无人配送车与无人驾驶汽车：发展现状、芯片方案与架构
截至 2026 年中，涵盖无人配送车与 Robotaxi 两大赛道
1. 两大赛道概览
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 无人驾驶商业化两大赛道 │
├────────────────────────────────┬─────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ 无人配送车 │ Robotaxi (无人驾驶出租车) │
│ (低速 / 末端物流) │ (高速 / 载人出行) │
│ │ │
│ 时速: ≤25km/h │ 时速: ≤120km/h │
│ 场景: 园区/社区/街道 │ 场景: 城市道路/高速公路 │
│ 等级: L4 (限定域) │ 等级: L4 (城市全域) │
│ 成本: 1.6-20万/台 │ 成本: 20-50万/台 │
│ 规模: 2025上半年 1.2万台交付 │ 规模: 全球数千台运营 │
│ │ │
│ 代表: 新石器/九识/白犀牛 │ 代表: Waymo/萝卜快跑/小马/文远 │
│ 美团/京东/菜鸟 │ 特斯拉 │
└────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────┘
2. 无人配送车
2.1 市场现状
| 指标 |
数据 |
| 2024 年出货量 |
~6,000 台 |
| 2025 上半年交付量 |
>12,000 台（同比翻倍） |
| 开放路权城市 |
超 200 个城市，31 个省 |
| 整车价格趋势 |
2021年 20-30万 → 2025年 1.6-5万 (降幅 >80%) |
| 2025年1-5月融资 |
超 20 起，无人配送占一半以上 |
| 预测市场规模 |
2026年全球 11.18亿美元；潜在空间 ~5000亿元 |
2.2 头部企业
| 企业 |
累计交付/运营 |
2025最新动态 |
售价 |
| 新石器 |
>15,000 台 |
D轮 6亿+美元融资；订单超 2万辆；全球L4配送部署第一 |
~5万 |
| 九识智能 |
15,000 台 |
B轮 4亿美元；覆盖 300+ 城市；出海新加坡/日韩/中东 |
E6 裸车 1.98万 |
| 白犀牛 |
2,000+ 台 |
B轮 2亿元；170+ 城市运营；两年增长 20 倍 |
~3-5万 |
| 京东物流 |
千台级 |
自研无人轻卡 VAN；独狼系列；30城试运营 |
— |
| 美团 |
千台级 |
深圳核心区常态化运营；自研配送车 |
— |
| 菜鸟 |
— |
GT-Lite 叠加优惠后 1.68万 |
1.68万 |
| 毫末智行 |
— |
物流/安防/清洁多场景大订单 |
— |
2.3 芯片与计算平台
| 企业 |
芯片方案 |
算力 |
传感器配置 |
| 新石器 |
NVIDIA Orin |
254 TOPS |
12颗高清摄像头 + 1颗激光雷达 |
| 白犀牛 |
NVIDIA Orin (单颗) |
254 TOPS |
经纬恒润域控 + 速腾聚创激光雷达 |
| 佑驾创新(小竹) |
地平线 J6M × 2 |
~200 TOPS |
腾聚创激光雷达 + 四维图新P-BOX |
| 行深智能 |
地平线 征程6M × 2 |
~200 TOPS |
多摄像头 + 超声波 |
| 九识智能 |
— (极致降本) |
— |
摄像头为主 + 超声波 |
2.4 无人配送车通用架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 无人配送车系统架构 │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌── 感知层 ──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 摄像头 ×4-12 (360°环视) │ │
│ │ 激光雷达 ×0-1 (前向/顶部, 120m) │ │
│ │ 超声波 ×4-8 (近距避障, 0.2-6m) │ │
│ │ 毫米波雷达 ×0-2 (可选) │ │
│ │ IMU + GNSS + 轮速计 (定位) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌── 计算平台 ────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────────┐ ┌──────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ 主计算单元 │ │ 安全 MCU │ │ │
│ │ │ (Orin / 征程6M) │ │ (功能安全冗余) │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ ├── 感知: BEV/OCC │ │ 紧急制动 / 最小风险状态 │ │ │
│ │ │ ├── 规划: 路径/行为 │ │ │ │ │
│ │ │ ├── 控制: 横纵向 │ └──────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ └── 定位: 融合定位 │ │ │
│ │ └─────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ OS: Linux (Ubuntu/ROS2) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌── 执行层 ──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 线控底盘 (转向/驱动/制动) │ │
│ │ 货箱控制 (开门/锁定/温控) │ │
│ │ 交互屏幕 (取货码/状态显示) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌── 云端 ────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 远程监控 / 远程接管 (Teleop) │ │
│ │ 车队调度 / 订单分配 / 路径规划 │ │
│ │ OTA 升级 / 数据回传 / 仿真训练 │ │
│ │ 4G/5G + V2X 通信 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
2.5 降本趋势
价格演变 (L4 无人配送车):
2021年 ████████████████████████████████ 20-30万
2023年 ████████████████ 8-10万
2024年 ████████ 4-5万
2025年 ████ 1.6-2万 (九识E6/菜鸟GT-Lite)
降本路径:
├── 芯片: 多颗激光雷达专用芯片 → 单颗 Orin/征程6M 通用 SoC
├── 激光雷达: 5颗机械式(10万+) → 1颗固态(2000-5000元) → 纯视觉(0)
├── 底盘: 定制底盘(5万+) → 微型电动车平台(1-2万)
├── 量产: 小批手工 → 产线自动化 (新石器万台下线)
└── 算法: 规则驱动 → 端到端神经网络 (减少工程量)
3. Robotaxi（无人驾驶出租车）
3.1 全球竞争格局
| 企业 |
运营规模 |
累计单量 |
覆盖城市 |
状态 |
| Waymo |
~2,500 台 |
2000万+ 次 |
旧金山/LA/凤凰城/奥斯汀/亚特兰大 |
全球最大，2026扩张至迈阿密/DC |
| 萝卜快跑 |
千台级 |
1700万+ 次 |
22座城市(含海外迪拜/瑞士) |
周订单 25万+，计划2026盈利 |
| 小马智行 |
961 台 |
— |
北京/广州/深圳/上海 |
广州车队单车营收平衡；港美双上市 |
| 文远知行 |
~750 台(Robotaxi) |
— |
广州/南京/阿布扎比(Uber合作) |
阿布扎比单车盈亏平衡；港美双上市 |
| 特斯拉 |
测试中 |
— |
得州奥斯汀(计划) |
FSD 纯视觉路线，2025.6 开启 |
3.2 芯片与计算架构
| 企业 |
芯片平台 |
算力 |
传感器方案 |
代际 |
| Waymo (Gen6) |
自研 + 定制 ASIC |
— |
13颗摄像头 + 4颗激光雷达 + 6颗毫米波雷达 |
第六代 |
| 萝卜快跑 RT6 |
双 Orin-X |
508 TOPS |
8颗激光雷达 + 38颗传感器 (RT6) |
第六代 |
| 小马智行 Gen7 |
4× Orin-X |
1016 TOPS |
9颗激光雷达 + 14颗摄像头 |
第七代 |
| 文远知行 GXR |
双 Thor (HPC 3.0) |
2000 TOPS |
激光雷达(保险杠式) + 摄像头 + 雷达 |
GEN8 |
| 特斯拉 FSD |
自研 FSD 芯片 |
~144 TOPS |
纯视觉 (8颗摄像头，0 激光雷达) |
HW4/HW5 |
3.3 Robotaxi 系统架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Robotaxi 系统架构 (L4) │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌── 传感器层 ───────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 激光雷达 ×4-9 摄像头 ×8-14 │ │
│ │ (固态/半固态, 200m+) (800万像素, 360°环视) │ │
│ │ │ │
│ │ 毫米波雷达 ×4-6 超声波 ×12 │ │
│ │ (4D 成像雷达) (近距泊车) │ │
│ │ │ │
│ │ 高精定位: RTK-GNSS + IMU + 轮速 + 视觉定位 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌── 计算平台层 (域控制器) ───────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ ┌── 主计算单元 ──────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ SoC: 4×Orin-X (1016T) / 2×Thor (2000T) / 自研芯片 │ │ │
│ │ │ OS: Linux (实时补丁) │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │ │
│ │ │ │感知 │ │预测 │ │规划 │ │控制 │ │定位 │ │ │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ │BEV融合 │→│轨迹预测│→│行为决策│→│横纵向 │ │多源融合│ │ │ │
│ │ │ │3D检测 │ │意图识别│ │路径规划│ │PID/MPC│ │SLAM │ │ │ │
│ │ │ │语义分割│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │ │
│ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ ┌── 冗余安全单元 ────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Safety MCU (ASIL-D): 独立感知→独立决策→紧急制动 │ │ │
│ │ │ 冗余电源 / 冗余通信 / 冗余转向 / 冗余制动 │ │ │
│ │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌── 线控底盘层 ─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 线控转向 (EPS/SBW) — 冗余 │ │
│ │ 线控制动 (EMB/EHB) — 冗余 │ │
│ │ 线控驱动 (电机控制器) │ │
│ │ 线控换挡 (电子换挡) │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌── 云端 + 远程 ────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 远程监控中心 (Teleop): 1人监管 N台车 │ │
│ │ 高精地图更新 / 仿真平台 / 数据闭环训练 │ │
│ │ 车队管理: 调度/充电/运维/合规 │ │
│ │ 5G + V2X 低延迟通信 │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
3.4 技术路线对比
| 路线 |
代表 |
感知方案 |
优势 |
劣势 |
| 多传感器融合 |
Waymo/小马/文远/萝卜 |
激光雷达+摄像头+雷达 |
感知冗余度高、恶劣天气鲁棒 |
成本高（激光雷达占30%+） |
| 纯视觉 |
特斯拉 FSD |
仅摄像头 |
成本极低、数据量大、规模化快 |
极端场景感知不足、安全性待验证 |
| 视觉为主+轻量激光 |
新石器/白犀牛(配送) |
摄像头为主+1颗激光雷达 |
成本适中、兼顾安全与经济性 |
感知范围受限（低速可接受） |
3.5 Robotaxi 降本路径
小马智行第七代系统降本:
传感器套件总成本:
Gen6 → Gen7: 降低 70%
其中:
计算单元: 降低 80%
激光雷达: 降低 68%
整车成本:
2020年: ~100万/台 (改装+传感器)
2023年: ~50万/台
2025年: ~20-30万/台 (前装量产)
目标: ~15万/台 (规模化后)
关键降本手段:
├── 前装量产替代后装改装 (下线节拍: 1小时→10分钟)
├── 固态激光雷达替代机械式 (单颗成本: 数万→数千元)
├── SoC 集成度提升 (4颗Orin→2颗Thor, 减少板卡)
├── 零部件车规化复用 (共享乘用车供应链)
└── 算法效率提升 (减少算力需求, 减少传感器数量)
4. 芯片平台全景对比
| 芯片 |
厂商 |
算力 |
工艺 |
主要客户(无人车领域) |
定位 |
| Orin-X |
英伟达 |
254 TOPS |
7nm |
新石器/白犀牛/小马智行/萝卜快跑 |
L4 主流选择 |
| Thor |
英伟达 |
2000 TOPS |
5nm |
文远知行 GXR |
下一代旗舰 |
| 征程6M |
地平线 |
~100 TOPS |
— |
行深智能/佑驾创新 |
国产性价比 |
| 征程6H/P |
地平线 |
200+ TOPS |
— |
— |
国产高阶 |
| FSD |
特斯拉 |
144 TOPS |
7nm |
特斯拉自用 |
纯视觉专用 |
| EyeQ6 |
Mobileye |
— |
7nm |
— |
ADAS→L4 |
| 武当 C1296 |
黑芝麻 |
— |
7nm |
— |
中端 L4 |
5. 未来趋势
5.1 无人配送车
| 趋势 |
说明 |
| 极致降本 |
裸车价将继续下探至 1万以内，接近电动自行车成本 |
| 纯视觉化 |
从”激光雷达+摄像头”向”纯视觉+少量超声波”演进 |
| 场景扩展 |
配送→清洁→安防→零售→农业，多场景复用同一底盘 |
| 出海爆发 |
新石器/九识已进入中东/东南亚/日韩/欧洲 |
| 标准化 |
国家标准《无人配送车通用技术要求》推进中 |
| 芯片国产化 |
从 Orin 切换到地平线征程6，降低成本和供应链风险 |
5.2 Robotaxi
| 趋势 |
说明 |
| 前装量产 |
后装改装→车企联合前装（小马+丰田/广汽，文远+吉利远程） |
| 单车盈利 |
小马广州/文远阿布扎比已实现单车营收平衡，2026行业拐点 |
| Thor 换代 |
Orin→Thor，单车算力翻倍、板卡数量减半、成本下降 |
| 端到端 |
从模块化（感知→预测→规划）向端到端大模型演进 |
| 监管突破 |
中国L3准入首批车企获批；Waymo高速公路服务2026开通 |
| 出海 |
萝卜快跑迪拜/瑞士；文远知行阿布扎比(Uber合作) |
| 万亿市场 |
预计2033年中国市场86.55亿美元，CAGR 74% |
5.3 两赛道融合趋势
当前状态:
无人配送车: L4低速 → 独立赛道，芯片/底盘/场景完全不同于乘用车
Robotaxi: L4高速 → 依赖乘用车平台改装/前装
未来趋势:
├── 技术下溢: Robotaxi 的端到端算法 → 降维用于配送车，提升泛化能力
├── 芯片统一: 征程6/Orin 同时覆盖配送车和乘用车智驾
├── 底盘标准化: 线控底盘平台化，配送/载人/清洁共享
└── 云端复用: 远程监控/调度/仿真/数据闭环 → 一套系统管两种车队
数据来源