通商研究 | 无人物流配送车行业法律观察:合规框架下的行业治理与风险前瞻(上)

无人物流车是物流行业中采用具备高级自动驾驶能力的运输装备，通过人工智能、多传感器融合、精确定位与自主路径规划等技术，在限定运营设计域（ODD）内实现无人或极少人工干预的货物运输与配送。该类装备通常基于L4级[1]及以上自动驾驶系统，在低速或结构化道路环境下自主执行调度任务，旨在替代传统有人驾驶车辆完成物流环节中的分拨、支线运输与末端配送，从而提高效率、降低人力成本并改善物流安全性与稳定性。

2025年9月，中华人民共和国交通运输部联合国家发展改革委、工业和信息化部门、国家邮政局等多部门在《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》中提出要加快构建智慧物流体系，鼓励城市加大场景和路网开放，推动新型快递配送设备规模化应用，推广末端智能配送服务。与载人自动驾驶车辆相比，无人物流配送车在车辆结构、运行速度、运行区域及风险外部性方面具有相对可控的特征，因此成为我国自动驾驶商业化落地的重要突破口。本文将通过梳理无人物流车行业的发展现状及现行规定，重点探析企业在业务落地时面临的合规问题与应对思路，并对相关政策的演进趋势作出研判。

（一）无人物流车的应用场景与发展现状

截至2025年，行业正处于从试点示范向规模化商用落地的关键转型阶段。中国及全球市场均呈现快速增长趋势，一方面技术成熟度显著提升，L4级自动驾驶在限定场景的可靠运行能力不断增强；另一方面，成本结构因激光雷达国产化、电池与自动控制系统成本下降而大幅降低，推动了整车及运营成本的下探。政策推动亦成为显著特征——全国百余城市开放政策路权，以支撑无人物流车在特定场景的开放道路测试与运营。与此同时，行业应用场景不断拓展，从传统的快递末端配送延伸至城配、即时零售、园区物流等更广泛物流环节。

1. 末端配送场景

末端配送是无人物流配送车当前最主要的应用场景之一，通常发生在货物已完成干线与分拨运输之后，覆盖快递网点向社区驿站、快递柜的派送，以及商超、生鲜前置仓向社区或商圈的即时补货与订单配送等业务形态。与传统骑手或小型货车配送相比，无人物流车具有运行速度低、行驶距离短、线路相对固定等特点，能够在一定条件下替代人工完成重复性、高频次的配送任务，从而在缓解用工压力、稳定履约能力方面体现出现实价值。当前，无人物流车主要在封闭或半封闭区域（如校园、园区、社区）以及部分经过审批的城市道路上运行，其业务模式多为“网点—驿站”或“前置仓—集中收货点”的批量投递，而非直接面向分散的个人收货地址。这一运行方式在一定程度上降低了复杂交通环境与人机交互带来的安全风险，也更有利于地方监管部门在试点阶段进行风险控制。

2. 支线物流场景

城市配送及干支线运输是无人物流车向更高价值物流环节延伸的重要方向，主要承担城市内部物流节点之间以及城市与城市之间的中距离货物运输任务。该场景在物流体系中处于承上启下的位置，既不同于面向终端消费者的末端配送，也不等同于传统意义上的长途干线运输，其典型特征是运行距离较长、货量较大、线路相对固定，并对运输稳定性和安全性提出更高要求。在当前行业发展阶段，干支线无人物流尚未实现全面商业化，而是以示范运营和定向试点为主。各地通过开放部分高速公路路段、设立自动驾驶示范区等方式，允许企业在限定条件下开展无人驾驶重卡或中型物流车辆的测试与试运营。

3. 转运短驳场景

转运短驳是无人驾驶物流在港口、保税区、大型厂区等封闭或半封闭场景内，进行货物定点、短距离、高频次接驳运输的重要应用。国内多个园区正积极布局，并在该领域进行先行先试，推动无人驾驶短驳从技术测试走向规模化商业应用。如赛力斯超级工厂零碳智慧物流港、重庆果园港等是智慧物流园区建设与无人化转型的重要标杆，通过部署无人车、标准化线路与智能调度，显著提升分拨效率与降低运营成本。

（二）商业模式与行业痛点分析

从发展现状而言，无人物流车行业已具备相对成熟的商业模式，但规模化和商业化效率逐渐成为了制约进一步发展的核心痛点。

1.  行业竞争格局持续升级

无人驾驶企业、物流平台企业、乘用车大厂三方参与竞争，行业内部正上演着强者通吃、弱者淘汰、巨头观望布局的大洗牌。头部无人物流车初创企业凭借万台级订单、成熟落地和清晰盈利预期，虹吸绝大部分融资（尤其是物流、互联网企业的融资）；中小初创企业因交付量低、盈利不明，融资轮次后移、金额缩水、资金链承压，加速行业向头部集中；京东、美团、菜鸟等巨头通过“投资+自研”双布局，凭借自有海量资金、场景与数据优势，既投资绑定初创企业，又将其与自研产品转为竞争对手，减少对外采购初创公司的产品并加速自研迭代，但在规模化上推进迟缓，仍处于技术储备或生态补充的阶段中，静待行业明确利好。

此外，无人物流车上游供应商、传统车企、跨界科技企业纷纷切入。多阵营叠加导致赛道拥挤度持续提升，竞争逐渐延伸至技术、供应链、场景、运维等多维度，行业竞争激烈程度大幅提升。

2. 成本下行驱动规模放量

从商业模式角度观察，无人物流配送车的核心价值在于通过无人化与电动化替代传统人力配送，实现长期运营成本的结构性下降。无人物流车成本的持续下降，核心根源集中在技术路线优化与关键零部件价格下行两大方面，二者形成合力推动成本逐步下探，同时驱动企业通过规模化持续放量及行业扩容。

3. 核心技术待迭代打磨

随着无人物流车在越来越多的场景下大规模应用及部署，届时无人物流车会遇到数倍的复杂长尾情景[4]，例如形状各异的车辆、乱穿马路的行人、极端天气等，技术可靠性与稳定性仍需长期迭代。

4. 场景落地呈现分化态势

应用场景是无人物流车商业化落地的核心载体，其场景分布、适配能力及拓展潜力直接决定行业商业化进程，当前应用场景层面的核心瓶颈集中在成熟场景内卷、新场景待挖掘、个性化适配及海外拓展四大维度。当前，快递末端配送是无人物流车规模化应用的第一步。物流无人车企业想要扩大规模，绝不应该仅限于快递场景，而是要把视线投入到更广阔的应用场景；而新场景挖掘更多取决于企业的场景定制化适配能力，需要持续针对个性化需求定制并形成固化方案。

（三） 现行监管框架的动态演进

与技术进步和商业拓展同步的，是无人物流车的多层级监管框架的动态演进。

1. 国家监管政策

2023年四部委颁布的《智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》标志着对L3/L4级车辆的准入管理拉开序幕，为产品最终上市销售设立了系统性安全门槛。《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》则对自动驾驶汽车的应用场景、运输经营、安全保障等事项做出了更加具体的规定，其中提出，从事道路运输经营的自动驾驶汽车应符合国家相关标准及技术规范等要求，依法办理机动车注册登记，取得机动车号牌和机动车行驶证，同时应按照《中华人民共和国道路交通安全法》《中华人民共和国道路运输条例》《机动车交通事故责任强制保险条例》以及《工业和信息化部、公安部、交通运输部关于印发智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）的通知》有关要求，提供交通事故责任强制险凭证以及交通事故责任保险凭证或事故赔偿保函。

与此同时，无人物流车在工作过程中涉及对路况路线的测算、相关数据的收集与存储等，故《中华人民共和国测绘法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》及相关政策性规定也是企业数据合规的重要参考。2022年8月，自然资源部发布了《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》，对智能网联汽车涉及的测绘地理信息数据采集和管理等相关法律法规政策的适用与执行问题进行了规定。

2. 地方试点政策

北京、上海、深圳、杭州等先锋城市竞相出台实施细则，形成了“道路测试—示范应用—商业化运营”的阶梯式准入路径。其中，深圳市通过地方立法明确，完全自动驾驶车辆在无驾驶人期间发生交通事故，由车辆所有人或管理人承担赔偿责任，这一规定为责任界定提供了清晰的法律预期。杭州市更是在全国率先以地方性法规形式，开放全市八城区作为智能网联车辆测试应用区域，为规模化运营提供了广阔空间。这些地方试点政策在具体流程、保险要求、事故处理机制上存在差异，构成了企业进行区域市场拓展时必须逐项研究的合规矩阵。总体而言，虽然各省市的政策对无人驾驶物流车发展的侧重点略有不同，但基本是围绕着扩大试点范围、拓展应用场景以及推动无人技术在物流领域的创新应用等层面展开发展规划。

通过上述分析可见，无人物流配送车的行业生态已初步形成“场景—技术-—政策”三维联动格局，但监管框架仍处于动态演进阶段，企业合规路径高度碎片化。在明确行业现状与政策边界的基础上，企业更需精准识别业务落地中的法律风险锚点。下篇将深入剖析无人物流车企业三大典型业务模式（软件服务、硬件销售、整套服务方案运营）的合规难点，并提出可操作的风险应对框架，助力行业从“合规试探”迈向“合规赋能”。

*本文所载无人车相关信息与意见均基于公开网络检索获取，数据更新至2026年2月，仅供行业研究参考，不构成对任何主体的法律意见、投资建议或交易操作依据。敬请读者自主评估信息并自行承担据此行事的全部风险，在未获得本所针对具体事项的书面专业意见前，切勿将本文内容作为决策依据。

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作者简介

干诚忱

合伙人  上海办公室  

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