过去一年间，市场愈发深刻意识到，在效率与公平的权衡中、在一个共同富裕的社会趋势中，科技公司的商业模式不能过度依赖不同群体的收入差异。这使得无人配送的解决方案，从一个长期趋势的探索，变成中期更现实甚至迫切的命题，在自动驾驶的各个赛道中，我们认为低速商用无人驾驶有望较早迎来发展拐点，其关键在于技术完善、路权开放和商业场景的磨合。
摘要
技术渐趋成熟适配通用性场景，产业链完善、规模效应驱动成本下降。1)无人配送遵循自动驾驶的底层技术原理，目前感知、分析决策、控制执行以及云端基础设施等技术架构共识基本形成；2)我们认为，逐步完善的产业链体系、快速商业化驱动的规模效应叠加国产替代将促使成本快速下降，进一步实现无人配送规模化复制。
持证上岗，路权开放是变量。1)2021年5月，北京高级别自动驾驶示范区采取类似于德国的“车辆自身+运营区域”双审核认证制度率先向美团、京东物流、新石器三家企业颁发国内首批无人配送车车辆编码，开放北京亦庄225平方公里路权。我们认为北京开放路权为行业提供了监管范本，后续随着无人配送车安全性逐步提高、生态逐步做大、模式得到验证，将会有更多城市向无人配送车开放路权。2)我们认为各城市能在公开道路投入运营的无人配送企业数量将会受到监管，目前技术、商业案例准备充分的企业有望在路权开放的进程中享受明显的先发优势。
多点开花，各场景的商业化探索渐次展开，有望将行业从实验室快速推向现实场景。1)无人配送+快递：以京东物流为代表，其无人配送车历经四次迭代，率先在若干公开道路及高校实践无人快递配送，在真实环境中积累数据驱动业务正向循环。我们认为较高密度的集约化配送场景是突破口，随着单车造价下降和运营效率的提升，无人车回本周期将缩短；2)无人配送+本地生活：以美团为代表，尝试构建空、地、人一体的无人配送解决方案，在外卖、买菜、闪购多场景中以人机协作的方式提升骑手人效，以缓解日益明显的劳动力问题；3)无人配送+新零售：以新石器为代表，其搭建了自下而上的技术和供应链体系，并且自建智能工厂快速实现量产。新石器以定义产品、打造标杆的方式，引领了无人车与新零售结合的模式，并尝试在其他场景实现更大范围验证，通过无人车网络构建移动化的智慧城市。
风险
路权开放进程缓慢；数据安全监管；商业验证低于预期。
正文
末端配送无人化加速
自动驾驶之末端无人配送
在我们上篇自动驾驶主题的报告《中金看海外·主题|行至中局，自动驾驶落地可期》中，我们根据应用场景的差别、自动驾驶级别的高低、行驶速度差别将自动驾驶分为L4级别乘用车、L3级别乘用车、高速商用车、低速商用车四类。其中低速商用车较早实现安全性、通用性和商业化三个层面的均衡，尤其在末端配送中找到了适配的场景；相比Robotaxi，无人配送Robodelivery由于运输频次高，拥有与Robotaxi一样可观的市场空间。本文围绕末端配送的无人化，从技术、路权和商业三个方面进行阐述。
图表：自动驾驶赛道分类
资料来源：中金公司研究部
图表：Robodelivery和Robotaxi潜在可渗透市场的交易频次
资料来源：万得资讯，中金公司研究部
供需失衡状态下，无人配送有望提供较优实践供给：人口红利逐渐消失，供给瓶颈显现日益严峻的劳动力短缺和逐渐高企的人力成本。1)近年来，我国16-59岁劳动年龄人口数量持续下降，从2011年的9.4亿人逐年减少至2020年的8.8亿人，2020年16-59岁劳动年龄人口占比大幅下跌至62.3%。2)人口红利逐渐消退的时代，人工成本压力骤增，吸纳就业人口较多的服务业首当其冲。中国社会科学院发布的《社会蓝皮书》指出，2019年快递员平均月收入4,859元，同期全国城镇私营单位就业人员月均薪资4,467元，高出9%。此外，根据中国邮政快递报社，2020年全国快递员中从业经历在3年以下的占比为61%，反映出快递员的流动率高，导致公司在招聘和业务培训上的支出居高不下。3)另外，对劳动者权益的保障也将提升互联网平台的履约成本。
图表：2011-2020年中国16-59岁劳动年龄人口数量
资料来源：国家统计局，中金公司研究部
人力存在固有的局限性。1)人工配送易受到雨雪雾尘等极端天气的影响，不仅会导致派件延误，还可能会对配送员的生命安全造成威胁。2)人力无法做到7*24小时连续运转，对于某些极端的需求无法做到很好的响应。
重复性简单劳作低效，城市交通安全难保障。1)据中国电子商务研究中心统计，末端配送环节在成本和时间上的花费要占到整个配送作业的30%。车百智库数据显示，效率低下加上业务量的持续增长和用工紧缺的问题，导致24.7%的快递人员每天工作12小时以上。2)配送员为节省时间不遵守交通规则的情况时有发生，交通安全难保障。
需求：更安全、更便利、更快捷丢件风险。配送员在上门派件过程中，车辆和包裹处于无人看管状态，容易造成遗失。
用户隐私问题。2017年11月底中国智慧物流研究院针对80、90后为主的消费者调研结果表明，在“最糟心的末端配送体验”中“不送货上门”占总人数的47.6%，“你最担心的末端配送问题？”中58.3%的用户表达了对“信息泄露”的担忧。所以对于用户来说，既希望能够送货上门但又担心个人家庭住址等隐私泄露存在天然的矛盾。
封闭区域配送问题。多数的高档住宅区、办公楼宇、学校等为规范管理都是不允许配送员进入的；疫区、医院等特殊场所需要阻隔病菌，无人车提供高效便捷的智能化方案。
无人配送车是解决用户体验和快递效率的“质变”方案代收点、快递柜提升配送效率，但丧失部分用户体验末端配送成本占整个配送作业的30%，从代收点到快递柜，大家一直在试图解决消费者用户体验和快递效率的矛盾。
1)代收点，能提升快递效率，但也存在安全性低、密度不高、用户体验差的问题。代收点可结合商品销售、便民服务、社区团购等功能，带有综合社区服务性质，盈利模式多元。
2)快递柜，2012年中邮速递易率先在国内开启智能快递柜业务以来，快递柜弥补了派件末端最后100米市场的空缺，在有效提升用户体验的同时也能一定程度上提升配送效率。然而快递柜由于周转效率低、盈利模式单一、投入回报周期长，一度面临发展的瓶颈。
图表：代收点和快递柜的对比
资料来源：国家邮政局，圆通研究院，中金公司研究部
无人配送车的“人机协作”无人配送车拥有人“可移动”的优点，带来较好的用户体验、更高的配送效率。相比于代收点和快递柜而言，无人车具有移动的属性，能够完成直接的用户配送，体验更佳；相比于快递柜的低周转和重投入而言，无人配送车能够实现更高的快递配送效率。
图表：无人配送车的“移动”属性解决矛盾
资料来源：中金公司研究部
然而机器不是万能的，机器适合解决集约化需求，人适合解决个性化需求，人机协作是主旋律。对于重复性、机械化的工作，机器能够更高效、更低成本地完成。1)对于相对共性需求的快递、社区团购、甚至是某些集约化程度较高的核心办公区的外卖场景，无人车的落地能够形成对运力的补充，配送车和配送员可进行人机协同，一次出车能够装运单人配送的两倍单量，减少配送员往返站点的次数，实现大单量、远距离的高效配送；2)对于个性化零散化的需求场景，无人机配送、人力配送是较好的方式。
无人车有超越人的优点。1)无人配送小车能将人力从恶劣的环境中解放出来，提高整体安全性；另外无人配送车除了需要充电维保外可实现7*24小时全天候工作，确保配送服务的即时性与准确性；无人配送被限定按照指定路线行使，遵守交通规则；无人配送能够最大程度减少人员的接触，在封闭区域或特殊场所中有特别的应用价值。2)无人配送车的边际成本更低。我们以快递配送举例，2020年京东物流每单快递配送的人力成本为5.3元，随着快递数量的增加，基本上人员也维持同比例的增长，导致边际成本基本没有太大变化；然而若使用无人车，由于无人车能够较好地解决集约化的需求，随着快递单量的增加其规模效应较为明显，边际成本下降显著。
图表：机器解决集约化需求，人解决个性化需求
资料来源：中金公司研究部
图表：快递员VS无人车边际成本
资料来源：京东物流招股书，中金公司研究部
无人配送车的发展拐点：技术、路权、商业临近突破前夜我们认为无人配送在技术、路权、商业落地方面都到了快速突破的前夜。
1)从技术角度而言，无人配送的技术架构体系在业内逐步达成共识，可适配通用性场景。随着产业链上下游逐渐完善，潜在的规模效应将驱动成本下降，进一步实现无人配送规模化的复制。
2)“持证上岗”，由于无人配送车占用道路公共资源，因此它从诞生起即受到监管。北京亦庄开放路权传达了积极的信号，也为其他城市开放路权做出了示范效应。
3)从商业化角度而言，“无人配送+”正在各行各业中得到应用。以京东物流为代表，无人配送+物流迎来快速发展。京东物流打造的无人配送车率先在若干公开道路及高校实践无人快递配送，在真实环境中积累数据驱动业务正向循环；在无人配送+本地生活领域，以美团为代表，在外卖、买菜、闪购多场景中以人机协作的方式提升骑手人效，以缓解日益明显的劳动力问题；无人配送也正渗透进零售行业，以新石器为代表，搭建了自下而上的技术和供应链体系，并且自建智能工厂快速实现量产。新石器以定义产品、打造标杆的方式，引领了无人车与新零售结合的模式。目前无人配送行业逐渐形成产业链，同时不管是互联网巨头还是创业公司都积极布局，具体情况如下图所示：
图表：无人配送产业链和相关企业
资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部
技术成熟适配通用场景，产业链形成中塑造新格局无人配送与自动驾驶其他赛道遵循相同的底层技术原理，即感知、分析决策、控制执行以及云端基础设施等几个部分。从运行流程来看，首先通过多传感器识别并融合周围环境信息，输入数据；再由计算平台进行算法处理；最后根据计算结果执行相应的动作；另外在云端提供海量数据、高精地图以及后台远程接管和监控等基础设施。
图表：无人配送车辆工作流程
资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部
无人配送架构体系初见成型。由于无人配送的体积小、速度低、载重轻等特点，安全性相对可控，整体而言难度更低。从目前技术发展情况来看，相比于Robotaxi和Robotruck的高落地难度，无人配送Robodelivery技术基础和供应链体系逐渐形成。
赛道内多家公司基本达成产品和场景的共识。多家公司无人配送车辆陆续问世，既包括美团、阿里、京东等互联网巨头，也有新石器这样的初创企业。从产品基本规格和性能上来看，早些年各家造了大小不等、形态各异的无人配送车，目前各家经过几年的探索验证逐渐达成共识，主流的车体大小约为2.5米长*1米宽*1.7米高，最高时速在30km/h左右，续航约为100km；无人配送主要解决相对集约化的需求，人机协作是中短期内能够实现的，主要的应用场景包括快递、外卖、新零售等。
图表：部分无人配送车辆参数信息
资料来源：赛博汽车，各公司官网，新石器官网，中金公司研究部
跨学科多方位融合的自动驾驶技术水到渠成底盘技术：源于传统汽车工业，但胜于汽车工业多方势力进入驱动技术走向成熟。随着无人配送市场的逐步发展，各家企业看到了无人配送的潜在市场规模，以创业公司、Tier-1供应商和整车厂为主的玩家进入无人配送车辆线控底盘领域，推动技术走向成熟并逐步构建起了较为完整的供应链。
图表：无人配送车辆线控底盘供应商情况
资料来源：36氪，车东西，赛博汽车，盖世汽车社区，中金公司研究部
软件定义制造，产业链话语权变革。传统汽车底盘制造的难点在于硬件的生产加工，即冲焊涂装的过程，而随着智能化汽车时代的到来，以自动驾驶系统为代表的软件功能成为无人车底盘的核心，需要全新的E/E架构去实现软件定义汽车的理念。我们认为，产业链价值核心的转移驱使主机厂强化在软件能力上的投入，类似于特斯拉研发集中式E/E架构和FSD系统，在底盘领域，无人配送车企业/主机厂将会采取类似举措以保持产业链核心地位，强化对于产业链的掌握。
智能感知和决策：“感官”和“大脑”至关重要无人配送车同样需要多维度的传感器系统。尽管在运行速度上和Robotaxi、Robotruck等存在较大区别，面对更加复杂的非标路况，无人配送车辆仍然需要包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波雷达在内的完善传感器体系。受乘用车与商用车领域持续多年的智能化升级趋势影响，当前除激光雷达以外的车载传感器技术相对成熟。激光雷达方面，用于无人配送车辆的产品在技术要求上弱于乘用车和商用车，通常是16线或者32线，低于乘用车和商用车的64线或128线，相比之下生产难度更低，产能更大。另一方面，以禾赛科技、速腾聚创、大疆为代表的国产厂商逐步进入之前被Velodyne等国外厂商垄断的市场，并开发面向无人配送领域的激光雷达，不断降本提效。根据禾赛科技招股说明书，2020年前三季度禾赛激光雷达总产能达到5,070台。
图表：主要激光雷达供应商
资料来源：亿欧智库，新智驾，车云，禾赛科技官网，Velodyne官网，中金公司研究部
惯性导航系统随着国产替代有望进一步降本。惯性导航由于不依赖外部信息、延时低、数据输出全面的特点具有不可替代性，通常和全球导航卫星系统(GNSS)搭配使用以实现精度和场景的互补。在自动驾驶等领域，大部分公司使用以诺瓦泰公司为代表的进口产品。目前国内厂商也开始切入该赛道，典型代表包括星网宇达、导远科技、戴世智能和羲朗科技。随着技术不断成熟、国产替代，我们预计成本有望进一步降低。
图表：国内部分高精定位企业
资料来源：头豹研究院，中金公司研究部
计算平台迎来国产化突破。无人配送车辆芯片需要综合考虑算力与功耗的平衡，目前大多数低速无人配送车大多数采用英伟达Jetson AGX Xavier芯片，在提供较强计算性能的同时兼具小尺寸低功耗的特点。国内厂商经过技术打磨也逐步实现突破，例如华为发布MDC300F，应用于港口、矿山、园区物流等商用场景。
图表：车载计算芯片供应商及主要产品
资料来源：各公司官网，电子发烧友网，中金公司研究部
智能算法：理解多样、非标道路和场景非标路况、行人、环境需要差异化算法。不同场景决定了自动驾驶各个子赛道的技术差异，这在数据和算法上尤为显著。Robotaxi场景集中在城市快速路和高速公路，主要面对车流，追求乘客安全舒适的乘坐体验；Robotruck场景则集中在高速公路上，由于高速和载重大的特点，更加追求极限感知，进而预留出反应时间；而无人配送则集中在非标道路上，主要运行的区域为非机动车道、小区、园区等多元化的场景，因此在自动驾驶算法中除了更关注额外的行人数据外，也需要大量的经验和工程化能力的积累，以更好地识别多种多样的场景、物体，从而更加有效地做决策。
图表：自动驾驶子赛道的技术差异
资料来源：中金公司研究部
数据积累驱动算法迭代的飞轮效应开始显现。部分企业已经开始在真实的城市道路和小区中进行商业运营，积累了相对可观的数据。我们预计随着无人配送车辆运营规模增加以及行驶里程提升，算法在大量数据集支撑下将得到快速迭代优化。
图表：无人配送代表公司自动驾驶里程[1]
资料来源：The last driver license holder，中金公司研究部
规模效应下成本有望持续下降当前成本跨度较大，平均成本仍然较高。无人配送车辆主要硬件成本由线控底盘、激光雷达、惯导系统和计算平台构成。由于细分场景的差异，不同公司在底盘、上装、传感器、惯导和计算平台选择上存在不同方案，同时由于各公司在规模化进度上的差异，单车成本呈现出明显跨度。
规模效应驱动成本快速下降。当前无人配送赛道主要玩家均已提出较为明确的量产计划，部分玩家已经实现量产。以激光雷达为例，根据大疆Livox，随着L2+/L3功能的导入，激光雷达出货量将达到十万台每年，对应价格大幅下降。我们认为，类似于激光雷达的降本路径，在规模效应驱动下，无人配送车其他零部件成本也将持续大幅下降。另一方面，线控底盘、激光雷达和计算平台等关键硬件部分已涌现出一批具有较强竞争力的国产厂商，如大疆Mid-40 激光雷达单价仅为3,999元。我们认为，在量产规模效应和国产替代的共同驱动下，长期来看无人配送车辆成本有望下降到10万元以内。
图表：无人配送企业预期量产计划和量产成本
资料来源：车百智库，新智驾，车东西，赛博汽车，中金公司研究部
持证上岗，路权开放是变量标准制定渊源：借鉴学习，取长补短无人配送需要政策的规范引导。不同于互联网时代的“创新先行，监管后置”，无人配送乃至整个自动驾驶行业的“公共资源”属性决定了政策必须先行规范：
安全性：无人配送车辆面临着安全性的问题，必须经过严格的安全检验和路测才能逐步上路运营。
公共资源的占用：无人配送车辆属于新增体系，类似于共享单车，会占用原有的公共道路资源。
欧美政策先行，具有借鉴意义。欧美国家无人配送车市场起步较早，与路权管理对应的监管政策和法律法规相对较较多。目前各国采用不同模式对无人配送车辆进行管理：
图表：欧美国家无人配送车监管政策
资料来源：车百智库，中金公司研究部
北京批准首批无人配送车，先试先行，示范效应明显北京采取类似于德国的“车辆自身+运营区域”双审核认证制度率先开放路权。2021年5月北京高级别自动驾驶示范区向美团、京东物流、新石器三家企业颁发了国内首批无人配送车车辆编码，首次给予无人配送车相应路权，向上述三家企业开放北京亦庄225平方公里的区域。
示范效应良好，其他地区或将陆续跟进。我们认为各地政府对无人配送整体持支持鼓励态度，在北京首次向无人配送车开放公开道路路权之前，其他城市已经陆续出现无人配送公开上路试运营的情况。我们认为北京开放路权的示范效应巨大，后续随着无人配送车安全性的逐步提高、生态逐步做大、模式得到验证，将会有更多城市向无人配送车辆开放路权。由于无人配送车占用道路公共资源，我们认为各城市能投入运营的无人配送企业数量将会受到政府监管，因此目前技术、商业案例已经准备充分的企业有望在这次路权的开放中享受比较明显的先发优势。
图表：部分无人配送车试运营城市
资料来源：36氪，新智驾，深圳市人工智能行业协会，中金公司研究部
多点开花，商业场景各异无人配送+快递：京东物流快递配送供需缺口逐渐显现，特定场景下无人车是较好解决方案2020年，全国快递业务累计完成833.6亿件，同比增长31.2%。从2016年至2020年，全国快递业务量复合增长率高达42%，然而期间快递员数量从203万人到400万人，复合增长率只有18%。根据中国就业培训技术指导中心发布的《2021年第一季度全国招聘大于求职“最缺工”的100个职业排行》，快递员位列第八，且在过去几个季度中始终保持前十五名，高速增长的快递业务量正在对行业的设施、人员、技术、管理提出全面的挑战。
图表：2015-2020年中国快递业务量和增长率
资料来源：国家邮政局，中金公司研究部
图表：快递员在“全国招聘求职100个短缺职业排行”中的排名
资料来源：中国人社部，中金公司研究部
无人车在校园等特殊场景拥有较好的应用可能性。1)校园需求旺盛：根据中国教育后勤协会、阿里巴巴研究院发布的《校园快递行业发展报告(2019)》，2016年高校快递总量为15亿件，至2019年将突破30亿件，并将保持稳定增长。以教育部披露的当年高等教育在校3,833万人计，人均快递达78件。
2)取件效率低下，用户体验差：受到高校学生上课时间的限制，快递取件时间高度集中。加上服务站物品分布杂乱，货架间的距离往往十分狭窄，寻找快递需要花费很长时间。无人车进一步缩短了货品与用户之间的距离，通过集中派送、标准化服务，灵活机动地为用户提供派送服务，能够满足校园等特殊场景的需求。目前已经有多家企业进入该赛道，具体情况如下所示：
图表：无人配送+快递行业落地企业
资料来源：智慧物流报告，中金公司研究部
以京东物流为例——多版本迭代，全方位能力以京东物流为例，京东物流X事业部支持无人配送技术开发。京东物流于2015年底进入无人配送领域的探索与研发，在2016年5月成立X事业部。X事业部被称作是京东物流的“智慧物流技术部队”，打造无人科技，其成果主要集中在三大板块：无人仓储(无人仓)、无人配送(无人车、无人机)、无人店面(无人超市、无人售卖柜)。
图表：京东物流组织架构图
资料来源：物流沙龙，中金公司研究部
图表：京东物流X事业部业务方向
资料来源：京东物流X事业部，中金公司研究部2016年9月京东物流发布无人仓机器人、无人机、无人车原型机，宣告智能物流正式起航；2017年京东618期间智能物流项目开始逐渐投入运营；2019年11月，发布最新一代4.0版本无人配送车；2020年10月与常熟市开展战略合作，致力于打造全球首个无人配送城；今年5月成为首批获得北京无人配送车车辆编码的企业之一。
图表：京东物流无人配送发展历程
资料来源：京东物流X事业部，中金公司研究部
历经四次产品迭代，4.0版本规模投入商用。从2016年到2020年，京东物流无人车经过了4个大版本的迭代。京东物流4.0版本无人车搭载1个Velodyne 16线机械式激光雷达、4个硬件同步的360度摄像头、4个大疆半固态激光雷达和2个高清红绿灯摄像头，具备L4级别自动驾驶技术，拥有1024L货箱容量，承载重量可达150kg，续航里程100km，最大爬坡30%，可进行远程接管。其产品的可靠性和稳定性较之前的版本也显著提高，能够应对恶劣天气和夜间行驶等场景。2020年投入“抗疫”使用，提供服务107天，往返6,800公里，运送包裹约1.3万件。
图表：京东物流4.0版本无人配送车参数
资料来源：JD Corporate Blog，中金公司研究部
率先在真实道路商用，先发优势明显真实城市率先实践，有望快速复制。2020年，京东物流在江苏常熟启动了城市级智能配送运营项目，京东物流无人配送研究院也落户常熟。京东物流运营的无人配送车辆已经实现了去掉现场安全员，可以通过在常熟搭建的京东物流无人配送远程指挥中心进行管理，必要时工作人员可进行远程介入、接管以保障安全。截至2021年4月，京东物流自动驾驶团队已经采购超过250台第四代无人车，下产线交付运营车辆101台，部署区域覆盖全国20多个城市，包括常熟、北京、长沙、天津、上海、武汉、宿迁、呼和浩特等，实现常态化运营。团队计划于2021年无人车达到千台规模，2022年达到5000台以上，在2025年实现5万台规模。
打造“服务站+智能快递柜+无人车”校园快递综合解决方案。不同型号的无人车可一次性承载几十甚至上百件包裹，行驶至固定配送点将包裹投递到师生手中，实现点对点便捷交付，拥有较强的机动性，能够有效解决包裹洪峰问题。并且高校学生的快递一般以中小型盒子和袋子为主，多为服装鞋帽、电子产品、日用品、化妆品等，通过车柜的设计改良也能够在将来实现更多快递同时配送。从技术层面看，大学校园作为一个小型的封闭区域，路况可知可控，地图测绘也更加精准，同时出行路线相对固定和简单，低速运行也能在很大程度上保障行人的安全。当前京东物流无人车已经在中国人民大学、长安大学、清华大学、上海财经大学、深圳大学、江苏财会职业学院、浙江大学、郑州轻工业学院、郑州大学、河南大学、湖南大学等10余所高校投入运营。
较高密度场景的集约化运输，人+无人车高效协同无人配送车在快递末端配送领域的渗透将依据运营场景和运营时间段做相应的调整。在落地运营区域的选择上，京东物流无人配送偏好快递密度更高的学校、住宅区或者CBD；在运营时段方面，高校的配送时段集中在课间，住宅区集中在晚上下班后，CBD则集中在白天午休时段。成规模、时间匹配性更高的运输能够规避资源的重复配置和浪费，优化运作成本，具有更高的商业价值。京东物流还创造性地推出了“无人车领养计划”，京东物流配送员可申请“领养”一定数量的无人配送车，将标准的末端配送工作交给无人配送车，自己进行快件揽收、打包处理或者其他个性化服务，“人车CP”实现了技术创新和服务落地的良性循环。根据公司年报，2020年京东物流营业成本为670.8亿元人民币，2020年京东物流业务量约为39亿单，单票人力配送成本约为5.3元。我们预计在2023年随着单车成本可以下降至10万元，同时伴随单车日均配送单量提升以及运营效率的提升，每单成本在能够控制在1.5元上下，使用无人车超过10个月即比招聘一个快递配送员划算。
图表：京东物流无人配送快递与京东配送员UE模型的对比
资料来源：京东物流招股书，中金公司研究部
无人配送+本地生活：美团日益增长的便利生活需要和有限的配送人员供给的不匹配近年来外卖快速进入我们的生活，以外卖行业的龙头美团为例，2020年美团外卖日均交易笔数近2,800万，峰值突破4,000万单。与此同时，外卖骑手的数量也快速上升。公司财报显示，美团日均活跃骑手数于2020年突破80万人，该年骑手成本高达487亿元，近年来保持15%以上的高速增长，是公司的最大开支项。
图表：2015-2020年美团外卖日均交易量及活跃骑手数
资料来源：美团WGDC2020，公司公告，中金公司研究部
图表：2015-2020年美团外卖骑手成本
资料来源：公司年报，中金公司研究部无人配送有望帮助本地生活企业降低配送成本，目前已经有多家企业进入该赛道，具体情况如下表所示：
图表：无人配送+本地生活行业落地企业
资料来源：美团官网，行深智能官网，中金公司研究部
以美团为例——场景驱动技术，空、地、人一体的无人配送解决方案鉴于需求的不断增长和劳工的日趋紧张，以及劳动权益等社会问题，现有的配送体系将难以维持低价、优质的服务。美团正加大科技创新投入，探索无人配送领域的前沿技术，同时借助美团外卖配送场景和数据技术能力，推动无人配送发展，提高配送效率，进一步提升用户体验。2016年10月，美团成立W项目组，启动无人配送研究；2017年12月W项目组被提升为独立的无人配送事业部，同月，美团第一台自研无人车“小袋”出厂；2018年建设无人配送开放平台，邀请技术、整车硬件、运营等伙伴共建生态；今年4月，经过不断测试和迭代，美团新一代无人配送车“魔袋20”落地；次月，北京市高级别自动驾驶示范区为美团无人车颁发车身编码。
图表：美团无人配送发展过程
资料来源：美团无人配送官网，中金公司研究部
无人配送四大产品，“小袋”、“福袋”“魔袋”和“美团无人机”。“小袋”针对园区或封闭道路打造，可实现室内和室外无人配送；“福袋”主要面对室内配送场景，送货上门；“魔袋”可在室外行驶，作为当前外卖平台的运力补充；“无人机”是美团为建设城市低空物流网络而设计的飞行器产品。
图表：美团无人配送产品迭代历程
资料来源：美团无人配送官网，中金公司研究部
“福袋”室内配送机器人：拥有20米感知能力激光雷达、超声波传感器、红外传感器、人脸识别RGB摄像头、IMU姿态传感器、温度传感器、重力传感器等多种传感能力，顶部还集成了4颗广角摄像头，可用于远程遥控接管和监控影像收录。“福袋”与电梯、门禁进行交互，自主将外卖送达目标楼层和房间。可应用在办公楼宇、居民楼等场景，完成外卖末端100米无人配送。
“小袋”封闭园区小型无人配送车：六轮的设计实现了车体的机动灵活，赋予了其高强的越障能力，可以跨越20厘米左右的台阶，能够很好地适应室外配送环境。同时搭载了电梯通用套件，拥有自主上下电梯的能力。
“魔袋”室外中型无人配送车：从2019年初代“魔袋”出厂至今年4月“魔袋20”落地，美团室外无人配送车已经经历了两次较大的迭代。1)更精确：搭载了3个激光雷达(车体左右两侧各一颗Velodyne角雷达，车顶激光雷达为禾赛Pandar 64线机械激光雷达)、19个摄像头、2个毫米波雷达和9个超声波雷达，360°无盲区无死角感知5cm-150m的周围环境，准确识别周围道路和环境，精准避让障碍物。2)更稳定：使用汽车行业标准，增加了围绕车辆数字化、线控能力、环境适应性等方面的硬件设置，通过了涉水能力测试、-27℃寒区环境适应性实验和接近1万公里耐久实验。3)续航更长：城市道路续航里程达120km，能适应24小时运营需求。4)载重更大：拥有150kg的装载量和540L的容积，一次性可配送10单。5)速度更快：降低了底盘高度，使得车辆的行驶速度更快，最高时速可达45km/h。6)更智能：搭载了自研新一代电源管理系统和OTA，实现对自动驾驶计算平台、传感器等设备的控制和诊断，具备软件自我更新的能力。
“FP400”低空配送无人机：美团于2017年开始探索无人机配送，最新的FP400系列机型配有6套螺旋桨、6个电机和6大动力系统，保障无人机的安全航行与降落；飞行高度在120米以下，时速10m/s，可载重3公斤连续飞行20分钟。无人机协同地面装备如社区配送站、智能换电站等，在美团自研的无人机交通管理系统的调度和管理下，可以满足城市复杂场景下的低空物流配送需求。
自研+生态合作的技术体系
坚持自研与合作结合的路线。美团无人配送团队通过自研、合作研发和合作生产的方式构建了硬件平台、车载软件、云端软件的技术框架。
图表：美团无人配送技术架构
资料来源：美团无人配送官网，中金公司研究部
开放平台、共享资源，打造无人配送生态圈。除了自研路径之外，美团还推出了无人配送开放平台，提供领先的自动驾驶技术、软硬件一体的解决方案和无人配送的商业落地场景，携手企业、院校和政府，推进无人配送的产学研用一体化。
多技术高效协同，推进外卖、买菜、闪购多场景落地
美团无人配送车自2018年至今已经完成了多地落地测试运营，包括北京的三元桥凤凰置地写字楼、东直门来福士写字楼、西单大悦城、首钢园区和雄安新区等。截至今年4月，无人车配送服务已覆盖20多个小区，完成3.5万订单，总行驶里程近30万公里。据美团无人车配送中心产品负责人反馈，无人车的上线帮忙承担了超远距离和超重订单，骑手人效可提升10单。美团将继续推进无人配送的在北京、上海、深圳等多区域落地，应用于外卖、买菜、闪购等多条业务线，全面实现室内、园区、公开道路多场景运行，公司预计3年内可投运万台无人车。
赋能骑手提升人效。年报披露，2020年美团外卖1P模式的订单量为67.6亿单，1P骑手成本为486.9亿元，每单配送成本约为7.2元。我们认为无人配送车适用于某些高密度标准化程度高的外卖、社区团购等场景，我们预计在2023年随着单车成本可以下降至10万元，同时伴随单车日均配送单量提升以及运营效率的提升，每单成本在能够控制在2.9元上下，使用无人车可以提升外卖骑手人效，无人车运营超过14个月即比再多使用一个外卖骑手配送划算。
图表：美团无人配送外卖UE模型
资料来源：美团年报，中金公司研究部
无人配送+新零售：新石器
智能时代新终端，成就新商业模式
在消费者需求和技术进步的双轮驱动下，零售业态不断革新。电子商务的出现使得一部分消费逐渐从传统的线下转向了PC端，对实体零售造成了较大的冲击。移动互联网构建的高效的基础设施更是让外卖、生鲜电商走进了我们的生活。我们认为“无人配送+新零售”有望打造全新的“移动零售”模式，提供比便利店、餐厅、超市离消费者更近的零售设施，让商品无限接近客群，通过移动的“场”打破交易的空间限制。同时借助“AI+大数据”实现对消费者需求的预判，从而做到“货的供应由人的需求决定，场的配置围绕货的特点改造”，为商家和城市打造高效率的服务网络，为消费者带来全新的购物体验。目前已经有多家企业进入该赛道，具体情况如下表所示：
图表：无人配送+新零售行业落地企业
资料来源：新石器官网，京东物流官网，行深智能官网，中金公司研究部
以新石器为例——横向自动驾驶基础能力，纵向运营壁垒
新石器2015年开始启动L4级无人车正向研发；2018年第一代车型SLV10正式亮相2018年百度开发者大会；经过两年的测试和迭代，全新一代新石器X3无人车于2020年实现量产，并获得车规级E-mark认证；今年5月，新石器获得北京市高级别自动驾驶示范区颁发的无人配送车车身编码，成为首批合规上路的企业。
新石器形成了“一横一纵”的能力体系。横向强调基础能力，1)技术：完整的L4级无人驾驶技术矩阵，自主研发的软硬一体的系统架构和无人驾驶计算平台，构建领先的L4级无人车智能制造、智能运营平台；2)量产：融合车规级产品化能力，自建L4级无人车工厂，在全球范围内率先实现L4级无人车量产交付；3)团队：核心团队融合了无人驾驶、互联网、物流、运营等跨行业多元背景，产业经验丰富。纵向突出运营实力，1)路权：获准在北京、青岛公开道路进行常态化运营，并在多地开展“先行先试”，形成路权壁垒；2)商业化：以末端配送为切入点，重构“人场货”服务网络，在零售等应用场景开始实现商业化落地。
图表：新石器发展历程
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
图表：新石器“一横一纵”能力体系
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
定义技术和产品标准，重塑产业链实现量产
2018年8月，新石器第一代车SLV10实现量产，具备自动驾驶能力，但限定在在封闭园区中行驶；2019年6月，二代车SLV11落地，开始可以在半封闭和封闭环境中切换，进行商业化试运营；2020年8月，三代车X3实现量产。X3在开放道路时速最高可达50km/h，其搭载了1颗32线中距激光雷达，4颗短距半固态激光雷达，1个毫米波雷达、14个超声波雷达，融合感知距离达到120m，2-55m行为检测率可达99%。
自主研发软硬一体的系统架构。以安全为核心，自主搭建开放道路下L4级自动驾驶能力，进行垂直一体化自研，从车辆平台(换电、底盘、域控制器)到硬件(算力平台、安全系统小脑系统、VCI云端主机系统、传感器)、自动驾驶技术栈，自研模块超过80%。新石器通过构建多传感器融合能力，打造了领先的低速复杂场景感知能力：1)零盲区，针对复杂的人车混行及行人近距离交互场景，传感器布局设计实现零盲区。2)冗余设计，传感器布局、算法及世界模型分别针对远中近距离，进行不同的冗余方案设计，为决策提供准确和鲁棒的融合感知结果。3)模型优化，针对服务场景中存在较多的儿童交互和非机动车逆行现象，通过模型调优和针对性训练大幅提高精准度。
图表：新石器无人车主要传感器方案和技术优势
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
图表：新石器无人车技术架构体系
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
自建智能工厂，构建供应链壁垒。新石器打造了L4级无人车量产智能制造基地，自建智造工厂解决标定问题，年产能达10,000台，年返修率小于1%；自建智能pack电池工厂解决新能源供应问题，掌握核心电池技术。
具备规模量产能力，有望进一步降低生产成本。1)传感器：随着软件算法持续迭代，对传感器性能要求逐步降低，此外，激光雷达随规模化量产持续降本，无需稀缺/敏感原材料，传感器降本幅度大于80%。2)算力平台及智能硬件：感知算法及点云定位算法持续优化，降低算力消耗，硬件自研比例进一步提升，惯导、PCU等自研模块提高集成度，算力平台及智能硬件降本幅度大于60%。3)车辆平台及电池系统：车身工艺优化，随量产规模提升而整体降本，公司预计更为经济的磷酸铁锂方案的使用将进一步压缩成本，车辆平台及电池系统降本幅度大于40%。公司预计到2025年，通过自研、规模化量产、长期战略合作供应等战略规划在性能持续优化的同时实现50%的降本。
图表：量产成本逐年下降
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
构建路权壁垒，海内外双轴布局构建移动化的智慧城市
紧跟政策开放进度，积极争取无人驾驶资质。目前新石器已经获得北京市高级别自动驾驶示范区颁发的无人配送车车身编码，青岛也将其纳入首批开展智能网联汽车道路测试与示范应用主体名录，在两市获得合法路权后新石器业已在公开道路实现常态化运营；上海、厦门、苏州等地也批准新石器开展先行先试，在部分道路部署运营无人车。同时，新石器也在积极布局海外市场，推进全球化战略。去年11月，新石器获得德国 TüV Rheinland 正式颁发L4级无人车豁免认证，允许新石器无人车在德国部分城市区域公开道路行驶。
基于自主研发的无人车移动平台，结合无人车低速安全、运营灵活、线路固定、人机交互简单等特点，新石器可为行业上下游提供完备的智能化解决方案，如无人零售、移动餐车、无人配送、安防巡逻等，构建移动化的智慧城市。由此新石器形成了以智慧零售全栈解决和运营方案为核心，用无人小车赋能各场景的商业模式。
规模上量，实践经验驱动下一个阶段的发展。截至目前，新石器已经落地超过6个海外国家，100多个场景，交付无人车超过700台，公司在运营车辆数超过300台，累计行驶里程逾160万公里。我们认为新石器率先在各场景中积累的数据和经验将是公司下一阶段实现1到100的重要基石。
打造用户身边的无人驾驶新零售标杆
B端零售 + C端消费者痛点突出，亟需新一代技术驱动传统零售变革。1)B端零售亟需低成本获客新渠道：电商渠道资本性投入低，但线上流量成本持续攀升；传统线下零售店稳定性强，但覆盖半径小、资本性支出大，试错成本高。2)C端消费者对购物即时性和高品质的要求难以兼顾：受限于人力和时间成本，外卖配送对消费者而言即时性低；便利店也因物流体系和配送成本原因无法售卖品牌餐饮。L4级无人车可有效帮助B端商户触达新客群，以低资本性投入和低流量成本，实现增量收入，同时满足C端消费者“高即时性+高质量品牌餐饮”的需求。
图表：B端零售+C端消费者痛点突出
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
重构“人货场”，为消费者带来“多快好省”的更优体验。1)多：新石器与钟薛高、肯德基、必胜客、雀巢、眉州东坡、谷田稻香等大牌餐饮合作，为消费者提供丰富选择；2)快：用户可以通过“片刻便利无人车”小程序查看附近的车及车内剩余餐品，方便快捷，无需等待；3)好：-18℃-65℃的箱柜设计保证品质；4)省：相比便利店的快餐/鲜食而言，中央厨房+无人配送模式降低了进货成本和品牌的分佣成本；相比快餐店而言，中央厨房+无人配送模式节省了房租、装修、人工、水电费用，最终能够给消费者提供物美价廉的产品，为商家带来更优的回报。
图表：三种快餐零售模式的对比
资料来源：加盟费查询网，中金公司研究部
从公司的商业模式角度来看，1)C端消费者：新石器可直接面向消费者提供服务，消费者通过新石器小程序/App购买品牌商家提供的商品/服务。2)B端零售品牌/餐饮平台：为B端零售品牌提供无人车定制化开发服务，收取定制服务费。3)车队运营商：新石器寻找地方合作伙伴，赋能车队运营商，收取整车费用，并将从商家处获得的服务费收入分成至车队运营商。
图表：新石器商业模式
资料来源：新石器官网，中金公司研究部
（文章来源：中金点睛）
文章来源：中金点睛
加载中,请稍侯......