从技术层面看，无人车已具备长时间连续运行的能力。然而在现实商业场景中，其有效创造价值的时间往往受限。核心痛点在于，当前多数无人车仍服务于单一客户或特定场景，导致运力在需求低谷期大量闲置，且跨行业运力难以流动。
行深智能创始人、首席科学家安向京指出，无人车行业已跨越单纯验证技术可行性的阶段，当前的关键在于如何提升车辆利用率，确保持续创造商业价值。
01 技术成熟下的商业化瓶颈：运力割裂与低效
随着路权开放、新能源产业链完善以及算力数据的闭环，无人配送车的驾驶能力日益成熟。但安向京将当前行业比作“前汽车时代”，认为技术成熟与大规模商业化之间仍存在鸿沟，主要体现为运力组织方式的滞后。
现实困境在于运力需求的割裂性与非均匀性。以水果批发商为例，清晨发货高峰期车辆供不应求，而下午订单减少时车辆则处于闲置状态。与此同时，城市中的商超补货、快递派送等其他运输需求却可能正处于高峰。由于车辆多为各企业单独采购运营，这些分散在不同行业、不同时间段的运输需求无法共用同一批运力，导致“一边缺车、一边闲置”的资源错配。
这种低利用率直接影响了投入产出比。判断无人车商业模型是否成立的核心指标，是全生命周期内单位时间的利用率。若车辆长期闲置，即使购置成本降低，折旧、维护及运营等固定成本也难以通过有效运输任务分摊，从而削弱商业回报。因此，行业关注点正从单纯的车辆投放数量，转向车辆每日实际完成的运输任务量。
02 破局之道：ABA+Cx体系与共享运力探索
为解决单车服务单一场景的局限，行深智能提出了“ABA + Cx”体系，旨在实现运力的标准化与模块化共享。
- ABA（通用载具）：负责开放道路上的无人驾驶运输，作为标准化的运力基础。
- Cx（模块化单元）：针对不同场景（如快递包裹、商超货物、即时货运）定制的适配模块。
这一思路借鉴了集装箱标准化理念，将具体业务需求与无人驾驶载具解耦。通过通用载具与不同业务模块的灵活组合，同一套无人运力体系可服务更多元化的客户和场景。
协同末端：无人车+机器狗
实现共享运力的首要挑战是解决“最后50米”的复杂环境配送。若无人车等待末端人工配送，将大幅降低其道路运行效率。行深智能与高德合作探索“无人车+机器狗”协同模式：无人车负责高效的城市道路运输，机器狗等具身机器人负责楼宇、电梯等复杂环境的末端履约。这种分工让车辆能更专注于道路行驶，进一步提升周转率。
突破限制：“无图”方案拓展运营边界
传统依赖高精地图的模式限制了无人车跨区域调度的灵活性，增加了地图制作与维护成本。为此，行深智能与高德合作探索“无图”方案。该方案并非完全摒弃地图，而是通过高德提供的通用地图、车道拓扑及动态交通空间智能信息，结合行深智能的车端感知与算法泛化能力，使车辆具备更强的环境适应力，减少对特定高精地图的依赖，从而更高效地拓展运营范围。
今年9月云栖大会上，高德发布全空间无人体系和空间智能开放平台，进一步推动了地图空间信息与实时感知、时空推理能力的融合，为城市无人运力的协同运营提供了更广阔的技术支撑。
03 商业模式重构：从卖设备到卖运力
当无人车能在不同客户间灵活调度，物流企业的采购逻辑也将发生根本性转变：从购买资产（买车）转向购买服务（买运力）。企业无需承担车辆购置、维护及调度管理的重资产负担，只需根据订单量、时效等需求采购运力服务，从而更聚焦于核心业务。
对于运力运营商而言，共享运力模式的关键在于通过智能调度实现订单的高效衔接。例如，将具有稳定线路的快递业务与随机性强的即时货运业务互补搭配：上午执行快递定点运输，下午承接周边即时订单。这种基于空间、时间和延迟容忍度的动态调度，能显著减少车辆等待时间，提升日均任务量。
在此模式下，企业的核心竞争力将从设备制造转向运营效率管理，包括车辆利用率、空驶距离控制、订单密度优化及成本控制能力。行深智能联合物流企业提供真实需求，结合自身造车与自动驾驶技术，以及高德的空间智能能力，共同构建完整的城市无人运力网络。
随着该模式的成熟，不仅无人车企业的商业模式将重塑，整个城市物流的运力组织方式、客户采购习惯乃至行业生态都将迎来深刻变革。这或许是无人车走向规模化商业应用的必经之路。
来源 | 物流沙龙
