靠“3300”产品增利 安能物流将进一步置换智能重卡降本｜公司调研

财联社8月2日讯（记者 胡皓琼）结构性调整效果已在去年年底释放完成，安能物流（09956.HK）未来面临的仍是市场角逐。无人车、智能重卡的“入局”，或是快运公司未来利润支撑的关键因素。

财联社记者近日走访安能物流安徽分拨中心，其现场工作人员告诉财联社记者，今年以来，尽管市场竞争日益激烈，但该分拨货量仍呈增长势头，当前吞吐量水平已近达到去年旺季水平，预计今年高峰期单日操作货量能达到6000吨。

根据安能物流方面介绍，其安徽分拨中心2025年上半年运营效率、经营效益皆同比提升，货量也呈现双位数增长，其中，“3300”产品货量增速远高于总货量，产品结构持续优化。

深夜的安能物流安徽分拨中心，工作人员正在装卸货物（财联社记者摄）

“3300”产品驱动效益提升 票均重已优化至75公斤

安能物流货量持续增长，尤其是其“3300”产品货量的不断提升，是其维持运营效率和盈利水平的关键举措。

“‘3300’产品属于高毛利产品，其占比的持续升高，可以在市场竞争激烈的背景下，使我们总利润达到平衡的状态，也为公司提供了竞争的本钱，让我们能拿到更多的有效规模。”安能物流安徽营运区总经理田春晓如是说。

财联社记者从安能物流相关人士处了解到，该产品高毛利的原因，主要是小票零担的货值更高，客户会愿意支付更高的单公斤物流费用，企业还会推出相应的增值服务，使得这些产品的毛利率更高。同时，由于大件货物受制于重量、形状等因素，仍需要人工分拣，小票货物更适合标准化的操作与自动化分拣，可以提高操作效率，降低单位运输和处理成本。

安能物流“3300”产品于去年5月推出，即300公斤以内货物全额免除特殊加收费，是降低票均重的举措之一。截至今年上半年，安能物流整体票均重实现优化，约75公斤，去年全年约84公斤。

除此之外，安能物流也在成本端下功夫。今年3月，安能物流临沂分拨中心上线自动化设备，截至目前，该分拨中心单公斤成本下降约6%。安徽分拨中心虽未批量上线自动化设备，但计划通过精细化管理，包括效率提升、人员组织重构等方式，来实现货物操作量的提升，应对在场地不变、人员不做大变更、确保服务品质的情况下，即将面临的6000吨吞吐量的挑战。

不过，从当前快运市场来看，受新玩家加入、行业市场环境影响，快运行业竞争加剧，运输价格承压。

“安能物流坚持走价值竞争路线，而非单纯的价格竞争。我们对服务的优化和成本的管控，始终围绕着提升客户体验和运营效率展开。通过产品结构优化和科技投入，致力于在市场中建立持久的竞争优势。”安能物流管理层表示，相信经过今年的竞争后，行业集中度会得到进一步提升，更好巩固安能物流在快运市场的地位。

探索无人车运用 逐步置换智能重卡优化成本

无人车、智能重卡的运用，也有助于快运企业降本增效。财联社记者在安徽分拨中心看到，一辆白色车身的九识无人车在场内行驶。“目前公司正在探索无人车在快运行业的场景运用。”前述现场工作人员告诉财联社记者。

安能物流安徽分拨中心内的九识Z10无人车（财联社记者摄）

L4级无人运输车已然在快递行业内“大展拳脚”。据九识相关负责人介绍，安徽分拨中心内的无人车为Z10产品，载重1.4吨，满载续航60公里，可以实现短距离的跨城际运输。目前，九识在安徽地区已落地300辆这类无人车，超九成投入在快递行业。

“但对于快运行业，我们需要考虑适合投放这样大放量的无人车的场景，以及这类车如何跟我们快运的重货、非标件相结合。”前述现场工作人员进一步表示。

智能重卡的应用则相对成熟。安能物流今年一季度上线近20台搭载嬴彻智能辅助驾驶系统的智能重卡，试用近10台甲醇重卡；二季度期间上线200余辆LNG重卡，主要投放西北、川渝地区；预计今年下半年，上线200余辆智能重卡、100余辆电动重卡。截至目前，安能物流干线运输车队规模约9900辆，其中，安能物流从嬴彻科技接收的智能重卡已达到100辆左右，今年将达到300～500台。

安能物流购置的嬴彻科技智能重卡（财联社记者摄）

“智能重卡最佳的运营里程在500公里-1000公里段。该里程内传统重卡需要2位驾驶员交替驾驶，智能重卡的使用，因有辅助驾驶系统，可以将1辆车的人员需求减少至1位，人力成本能减少50%。同时，目前驾驶员年龄断层情况明显，智能重卡能解决司机招聘难的问题。”前述现场工作人员表示，智能重卡油耗也能较传统重卡节省3%～5%。

智能重卡逐步走向规模化，对于快运公司而言，其采购成本也将进一步下调。嬴彻科技相关负责人透露，随着智能驾驶产业的快速发展和批量商用，量产车规级零部件的成本已较2019年试做样车时期有了较大改善，仅激光雷达成本就从万元级降低到千元级，加快提升智能重卡的经济性。

整体来看，前述安能物流管理层称，安能物流车队计划今年共置换300~500辆智能重卡，明年置换800～1000辆，以进一步优化成本。