圖：5G和車與萬物互聯技術的快速發展與應用，為無人駕駛物流車的智能化升級提供了強大的通信支持。

　　無人駕駛物流車，作為智能網聯汽車領域的創新產物，是一類具備高度自動化駕駛功能、專門服務於物流運輸環節的運載工具。相較於傳統道路車輛，其在車輛結構、控制系統及應用場景適配性上存在顯著差異。

　　從載重能力和應用場景維度劃分，無人駕駛物流車主要涵蓋重型運載工具、小微型運載工具以及微型配送機器人。重型運載工具常見於港口、幹線物流等場景，承擔長距離、大運量的貨物運輸任務；小微型運載工具則活躍在城市物流配送站點間、半封閉或封閉園區內，負責中短距離的貨物轉運；微型配送機器人多用於室內或「最後一公里」配送場景，實現精準到戶的貨物投遞。

　　產業鏈各環節特徵

　　無人駕駛物流車產業鏈呈現出複雜性與技術集成性，由上游核心技術及零部件供應、中游整車製造與系統集成，以及下游應用場景三大環節構成。

　　上游環節作為產業基石，聚焦於為無人駕駛物流車提供核心技術支撐與關鍵零部件。傳感器技術是其中關鍵要素，激光雷達通過發射激光束並測量反射光的時間來構建高精度的三維環境模型，為車輛提供精準的距離感知；攝像頭則利用圖像識別技術，捕捉車輛周圍的視覺信息，識別道路標識、障礙物及其他交通參與者；毫米波雷達基於毫米波頻段的電磁波，實現對目標物體的距離、速度和角度測量，尤其在惡劣天氣條件下表現出良好的可靠性。芯片與算法同樣不可或缺，高性能計算芯片負責處理海量的傳感器數據，運行複雜的自動駕駛算法，實現車輛的路徑規劃、決策控制等核心功能。

　　中游環節主要承擔整車製造與系統集成重任。整車製造商依據不同的應用場景需求，設計並製造適配的車輛平台，確保車輛具備良好的性能、可靠性與安全性。系統集成商則將各類傳感器、芯片、算法及線控底盤等關鍵部件進行整合與調試，構建完整的無人駕駛物流車系統，使其各部件協同工作，實現高度自動化的物流運輸功能。

　　下游環節側重於將無人駕駛物流車推向實際應用場景，並提供配套的運營服務。應用場景涵蓋封閉／半封閉場景與開放道路場景兩大類型。在場景中，如倉儲園區、工業廠區、港口等，由於環境相對可控，交通狀況較為簡單，無人駕駛物流車能夠實現常態化運營，有效提升物流運輸效率，降低人力成本。運營服務則包括車輛的調度管理、遠程監控、維護保養以及數據分析等，通過智能化的運營手段，確保無人駕駛物流車高效、穩定運行。

　　落地場景深度洞察

　　（1）封閉／半封閉場景應用：倉儲園區應用成效

　　在倉儲園區場景中，無人駕駛物流車的應用已取得顯著成效，成為提升物流效率、降低運營成本的重要手段。倉儲園區內貨物的搬運、分揀與配送工作強度大、重複性高，傳統人工操作不僅效率低下，還容易出現人為失誤。無人駕駛物流車通過搭載先進的導航定位系統、傳感器以及智能調度算法，能夠在園區內精準規劃行駛路徑，自動完成貨物的裝卸、搬運與分揀任務。

　　以京東的智能倉儲園區為例，其引入的無人駕駛物流車實現了貨物從入庫、存儲到出庫全流程的自動化操作。在入庫環節，無人駕駛叉車能夠快速、準確地將貨物搬運至指定存儲區域；存儲過程中，通過智能調度系統，車輛能夠高效地在貨架間穿梭，完成補貨、盤點等任務；出庫時，無人駕駛配送車則能夠將貨物精準送達分揀區或裝車區。

　　（2）開放道路場景應用：城市末端配送挑戰與機遇

　　城市末端配送作為物流配送的最後一環，直接面向消費者，具有訂單分散、配送路線複雜、交通狀況多變等特點，一直是物流行業的痛點所在。隨着電子商務的蓬勃發展及消費者對配送時效性要求的不斷提高，城市末端配送的壓力日益增大。無人駕駛物流車在城市末端配送場景中的應用，為解決這一難題提供了新的思路與機遇。

　　然而，城市開放道路環境複雜，交通參與者眾多，信號燈、斑馬線等交通設施密集，對無人駕駛物流車的感知、決策與執行能力提出了極高的挑戰。為應對這些挑戰，企業紛紛加大技術研發投入，提升車輛在複雜城市環境下的適應性與安全性。

　　例如，九識智能推出的新一代自研L4級無人配送車，配備了多線激光雷達、高清攝像頭及毫米波雷達等多種傳感器，能夠實現全方位環境感知；同時利用深度學習算法對海量的道路場景數據進行訓練，使車輛能夠準確識別行人、車輛、交通標識等各類目標物體，並做出合理的決策。

　　技術發展前沿領域

　　感知與決策技術作為無人駕駛物流車實現自動駕駛的核心技術，近年來取得了一系列重大突破。在感知技術方面，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器性能不斷優化與升級。決策算法作為無人駕駛物流車的「大腦」，負責根據感知系統獲取的環境信息做出合理的行駛決策。深度學習、強化學習等人工智能技術在決策算法領域的應用日益深入，使車輛能夠在面對複雜多變的交通場景時，快速、準確地做出最優決策。例如，端到端的深度學習模型通過對大量實際行駛數據的學習，能夠直接將傳感器輸入映射為車輛的控制指令，避免了傳統決策算法中複雜的模塊劃分與手工設計，顯著提升了決策的實時性與準確性。

　　5G和車與萬物互聯（V2X）技術的快速發展與應用，為無人駕駛物流車的智能化升級提供了強大的通信支持。5G技術具有高速度、大帶寬、低時延的顯著優勢，能夠實現無人駕駛物流車與雲端、其他車輛及道路基礎設施之間的高效數據傳輸。在實際應用中，5G技術使車輛能夠實時上傳大量的傳感器數據至雲端進行分析處理，同時快速接收雲端下發的地圖更新、交通信息等指令，提升車輛的運行效率與安全性。例如，在城市末端配送場景中，無人配送車通過5G網絡與配送中心實時通信，及時獲取訂單信息、優化配送路線，確保貨物能夠準時送達客戶手中。

　　V2X技術則進一步拓展了無人駕駛物流車的信息交互範圍，實現了車與車（V2V）、車與基礎設施（V2I）、車與人（V2P）及車與網絡（V2N）之間的全方位信息交互。通過V2V通信，車輛能夠提前獲取周圍車輛的行駛速度、方向、位置等信息，實現車輛間的協同駕駛與避障，提高交通流的整體效率。V2I通信使車輛能夠與道路上的信號燈、交通標識牌等基礎設施進行通信，獲取實時交通信號狀態、道路施工等信息，優化行駛策略。例如，在路口處，無人駕駛物流車通過V2I通信提前知曉信號燈的變化情況，合理調整車速，避免不必要的停車與啟動，減少能源消耗與行駛時間。V2P通信則通過與行人攜帶的智能設備進行通信，車輛能夠及時感知行人的位置與意圖，提高對行人的避讓安全性。

　　強化軟硬件安全性

　　安全性始終是無人駕駛物流車發展的首要考量因素，近年來，隨着技術的不斷進步，自動駕駛系統的安全性得到了顯著增強。

　　在硬件層面，通過引入冗餘設計（Redundant Design）理念，為關鍵傳感器、控制器以及執行器配備備份系統，當主系統出現故障時，備份系統能夠及時接管車輛控制，確保車輛安全運行。例如，在一些高端無人駕駛物流車上，配備了兩套獨立的激光雷達系統，當其中一套出現故障時，另一套能夠繼續為車輛提供環境感知信息。

　　在軟件層面，不斷優化的安全算法與故障診斷機制能夠實時監測車輛的運行狀態，對潛在的安全風險進行預警與處理。例如，通過對傳感器數據的實時分析，利用異常檢測算法及時發現傳感器故障或數據異常情況；在決策算法中融入安全約束條件，確保車輛在任何情況下都能做出安全、合理的決策。同時，車聯網通信系統的構建使車輛之間能夠實現信息共享與協同防禦，當一輛車檢測到危險情況時，能夠及時將信息發送給周圍車輛，共同採取避險措施，提高整體交通系統的安全性。此外，加強對數據安全與隱私保護的技術研發，防止車輛運行數據被竊取或篡改，保障車輛的安全運行與用戶信息安全。

　　 （作者為外資投資基金董事總經理）