2024世界机器人大会上，京东物流推出的第六代无人车，也试图通过搭载大模型技术，实现更精准的行为预测和仿真技术，优化决策策略，从而更好地应对复杂多变的路况。比如，京东物流的第六代无人车可以使用端到端的模型创建四维时空联合的世界表征，可直接输出决策规划结果，显著减少了人工定义模块间接口引起的信息损失，有效提升了无人车运行的效率和安全性，从根本上扭转“呆脑筋”的尴尬局面。

同时，较为复杂的城市路况，也会对无人配送车的控制与执行能力存在严重的干扰。特别是在一些信号遮挡或干扰较强的区域，如高楼林立的CBD或隧道内，无人配送车的定位精度将会下降。如何保证无人配送车的位置准确判断和行驶控制是一大问题。

对此，在“耳朵”方面，新石器积极探索5G网络的应用升级，提升5G网络上行带宽的能力和室内5G增强以及5G-A的应用，借助5G大带宽、低时延的特性，来为无人车的规模化部署与应用扫清通信障碍。

很显然通信方面的解决方案在市场上更受关注，即使不是无人配送车品牌，也有专业的厂商致力于解决当前的无人车通信问题，比如移远通信、高新兴等也在为无人配送车提供 4G、5G 系列车规级模组，为无人配送车的通信与定位提供了有力支持，确保车辆能准确接收指令、传输数据以及确定自身位置。

无人车还需要移走一座“高成本”的大山

总的来说，在菜鸟等厂商的推动下，无人车已经慢慢走出了测试道路，陆续进入城市公开道路。尽管如此，无人配送车也依旧存在一些必要的问题例如城市路权、价格及收费模式差异较大，因此对一些中小物流公司来说仍然难以规模化部署。

在这里，我们以业内或许是最低价的九识智能Z2车型来一窥无人配送车未来的商业化发展。目前，Z2车型单车售价为3.98万元，同时仍需要每季度付费6000元来订阅智能驾驶服务，相当于一年总成本为6.38万元，在不考虑充电、维修、故障等情况下，每月投入为5316.7元。

但这样的成本放到现实物流场景中进行评估，实际上是不划算的。

根据BOSS直聘发布的最新数据，全国快递员的平均月薪为6626元 。其中，1年以内工作经验的快递员平均月薪5687元。也就意味着，一台无人配送车的成本基本上相当于一名快递员的工作薪酬。

因此，无人配送车还没有到真正能取代人力的局面。或许，随着年限的推移，把首年的购车成本平摊下来，无人配送车的成本投入会低于人力。当然，换个角度来想，无人配送车的出现也并非要取代快递员，而是在人机配合的基础上进一步提高物流的效率。

从这个角度来看，无人配送车的未来还是非常值得期待的。目前，全国已经有几十个城市容许大容量快递无人车上路，路权开放的速度比大多数人预想的还要更快，随着菜鸟、九识智能等厂商不断迭代技术，推出L4级无人车，或许无人配送车大规模走上街头的局面并不遥远了。

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