虽然此次低速无人车在疫情中被高度关注，订单量也有所提升，但多数无人车还处于试运营阶段，无法大批量生产；且目前低速无人车的底盘载重量多在150kg~500kg，一次性运送的物资数量也参差不齐。其有限的运力也从侧面说明，在疫情中短期爆发的尚不是实际需求，而是对未来的预期。

2.疫情催化作用有限，降低成本仍是核心

　　从低速无人车在全球的应用情况来看，无人配送是应用最广泛的领域。成立于2014年的英国创业公司Starship Technologies最早开始深耕低速无人配送的细分市场；美国是当前无人配送发展最广泛的国家；而目前中国的低速自动驾驶市场还处于早期起步阶段，预计今年将实现规模化应用。

　　疫情之后，末端配送场景中的低速无人车会打响自动驾驶技术在中国大规模落地的第一枪吗？

　　从2018年就开始关注无人配送的钟鼎资本合伙人汤涛判断，无人驾驶技术有机会在物流末端率先落地，但受制于国内低速无人车的技术和市场成熟度，疫情的催化作用有限，订单潮恐怕将随着疫情一起结束。

　　他分析道，除了个别场景和公司已把物流机器人打磨到可批量生产、上线和落地的阶段，大多数企业还在跑demo，努力做成本控制，因此物流机器人的稳定性和适用性，包括现场部署的可靠性都还需要观望。这意味着，疫情带来的短期利好，并不能在实质上快速催熟无人驾驶技术在末端配送的落地进程，赛道上的玩家依然需要尊重科技产业化的规律。

　　从事低速无人车底盘设计制造的上海易咖智车是低速无人配送小车的上游企业，其CEO舒亮对市场的整体观察与汤涛相似。他告诉「甲子光年」，从供应链的角度来看，2020年，易咖智车的订单量可能会比去年翻十倍，达到近千台，但绝对数还是不高。即使春节后生意红火，疫情加快了无人配送车产品化的节奏，但也没到可以完全开模的程度（开模意味着可以建自动化生产线，大批量生产）。

　　然而从中长期来看，此次疫情对低速无人车在末端配送场景的落地确实起到了利好的催化作用。

　　最大的好处在于降低低速无人车的生产成本，而成本与规模化上量是相辅相成的两个因素。

　　真机智能CEO刘智勇判断，无人驾驶要在物流全链条落地，“使用机器和雇佣人力的成本打平是不足以推动的，只有当两者的比值降到原来的1：5时，才会出现革命化的现象”。

　　辰韬资本执行总经理贺雄松告诉「甲子光年」，目前低速无人车行业大都处于小批量试运营阶段，难以大批量采购，无法和供应商议价，因此模具采购等一次性费用和后续的摊销成本都很高；而一旦生产上量，局面就会改观。

      “随着市场规模扩大，底盘、传感器、机舱等硬件成本会降低。”白犀牛CTO夏添认为，到2021年，无人车成本至少会下降50%，白犀牛无人车的单价可降至8万元。而以目前配送员的人力成本来看，在北上广等一线城市，一位物流配送员的年均人力成本约为10万人民币。如果使用无人车替代人力（以8万元为无人车单价，假设每启用一台无人车可节省两名配送员），一年后可降低约60%的成本。

　　其次，经过此次“压测”，大众开始接受无人小车，甚至将一部分希望寄予机器人，在可预见的未来，人们的线上生活将继续深化，机器人将逐渐融入生活常态。因此，不少从业者认为，综合技术成熟度与市场需求的实际状况，低速无人车将在2020年底~2021年初迎来一波末端配送场景下的落地潮。

　　进一步深入到赛道里的各个玩家，疫情会带来两种影响。

　　对已经走完从0到1研发阶段的公司来说，疫情突发，催生的大量无人配送场景，将有助于他们的下一步：规模复制，从而真正实现商业落地。

　　而疫情中的表现，就是判断公司是否能够进入这一阶段的指标之一。不少慢速无人车的研发制造企业之所以能在疫情期间快速响应，就是因为他们此前已有一定的产品和试运营准备。

　　以此次疫情中备受关注的京东无人车为例，该项目从16年就已启动，18年夏天在北京进行了试运营。京东物流自动驾驶首席科学家孔旗告诉「甲子光年」，疫情之后，他们将进行从1到100的规模复制，而原本的规模化复制启动时间是2020年年中或年底，疫情加速了时间表。

　　京东物流此次在疫情中的一个部署细节，也加强了他们的底气——此次在武汉运转的京东无人小车是由当地一位快递员在北京技术人员的远程支持下部署调试的，相对低门槛、低人工成本的部署，将有利于该方案未来在更大范围的推广，且经过较长时间的开放道路运营，自动驾驶的安全性也会得到实际验证。

　　此次美团准备了三十余辆无人配送中车，根据顺义区、海淀区的实际需求，进行灵活调度，能快速铺开的背后也是准备已久：“美团在16年就成立了W项目组，研发特定场景下的无人配送。疫情过后，美团将继续提供无人配送服务。”美团无人车配送中心产品总监李达向「甲子光年」补充道，此次部署的无人车将常态化运行，未来还将增加餐饮外卖、日用百货等多类型的无人配送服务。

　　而对尚处于研发或试运营初期阶段的低速无人车玩家来说，疫情并没有太多红利，甚至还可能进一步拉开他们与头部的差距。

　　整体上，此次疫情对低速无人车场景落地的影响可谓喜忧参半，利好是中长期的，短期来看，顶不住“压测”的企业可能会面临一轮行业洗牌。

3.AGV稳中有进，干线重卡测试难

　　除了在“抗疫”行动中备受关注的低速无人车，自动驾驶技术在物流行业的落地还有两个值得关注的细分场景：仓储和干线。

　　从无人驾驶技术在物流各环节场景的应用难度来看，由低到高分别为：封闭仓储、园区、开放道路。

　　其中，自动驾驶技术在仓储场景落地的典型代表是装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶的AGV工业机器人（无人搬运车），它也属于无人驾驶的范畴，但因为路线和环境较为固定，对感知的要求相对小，无需使用成本高昂的传感器。被亚马逊收购的Kiva是AGV赛道头部玩家。