累计融资破百亿之后，新石器是时候all in 物理AI

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文｜龙二

2026年10月20日，新石器宣布完成近4亿美元E轮融资。

本轮由博裕投资与某国家级基金联合领投，阿里巴巴AEF NextGen香港基金、Monolith砺思资本、纪源资本、淡马锡旗下Vertex Growth、广汽资本等参与，磊石资本、软银亚洲、亦庄国投、高榕创投等老股东继续跟投，高鹄资本担任独家财务顾问。

按公开报道口径，这是今年国内自动驾驶领域最大单笔融资。

2025年10月，新石器刚完成逾6亿美元D轮，创下当时中国自动驾驶领域私募融资纪录；E轮过后，公司累计融资额突破百亿元人民币；市场消息称，本轮联合领投的国家级基金为国家人工智能产业投资基金。

新石器作为一家短途无人驾驶公司，为什么能拿到这笔钱？有业内人士对潮涌AI表示，核心原因在于，新石器这样的短途无人配送公司，已经成为了“物理AI基础设施”的入口。

过去市场习惯把新石器放进“无人配送车”框里：路线固定、车速不高、场景受限，像物流链条里的自动化补丁。

但资本市场真正愿意付溢价的，不是多卖几千台配送车，而是新石器每天在真实世界里持续采集的物理世界“语料”：道路视频、街区结构、小区、园区、末端装卸区的人车物交互，天气变化下的长尾场景，以及订单履约过程中不断回传的环境变化。

最大的一笔钱，买的不是车队，是物理AI语料池

大模型为什么能在过去几年爆发？

一个核心原因是，互联网已经替它准备好了超大规模语料。文本、图像、代码、视频被反复清洗、标注、训练，模型能力随着数据规模持续上升。

大模型吃的是过去三四十年沉淀下来的互联网语料。

Bessemer Venture Partners在2026年4月的机器人与物理AI报告里给出过一组量级对比：全球可用的机器人操作数据约为30万小时，而互联网视频约为10亿小时，文本语料约为300万亿token。

也就是说，大模型起步时面对的是一个已经被互联网提前准备好的语料池；物理AI面对的是一个还没有自己互联网的语料荒。

更麻烦的是，文本和视频可以低成本抓回机房，物理AI语料不能。

它必须由真实设备、真实订单、真实道路持续产生，获取难度高了好几个数量级，战略价值也会被重新定价。

物理AI没有这份历史馈赠。

要让模型理解真实世界，不能只给它看互联网视频，还要让它持续感知“我在哪里、周围有什么、下一秒会发生什么、我该如何行动”。

更关键的是，物理AI需要行动后的反馈：车速变化、避障路径、刹车时机、装卸是否完成、订单是否履约……这些闭环数据无法从网页里爬出来，只能来自真实运营。

深圳-新石器无人车夜间配送

新石器现在对外公布的数据是：全球近20个国家、300多座城市，部署超过3万辆L4级无人车，累计自动驾驶运营里程超过2.6亿公里，每天新增里程超过100万公里。

创始人余恩源在2026年8月的世界机器人大会论坛上公开表示，新石器从创业第一天起瞄准的就是成为一家机器人公司；截至2026年8月20日，公司累计运营里程突破2.2亿公里，日新增超100万公里，拥有全球最丰富的路测数据集和最大规模的自动化数据采集基础设施。

执行总裁赵优在LEAP East 2026上也提到，新石器已进入15个国家、300多座城市，车队规模超过2.5万辆，运营里程接近2亿公里，单城最大车队超过2000辆。

这些数字如果只用“无人配送规模”来理解，就低估了它的含义。

3万辆车不是3万个运输单元，而是3万个持续流动的数据采集节点。它们每天在社区、商圈、校园、产业园、快递网点和末端站点之间穿行，采集的是城市短途物理世界里最稀缺的数据：低速、复杂、高频、近距离、强交互。

学生和家长排队使用新石器无人车行李转运服务

所以，新石器的估值逻辑不应只按“卖车数量×单车价格”计算。

更接近本质的算法是：它是否已经建成一张可持续产生物理AI语料的采集网络。

为什么是新石器：短途场景恰好像一个天然语料工厂

不是所有上路数据都同样值钱。

Robotaxi数据值钱，但开放道路长尾多、单车成本高、商业化验证慢；高速NOA数据规模大，但场景相对单一，很多数据围绕车道保持、变道、匝道进出展开。

真正容易被低估的是短途、半封闭、固定或半固定路线、高频往返的城配场景。

这个场景有三重优势。

第一，频率高。

快递、即时零售、商超补货、园区配送、夜间配送，每天都有大量重复需求。高频意味着数据采集不是一次性项目，而是持续现金流业务。

第二，交互密。

短途末端不是简单道路行驶，而是充满人车混行、临时停车、电动车穿行、行人突然横穿、装卸货等待、小区门禁、地库坡道、窄路会车等复杂情况。这些正是物理AI需要理解的“真实世界颗粒度”。

第三，闭环短。

无人配送从接单、装货、行驶、卸货到签收，任务链条短，结果容易量化。模型改动是否有效，能更快反映到履约成本、准时率、异常率、客户续费率上。

赵优在LEAP East 2026上说得很直接：与人形机器人或Robotaxi相比，无人配送是B2B模式，路线相对固定，成效可量化——无人配送已经把订单履约时间从原来的6小时压缩到2小时。

具体案例也能对上。

北京日报等媒体报道过，在宜家合肥商场，新石器无人车把自提订单平均等待时间从6小时缩到2小时，运输成本降低超过50%。

新华网报道称，新石器与滴滴送货在青岛合作的RaaS项目，不到十个月提供超过150万次物流配送服务，服务里程超过4000万公里，日订单峰值突破6500单，客户运输及装卸成本较传统方式下降40%到50%。

这正是资本愿意投新石器的原因：它不是只做“更便宜的配送”，而是在跑一个真实世界数据飞轮。

车辆越多，订单越多；订单越多，场景越密；场景越密，模型越强；模型越强，单车成本越低，客户越愿意扩大部署。

艾瑞咨询《2025年中国无人城配车行业白皮书》显示，2025年中国无人城配车销量约2.2万辆；按当年新增交付并实际投入运营的车辆统计，新石器以约51.6%的份额排名第一，第二名约32.3%，前二合计约84%。

赵优在2025年11月底的36氪WISE大会上还透露，新石器2025年全年交付量将超过1.5万台。

这个份额意味着，在短途无人配送这个细分场景里，新石器已经拿到最有价值的先发位置。

验证一半：无人配送是首个规模化物理AI应用吗

余恩源在多个公开场合讲过类似判断：无人配送将是首个规模化的物理AI应用。

赵优也在LEAP East 2026上表示，物理AI将率先在物流配送领域大规模商业化落地。

这个说法可以验证一半。

已验证的一半是：无人配送已经跨过小规模试点，进入城市级常态化运营；商业闭环成立，客户愿意按效果付费；市场份额集中，头部公司已经拿到规模化订单；履约成本出现可验证改善，宜家、滴滴送货等案例都能提供数据。新石器把无人车从Demo送进真实物流系统，这一点基本成立。

义乌老板使用新石器无人车配送

未完全验证的一半是：从“运输”扩展到“行动”。

今天的新石器无人车主要解决从A点到B点的移动问题，但物理AI的终局不是把车开过去，而是进入真实任务流：识别包裹、抓取、搬运、装卸、码放、上架、进入电梯、穿过地库、把物品交到人手里或指定位置。运输只是第一步，真正难的是末端操作和跨场景泛化。

余恩源在2026年10月接受彭博采访时也谈到，夜间配送可以避开白天高峰车流、盘活闲置道路资源；而真正的运营难题在每次行程的末端——餐厅后厨装卸区、仓库后没有标识的停车位、门店取货点，这些点位根本不会标注在地图上。

为此，新石器正从简单的端到端驾驶模型转向“世界模型”，让无人车理解三维空间，精确知道在哪里卸货、在哪里停靠。

这说明新石器自己也很清楚：如果只做“会走路的车”，故事会停在物流自动化；只有让车具备更强的空间理解、任务规划和操作能力，故事才会进入物理AI。

从RoboVan到RaaS，新石器的下一步是把数据变成模型能力

新石器过去最强的标签是RoboVan。

这个标签抓住了产品形态，却没完全抓住它未来的价值。

RoboVan只是载具，RaaS只是商业模式，底层更关键的是数据闭环：运营、数据、算法。

公司披露过这套飞轮：规模化运营产生真实场景数据，数据回流反哺L4自动驾驶系统Neolix-Pilot和车端“视觉-动作”基础大模型Neolix-VA，模型能力提升后降低人工接管、提升单车效率，进而支持更低成本和更大规模部署。

这个闭环一旦转起来，竞争对手追赶的就不只是车价，而是数据厚度、运营网络和模型迭代速度。

近4亿美元融资给新石器打开的窗口，远不止继续按部就班扩车队，而是把“物理AI采集基础设施”这个定位正式扛到台前。

原因很简单：当全球机器人操作数据还只有约30万小时，而新石器一家已经拥有2.6亿公里真实运营里程时，它手里握着的就不只是物流资产，而是下一代物理模型的训练入口。

下一步，新石器需要证明三件事。

第一，能否把行驶数据扩展为任务数据。

光会开车不够，还要会理解装卸区、包裹、货架、门禁、电梯、人机协同。

第二，能否把单点场景扩展为跨场景泛化。一个城市跑通不算难，跨城市、跨国家、跨路网、跨气候、跨场景仍然跑通，才说明模型具备可迁移能力。

第三，能否把成本下降转化为客户ROI。

无人配送不是慈善项目，最终还是要帮客户把成本降下来、把履约效率提上去。

如果这些验证完成，新石器就不再只是“无人配送车公司”，而会成为短途物理AI的基础设施公司。

行业影响：短途自动驾驶公司会被重新放进同一张地图

这轮E轮还有一个外溢影响：它可能把短途出行、末端物流、园区配送、低速自动驾驶公司重新放进同一张地图里评估。

过去投资人看这些公司，会按“场景大小、订单密度、成本下降、政策开放度”打分。

以后还会多一个问题：你的场景能不能持续产生物理AI语料？你的车队是不是一个可规模化的数据采集网络？你有没有真实的运营闭环，而不是只有算法Demo？

这会抬高整个短途低速赛道的估值想象力，也会加速淘汰只会讲故事的公司。

真正稀缺的从来不是“我也有一辆无人车”，而是谁能把车放进高频真实任务里，持续回收带行动反馈的数据。

从这个角度看，新石器这轮融资不止是一个终点，更像一个信号：物理AI的资本化已经开始了。

潮涌AI观点

新石器拿下年内最大一笔智驾融资，表面看是无人配送赛道升温，实质上是短途物理语料池被重新定价。

我们不认为无人配送已经等于物理AI终局。

它验证了一半：规模化、商业化、运营网络、成本改善都成立。但另一半还悬着：从移动到操作，从运输到任务执行，从固定场景到跨场景泛化，还没有被完全证明。

新石器接下来最该做的，是all in物理AI。

不能只是换个更热的词包装自己，而要把融资投入到数据闭环、世界模型、末端操作、多车型平台和海外数据网络上，让自己从“全球最大无人配送车队”升级为“短途物理AI采集基础设施”。

这轮近4亿美元，市场已经替新石器预付了未来的一部分信心。

剩下的问题只有一个：它能不能把2.6亿公里真实里程，变成物理AI时代真正值钱的模型能力。

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