一家无人车公司，让实体经济率先感受到了物理AI

一切可以被规模化的东西成本总是趋于下降，自工业革命以来，这个规律影响了人类大多数产业的发展。但在部分物流和零售业老板看来，物流配送、装卸搬运、末端上门的成本，似乎降到了临界点。

实体流转环节的产出，很受末端人工的工时影响。这近似经济学大师威廉·鲍莫尔概括的“成本病”：技术可以节约制造过程中的消耗，但在人力驱动为主的服务业，个人提供的服务时间很难缩短，成本也就不容易节约。

一位货车司机一天的工时有限，物流网点雇佣劳动力的最小交易单位是“一整个人”，而不是“一小时运力”。要素不可分割，供给就无从重组。

直到最近两年，自动驾驶行业的进展，给实体物流新开了一扇门。

10月20日，无人配送（Robovan）头部企业新石器（Neolix）宣布完成近4亿美元E轮融资。

天眼查信息显示，本轮融资由博裕投资与某国家级基金联合领投，阿里巴巴AEF NextGen香港基金等多家机构跟投。加上2025年同期完成的超6亿美元D轮融资，这家公司连续两年刷新中国自动驾驶领域的单笔融资纪录，累计融资额突破百亿元人民币。

新石器创始人余恩源观察到，早期物流赛道融资并不容易，而近两轮资本密集加注，源于投资机构看重三个维度的确定性：L4级自动驾驶创业历经十年后急需跑出一条可验证的商业化路径、无人车出海展现出的断崖式交付优势，以及L4级端到端大模型在物流场景率先实现商业闭环的潜力。

据彭博社近期发布的深度报道，目前新石器在全球近20个国家、300多座城市运营着约3万辆无人配送车，车队规模几乎达到了Waymo和百度Robotaxi（无人驾驶出租车）业务规模的5倍，形成了规模庞大的商业化网络。

从技术上来看，新石器传感器融合、端到端大模型等技术储备，符合当下物理AI技术落地的想象。而在实体经济的账本里，物理AI对实体经济最先产生的颠覆，其实是把“运力”从人类的工时中剥离出来，让它第一次具备了可分割、可昼夜复用、可跨地域复制的资产属性。

一、拆掉成本墙

无人配送的价值，是从一笔朴素的物流账开始的。

据国家邮政局监测数据，2025年我国快递业务量高达1990亿件；2026年1至9月，全国快递业务量累计完成1513.0亿件，日均流转包裹超过5.5亿件。

包裹洪流背后，快递网点的老板们每天都在面对一个痛点：一名基层快递员每天要在分拨转运中心和末端派件网点之间来回奔波拉货，有时候可能近百次。

这种被称为“中短途盘驳”的环节，没有情绪价值和服务溢价可言，纯粹是对人类体力和时间的消耗。在传统模式下，网点老板要想维持货物流转，必须承担对应的成本，并承担安全风险，而派送人员也有大量时间花在了应付路程上。

对他们来说，这笔账很好算：单票运输成本能不能更便宜？工作效率能不能更高？

在余恩源看来，吸引客户乃至改写行业竞争格局的核心抓手唯有TCO（总拥有成本），成本正是新石器最核心的流量入口。

为了把经济账算透，新石器内部将TCO划分为两层：新石器自身TCO与客户TCO。以传统面包车对应的城配场景为例，人工配送每公里运费约为1元；假使新石器通过技术和运营将无人车自身TCO压降至每公里0.25元，再向客户按每公里0.5元收费，客户的实际配送成本便能直接砍半，而新石器依然留有充足的盈利空间。

目前，在替代传统面包车的配送场景中，新石器无人车的TCO已全面跑赢人力方案。

其实，为了算出这几毛甚至几分钱的空间，新石器一开始就在硬件和供应链上做了设计。

通过自研L4级无图自动驾驶技术，新石器用“1颗激光雷达＋12个摄像头”的视觉为主方案，替代了行业早期动辄4颗激光雷达的昂贵配置，仅传感器一项就砍掉了约70%的成本；叠加底盘结构的模块化设计与常州工厂的自动化组装（最快不到10分钟下线一台车），其主力车型X3的售价从早期的20万元以上被一路压低至12万元以下，整车制造成本累计下降了50%至70%。

于是，网点老板看到了机会：购买一辆新石器无人车，算上5年全包维保服务，年均落地成本仅为2万至3万元，远低于雇佣一名全职司机的年薪。凭借这本算得过来的经济账，新石器后来拿下了顺丰、京东、中国邮政以及“通达兔”等物流巨头近七成的招标份额。

其中，附着在硬件之上的商业模式质变：无人运力服务模式，也就是前述的收费理论，最让市场乐观。

36氪曾报道，按里程、按票数或按时段向中小商户出售运力与运维服务时，这部分的毛利率能够提高到60%，而硬件的毛利率约为25%。

围绕运力服务，新石器正通过建立标准化体系，成本侧大幅加强精密协同，综合使用效能提升至过往产品的3倍以上，整车生命周期更是从原先的5年延长至8年40万公里；销售侧将无人车销售给加盟商或生态合作伙伴，由新石器兜底底层驾驶安全，合作伙伴负责本地获客、接货以及充换电等基础运维，各方按角色共享收益。

这就是“要素分割”的威力。以前，医药冷链公司、生鲜批发商或社区团购站点如果货量不够饱满，雇一名专职司机就是净亏损。现在，可以“订阅”的无人车运力其实是一个公共资源池。

目前，新石器面向小型B端客户的出货占比已稳定在70%至80%，今年下半年以来，各类产业集群、服装基地以及仓库与工厂之间的短途驳运订单迅速起量。作为通用自动驾驶平台的新石器无人车，在成本上远低于工厂专用的自动化设备，定制化改造门槛也极低，迅速在计划性物流领域打开了增量空间。这是“物尽其用”的一种新解释。

二、切碎工时：把蓝海时间变成黄金运力

当运力剥离下来，物理AI做的第二件大事，是打破了人类生理极限对“时间”的封印。

你见过凌晨四点的深圳吗？新石器无人车见过。

在传统物流体系里，一天24小时的运力价值是极度不均等的。人类司机虽然也能夜间行车，但是视线受阻、事故率高，夜间用工的成本和工作价值与白天是不同的。

凌晨零点至六点，道路有时会进入“蓝海时间”，也就是除了一些必需工程外，没有人能利用这段时间。

不过，今年以来，随着国家邮政局、交通运输部等多部委相继出台智能网联汽车与无人配送推广政策，一场围绕“城市夜间路权”的实验在深圳率先跑通。

据彭博社近期报道的一个案例，深圳于今年3月正式开放了无人车夜间配送准入，新石器迅速在当地铺开了437条夜间配送线路。

在深圳龙岗区，一家禽类批发商户过去每天凌晨都要为临时调度冷链货车和司机而焦头烂额；接入新石器的夜间无人车队后，系统在凌晨时段的运力响应与调度时间缩短到了短短12分钟。避开了白天的红绿灯拥堵与高昂人工成本后，该商户的综合运营成本直接下降了约30%。

甚至，在地下，深圳福田地铁站，新石器与市政交通部门联手跑通了“地面无人车—地铁非高峰专用物流车厢—末端无人车”的接力联运模式。闲置平峰期的地铁运力与路面无人车无缝咬合，将跨区域的货物中转时间直接砍掉了一半。

有意思的是，夜间物流与全天候运营的深入，还倒逼新石器将技术触角从无人驾驶延伸向更广义的具身智能。

余恩源表示，物流涵盖运输、装卸、搬运三大环节，新石器与其他具身智能企业的不同之处在于“先有真实场景需求，再倒推机器人研发”。

例如在夜间物流中，发货仓库虽有人装车，但许多末端收货点夜间并无人员值守，若缺乏具身智能设备协助，就必须专门安排人工在现场等待卸货，反而形成成本与效率的悖论。

再如补能环节，自动充电对家用乘用车而言或许只是锦上添花的体验，但对无人配送车却是刚需——倘若每次补能都需人工等待插拔充电枪，无人化的降本逻辑便难以闭环。一旦装卸与补能环节实现自动化覆盖，整体作业效率将达到传统人力的10倍至20倍。

一旦理解了这种“向闲置时间要效率”的逻辑，就能看懂新石器为什么能把车卖到海外超20个国家。在各种典型地区，物流行业经常面临成本剧增、工时法规限制、老龄化带来的劳动力短缺，以及极端气候的影响。

比如在阿联酋邮政，新石器交付的电动小车，其实相当于一种24小时不需要睡觉、不惧45度高温、严格遵守夜间限速且永远不会因为排班问题罢工的运力机器人。通过将中国高密度城市里淬炼的全天候调度能力平移出海，无人配送车给全球城市基建打上了补丁。

据余恩源透露，新石器在海外采取与当地伙伴设立合资公司的模式，资金池独立且充裕，目前已在全球20多个国家设立办事处，覆盖中东、欧洲、东南亚、东北亚并延伸至拉美与北非。

其中，中东市场今年订单量已突破1万台，明年预计中东将有上万辆无人车投入运营，甚至有望出现单城车队规模超越国内城市的标杆案例；欧洲多国已进入试运行，韩国亦实现了规模化路权获取。

按照新石器内部的战略规划，公司将在3至6年内实现海外收入超越国内收入，将运输成本降至原有的二分之一乃至四分之一。

三、攻克“最后50米”

当然，把运力从人身上分离出来，并不意味着只要造出车就能高枕无忧。把无人车作为物理AI应用的标杆，是因为它十分符合大众设想中的AI应用的画像：自动化、智能化、可进化。

理论上，在开阔规整的人类规划道路上行驶，对自动驾驶从来不是什么难题。难点一般在目的地之后的“最后50米”——如何在杂乱无章的批发市场里找到3号档口的卷帘门？如何绕过小区门口横七竖八的电动自行车，精准倒进快递站的装卸平台？如何在深夜把生鲜包裹停到某家餐厅的后厨通道口？

这是非标末端，传统物流模式中全靠司机的经验和地图辅助，但显然，整个过程的经验是很难在人类之间快速传递复制的，所以有了“老司机”的说法。

余恩源用一套行业对比解释了城配场景的复杂性：国内网约车与出租车每年累计行驶里程约为1500亿公里，且载人属于封闭的标准化系统，无非是搭乘一人、三人或五人的区别；而国内城市配送行业拥有3000多万辆存量车，每年新增或替换三四百万辆，年累计行驶里程超过1万亿公里，服务的是涵盖上千万种货物类别的开放系统。

在实际运营中，无人车遇到的长尾状况千奇百怪——甚至曾有代驾司机叫来一辆无人车，把折叠电动车塞进车厢后自己也钻进去搭便车，迫使研发团队专门为车厢增加了活体检测功能。

但是，对于新石器来说，大部分刁钻死角场景的本质，其实是物理AI的“语料”。这种“语料”还包括对各种运输中突发事件的应对处理、与人工交互时的注意事项等，即便是一个乡镇上的小老板，也可以利用技术把每天的运输经验“记”下来，然后越跑越有效率，并反哺网络，让无人车在去往下一个场景时提前“注意”到可能的问题。

所以，无人车改写实体经济的第三层纵深，就是不仅分割了劳动时间，更通过算法迭代，将原本无法传递的“个体经验”转化成了可全网复用的“系统资产”。

在此次E轮融资的资金用途中，新石器将“端到端大模型数据训练闭环”的研发与“构建更灵敏高效的全球客户履约网络”一同列为核心重点，可见其价值。

截至目前，新石器铺在全球300座城市的近3万辆无人车，累计自动驾驶里程已突破2.6亿公里，且每天还在以超过100万公里的速度源源不断地向云端回传真实路况。最终，它可能让无人车的反应像人类的肌肉记忆一样，刻入基因之中。

结语

新石器创始人余恩源曾抛出过一个颇具野心的推演：如果未来全球跑着1000万辆无人配送车，每辆车协同10个末端配送机器人，那就是一个由“1000万辆车＋1亿个机器人”构成的端到端自动物流底座。

而这次，新石器目前已走过从0到0.1的探索期；当车队规模跨过5%的市场份额、即突破50万辆大关时，公司便真正完成了“从0.1到1”的质变。

今天，在实体经济的众多场景，我们已经能看到这种网络的雏形。而此般景象也在提示一个道理：每一次生产力的跃升，总是伴随对生产要素的重新解构与封装。

或许发达地区的人对几块钱的运费毫无感知，但世界上还有许多群体需要这种普惠——很少有人知道，非洲拥有规模巨大的家用光伏储能市场，因为多国的电力系统都不稳定。同理，传统物流基建薄弱的地方，未来有极大概率选择一种更经济、更容易掌控的物流模式。

十几年，云计算借道光缆把算力从机房解放出来，催生了移动互联网的黄金时代；今天，以新石器为代表的物理AI企业，借由道路，把运力从人类的方向盘与工时中解放出来，创造更大、更普惠的生产力。这是它的努力，也是时代的选择。

来源：松果财经