2025年3月，“具身智能”首次被寫入《政府工作報告》，一場關于具身智能產業的城市競速早已悄然開啟。目前，國內明確提出發展具身智能的城市已超過20個。深圳以1700億元機器人產業鏈總產值領跑全國，加速構建具身智能體制造的硬件壁壘；杭州借春晚機器人IP打造出現象級傳播，試圖以數字經濟基因搶占下游入口。在這場競爭激烈的產業卡位戰中，成都何以突圍？末端配送服務機器人或是破局關鍵。

從產業視角看，研究表明，末端配送服務機器人產業憑借31.7%的增長率、348億元的預期市場規模，具備快速演進的成長期優勢，成為最具突破潛力的細分領域之一。

從生態視角看，面向消費者，末端配送服務機器人可為消費者提供24小時端到端的高效配送以及夜間安全守護；面向配送騎手，“智能運力替代”成為騎手的減壓閥，顯著提升工作效率與幸福感；面向監管部門，“無接觸配送+實時軌跡追蹤”模式助力末端物資流向溯源，進一步強化安全監管力度。

下文將深入聚焦末端物流配送服務機器人賽道，系統解析成都打造“配送服務機器人第一城”的戰略思路與實施路徑。

配送服務機器人的產業前景

（一）市場空間廣闊，占據行業半壁江山

配送服務機器人作為人工智能在物流配送領域的落地應用，具有廣闊的市場空間，預計到 2025 年，全國市場規模將達到 348 億元人民幣，在服務機器人 850 億元[1]的總市場規模中占據約 41% 的份額，成為服務機器人行業的主導力量。

市場擴張主要受兩大因素驅動：需求端與技術端的雙輪推動。

一方面，電商與本地生活服務的高速發展催生末端配送需求激增，2023 年全國即時配送訂單量突破 400 億單，機器人配送滲透率每提升 1% 即可創造超 4 億元市場增量；

另一方面，人工智能核心技術的突破使機器人具備了復雜場景適應能力，多模態傳感器融合精度高達 98%，路徑規劃算法可使效率提升 40%，大幅拓展了商業落地場景。

這種供需兩端的協同發展，使配送服務機器人不僅擁有龐大的市場規模，更成為服務機器人領域的戰略高地，為行業參與者提供了廣闊的發展空間。

（二）增長態勢顯著，CAGR高達32.9%

配送服務機器人市場正處于快速增長階段，數據顯示，我國商用配送服務機器人 2021 年規模約 112 億元、同比增長 156.8%，預計 2025 年將增長至 348 億元，2021—2025 年 CAGR 高達 32.9%[2]，展現出強勁的發展勢頭。

這一增長態勢主要源于兩方面因素：產業生命周期與成本效益的雙重推動。

一方面，配送機器人領域已度過技術驗證的風險起步期，正處于高速增長的黃金時期，產能呈現高度分散特點，市場集中度較低，為新興企業提供了成長窗口期；

另一方面，硬件與算力成本持續下探，激光雷達單價從 2016 年的 2000 美元降至 2023 年的 500 美元，AI 芯片算力成本下降約 60%，帶動整機價格從十幾萬降至 3 －5 萬元，大幅縮短投資回收期，激發市場采購意愿。

產業生命周期的黃金期疊加成本效益的臨界點，共同構成了配送服務機器人市場持續高速增長的堅實基礎，預示著行業正迎來發展的最佳時機。

（三）政策持續利好，帶來新業態新機遇

國家層面對配送服務機器人行業的政策支持體系正日益完善，形成了從中央到地方、從宏觀到微觀的全方位引導機制。2025年2月，國務院常務會議明確提出支持新型消費加快發展，促進“人工智能 + 消費”，為配送服務機器人這一“人工智能 +”領域的新型消費產品提供了政策保障。

這一政策導向延續了近年來的支持態勢：從產業規劃到應用推廣的遞進式支持。2023 年工信部等十七部門印發《“機器人 +” 應用行動實施方案》，明確促進機器人配送、智能信包箱等多式聯運的即時配送場景普及推廣；《“十四五” 機器人產業發展規劃》則從戰略高度提出加強機器人技術攻關，推動機器人在物流配送等領域的應用。

這種持續性、系統性的政策支持，不僅為行業發展提供了清晰的指引和穩定的預期，更通過制度創新釋放市場活力，為配送服務機器人構建了有利的發展環境和廣闊的應用前景。

（四）數據要素豐富，場景價值持續放大

配送服務機器人的核心價值不僅體現在其配送功能本身，更在于其作為數據采集與應用的載體，形成了“場景－數據－技術－場景”的價值閉環。

當前，真實場景數據的稀缺，成為制約具身智能機器人發展的核心瓶頸。掌握高質量數據集的采集，就意味著掌握了具身智能訓練的“金鏟子”。在這一數據集軍備競賽中，深耕場景的具身智能機器人企業，在業務運行中沉淀了海量的真實場景數據，可為算法提供優質的數據訓練集，構建起“場景賦能數據采集 －數據驅動算法進化 －算法反哺場景升級”的增強閉環，形成難以復制的行業護城河。

這一閉環以實際場景作為基礎資源，通過機器人每日配送過程，采集行駛軌跡、環境感知、人機交互等多維度數據，形成覆蓋復雜多變實際應用場景的數據資產。

這些海量數據通過反哺技術迭代，建立起正向循環機制。終端數據經過深度分析與挖掘，持續優化端到端模型質量，實現障礙物識別及預測準確率和路徑規劃效率的提升。 實踐表明，基于真實場景數據訓練的算法模型，其綜合決策能力較初期大為提升，大幅縮短了學習曲線。

隨著數據積累量呈指數級增長，先發企業在模型迭代效率上的技術壁壘將進一步加固，不僅能夠持續提升配送效率與安全性，還能衍生出智慧社區服務、環境監測等多元化應用場景和商業模式，實現從單一功能向綜合解決方案的躍升，推動整個行業價值鏈的延伸和升級。

成都發展配送服務機器人的優勢分析

（一）從技術研發看，“高校－創新平臺－企業”協同聯動

成都依托“高校－創新平臺－企業”深度聯動構建技術生態，形成“技術研發－場景驗證－商業化落地”的本地化創新模式。

高校方面，電子科技大學機器人研究中心作為首批國家級特色研究平臺，在機器視覺、多模態導航算法等底層技術研發上處于國際前沿。

在創新平臺方面，成都已建設與人工智能、機器人相關的創新平臺60余個，搭建起“概念驗證 －中試熟化 －場景測試”全鏈條服務。

本土企業方面，基于市場需求在產品與技術領域實現突破。如越凡創新自研“類人感知”算法框架，降低算法要求與傳感器依賴，實現了超復雜場景下的高效配送調度。

（二）從生產實力看，產業鏈垂直整合加速制造本地化

成都依托“三核多帶”的區域布局，發揮機器人產業集聚效應，形成技術研發－核心部件－整機制造－系統集成的完整產業鏈閉環，展現出強大的機器人產業鏈整合能力和本地化生產優勢。

從區域布局看，成都機器人依托四川天府新區、成都高新區、成華區三個機器人特色產業核心聚集地，以周邊區縣為機器人關鍵零部件輻射地，總體上形成“三核多帶”的發展格局。

從產業鏈角度看，成都的機器人產業初步形成了核心零部件、軟件及算法、機器人本體、系統集成等全產業鏈的發展態勢，為服務機器人提供從核心零部件（如伺服電機、激光雷達）到整機組裝的本地化配套。

專欄1

以越凡創新為例，其研發中心位于成都高新區，生產線位于資陽市臨空經濟區智能制造產業園，依托成都、資陽的產業生態與公司的智能制造技術，打造西南地區首個萬臺級人工智能生產基地。

（三）從應用場景看，萬億消費城市的新興消費場景豐富

成都作為全國第二個躋身“萬億級消費俱樂部”的省會城市，其消費總額大，寫字樓、商場、社區等消費場景體量大，“智慧消費”“綠色消費”等新興消費活躍。

從消費總額來看，成都作為西南地區的經濟、文化、科技中心，展現出強大的市場活力。2024年1—12月份，成都市實現社會消費品零售總額10327.1億元，同比增長3.3% [3]，為配送服務機器人的消費市場奠定根基。

從消費場景看，成都甲級辦公樓總體量為 401.1 萬平方米，位居內地第五 [4]。商業綜合體總存量維持 逾千萬平方米，居全國第二 [5]。2023年，成都納入統計口徑的86家商業綜合體及購物中心實現營業額1163億元，平均增長10% [6]。強勁的增長態勢展現出成都消費市場的活躍與強大的消費潛力。

成都發展配送服務機器人的不足之處

（一）應用場景數量多但分散，物業管理主體多元且復雜

成都地區配送服務機器人的應用場景雖數量眾多，廣泛覆蓋于酒店、商務樓宇、居民社區等多個領域，但其分布格局相對分散，呈現出顯著的“點狀”特征，導致整體市場的滲透率尚處于較低水平。

從配送服務機器人直接關聯的物業管理體系分析，物業管理主體構成多元且復雜，形成了大型與中小型物業管理機構并存的市場格局。截至2020年末，成都市物業總管理建筑面積達到59874萬平方米，其中本地注冊的物業服務企業數量為2679家，外來物業服務企業72家，平均每家企業管理面積約為21.76萬平方米 [7]。

盡管成都市尚未發布最新的官方物業數據，但至2023年末，全國范圍內的物業管理企業數量已達到37.5萬家，較2018年末增長了59.8% [8]。基于這一全國性的增長趨勢，可以合理推測，成都市的物業管理單位數量亦將有所增加，其市場環境或將進一步趨向復雜化與碎片化。

（二）企業體量小缺乏重視，本地產業資本支撐薄弱

成都的配送服務機器人企業體量普遍較小，市場處于無序擴張的階段。產業資本的有效投入也是制約成都末端配送服務機器人產業發展的一大因素。

成都該領域的公司以初創企業、小微公司為主，從公司股權結構來看，企業融資多依賴外部風投（如北上廣深基金），本地資本在前期參與較少。以卡諾普與越凡創新為例。卡諾普曾獲得來自香港的北極光創投、來自蘇州的蘇州興富兩輪投資，其B輪融資由來自上海的長江國弘旗下基金領投。而越凡創新的B輪融資則是由來自深圳的天圖投資領投。

這種現象反映了成都在機器人產業發展中形成了“重引進輕培育”的傾向，即過度關注成熟企業和外部技術的引入，而未能充分重視和培育本土創新力量，如同追逐成樹移植忽視幼苗栽培，容易導致本地創新價值鏈斷裂，同時也讓本地資本錯失了一個具有巨大增值潛力的機會。

（三）配送環節“各自為政”，整體鏈路未完全打通

末端配送環節涉及多個主體，包括物流企業、電商平臺、外賣平臺、配送站點、物業等。目前各參與方之間互相掣肘，信息流通不暢，一體化銜接機制缺失，導致中轉環節頻繁出現梗阻，尚未形成統一的協作體系。

例如，物流配送人員的實時路徑、預計到達時間等關鍵物流信息被各個平臺視為私有資源，缺乏開放共享的機制。這種信息壁壘直接導致了物流配送人員與無人配送車之間無法實現無縫對接，貨物在中轉過程中往往被迫停留，甚至被投入無人柜機，未能直接送達終端客戶。

下一步措施建議

（一）結合“立園滿園”，推進機器人進園區

重點推進工業園區末端配送機器人應用，聚焦具有集中物業管理和高密度配送需求的園區環境。緊密結合“立園滿園”行動，建立專項工作組實施園區試點項目，重點構建面向三方協同的標準化數字基礎設施與運營管理體系。

采用 “1+N”模式 （核心示范園區+典型應用場景） 建設數據互通的園區機器人運營中心，形成“點－線－面”的推廣策略，以示范園區為起點，通過園區周邊輻射至全市配送網絡，使末端配送服務機器人成為“智慧園區”的標志性場景，以局部示范帶動整體物流生態的活躍與發展。

（二）落實“進解優促”，扶持潛力機器人企業

精準扶持本土高成長機器人企業，構建本地資本與創新主體的良性互動生態。通過建立多維度評估體系 （技術創新、市場拓展、團隊結構、成長潛力） 篩選高潛力企業，深入落實“進萬企、解難題、優環境、促發展”行動，采取“一企一策”的精準幫扶模式，建立問題臺賬與解決時間表.

同時，構建多層次資本－企業對接平臺，包括定期路演、信息共享數據庫和企業成長顧問團，設立專項機器人產業投資基金，通過“政府引導資金+社會資本”模式匹配企業各階段資金需求，開展資本運作能力培訓，形成本地企業與本地資本的緊密利益共同體，共享產業發展紅利，避免優質本土項目在成長過程中流失。

（三）深化“建圈強鏈”，促進配送鏈路整合

強化智慧物流鏈路，打造數據驅動的城市末端配送創新體系，加速物流領域“建圈強鏈”。基于物流數據開放互聯試點成果，建立分級授權的城市級物流數據交換平臺，設計融合公益性與市場化的數據共享標準，促進跨企業配送資源的智能調度。

同時，引導企業通過產品線拓展和戰略整合，構筑“空－地－樓宇”立體化配送網絡，推動“無人機+無人車+配送機器人”的多式聯運協同模式，打通“配送站點－終端客戶”與“商家－終端客戶”間的智能配送通道，消除中轉環節的效率損耗，突破單一配送方式的局限性，實現城市內部短途配送的全無人化高效運行。

[1]中商產業研究院《2025-2030年中國服務機器人行業專題研究及發展前景預測評估報告》

[2]國金證券研究所《多元業務助力成長，盈利上行通道開啟》

[3]成都市統計局《2024年1—12月份成都市社會消費品零售總額同比增長3.3%》

[4]仲量聯行（JLL）《中國辦公樓租賃指南》2020年報告

[5]CBRE《2024年第一季度成都房地產市場回顧與展望》

[6]四川省連鎖商業協會《2023成都主要商業綜合體及購物中心業績一覽表》

[7]成都市物業管理協會《成都市物業服務行業發展報告2021》

[8]數據來源：第五次全國經濟普查公報，《全國物業管理統計數據研究報告》

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