无人驾驶卡车：Lidl 和 Einride 测试自主配送物流——为期四个月的测试应该揭示什么
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在 Google 上更倾向于选择 Xpert.Digital。ⓘ发布日期：2026年11月10日 / 更新日期：2026年11月10日 – 作者： Konrad Wolfenstein
无人驾驶卡车：Lidl 和 Einride 正在测试自主配送物流——为期四个月的测试旨在展示什么——关于此主题的创意图片，运用了人工智能技术：Xpert.Digital
无人驾驶送货交通：Lidl 的自动驾驶卡车能否降低成本？
Lidl 正在押注自动驾驶电动卡车：这使得测试变成了对经济可行性的压力测试。
没有驾驶室的卡车是物流转型的一个引人注目的象征。然而，这能否转化为可行的商业模式，并非取决于这种不同寻常的车辆设计，而是取决于一个具体的问题：这种自动驾驶电动卡车能否以可靠、安全且具有竞争力的成本运输货物？这正是利德尔超市和瑞典科技公司Einride计划在德国黑森州卡塞尔附近的埃德明德进行测试的目标。在接下来的四个月里，这辆卡车将在公共道路上，作为日常运营的一部分，往返于一个行政配送中心和附近的一家分店之间运输货物。.
此次试验的设计旨在便于管理：明确的路线、固定的商品范围和重复的行程，旨在展示自动驾驶技术如何有效地融入食品零售行业的运营流程。预计的运输量仅为项目目标，并非最终结果。此外，仅凭官方批准并不能证明自动驾驶车辆比传统运输方式更具成本效益。.
经济评估不仅仅关乎旅程本身。车辆、能源、充电基础设施、软件、技术监控以及装卸点的人力投入都必须综合考虑。同样至关重要的是车辆的实际使用频率以及其应对故障或变化情况的可靠性。因此，为期四个月的测试不仅旨在评估技术，还旨在展示供应链的哪些环节正在发生变化——以及这些变化是否能为日常使用带来切实的好处。.
司机失踪了——但损失远未得到弥补。
没有驾驶室的卡车是技术变革的一个显著象征。然而，经济上的关键因素并非这辆车缺少什么，而是它能否可靠、安全且具有竞争力地完成完整的运输功能。这正是Lidl与瑞典科技公司Einride合作所要解决的问题。在黑森州卡塞尔附近的埃德明德，一辆无动力电池驱动的卡车将在行政配送中心和附近的门店之间运送货物。这项为期四个月的试验将公共道路上的自动驾驶技术与食品零售业日常运营中的具体任务相结合。.
经济意义不在于具体的运输路线，而在于现有生产流程的潜在变革。目前，运输绩效主要取决于车辆、驾驶员、能源、基础设施和调度之间的相互作用。自主系统改变了这种关系：软件、技术监控、数据处理以及精确定义的运营组织变得愈发重要。人力劳动不会完全消失，而是会发生转变，改变其性质。.
这并非意味着要立即取代传统的配送车队。相反，它开启了对新型运输方式在何种条件下能够改进现有结构的探索。因此，最令人信服的观点既非对技术的盲目乐观，也非根深蒂固的怀疑。评判自主配送物流的标准在于，它能否在保持同等安全性和服务质量的同时，带来切实的经济效益。.
部署可控，战略覆盖范围广
该项目于9月在汉诺威举行的IAA TRANSPORTATION 2026展会上发布，其参数明确。项目使用的单车配备15个欧标托盘位，计划每天运行最多三次，负责沿选定路线的所有干货配送。预计在为期四个月的项目周期内，运输量将超过3000个托盘。运营将在指定区域内按照SAE 4级标准进行，并需获得德国联邦汽车运输管理局（KBA）的批准。该项目由Schwarz Corporate Solutions和Schwarz Digits联合发起。.
这些关键数据描述了一个实际的运营应用案例，但尚未证明其在经济效益上取得了突破性进展。尤其需要指出的是，公布的托盘运输量不能等同于已取得的实际成果。同样，运营许可证的颁发并不能自动证明该方案比传统运输方式更经济。.
然而，真正值得注意的是这种刻意的限制。两个运营地点之间的已知联系减少了变量的数量。路线、转运点、货物类型和重复频率都可以相对精确地进行分析。这使得区分技术故障和组织问题变得更加容易。.
由于与实际货物流通环节的接近，评估不能仅仅基于一次示范运行。当运输是分支机构供应链的一部分时，技术性能承诺必须满足有关产品可用性、人员规划和时间窗口的具体要求。.
为什么食品零售业正成为一个试验场
食品零售和运输物流紧密相连。零售场所只有在需求商品及时供应的情况下才能产生收益。同时，每增加一份库存都会占用资金和有限的仓储空间。这就造成了在保持高交付率和尽可能降低库存水平之间难以兼顾的目标冲突。.
因此，自动驾驶卡车不仅要在道路交通中证明自身价值，还必须融入一个各个环节在时间上协调一致的系统。拣货、备货、装载、运输、收货和仓储构成一个完整的服务链。一个环节的优势可能会被另一个环节的劣势完全抵消。.
将范围限定于干货无疑缩小了实验范围。然而，这并不能代表零售物流的全貌。干货运输的成功并不意味着同样的解决方案对温控货物、时效性货物或需要特殊处理的货物也同样经济可行。.
正是这种区分使得该方法颇具吸引力。它并非试图同时实现所有运输任务的自动化，而是选择一个定义明确的子任务，并系统地分析其各项要求。.
公布的运输量究竟意味着什么
容量数据可用于初步评估运营范围。假设有 15 个托盘位，每天最多可进行三趟运输，则计算出的最大单程容量为每天 45 个托盘位，前提是所有运输趟次均被充分利用并实际将货物运送到分公司。.
3000个托盘的货运量相当于满载运输200趟。如果每天运输三趟，则需要近67个运营日。此计算仅描述了理论比例，并未说明运输的具体日期、实际使用的托盘位数量或返程的安排方式。.
“每天最多三次”指的是上限，而非可靠的平均值。同样，3000多个托盘的数字最初只是一个项目规模，而非已公布的业绩记录。.
经济评估的关键信息缺失：路线长度、运输时间、实际载重、能源消耗、装载时间和所需支持工作量。缺少这些数据，既无法确定可靠的每公里价格，也无法确定合理的每托盘成本。.
因此，现有数据足以帮助理解应用场景。但是，仅凭这些数据不足以做出投资决策。.
关键的比较并非柴油与未来之间的比较。
客观分析必须区分两种变革：电动推进和自动驾驶。两者可以结合，但它们解决的是不同的经济问题。.
电动推进主要改变了能源供应、充电需求、维护结构和本地排放。而自动驾驶则改变了驾驶任务的组织方式、技术监控以及对车内人员的需求。.
仅仅将自动驾驶电动卡车与柴油动力、人工驾驶的车辆进行比较，会混淆这些影响因素。因此，公平的比较需要多个参照点：当前的运输方式、传统驾驶的电动卡车，以及自动驾驶电动卡车。.
只有这样才能确定潜在优势中，驱动系统贡献的比例是多少，自动化贡献的比例是多少。同时，也能清楚地看出额外的软件和支持成本是否会抵消部分人员节省的成本。.
这种区别对于战略决策也至关重要。一家公司可能会发现，某条线路的电气化改造已经很有价值，但实现自动化却未必可行。反之，即使车队的其他部分暂时仍将沿用传统的运营方式，一条特别合适的线路也可能从自动化中获益匪浅。.
必须计算整个供应链的运输成本。
关键的业务指标并非车辆价格，而是可靠地提供运输服务的成本。要确定这一点，必须在适当的观察期内汇总所有相关成本。.
这包括车辆融资、折旧、能源、充电基础设施、维护、轮胎、保险、软件、数据连接、技术支持和故障救援。其他费用包括与现有IT和运营流程的整合。.
此外，自动驾驶系统还会产生一些成本，这些成本可能不会在传统的车辆发票中单独列出。例如，这些成本包括控制中心的运营、特殊情况的处理以及特定路线运行信息的维护。具体项目中需要哪些服务以及如何计费，这些信息并未公开。.
因此，功能分析至关重要：需要哪些资源才能确保托盘在承诺的时间范围内安全到达？
如果车辆运输的货物量很少，或者需要在装卸码头投入额外的人力，那么低廉的每公里价格可能会具有误导性。相反，如果车辆利用率高，并且能够可靠地缓解成本高昂的瓶颈问题，那么价格更高的车辆在经济上也可能更具优势。.
司机短缺改变了账单，但并没有取代账单。
合格司机短缺是该项目明确要解决的挑战之一。从经济角度来看，这种瓶颈会带来多方面的影响。它会导致轮班安排更加困难，增加临时替代运输的成本，并损害整个货物运输流程的可预测性。.
自动驾驶系统可以通过接管重复性的标准化行程来缓解这一问题。其益处不仅限于节省一定的工时，还能让现有驾驶员更有效地部署到那些特别需要人手灵活性的岗位上。.
然而，对人员的需求并不会就此消失。技术监控、维护、调度和故障管理也需要合格的员工。服务要求越高，同时接受服务的车辆数量越少，计算出的优势可能就越小。.
因此，合理的经济分析不应假定驾驶员岗位会被完全取代。它必须明确哪些人工任务被真正取消，哪些任务保留，以及哪些任务是新增的。.
这或许能缓解瓶颈，但同时也会将部分瓶颈转移到其他资格认证领域。.
4级意味着在明确的界限内独立自主。
所声明的自主等级对于理解商业模式至关重要。SAE 4级运行指的是在特定的运行环境和运行条件下进行的。但这并不意味着车辆能够在所有可能的情况下自主行驶于任何道路。.
从经济角度来看，这种限制绝非必然的劣势。运输服务提供商无需解决所有可能出现的交通状况才能在合适的路线上盈利。决定性因素在于技术上可行的运营环境是否与足够高价值且频繁发生的运输需求相匹配。.
当实际情况发生变化时，边界就变得重要了。建筑工地、道路封闭、异常交通状况或操作规程的改变都可能需要进行调整。.
因此，绩效不应仅仅以成功完成的标准行程来衡量。同样重要的是整个系统如何处理偏差。哪些情况会导致中断？恢复运营需要多长时间？由谁来组织替代服务？
自动驾驶汽车的经济效率取决于管理其局限性的流程。.
决定过程的不是旅程本身，而是交接环节。
无人驾驶车辆最初实现的是驾驶任务的自动化。但这并不意味着装卸货、货物固定和收货等环节也能自动完成。.
这种区别在分支机构运营中尤为重要。车辆必须抵达合适的地点，明确分配任务，并符合收货流程。员工需要了解车辆何时准备就绪、如何取货以及如何应对任何偏差。.
如果司机之前已执行过某些辅助任务，则必须重新分配这些任务。这可能会导致配送中心或分公司增加工作时间。即使这些时间未计入运输成本中心，也必须将其纳入总成本计算。.
人体工程学和组织结构因素也发挥着作用。经济上有利的解决方案不应仅仅是将精力转移到其他领域。.
因此，真正的创新并不仅仅在于没有驾驶室的车辆，而在于运输技术、仓储组织和分支机构运营之间全新的协调合作。.
有计划的重复可能比最大限度的覆盖更有价值
长距离运输，尤其是高速运输，通常符合公众利益。但对于两地之间频繁的运输而言，其他特性可能更为重要。.
通过明确的出发时间、规定的装货时间段和固定的交接流程，可以安排短途可靠的运输服务。这有助于协调货物交付和车辆可用性。.
经济优势源于重复运营。一次性投入运营资金可以分摊到多次类似行程中。路线越稳定、使用频率越高，这些前期投资就越容易得到回报。.
然而，重复的重要性不应与自动高利用率混淆。即使技术上每次运输都成功，但如果车辆每天仅高效使用几个小时，则每次运输的成本也可能很高。.
因此，评估不仅考虑行驶里程，还考虑有效运营时间、运输量和投资资本利用率。技术可用性和经济产能利用率相关，但并非完全相同。.
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物流转型：自动驾驶车辆接受测试
装载成为生产计划的一部分
电气化使能源供应成为运营规划中直接相关的组成部分。车辆只有在电量、路线规划和充电基础设施兼容的情况下才能可靠使用。.
对于一条易于管理的路线，通常可以相对精确地协调能耗和充电时间。然而，具体情况能否成功取决于一些尚未公布的因素，例如路线概况、能耗和可用充电容量。.
仅凭电价不足以进行成本核算。充电桩的投资、必要的场地改造以及用电时间也同样重要。此外，还必须考虑充电是否能在现有停机时间内进行，或者是否会占用生产运营时间。.
随着车队规模的扩大，一次简单的充电决策就变成了一项协调任务。即使多辆车的出发时间很接近，它们也可能需要同时充电。.
因此，良好的装载计划并非次要的辅助问题。它会影响所需车辆的数量以及整个运输服务的可靠性。.
零排放需要精确的经济和生态分类。
纯电动卡车在行驶过程中不会产生内燃机尾气排放。然而，这种局部特性并不等同于在整个生命周期内实现完全零排放的运输性能。.
全面的气候评估需要考虑车辆和电池制造、电力生产、使用和回收等因素。如果没有相应的项目数据，就无法量化任何可靠、具体的二氧化碳减排量。.
运力利用率也会影响环境影响。如果用额外的轻载运输方式运输相同的货物，每托盘货物的环境影响就会发生变化。反之，精心规划的运输路线和高运力利用率可以改善环境绩效。.
因此，从经济和生态角度来看，提高整体利用效率是双方共同的目标。然而，这并不意味着在任何情况下，这两个目标都是完全相同的。例如，储备产能即使会降低平均利用率，也能确保供应。.
可信的评估应该揭示这些相互冲突的目标，而不是仅仅将驱动技术视为可持续性的充分证明。.
Lidl 的销售网络规模是一种选择，而不是销售保证。
Lidl在德国拥有39个行政和配送中心以及超过3250家门店，市场潜力巨大。从纯粹的数学角度来看，这意味着其网络中每个配送中心平均服务超过83家门店。然而，这一平均值并未反映具体的职责范围、配送距离或路线。.
战略优势在于能够从众多可能的连接中选择那些特别符合技术要求的连接。并非每个分支都需要能够产生相关的经济效益。.
有选择地进行扩展甚至可能比尝试全面标准化更为明智。易于管理的短途、常用路线可以与长途或变化极大的路线区别对待。.
网络规模因此提供了更多选择，并有助于成功标准的复用。然而，这并不意味着第一个项目可以推广到所有地区。.
因此，具有经济意义的问题并非理论上存在多少个分支机构，而关键问题在于，经过全面的成本和风险分析后，还剩下多少合适的连接。.
改为牛奶配送改变了游戏规则。
验证成功后，第二阶段是将模型扩展到包含多个停靠点的循环配送服务。这将把直达线路转变为更复杂的路线结构。.
这种方法可以提高车辆利用率，因为可以将多个配送需求合并到一次行程中。然而，潜在收益取决于额外的停靠点、等待时间和距离是否会抵消运力利用率的提高。.
每多停靠一站，对货物运输顺序、时间窗口和信息交流的要求就更高。第一站的延误可能会影响后续的货物交付。装货顺序也必须与卸货顺序协调一致。.
因此，牛奶配送不仅仅是同一任务的规模扩大版，它考验的是组织能力的新水平。.
就规模化而言，该系统能否应对不同的分支机构情况，同时又不导致每个分支机构的设置和维护成本过高，这一点尤为重要。这正是决定局部成功模式能否推广应用的关键所在。.
学习曲线的增长速度必须超过适应速度。
规模经济并非仅仅源于购买更多车辆。它需要经验、软件、操作规则和基础设施能够多次重复使用。.
如果每条新线路都需要进行大量的单独调整，那么随着线路的扩张，成本将显著增加。另一方面，一个经济上有吸引力的模式必须确保在整合新线路时，能够以越来越少的额外工作量实现整合。.
这里需要区分几个层面。技术成果可以转移，但仍需逐一核实当地的进出路线。标准化的收货区可以连接多个分支机构，即使它们的空间条件各不相同。.
因此，相关的学习曲线涉及整个系统。另一个地点需要多长时间才能准备就绪？需要多少人员？哪些组件可以保持不变地采用？
试点项目只有在能够回答这些问题时才能产生经济价值。如果将极高的支持需求视为常态而置之不理，试点项目就会失去其意义。.
对于 Einride 而言，从项目到可重复产品的过渡至关重要。
从Einride的角度来看，此次合作不仅仅是一次车辆测试。它提供了一个机会，让Einride能够在现有的零售网络中，根据实际的配送需求来测试这项技术。.
创业的关键一步在于，从技术上可行的服务出发，开发出能够持续交付的产品和服务。客户需要透明的价格、清晰的责任划分和可靠的服务质量。.
要实现这一点，硬件、软件和运营必须在经济上兼容。如果维护、支持或路线设置成本过高，那么仅靠高性能的自动驾驶系统是不够的。.
同样重要的是合同中风险的分配。如果服务中断，谁承担费用？哪些服务被视为有保障的？软件变更和技术升级如何计费？
目前尚无关于合同具体条款的详细信息。这一信息缺失限制了对商业模式的评估。成功实施可以巩固市场地位，但这并不能证明能够持续盈利增长。.
对于施瓦茨集团而言，知识的获取本身就是一种资产。
Schwarz Corporate Solutions 和 Schwarz Digits 的参与表明，该主题不仅限于运营运输处理。自主物流涵盖数据处理、IT 集成、流程设计以及供应链的长期管理。.
早期实施可以创造宝贵的内部能力。公司可以了解需要哪些数据、哪些接口有效，以及真正需要进行哪些组织变革。.
即使单个试点项目尚未产生成本优势，所获得的知识也具有战略价值。它可以改进后续的采购决策，并使不切实际的绩效承诺更容易识别。.
然而，这并不能自动保证技术独立性。那些使用专业合作伙伴关键功能的用户仍然依赖于该合作伙伴的业绩和后续发展。.
因此，主权应首先理解为行动能力：定义自身需求、控制数据、验证系统性能以及评估备选方案。自动驾驶车辆并非自行具备这些能力，它们必须通过架构决策和内部专业知识来开发。.
数据既是生产要素，也是依赖的来源。
对于自主运行而言，必须将车辆状态、运输顺序和操作规程等信息整合起来。这些数据的价值在于，可以更好地制定决策并更快地发现偏差。.
与此同时，接口的重要性日益凸显。订单延迟、状态错误或责任不明都可能影响实际运输效率。.
移动数据空间提供的支持凸显了构建合适数据环境的重要性。然而，该项目中使用的具体数据流和服务并未详细说明。.
因此，一些基本问题在经济上至关重要：谁有权访问运营数据？可以以何种形式进行分析？在更换供应商时，获得的见解是否可以重复使用？
如果数据只能在封闭系统内使用，就会产生转换成本。在这种情况下，短期效率提升就必须与潜在的更长期的投入进行权衡。.
安全是必要条件，而不是普通的成本项目。
获得联邦汽车运输管理局的批准是计划运营的必要组成部分。但是，这不应与适用于任何路线或条件的通用批准混淆。.
从商业角度来看，安全首先意味着一个明确的界限：如果成本优势建立在控制不充分的风险之上，那么这种优势是不可接受的。.
同时，安全理念和运行组织也会影响经济效益。一个频繁进入安全停机状态的系统，从技术角度来看可能反应谨慎，但在运行方面仍然存在问题。因此，安全性能和可用性必须分别记录并进行综合评估。.
重要的不仅仅是突发事件，即使是反复发生的小故障也会造成巨大的后续成本。.
因此，可靠的评估需要记录偏差发生的频率、偏差的原因以及恢复正常运行的速度。只有这样，才能区分一个基本功能正常的系统和一个在日常使用中稳健可靠的运输服务。.
一项为期四个月的研究回答了一些重要问题，但并非所有问题都能得到解答。
持续数月的部署比单次演示更能提供有效信息。反复运行可以检验运行稳定性、常见故障以及实际人员需求。.
然而，四个月的周期存在局限性。它无法全面反映车辆和电池的长期老化情况，也无法就所有季节性条件或罕见事件得出结论。.
经济指标在创业初期也可能出现偏差。高昂的启动成本会增加初期支出，而密集的项目支持可能会提供比预期更高的运营保障。.
因此，应该将两项计算分开进行：实际发生的项目成本和针对稳定连续运行的合理模型计算。.
第二项计算不能仅仅包含乐观的假设。它必须解释哪些成本预计在未来会下降，为什么这是合理的，以及必须满足哪些条件。.
哪些关键绩效指标决定成败？
可靠的评估需要一套连贯的关键绩效指标体系。运输的托盘数量固然重要，但它只能反映整体绩效的一部分。.
需要记录的数据包括实际行驶里程、平均载重、准点率、有效运行时间和计划外停机时间。此外，还应记录每单位运输的能耗和总人力成本。.
特殊情况所需的努力尤为重要。如果个别事件导致大量工作时间和替代交通安排，那么较低的平均支持需求可能会产生误导。.
成本方面，应考虑成功交付每个托盘所需的人力。此外，建议对每条已完成的交付路线进行评估，确保货物按时足量送达。.
所有关键绩效指标都需要合适的比较基准。只有与相同或类似路线上的人工驾驶方案进行比较，才能看出该技术是否具有额外优势。.
因此，成功并非仅仅意味着自动驾驶里程数达到最高，而是指提供明显更优质或更具战略价值的交通运输服务。.
自动驾驶汽车的替代方案也需要不断发展。
投资决策通常是在维持现状的前提下进行的。这可能会高估新技术带来的益处。.
传统交通方式也可以改进：例如调整路线、选择不同的出行时间段、提高车辆利用率，或者在不采用自动驾驶的情况下实现电气化。这些替代方案可能需要较少的初始投资。.
因此，相关的比较并非自动驾驶车辆是否优于组织不善的现有流程，而是它必须与经过实际优化的替代方案进行比较。.
机会成本也必须考虑在内。投入到独立项目中的资金和管理能力无法同时用于其他改进项目。.
然而，如果试点项目能够为未来的决策提供关键信息，那么即使初期成本较高，也是值得的。但是，这种学习价值应该明确指出，而不是事后将其作为已经实现的运营盈利来呈现。.
明确区分研究效益、战略准备和持续经济效益，可以提高决策质量。.
可靠性的价值可能高于单纯的成本节约。
在零售业，仅仅关注直接成本是不够的。运输成本也对确保门店的销售潜力起着至关重要的作用。.
当一项技术改进规划时，它可以带来额外的好处：减少短期重组，更好地协调货物接收，减少对个人人员短缺的依赖。.
然而，这种优势并非自动存在，必须根据实际变化进行评估。如果自主解决方案经常出现故障需要更换，也可能使规划过程复杂化。.
因此，所有可能结果的分布都具有经济意义，而不仅仅是平均值。两个系统的平均成本可能相近，但在故障的频率和严重程度上却可能存在显著差异。.
如果可靠性显著更高，公司完全可以合理地选择价格稍高的解决方案。反之，即使技术本身价格低廉，但如果其风险难以预测，公司也可能对其缺乏吸引力。.
德国的竞争优势在于其工业互联互通。
该项目还涉及选址和政策层面。德国不仅仅是展示新型汽车技术的地方，更是一个需要将这些技术与现有业务流程、审批要求以及实际道路交通状况相融合的环境。.
作为联邦交通部议会国务秘书，克里斯蒂安·希尔特为这项倡议提供了政治支持。然而，其经济上的成功并非取决于政治关注，而是取决于获批的个别申请能否产生可靠可用的解决方案。.
如果严格的市场准入要求与透明的条件相结合，就能增强信任。同时，对企业而言，确保未来扩张的可预测性也至关重要。.
因此，该地区的机遇在于安全性、技术专长和实际应用能力的完美结合。一个国家并非仅仅依靠展示众多试点项目就能取胜。关键在于这些项目能否带来有效的应用、创造高技能就业岗位并提升竞争力。.
切实可行的改变始于合适的环节。
最可行的发展方案或许并非突然转向完全自动化的配送网络，而是逐步扩大现有车队规模似乎更为合理。.
自动驾驶车辆最初将部署在那些流程重复、路线适宜且运输量充足的区域。其他任务仍将由人工完成，因为这些任务需要更高的灵活性，或者在技术上或经济上尚不可行。.
这种混合体制并非失败的标志，它反而可能是一种有效的劳动分工方式。.
对于Lidl和Einride而言，关键在于精准识别合适的应用场景并展现其优势。无车厢设计使这种转变显而易见。然而，只有通过可靠的流程、可控的运营成本和充分的利用，才能实现其经济可行性。.
因此，其基本原理是：自主配送具有巨大的潜力，尤其是在标准化且重复性高的路线上。这种模式能否成为广泛适用的商业模式，并非取决于技术的创新性，而是取决于能否持续改进整个运输服务的组织架构。.
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