2026年的一切，都只是Robocity的序幕

L2到L3是辅助驾驶向自动驾驶的分水岭，L3及以上正式进入自动驾驶范畴，L3相当于自动驾驶的门槛。不同于L3的有条件自动驾驶，L4属高度自动驾驶，可在特定驾驶条件下实现全自动驾驶，无需用户响应。 相比Robotaxi，Robovan无需载人，核心诉求是“降本”而非“体验”，应用于低速场景（≤40km/h），全面铺开面临的阻力也更小。目前，我国已是全球最大的无人配送车市场，尤其是城市物流支线运输、生鲜配送成为核心应用场景。 02 模式 特斯拉发布Robovan后，国内资本竞相涌入，产业百花齐放、万象竞发。 其中既有新石器、九识智能、白犀牛等专注无人物流的初创公司，还有京东、美团等互联网大厂，亦有滴滴、曹操出行等出行科技企业，以及Momenta、德赛西威、佑驾创新、长安凯程等智驾公司。 新石器和九识智能在运营城市和车队数量方面较为领先。新石器创始人余恩源称其目标是打造“1000万辆无人车＋1亿个机器人”的物流网络；九识智能则自称运营着全球规模最大的L4级无人驾驶车队。 截至2025年底，九识智能和菜鸟无人车车队规模已达2万台；到今年1月7日，新石器累计部署超1.6万台车，目标2027年海外交付超5万台。 智驾企业凭借底层技术，可以顺利切入这个市场。 2025年9月，德赛西威发布低速无人车品牌“川行致远”；今年北京车展上，佑驾创新发布L4级无人物流车小竹，并计划和滴滴送货在佛山推出相关服务；长安凯程也拿出了无人物流车Robovan，并联手京东物流，即将启动批量交付。Momenta Robovan于7月在苏州相城落地运营。 目前来看，Robovan在物流支线运输环节的提效尤为明显。 如顺丰在山东鲁西十城投入了48台白犀牛R5，单车每天行驶130km（日均往返5次），每天可以运输1700票，运输成本下降到了1.32元/票，相当于效率提升了30%。 顺丰还提出了“二程接驳”模式，即无人车承担营业网点与3公里末端区域的高频短途运输，快递员则承担末端区域内的上门派送。 深圳的试点结果显示，80台无人车可替代35名员工和35台传统接驳车，快递员交接距离缩短40%，配送效率提升20%以上。 这种模式下，快递员可以从往返运输的枯燥工作中解脱出来，专注于“最后100米”，将精力投入与客户的交流和服务中。 为加快商业化落地，玩家们各显其能。 九识和菜鸟深度结盟，Robovan联合车队超过2万台，成为全球最大的无人物流车队。菜鸟GT-Lite在去年“618”单价下探至1.68万元，加速商业落地步伐。 相比来看，九识SKU丰富，在续航与载重能力上形成产品梯度，但除第一年外，后续按月支付订阅服务费，通过低价策略渗透，再以软件运营服务实现长期收入累积，核心卖的是“服务的持续性”； 新石器起步早，产品时速更高，还支持220V充电，车型单价高，但已包含终身自动驾驶软件服务，交付的是“运营的确定性”。 新石器还开创了RaaS（Robot as a Service，机器人即服务）的全新模式。不同于传统“卖车”逻辑，RaaS核心在于提供“即时配送服务”，将无人配送车从一件高成本设备转化为灵活使用的公共资源。用户无需承担购车与运维成本，可通过App按单或里程购买服务。 如此一来，RaaS显著降低了无人车的使用门槛，进一步推动其大规模落地。 03 新形态 如上文所述，当前的Robovan商业化主要聚焦于物流支线。人类短途出行的需求千差万别，进而催生出全新的产品形态和创新型企业。 唯一的分野在于路径和切入点：特斯拉、丰田倾向于“车形机器人”先行；机器人公司如宇树、智元侧重“人形机器人”或四足机器狗；九识、新石器聚焦Robovan物流配送；正奇未来则切入了短途出行赛道。 这家成立不到三年的公司，在最近8个月时间里完成了3轮数亿元天使轮融资。不同于九识、新石器，正奇未来聚焦Door-to-Door（D2D）移动任务场景。 其融资和产品研发的进展都很顺利，旗下QUORRA X5已开始量产，并拿到了全球十多个国家和地区的商业订单，据信9月份就将全球发货。 面对纷繁复杂的出行场景，正奇未来提出了一个双域分级框架：D轴为场景域复杂度等级，A轴为自治能力等级，二者构成二维坐标，重新定义Door-to-Door移动能力。 场景域从结构化室内域（D1）到开放城市域逐级提升，覆盖了传统自动驾驶从未涉及的非结构化生活空间。 当前，正奇未来已经从D3-A3起步，向D4-A4演进，长期目标是D5-A4/D5-A5，在最复杂的全域场景中实现高度乃至完全自治。 让出行机器人理解世界，需要一个“类人大脑”，其DoorMind世界基座模型赋予机器在复杂生活场景中自主决策的能力。根据这家公司的规划，QUORRA系列将有多个载体来适配这一大脑。 相比有红绿灯、道路标识的城市道路，楼道、小区、电梯等空间没有车道线，没有统一规则，还随时会出现老人、宠物以及各种临时障碍物。 这不仅需要机器人大脑更加智能，更需要海量真实数据来喂养“大脑”。类似正奇未来这种商业模式的企业普遍都能够意识到，驱动模型迭代、抵达Physical AI终局的，不是算法或硬件本体，而是真实世界的数据。 模型需要数据，数据也需要入口。这种飞轮开始运转的前提，是产品迅速进行市场普及。但矛盾的问题在于，一旦产品大规模上市铺开，其估值想象空间又会打折扣。 原本已经在智能环卫领域实现市场领先的酷哇科技，也正在尝试在估值层面更进一步——这家公司将自己定位为“世界模型驱动的具身智能全栈厂商”，凭借自研的CooWAM世界模型，试图用“一脑多态”架构驱动多种形态的机器人。 酷哇科技（COOWA Robot）轮足式城市环卫服务机器人 在此前各类产品实际使用的过程中，酷哇并已经积累了超过50PB的数据规模。其模式和英伟达的GR00T（通用人形机器人基础模型及开发平台）一脉相承，都是给机器人一个“物理常识大脑”，构建“仿真-真实”数据飞轮。 该公司号称已率先实现万台级机器人常态化运营，并进入全球50余城及地区。 近期，公司正式招揽人工智能领域知名学者杨学担任首席科学家——他曾连续三年入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单，在多模态大模型、弱监督学习及模型后训练等领域具有国际声誉，显然这并非是用来搞“商业落地”方面的人才。 一个成熟的主体业务、一个更具有想象空间的物理AI长期规划，以及“RoboCity”这样改变世界级别的宏大愿景，共同构成了酷哇科技的短、中、长期发展框架，类似这种阶梯化的思考，可能最终会成为整个泛机器人产业的某种共识。 物理AI赛道，单纯做硬件的公司，无论一级市场还是二级市场都难以获得资本青睐。这也就是千寻智能、银河通用等“通用具身大脑”型公司受到投资人追捧的原因，也解释了宇树科技为何要牵手DeepSeek、英伟达。 资本市场也不再把具身机器人看做“高级玩具”，其核心壁垒已经不再是“机械结构”，也并不在乎行走方式是轮子还是腿。更重要的是，谁能创造出物理AI世界的“智慧大脑”，让Robocity年的实现能够有更智慧的中枢，谁就能真正突出重围，在下一轮资本浪潮中获得更大规模的红利。 写在最后 人类历史上，出行等物理空间的移动，曾经孕育了难以估量的商业价值，未来的RoboCity的出现，只会让这些商业空间更加庞大。 作为汽车智