5月12日，山东省政府政策例行吹风会上，省发展改革委副主任腾双兴在答记者问时表示，计划到2027年，在全省部署1.5万辆以上低速无人配送车。

据了解，今年山东在无人驾驶布局启动了三类试点，除了全省城市末端无人配送，还计划在烟台市部署包括无人配送车在内的全场景无人车超2000辆；在济南新旧动能转换起步区、青岛海岸新区车路云一体化部署各类无人驾驶车辆超650辆；力争用三年左右时间推动山东无人驾驶实现全场景多领域突破。

政策目标再扩大：省市竞逐“无人化”物流高地

相较此前，山东邮政管理局提出的“计划在2025年无人快递（配送）车应用数量不低于1500辆”，很明显，此次山东省的无人配送车落地目标在进一步扩大。

事实上，近些年，不止山东，江苏、安徽、陕西、河南等多个省份都在加快推进无人配送领域布局，目前均已实现无人配送车的全省地级市覆盖。（推荐阅读：批量增订超200台！又一省份实现无人配送车全省覆盖）

各地级市也相继公开了包括无人配送车在内的低速无人车规模化落地计划，其中，苏州计划到2026年累计部署无人配送车不少于1600辆、四川遂宁计划2025年底累计布局至少200辆无人配送车......（推荐阅读：超6000台！多地公开低速无人车部署计划）

全国范围内掀起的无人配送车落地热潮下，无人配送已然跨过试点期，迈入规模化应用阶段。

订单激增：到达商业化临界点突破

事实上，不止政府在加快规模部署，企业也在加快落地速度，今年已有数家无人配送领域企业透露收到的订单量激增。

九识智能曾透露，截至2024年底，在手订单超万台，累计交付超3000台；2025年一季度，九识智能延续了高速增长的的态势，新增订单量同比增长4倍。截至目前，识智能无人车已经在全国29个省、直辖市和自治区的200余座城市常态化运营，L4运营总里程超1200万公里。

如新石器曾透露，公司在2025年伊始，就已累计斩获超2万辆客户订单，“将在2025年成为首家交付和管理万台以上L4车队的无人驾驶公司。”

白犀牛则表示更关注无人车“日活”指标，目前已实现近千台无人车的日活运营，计划到2026年，实现公司无人配送车日货量达到5000台。据了解，白犀牛已与顺丰、三通一达、永辉超市、达达快送、盒马生鲜、饿了么等快递物流方及零售商超建立深度合作，为其带来更多的商业场景。

为了快速实现规落地，企业纷纷加大量产能力，今年已有数家企业无人配送领域企业额提前布局，以应对快速扩张的市场需求。（推荐阅读：订单量最高增长近10倍，国内无人配送企业加速量产基地布局）

九识智能目前已在苏州、自贡、无锡等地自建生产基地来实现无人车制造，还通过与尚元智行等合作伙伴的技术合作来实现产品的开发与量产。

值得一提的是，九识智能在四川自贡落地的西南区域总部及生产基地的一期工厂已于今年3月底实现试产，日产量10台，今年预计年产3000台；据了解，该项目计划总投资约50亿元，5年内全部建成，届时可实现10万台无人车产能。

不日前，九识智能还与山西鹏飞集团、东风特汽分别签约合作协议，三方将累计合作生产2000台新型无人驾驶智能物流配送商用车。

新石器无人车在四川资阳的生产基地计划在今年实现产量近千台；此外还在常州、安阳、盐城、桐庐等多地设有制造工厂和生产基地，年产能达近2万台。

资本押注：头部企业更受青睐

2024年被视为无人配送车落地元年，这一年里，多家企业迎来大笔融资，2024年2月22日，毫末智行宣布迎来超亿元的B+轮融资；2月27日，九识智能宣布完成近1亿美元A轮融资；3月27日，新石器无人车完成6亿元C轮融资......

不难看出，无人配送已成为资本市场“新宠儿”，此后该领域投融资热度直接延续至今。

2025年被视为自动驾驶关键年，无人配送赛道资本加持力度更是空前，单笔投资金额突破10亿级、融资频率也在加快。

2024年以来，国内外部分无人配送相关企业融资情况一览

今年4月份，九识智能在完成3亿美元（≈21.93亿人民币）B轮融资，白犀牛在5月8日宣布完成2亿元B轮融资，该轮融资由顺丰集团领投，鑫源汽车及老股东线性资本跟投；新石器更是在春节刚过就官宣完成10亿元人民币C+轮融资，该轮由多家物流巨头和中金资本等财务投资人共同加持。

与此同时，2025年3月，国家发改委组建国家创业投资引导基金，旨在发展低空经济、无人驾驶相结合的物流新模式。

根据国家邮政局数据，截至 2024年快递物流无人车规模化应用已累计超过6000台，为100多个细分场景的用户交付了上亿件订单，全行业日均配送量显著增加，有效弥补了快递物流人员不足的重大缺口，标志着快递物流无人车开始从“试点示范”正式向“规模应用”阶段迈进。

总的来说，在政策、资本驱动下，无人配送逐渐成为行业刚需。同时无人配送车上路依旧存在临诸多挑战，比如在复杂路况下的精准感知和决策能力仍有待提升，并由此导致的部分人群对其安全性存在担忧。这要求产业链相关企业进一步加大研发投入，推动人工智能、传感器等关键技术的突破，以应对未来更复杂的应用场景。

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