3.5万台无人车跑十年，最后几百米为何仍卡住？

全国物流无人车保有量已经超过3.5万台，200多个城市开放了路权，中通的无人车队每天运送超过20万件包裹。从京东推出国内第一辆无人配送车算起，这条赛道跑了整整十年。

但靠近家门的那几百米，至今仍是快递员在跑。进小区、进单元楼、上电梯、把东西放到门口，这些事机器没接过去，更多时候是消费者自己去驿站和快递柜取。

十年里试过的公司不少，走通的几乎没有。京东的配送机器人一度送进30多个城市的校园、园区和街道，如今退守驿站；菜鸟的小蛮驴跑了多年，今年年初整个无人车业务并入九识智能；顺丰在楼宇场景探索多年，入户配送仍未成规模。海外是同一条曲线：亚马逊Scout跑了三年多后关停，联邦快递Roxo同期退场，起步最早的Starship今年也撤出了美国多所大学校园。

正方：这条路根本算不过账

最后几百米和前面所有的路都不一样。公路、网点、驿站是相对标准化的公共空间，最后这一环要进的是物业和业主管理的私人空间。全国有65万个小区，光电梯就有约600个品牌，门禁、门体各有型号和规则，进场要跟物业、业主、电梯维保一层层沟通。

过了进场这关，每进一个新场地，部署团队都要重新建图、打点、试运行，一套流程以周计算，换一栋楼从头再来。部署成了整条链路里最重的工作，也是成本高企的核心原因。

环境复杂性是另一道门槛。小区里的人流、车流、临时堆放的杂物、没有信号的电梯，都在持续制造异常，这种复杂性某种程度上比公开道路还高，因为有时候连路都没有。机器处理不了就要人工远程兜底，计划中省下的快递员岗位，变成了贵得多的遥操员岗位。十年里，这笔账没有一家打正过。

反方：三个变量正在改写这道题

变化出现在这几年。一是无人配送整车成本从几十万元降到几万元；二是AI技术的发展，让部署难题和对复杂环境的应对都看到了解决的希望；三是在人力更贵、没有驿站的海外市场，送上门这笔账率先被算平。

2026年初成立的纽娲机器人，就押在这段被绕开的路。创始人杨睿刚是上海交通大学特聘教授、IEEE会士，本科毕业于清华大学，硕士毕业于哥伦比亚大学，博士毕业于北卡罗来纳大学，在美国肯塔基大学做过十七年教授。回国后加入百度，任机器人与自动驾驶实验室主任，主持开发了自动驾驶开源数据集ApolloScape；2020年至2024年担任嬴彻科技CTO，主导L3级自动驾驶重卡量产。2024年离任后投身无人配送。公司核心团队以具身智能方向的青年博士为主，骨干来自百度、嬴彻。

纽娲的底层是一套自研的“世界通行模型”，用自研仿真引擎生成的数据训练，可适配多种类无人配送机器人。6月完成5000万元天使轮融资，蓝湖资本领投，更早的种子轮由Plug and Play中国基金领投。8月在世界机器人大会期间发布配送机器人产品，9月29日至10月1日在阿布扎比完成阿联酋首秀，同时与当地科技企业K2推进概念验证合作。

杨睿刚把“通行”单独拎出来做，称之为“具行智能”。行业谈具身智能通常讲操作、运动、交互三件事，他的判断是：机器人要真正走进人的世界，第一个要跨过去的门槛是“到达”。

小区里的自动驾驶和公共道路上的自动驾驶区别很直接。车在公共道路上跑，规则清楚，按规矩来就行；到了小区里，规则变得模糊。一片草坪，机器人能力上可以过去，但应不应该过去？没有既定规则可以解答。一只小狗挡在路中间，是绕开还是赶跑？这些判断不只是技术问题，还要符合人类行为规范。社会规范不统一，不同城市、不同社区默认的习惯都不一样，只能先用大量视频轨迹预训练行为模型，再随着机器人进入真实场景去微调。

和人交互是另一个极难平衡的点。酒店机器人被抱怨最多的问题是跟人抢电梯，纽娲的策略很保守：电梯里只要超过一个人，机器人默认不上梯；等得太久，也会先计算电梯里的空间和人数，确认挤得进去再进。杨睿刚把这形容成一个跷跷板：太讲效率什么都抢，会被投诉；太讲礼貌，又可能一直上不去电梯。团队专门采集了人在电梯里、电梯厅里的行为数据，去找那个既高效又被接受的中间点。

部署方式也换了思路。传统方案先遥控机器人把场地跑一圈，采集高精地图，再手工打点，一户对应一个点，一千户的小区就要打一千个点，有些电力巡检场景要打上三万个点，流程以周计算。纽娲的做法是室外直接复用公开导航地图的路网信息，没覆盖的地方机器人自己走一圈提取关键节点，建一张自己的拓扑地图；室内靠它自己探索，不需要地图也不需要打点。一个小区通常一天之内完成部署，算上交付验收，两天之内跑起来。日常几乎不需要人工维护，地图自动更新，临时多停两辆车、路边围个栏杆，只要留出五十公分左右的通行空间就能识别通行；只有路彻底堵死、门封掉这种大变化，才会自己去重新探索路线。

我的判断：难，恰恰是位置

杨睿刚不回避这个市场的难度：“行业头部公司在这个方向上做过一轮又一轮，如果这件事简单，早就有人做成了。”但他算的另一笔账是：中国每天有五亿多件快递，小件占绝大多数，末端配送按最保守的算法也是数百亿级市场；往即时零售和社区服务再走一步，空间更大。

配送只是第一个场景。他把公司核心定义为具身智能的大脑，叫“一脑多体”——同一个世界通行模型，可以装进轮式、足式等不同形态的机器人。快递快运是起步点，不是终点。

今年8月1日，纽娲在浙江桐庐开了一个自营的人机混合驿站：入库、分拣和异常处理由人做，从驿站到住户门口这一段交给机器人，且不对小区做任何改造。现场重点盯三个指标：完成率、接管率、恢复率。桐庐既是运营点，也是数据和验证引擎，现场遇到的问题复现进仿真，迭代后再回现场验证。下一步按楼型、密度和管理方式的不同复制到更多站点。

节奏上，到年底除桐庐外PoC会在三个点位跑起来，其中一部分产生付费转化；下一阶段目标是数百台以上部署规模，收入进入千万量级；2028年开始进入真正的规模化部署。

让杨睿刚意外的是海外问询的明显增多。俄罗斯客户准备先买回去做测试，中东那边谈的就是批量部署场景。他分析第一批规模化需求出现在海外有几个原因叠加：海外送快递、送外卖上门是刚需，中东夏天很热，大家更希望东西送到门口；那边没有国内这么发达的驿站体系，人力也贵，“机器人送上门”这笔账本来就成立；技术侧痛点更集中，一是部署太慢，二是要求电梯控制改造，他们试过很多款酒店机器人都解决不了；价格侧，海外客户对这类新产品的接受度也高一些。

中东合作伙伴K2集团是阿联酋的国有AI科技公司，业务覆盖无人驾驶和机器人，中国不少自动驾驶公司进中东市场都通过他们做本地整合。K2自己在市面上找“送到家门口”的方案已经找了两年多，试过好几款产品都不满足要求，直到看到纽娲。今年9月初双方第一次接触，推进很快。不到一个月，9月底阿布扎比LIVEX展上，纽娲的配送机器狗带着AutoGo的标识亮相阿布扎比市政和交通局展区，PoC落地他们的一栋高层公寓楼。对方现有无人车队有几千台，计划每台车至少配两个机器人。

融资节奏上纽娲显得克制。杨睿刚的态度是：融资是把双刃剑，每一笔钱背后都是对股东的承诺。团队会把未来几年的现金支出做比较精确的估算，融到足够多的钱，尤其是能吸引最好的人，但不融过多的钱，避免过度稀释现有股东利益。在他看来，资本效率本身就是竞争力。

回看十年，无人配送进社区和楼宇的难题集中在几笔容易被低估的成本上：新场地的部署、既有设施的改造、异常发生时的人工兜底。这些成本一旦过重，机器省下的人力就会被抵消。纽娲的切入点正对着这几笔账，如果新场地的适配成本能持续下降，同一套能力就有机会服务不同需求，提高设备利用率，也扩大付费客户的范围。