菜鸟拟入股九识智能：无人车整合如何托起新零售效率

2025-12-19 凌晨的一个市场消息很耐人寻味：菜鸟集团拟入股九识智能，并与其就无人车业务进行深度整合洽谈，甚至可能通过重组打造更有竞争力的联合体。别把它当成一次普通的资本动作——我更愿意把它理解为一句“行业暗语”：智能物流正在从“点状试验”走向“系统工程”。

这件事之所以跟电商与新零售强相关，原因很直接：消费者对“次日达、当日达、半日达”的期待已经被培养起来，但履约成本不会因为期待而自动下降。到了每年 12 月这种旺季节点（大促叠加年末礼品季），履约链条最怕两件事：波峰波谷的需求震荡与末端配送的人力不确定。无人车的价值，恰好落在这两件事的交集上。

本文放在「人工智能在物流与供应链」系列里聊，会更清晰：无人车不是孤立的“自动驾驶产品”，它更像是 AI 供应链的一个执行器。真正的竞争力来自整合：需求预测—仓内作业—干支线调度—末端配送，如果能被同一套数据与模型串起来，才会出现可持续的效率优势。

为什么说“无人车整合”是一笔更划算的账？

**答案先说：整合能把无人车从“能跑”变成“能赚钱”。**无人车单点落地不难，难的是规模化后的稳定运营：车队调度、路权合规、运维补能、异常处理、与仓配系统的协同。整合本质上是在降低“规模化的边际摩擦”。

过去几年，很多无人配送项目卡在“展示价值”阶段：跑得起来、看得很酷，但一算账就发现成本结构并不友好。原因往往不是硬件贵，而是运营碎片化——同样的车，不同园区、不同物业、不同路线、不同系统接口，导致每新增一个点位都像重新开荒。

如果菜鸟与九识智能的无人车业务走向深度整合，意义可能在于：

技术栈统一：感知、定位、规控、远程接管、车端诊断等能力沉淀为可复用模块
运营体系统一：从“一个项目一个班子”转向“标准化车队运营”
生态协同统一：与快递网点、园区、商超门店、前置仓的接口与流程逐步一致

一句话概括：无人车的效率不是由单车性能决定的，而是由系统协同决定的。

无人车在新零售里，最先改变的不是速度，而是“确定性”

答案先说：无人车带来的最大红利是履约确定性提升，从而反过来优化库存与定价。

新零售的核心矛盾之一是：门店既要像仓一样高效，又要像店一样好逛；既要控库存，又要保体验。很多企业把注意力放在“配送更快”，但我更看重“更可预测”。当配送到达时间更稳定时，供应链的上游决策会跟着变得更大胆、更精细。

场景 1：门店/前置仓补货的“准点化”

门店补货常见问题不是车跑不动，而是到货时间不稳定，导致：

门店人员在等货与上架间来回切换，工时浪费
高峰期缺货，低峰期积压，报损上升
促销商品的节奏被打乱，影响转化

当无人车成为稳定的短途运力（例如园区—门店、前置仓—社区驿站），补货可以从“尽量今天到”变成“固定 11:30 前到”。这会直接改善门店排班、陈列节奏与库存周转。

场景 2：同城即时零售的成本底座

即时零售越来越卷，用户对“30-60 分钟达”越来越习惯。人力配送在高峰期会出现成本飙升与运力不足，这是行业共同痛点。无人车无法完全取代骑手，但能承担一部分“标准化、可重复”的短距线路，形成更稳的成本底座。

更现实的打法往往是“人机协作”：

无人车负责从前置仓运到社区交付点
人员完成最后 50-200 米的上楼与复杂交付

这类组合把最耗人力的长距离移动部分切掉，同时保留对复杂环境的人工弹性。

关键不在车上，而在“AI 调度中枢”

答案先说：无人车真正需要的是 AI 调度，把仓、车、货、人放进同一张实时决策网。

在「人工智能在物流与供应链」里，我们常讲路径规划、仓储自动化、需求预测。但它们如果彼此割裂，就会出现典型的“局部最优陷阱”：仓里拣得很快，车却排队等；车调度很顺，门店却没有接货人；预测很准，但补货节奏跟不上。

无人车整合给了一个天然的切入口：以车队为执行端，把上游系统“逼着”对齐。

一套可落地的 AI 调度框架（企业可对照自查）

我建议用四层结构去理解（也便于评估供应商或自研路线）：

需求层（预测）：SKU 级别需求预测、活动拉动、天气与节假日影响建模
库存层（约束）：门店/前置仓安全库存、保质期、补货窗口
作业层（执行）：拣选波次、装载方案、交接流程、异常回传
运力层（调度）：无人车/司机/骑手的组合调度、动态路径、远程接管策略

当这四层打通后，“动态定价”也会更靠谱：价格策略不再只看转化，而是把履约能力当作约束条件。比如同一个商品，在运力紧张时段减少折扣力度，或者把优惠引导到更容易履约的区域与时段。

可被引用的一句话：没有履约约束的动态定价，最终会把利润吐回给履约成本。

从资本动作到业务闭环：整合后最值得盯的 4 个指标

答案先说：别只看“投了谁”，要看“是否形成可量化的运营闭环”。

如果你是品牌方、电商运营负责人或供应链负责人，关注点可以更务实：这类整合是否真的让履约更稳、成本更低、体验更好。以下 4 个指标最直观：

每单末端履约成本（元/单）：剔除活动波动后是否下降，下降幅度能否持续
准时达率（OTD）与波动性：不是平均值更好看，而是方差变小
异常闭环时长（分钟）：故障、拥堵、无法通行、交付失败的恢复速度
单位运力利用率（小时/天、公里/天）：车不是买来摆的，利用率决定摊销

很多企业被“单次演示成功”迷惑，真正的挑战在第 3 条：异常处理。无人车规模化后，异常不是偶发，而是日常；没有远程接管与标准 SOP，就很难谈经济性。

企业想跟上这波“AI+物流”，可以从哪一步开始？

**答案先说：先把数据与流程打直，再谈无人化。**我见过不少团队一上来就问“要不要买车”，结果发现 WMS、TMS、门店系统数据都对不齐，最后无人车只能当成“独立项目”。

一个更稳的三步走是：

先做履约数据底座：订单、库存、波次、运力、时效、异常原因统一口径
再做小范围标准化线路：选择 2-3 条高频路线，把交接点、补能、运维流程固化
最后扩成“可复制模板”：同一套模板能在不同城市/园区复用，才有规模优势

如果你所在企业还在“人盯人、表格对账”的阶段，我的建议很明确：别急着无人车，先把调度中枢做成。无人车是放大器，会把系统能力放大，也会把系统问题放大。

这条线会怎么影响 2026 的零售竞争？

无人车整合的真正看点，是它可能让阿里系在物流科技上形成更强的“端到端能力”：从算法与平台，到仓配与末端执行。对新零售而言，这意味着两件事会更容易做到：

更高密度的履约网络：同样的城市覆盖，成本更可控
更精细的经营决策：需求预测、补货、动态定价不再各算各的

对行业其他玩家也不是坏事。巨头把“标准”与“基础设施”做出来，反而会推动更多中小品牌和区域零售商以更低门槛接入智能物流能力。

接下来值得继续观察的是：整合是否会同步带来技术平台化与运营标准化的输出能力。换句话说，外部客户能不能像买云服务一样，按城市、按线路、按单量去“订阅”智能运力。

如果你正在评估 AI 在供应链里的投入优先级，不妨把问题换个问法：**你的履约系统，能不能把“确定性”当成第一目标？**当确定性足够强，速度、成本与体验往往会一起变好。