作者：Evin
编辑：刘致呈
审核：徐徐
出品：互联网江湖
无人配送赛道，正迎来一场智驾厂商的"诺曼底登陆"。
近期，多家自动驾驶公司加速向无人物流领域延伸：佑驾创新与滴滴送货达成战略合作，轻舟智航联手奇瑞商用车共研 L4 级无人物流车，小马智行则与宁德时代合作推出全车规级 L4 无人轻卡，瞄准城配场景。
7 月 23 日，卓驭科技在常州办了一场工厂开业仪式。CEO 沈劭劼现场宣布：卓驭 L4 级无人智能物流车已经在部分城市试运营了。
几乎同一时间，另一则消息在圈内不胫而走——自动驾驶头部企业 Momenta 的无人货运车（Robovan），已在苏州低调路测超四个月。
一时间，这条赛道成为智驾厂商眼中的 " 香饽饽 " ——曾经聚焦汽车智能、Robotaxi 的玩家们，为何集体将无人配送视为第二增长曲线？
为何智驾厂商集体奔向无人配送场景？
事实上，这场转向早在 2025 年便已埋下伏笔。
去年 9 月，德赛西威发布无人配送车品牌 " 川行致远 "，佑驾创新推出 " 小竹无人车 "，Momenta 亦被曝组建团队布局无人物流。
两个月后，轻舟智航与奇瑞商用车联合开发的 L4 物流车在苏州、金华等城市投入运营。
进入 2026 年，这场从"试水"到" All in "的变奏，彻底按下了快进键。
为何智驾厂商集体跨场景？又为何偏偏是无人配送场景？
一方面有着生存的无奈；一方面是理想的牵引。
在生存上，智驾行业盈利空间正在持续收窄。
受原材料价格上涨，以及内卷等因素影响，今年上半年汽车行业利润率为 3.8%，处于近十年低位，低于下游工业企业约 6% 的平均水平。
终端市场价格竞争压力向上游传导，乘用车智能驾驶方案价格承压—— 2025 年初一套功能完整的 L2+ 方案报价约 3800 元，目前已降至 1800 元左右。
此外，随着乘用车 L2 辅助驾驶渗透率超过 70%，市场逐步进入成熟期，单套方案的利润空间进一步压缩。
智能驾驶供应商普遍深陷 " 大客户依赖症 "，在产业链博弈中处于弱势地位——除了华为之外的行业玩家，在主机厂面前的议价能力相当有限。
千里科技被吉利 " 深度绑定 "；就连市占率稳居头把交椅的 Momenta，其前五大客户贡献的营收占比也高达六成以上。
当主机厂自身都面临 " 无汤可喝 " 的盈利困境时，身处其供应链下游的智驾厂商，处境可想而知。
同时智驾研发偏偏又是一个吞金兽。
当前，行业加速推进大模型研发，训练一个行业级大模型的投入起码在 20 亿至 30 亿元区间。
未来年度总支出甚至可以轻松达到 30 亿至 50 亿元。
根据天眼查 App 显示，Momenta 刚刚上市，其 2023 年至 2025 年研发费用分别为 12.81 亿元、15.08 亿元、18.69 亿元，占各期总营收的比例分别为 172.5%、113.9% 和 77.5%。
地平线的研发费用率更是惊人，2025 年地平线研发费用 为 51.54 亿元，是营收的 1.37 倍。
研发费用相当于总营收的占比，意味着仅仅做智驾供应商单一场景，不足以支撑高研发投入。
在此背景下，智驾厂商拓展应用场景、扩大业务规模，成为覆盖高额研发成本的必要路径。
在愿景上，物理 AI" 的剧场效应，正在加速自动驾驶垂类场景拓展。
今年 1 月，黄仁勋在演讲中直接定调：自动驾驶，是物理 AI 最先实现规模化落地的应用场景。
这句话像一根引线，点燃了 2026 年最烫的科技名词。
Momenta 上市，自封 " 物理 AI 第一股 "。
轻舟智航、元戎启行紧随其后，讲的也是物理 AI 剧本。
卓驭科技则干脆把概念推到极限——提出 " 移动物理 AI"，言下之意：所有带轮子的移动工具，都值得用 AI 重新做一遍。
智能驾驶厂商若想在未来讲好机器人等新故事，首要前提是先把自动驾驶实现场景覆盖的全面化与能力的无短板。
可这也回到了最初的问题，为什么偏偏是无人配送行业？
对智驾厂商而言，跨场景能力已从战略选项变为生存必答题。
但在现金流紧绷的现实下，任何新场景的规模拓展都必须回答两个尖锐问题：
投入成本是否能忍受，回报是否足够快。
首先，Robovan 的入场门槛更低。
与 Robotaxi 相比，两者的成本结构天差地别。
Robotaxi 面对的是城市开放道路的复杂博弈，为保障载客安全，单车成本普遍高达 20 万至 50 万元，商业化盈利周期较长。
更要背负巨大的隐性安全成本——今年国内某头部 robotaxi 厂商集体趴窝事件便是前车之鉴，还好没出现重大事故，若出现，对厂商将是根本性打击。
而 Robovan 行业整体对车辆成本已降至 10 万元以内，运营成本（电费、维护费等）远低于人工配送成本，能快速实现商业化盈利。
而且智驾厂商在乘用车领域积累的感知、规控、域控等技术可降维复用至 Robovan，无需从零开发。
同时，无图智驾技术的成熟使 Robovan 部署成本和时间大幅缩短，进一步加速商业化进程。
值得一提的是，如今 Robovan 已经出现打价格战的苗头。
像轻舟智航走的便是"极致性价比"路线，其第一代无人物流车单车自动驾驶解决方案成本不到 1 万元。
同时主要应用于园区、末端配送等场景，路线固定、车速低、环境相对封闭，长尾问题大幅减少，而且主要载货，没太多隐形安全成本。
其次，市场规模正在爆发，商业回报更加肉眼可见，远非 Robotruck 等长周期场景可比。
数据是最直接的解释：2026 年第一季度，中国无人配送车的保有量已达 4.7 万台，较 2024 年的 1 万余台增长近四倍。
白皮书预测，2026 年这一数字将达到 8.9 万辆，到 2030 年有望接近 150 万辆，总保有量将超过 350 万辆，未来增长空间巨大。
企业的财务反馈同样积极。以佑驾创新为例，其 2025 年 L4 无人车及运营业务（含无人小巴 +Robovan）营收 6500 万元，其中下半年收入较上半年实现 450% 环比增长。
换言之，在 L4 级自动驾驶的诸多应用场景中，Robovan 是最有可能率先跑通规模化盈利的商业模式。
更重要的是，无人物流业务回款链条更短、收入兑现速度普遍优于乘用车前装智驾，这成为不少智驾公司开辟第二曲线的重要吸引力
正如此，Robovan 越来越成为智驾厂商的首要选择。
像 Momenta 创始人曹旭东已明确表示，未来五年的排序是 Robovan 第一，Robotruck 第二，Robotaxi 第三。
更值得一提的是，就连曹操出行这种运力平台，也开始把 Robovan 放在与 Robotaxi 同等地位，计划到 2030 年累计投放 10 万辆 Robovan。
自动驾驶行业出现大一统苗头？
从 L2 辅助驾驶到 Robotaxi，再到 Robovan，一条清晰的收敛路径正在浮现：自动驾驶企业正在从"垂类深耕"走向"通用智能"。
这意味着，未来几年的行业竞争，不再是 Robotaxi 公司与无人物流公司等垂类公司的单点较量，而是底层技术架构、数据闭环能力、跨场景迁移效率的全方位对决。
在如今物理 AI 浪潮下，这更像是技术发展的共识。
智驾公司过去在乘用车领域积累的 L2/L4 级算法、感知 / 规控模型、数据闭环、量产供应链和工程化能力，如今随着基座模型等发展，可以高效复用到低速无人配送等场景。
这种"降维复用"使得智驾公司能够以较低的成本快速切入无人配送等赛道，实现技术的横向迁移。
像 Momenta 的 All-in-One Platform 是这一逻辑的产品化体现：用统一的物理 AI 大模型、世界模型能力和数据闭环，将乘用车、Robotaxi、Robovan、Robotruck 等不同场景的数据和经验汇入同一技术底座。
卓驭基于原生多模态基础模型，已经开始将乘用车、商用重卡、物流车、商用客车甚至未来更多移动机器人，放进同一个技术框架里思考，拓展到更多垂类场景。
更值得关注的，文远知行已经完成了自动驾驶在所有领域的全线布局，基于 WeRide One 通用技术平台打通五大产品线，产品矩阵从辅助驾驶、Robotaxi、无人小巴到货运车、环卫车全面铺开。
技术能力越强，边界就越模糊。
由此结合上文所讲的研发费用，形成了一套自洽的商业逻辑：
要训练出更强大的模型，就必须承担高速增长的研发成本；而如此高昂的成本，又绝非单一垂直场景的收入所能覆盖。
于是企业被迫向更多领域扩张以摊薄投入，但跨域扩张反过来又要求模型具备更强的通用能力，从而再次推高研发门槛。
赛道之间的壁垒正在逐步消融——今天做乘用车的，明天可以用同一套模型驱动物流车；今天跑城市道路的，明天可以无缝切入封闭园区。
如果说过去各场景的自动驾驶公司过去是条块分割下的"称王称霸"，那么这种跨场景能力的跃迁，正在让自动驾驶行业呈现出 " 大一统 " 的苗头。
未来，有没有可能出现称霸整个自动驾驶领域的巨头？
从愿景上讲，Moemnta 们要实现"物理 AI "的理念，仅局限于智驾供应商的地位，确实太小了，够不着这个宏大的概念。
而要实现这个理想，通用领域企业与垂直领域的自动驾驶公司则必有一战。
从生存角度看，今年卓驭科技创始人沈劭劼更是对所有自动驾驶公司发出类似的生死警告：
"智能驾驶其实只是物理 AI 的一个最初始的形态，而绝非终局。甚至往后像我们这些未来能够存活下来的智能驾驶公司都将转型为移动物理 AI 公司。"
这个演进逻辑，与互联网电商的终局如出一辙。
十年前，美妆、母婴、图书等垂类电商百花齐放，各自守住一块细分市场；但当流量成本、履约效率、用户时长成为硬约束，活下来，并活得滋润的只有综合平台。
不是因为垂类没有价值，而是因为通用平台的网络效应和数据密度，最终形成了降维打击的能力。
当下 AI 领域来看也是如此。
如今，国内某些刚上市不久的通用大模型公司市值，已经超过国内所有自动驾驶公司的总和。
核心原因在于通用大模型能解决的问题更多、覆盖的场景更广，当下几乎找不到一个垂类数字 AI 公司能在市值和影响力上匹敌通用模型公司。
自动驾驶行业会不会也正在经历同样的剧本？
从现状来看，即使垂类头部企业有着自身的竞争壁垒，但难免也要面临生存空间被压缩的现象。
据了解，卓驭从乘用车模型适配到重卡，仅花费了六周左右，如今中国排名前 6 的重卡公司已经全部成了卓驭的客户。
不过自动驾驶归根结底属于"软硬一体"，不像纯软件公司有着强"分发能力"与" 0 边际扩张成本"。
一些垂类领域的自动驾驶公司已经打造出自身的护城河。
像在无人配送领域，九识智能与新石器分别占 53.2%、36.2% 的市场份额。
面对竞争，头部企业的竞争优势已从"技术领先"转向"规模 + 数据 + 生态"的复合壁垒。
像九识智能的解法是做垂直生态，捆绑上下游大客户，做成一个独立的体系，把自己绑在阿里系上——上游接淘宝的订单洪流，下游焊在菜鸟的配送站点上，把自己变成阿里系物流生态里不可或缺的"水电煤"。
它不仅提供自动驾驶服务，甚至还参与物流站点建设，配送规则制定等整个物流生态的各个环节。
此外，另一垂直龙头新石器则引入了腾讯、滴滴，白犀牛则获得了顺丰持续加注。
产业资本与技术的深度绑定。
垂类龙头正在将竞争门槛从技术维度升级至生态维度，这对通用模型公司跨界来说是一大挑战。
整体讲，自动驾驶行业的 " 大一统 " 并非指某一家公司通吃所有场景，而是底层技术范式的统一——通用物理 AI 大模型正在挑战过去割裂的垂类方案，成为行业新的基础设施。
在这场跨场景的跃迁中，通用平台凭借模型泛化能力不断抹平场景边界，垂类龙头则以产业资本和场景深度绑定等方式构筑护城河。
双方的博弈，无论终局如何，这种竞争都将加速自动驾驶从昂贵的技术演示，走向真正普惠的物理智能时代。
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