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對話白犀牛CTO:2026年無人配送邁向端到端自動駕駛
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💡深入了解L4級配送機器人如何採用端到端AI模型來解決複雜的城市導航問題。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
轉向無圖導航(BEV技術)以實現更快的部署速度。
為什麼重要
凸顯了機器人產業從模組化規則系統向數據驅動端到端架構的轉變。
下一步行動
若您正在構建自動駕駛代理,請評估從模組化感知規劃轉向端到端Transformer架構的可行性。
誰應關注:Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •轉向無圖導航(BEV技術)以實現更快的部署速度。
- •實施端到端模型以取代傳統模組化規則系統。
- •專注於數據驅動的Scaling Law,以處理配送場景中的長尾問題。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 22 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •白犀牛由前百度自動駕駛核心成員朱磊(CEO)和夏添(CTO)於2019年共同創立,初期專注於商超配送,後轉向快遞企業的「網點到驛站」末端物流配送,該場景路線相對固定且頻次高,有助於快速攤薄成本。
- •白犀牛的商業模式目標是在產品規模達到1萬台時實現財務盈利,透過「硬體+FSD(全自動駕駛)」模式對外銷售整車產品,並期望透過服務在產品生命週期內實現盈利。
- •白犀牛已成功通過L4級自動駕駛系統國際標準ISO22737的場景評估測試,這項標準為L4級自動駕駛系統的性能要求、系統要求和性能測試程序提供了嚴格規範,確保了自動駕駛系統的安全部署和運行。
- •白犀牛積極拓展合作夥伴生態,於2026年4月與鑫源汽車成立合資公司,旨在打造全球首家RoboVan主機廠,實現從技術研發到規模化量產的全鏈條突破;同時,也與貨拉拉及順豐同城等頭部物流平台達成合作,將其車規級RoboVan接入平台,提供即時無人配送服務。
- •截至2025年12月,白犀牛的活躍運營車輛已突破2000台,並在全球超過170個城市進行常態化運營,業務量實現了超過20倍的增長,顯示其在無人物流領域的快速規模化落地能力。
📊 競品分析▸ Show
| 公司名稱 | 主要產品/服務 | 技術亮點/市場策略 | 融資/估值/規模 | 合作夥伴/應用場景 |
|---|---|---|---|---|
| 白犀牛 (BaiXiNiu) | L4級自動駕駛無人配送車 (RoboVan,如R5系列) | 無圖導航 (BEV)、端到端模型、數據驅動Scaling Law、車規級產品、多傳感器融合感知、智能調度系統、車-站-雲協同架構 | 2026年5月完成C1輪融資;2025年12月活躍運營車輛超2000台,覆蓋170+城市。 | 順豐、中通、中國郵政等頭部物流企業;永輝超市;2026年與鑫源汽車成立合資公司;2026年與貨拉拉、順豐同城合作。 |
| 新石器 (Neolix) | L4級自動駕駛無人車 | AI城市配送方案 | 2025年10月完成逾6億美元D輪融資;2026年2月獲騰訊戰略入股;2025年9月月銷量超2000台,預計2026年市場需求達4-5萬台。 | 滴滴、騰訊等。 |
| 九識智能 (Zelos Technology) | L4/L5級無人配送車 (如Z5車型) | 自主造車壓低成本,提供高性價比解決方案;L5車型載重達1800公斤。 | 2026年2月完成超3億美元融資,估值破百億;整合後車隊規模超2萬台。 | 菜鳥(2026年1月戰略整合);美團(投資人)。 |
| 京東物流 (JD Logistics) | L4級自動駕駛無人車 (如「獨狼」無人車)、無人機 | 自研L4級自動駕駛技術,載重達1000公斤。 | 具備生態優勢的物流平台。 | 京東自身物流體系。 |
🛠️ 技術深入
- 感知系統: 白犀牛的第三代自動駕駛系統配備8個高解析度攝影機、5個固態光達以及多組毫米波雷達,能夠在複雜城市道路環境下實現全天候安全運行。
- 架構轉型: 從傳統模組化規則系統轉向無圖導航(BEV技術)與端到端模型,旨在縮短部署時間並提升技術上限。
- BEV技術: 透過鳥瞰圖(Bird's Eye View, BEV)表示和Transformer等多視角感知技術,實現「輕地圖、重感知」的城市NOA(Navigate on Autopilot)方案,提高環境感知能力。
- 端到端模型: 整合感知、預測和規劃控制等模組,形成一個可微分的整體模型,減少模組間資訊損失和計算開銷,並透過數據驅動實現系統整體優化。
- 數據驅動的Scaling Law: 專注於透過海量真實運營數據驅動算法優化,解決配送場景中的長尾問題,並提升自動駕駛系統的智慧程度。
- 協同架構: 採用獨特的「車-站-雲」協同架構,透過邊緣計算節點的智能調度系統實現車隊狀態即時監控和動態路徑規劃,雲端大數據平台則持續收集和分析數據以優化算法模型。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
白犀牛向無圖導航與端到端模型的轉型將顯著加速其無人配送車隊的部署速度和擴展能力。
無圖導航技術可將部署時間從數週縮短至即開即用,而端到端模型則透過數據驅動提升自動駕駛能力,使其能更快適應多樣化的城市環境。
白犀牛與鑫源汽車成立合資公司,並與貨拉拉、順豐同城等平台合作,將使其在無人配送市場中建立更深的產業鏈整合和生態壁壘。
透過「技術+製造+運營」的全鏈條佈局,白犀牛不僅能控制產品品質和成本,還能鎖定海量穩定訂單,解決「有車無單」的行業痛點,形成可持續的商業化模型。
白犀牛對數據驅動Scaling Law的強調,預示著其無人配送系統將在處理複雜長尾問題上取得突破,進一步提升自動駕駛的魯棒性和安全性。
Scaling Law的核心是透過投入更多數據和更大的模型來尋找更智慧的系統,這對於解決自動駕駛中難以預測的「極限工況」和「長尾問題」至關重要。
⏳ 時間線
2019-04
白犀牛成立,由前百度自動駕駛團隊成員朱磊和夏添共同創立。
2020-10
與永輝超市合作,在上海嘉定安亭投放近10台無人配送小車,開啟商超配送場景。
2021-12
完成5000萬人民幣Pre A+輪融資,加速技術研發與規模化運營目標。
2025-05
完成2億元B輪融資,順豐集團領投,標誌著其在物流領域的深化與資本認可。
2025-12
活躍運營車輛突破2000台,在全球超170座城市開啟常態化運營,顯示規模化進展。
2026-05
完成C1輪融資,資金將主要用於核心技術研發迭代、車規級產品規模化量產、多場景商業化拓展及全球市場佈局。
📎 來源 (22)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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