隨著園區業主在裝卸、運輸、配送、倉儲等環節迫切追求向自動化、智能化、無人化轉型升級，無人駕駛在園區物流領域的應用開始逐漸普及。特別是在一些大型的物流園、工業園，廠到廠、產線到產線的貨品裝運已經實現全程覆蓋。

園區物流無人駕駛應用提速，跨場景入局者增多

2022年1月，國務院印發《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》，明確提出要推動新技術與交通行業深度融合,鼓勵自動駕駛在港口、物流園區等限定區域測試應用。

據新戰略低速無人駕駛產業研究所了解，園區物流無人駕駛的應用場景主要是在工業園、物流園、保稅區、制造工廠等。目前，領先布局的一些企業已經開始嘗到了無人駕駛帶來的降本增效“甜頭”，加速了更多項目落地應用。

2023年部分國內新增及重點園區物流無人駕駛項目最新情況（未完善之處，請指正！）

得益于前期運行場景數據積累和自動駕駛技術的進步，部分園區物流無人駕駛項目已實現小批量的無人化常態運營。根據上表收集整理的信息，從項目所屬行業大類來看，除了熱門的汽車制造業，在釀造業、鋼鐵行業、化工行業、航空航天工業，甚至建筑業工地現場都開始投用無人車提高物料運輸的速度和效率，園區物流無人駕駛的行業覆蓋面在不斷擴大。

從主要參與企業來看，除了行業熟知的立得空間，其智慧物流解決方案已廣泛應用在某能源集團煤礦、某化學纖維廠、某汽車零部件加工廠、某制藥工廠產線等廠區生產物流；九曜智能主要研發制造工業級場間物流無人駕駛產品及L4級別工程車輛無人駕駛解決方案，其產品已廣泛應用在南汽、一汽豐田等汽車主機廠及上下游供應商、快消品等。跨場景入局者增多，也是今年行業發展的一大特點。

諸如行深智能、九識智能，這些在末端物流領域取得創新發展成果的企業，在園區物流領域也實現業務突破。九識智能參與打造的蘇州工業園綜合保稅區智能網聯無人車通關驗放項目，無人車能夠智能完成空車識別、研判、發單、過卡、裝卸等一系列流程，幫助更多園區企業降低綜合流程成本。如友道智途，在全面推進港口自動駕駛普及的同時，也在探索鋼鐵廠區、保稅區等場景應用。這些跨場景入局者，進一步豐富了園區物流無人駕駛車輛類型。

自動駕駛+移動機器人，技術整合推出多款新品

園區物流的全流程作業環節眾多，如在汽車零部件加工廠，前期從倉庫到車間的材料運輸，車間當前作業產線到下一作業產線的半成品轉運，成品打包后入庫，后期銷售轉運出庫等等，都可能涉及到各種運輸車輛的應用。

正因如此，布局園區物流無人駕駛的企業，除了自動駕駛企業，還會涉及到移動機器人企業。投用的產品類型，除了無人駕駛卡車、無人駕駛牽引車，還有無人叉車、AGV小車等等。

隨著今年園區物流無人駕駛應用提速，為了響應市場需求，也為了滿足產品在多個場景下的靈活使用，今年多個企業都在園區物流領域針對性地推出了一系列新產品。

2023年部分企業推出園區物流無人駕駛新品（未完善之處，請指正！）

上表所列新品以無人牽引車和無人物流車為主，在產品形態和核心技術上有了如下變化：

模塊化設計，滿足靈活需求

在園區物流的自動化搬運解決方案中，終端用戶往往會根據運送的具體物料類型來選擇適配的車型，無人平板車、無人牽引車、無人叉車、無人配送車、無人卡車等等。但太多的車型，有時也會對車輛的統一調度管理造成一定困擾。

新戰略低速無人駕駛產業研究所整理發現，模塊化設計、多功能組合成為了一些企業的新產品設計思路。如優必選旗下智慧物流業務子公司UQI優奇自主研發的L4級無人物流車Chitu赤兔，可以實現平板車、廂式車以及牽引車三種形態的切換，以更好地滿足不同場景客戶的不同需求。其負載高達600公斤的車廂可以輕松裝入50個輪胎，最大牽引負載3噸可以拖掛6個以上的大型貨架，能夠承擔工業或物流園區等各種封閉場景的無人配送任務。

易咖智車在今年新發布的無人轉運車上也有類似設計，在易咖智車基于封閉道路、非機動車道等場景的中低速（時速40km/h以內）平臺上，可以對動力配置、傳感器模塊、運載模塊等進行靈活的更換，比如升降平臺、圍欄、貨箱等也能夠基于同一平臺作更換，真正地結合場景和需求來做高度定制化。

去RTK化，突破更多限制

在無人駕駛領域，RTK技術被廣泛應用于自動駕駛車輛上，通過利用全球定位系統（GNSS）和基站的相對位置信息，提供精準的導航和定位服務。利用RTK技術，車輛可以實時感知周圍環境的變化，并根據高精度地圖進行路徑規劃和行駛控制，從而實現自主導航和避障。

但在使用過程中，行業發現，在一些復雜場景無人車可能會出現GPS/RTK信號丟失、定位不穩定等問題。于是，一些企業開始強調產品的“去RTK化”，讓園區物流無人車具有更廣泛的應用場景。

今年10月份發布的兩款園區物流無人車新品，均突出了“去RTK化”技術路線。Chitu赤兔是UQI優奇首款“不依賴RTK高精定位”的無人物流車，采取配備多線激光雷達、攝像頭、超聲波雷達等多種傳感器，同時基于Transformer的多模態感知技術融合多傳感器信息，獲得在BEV視角下的時間空間一致的結果，可以實現對周遭環境的精確感知。螞蟻機器人推出的L4級室內外無人牽引車T50-H，采用激光雷達、IMU和輪速計的多傳感器融合定位技術，強調完全去除組合導航或RTK。

室內外通用，連續全天候作業

前文提到，園區物流的全流程作業環節眾多，從室內到室外都有自動駕駛技術可滲透的環節。當前行業新品的模塊化設計、去RTK化，都是在為產品打通室內到室外的應用銜接。室內外通用，也更加考驗無人車在光線、氣候變化時的穩定運行。

工業園區或將率先實現規模化商用

據新戰略低速無人駕駛產業研究所了解，目前國內以化工廠、汽車產業、鋼廠重工業為主的大型工業園區數量近萬，這些園區物流普遍都痛點明顯：一是園區物流基礎建設相對薄弱，園區內公路、橋梁、停車場等基礎設施建設明顯滯后，且缺乏維護和更新，容易導致園區物流運營過程中的擁堵、瓶頸等問題的頻發，極大地影響了物流運作效率和效益。

二是在倉儲、運輸、搬運等環節仍以傳統的單車智能運輸為主，對人力使用極度依賴，然而，隨著我國人口結構的轉變，企業用工荒、招工難等現象日益凸顯，用人成本不斷提升，此外還有人工誤差、效率低下、貨物流轉信息不透明，這些都使得物流成本居高不下，傳統物流體系亟待轉型升級。

以汽車行業為例，即使是已經初步實現自動化，使用了大量自動化設備，廠內物流環節仍有成千上萬的人工在操作。從汽車零部件的廂式貨車入場，到平衡重叉車進行裝卸貨，再到牽引車將貨物從室外運輸到室內，最終到貨物在室內倉儲或者上線，除了AGV小車在汽車行業的運用已經趨于成熟，其他車輛、設備目前還仍處于人工操作狀態。

因此工業園區物流對無人駕駛技術落地需求最為迫切，而且在落地實現上也有明顯優勢。

首先，工業園區作為典型的“封閉+低速”場景，是自動駕駛商業化落地的首選，也是基于物流公司為制造工廠提供原材料零部件的“多頻次少里程”特征的JIT(Just In Time)及時運輸商業場景。一方面，與公共道路相比，園區內車流量較少，突發情況發生概率較低，駕駛環境相對較為簡單。另一方面，低速場景下，線路相對固定、場景可控，技術上可以更好地滿足功能安全要求。

其次，隨著園區5G通信全覆蓋、云邊協同、數字孿生、車路閉環的新型數字交通基礎設施建設，包括自動駕駛過程中，智能網聯卡車能夠與園區場景中的閘機和紅綠燈交互，實現閘機自動抬桿、綠波通行、變道超車、盲區檢測等多項自動駕駛場景，為車輛進行更準確的時空路徑規劃提供可靠依據。

綜合來看，工業園區未來或將是率先實現無人駕駛規模商用的場景之一。但目前很多自動駕駛企業的商業化模式尚在探索初期，主要是場景用戶方的投入考量。在現階段物流配送每單都精打細算到一分一厘的情況下，期待場景用戶迅速投入幾十萬進行自動駕駛改造并耗時5~10年才能考慮折現，行業在性價比上還要不斷突破。

審核編輯：劉清