《干不》过AI，就去送外卖？没那【么简】单了,阿宾游记：一路风景与见闻记录

当 AI 开始取代白领工作，不少人调侃 " 大不了去送外卖 " ——但这条退路，正在被机器人悄然封堵。

巴克莱 4 月 15 日发布的深度研报揭示，自动驾驶机器人与无人机正以势不可挡之势重构外卖配送的最后一公里。今日成本每单高达 9 至 10 美元的骑手配送，面临着长期目标仅需约 1 美元的自主配送技术的正面冲击。

研究团队实地走访了芬兰、爱尔兰、美国及迪拜等地，亲眼目睹了 Starship Technologies 的机器人在赫尔辛基的街道上高效运作，以及美团旗下 Keeta 无人机在迪拜的商业化部署。

芬兰市场已成为最清晰的先导样本——当地超过 1,000 台人行道配送机器人（SDR）已实现商业规模运营，自主配送占当地 GMV 的比例接近 10%。在全球资本市场层面，2025 年自主配送领域私募融资额较 2024 年暴增逾 180%，Zipline 在 2026 年完成了高达 8 亿美元的融资（估值约 76 亿美元），行业的战略性价值正在被系统性重估。

当前自主配送在全球外卖订单中的渗透率尚不足 1%，但巴克莱预测其 2030 年将升至约 2%，2035 年有望突破约 10%。一旦达到 10% 渗透率并实现每单平均节省 4 美元，自主配送每年可为全球外卖平台解锁约 160 亿美元的利润空间。

在乐观情景下，由于配送费用下降吸引了更多价格敏感型消费者，外卖市场整体可寻址规模（TAM）到 2035 年可额外扩增 400 至 800 亿美元的商品交易总额（GMV），将该行业 2025 至 2035 年 GMV 年复合增长率从约 8% 提升至约 9%。

最后一公里的成本之痛：为什么自动化不可避免

外卖行业是一门结构性薄利生意，配送成本约占平台每单收入的 40% 至 45%，其中劳动力约占最后一公里成本的 80%。

在美国等成熟市场，传统骑手配送每单全成本约为 9 至 10 美元，且随着工资通胀持续上行、骑手供给趋紧，以及监管机构在多个司法管辖区推动将零工重新归类为正式雇员（如西班牙 Glovo 案例），这一成本只会持续攀升。

与此同时，美国市场 " 小费疲劳 "（tipping fatigue）日益显现，进一步压缩平台可负担性。

当前技术驱动的优化手段——如路线优化、订单合并（最优平台合并率约为 30 至 35%）——在低密度郊区市场已接近天花板，无法从根本上解决劳动力成本问题。

自动配送的核心逻辑在于：将配送从以劳动力为主的变动成本结构，转向以硬件折旧为主的固定成本结构。随着规模扩大，边际成本递减，经营杠杆得以释放——这是骑手模式永远无法实现的结构性优势。

两种技术路径：地面机器人 VS 无人机，各有战场

巴克莱基于对美国洛杉矶、芬兰赫尔辛基、爱尔兰都柏林和阿联酋迪拜等地的实地调研，对两种主流自动配送技术进行了深度拆解。

地面配送机器人（SDRs） 最适合高密度城市区域，适宜服务范围约为 1 至 3 公里圆程，行驶速度每小时 5 至 10 英里，载重约 15 至 30 磅，可 24 小时运营。

代表企业包括 Starship Technologies（已完成逾 1000 万次配送，全球逾 300 个部署地点，累计行驶里程超 2200 万公里，拥有逾 3000 台机器人）和 Serve Robotics（已在美国 20 个城市部署逾 2000 台机器人，累计配送超 180 万次）。

目前最先进市场（如芬兰）的 SDR 配送成本约为每单 5 至 6 美元，比传统骑手便宜 3 至 4 美元。单台机器人造价约 9000 至 18000 美元，硬件折旧是最大成本驱动因素，约占 SDR 总成本的 55%。

无人机配送则更适合郊区低密度地区，典型飞行时长 3 至 5 分钟，巡航高度 65 至 80 米，载重约 3 至 4 公斤，通过绳钩系统将包裹放至地面，无需降落。

代表企业包括 Manna Air Delivery（爱尔兰，2025 年已在都柏林完成逾 6 万单配送，2026 年目标约 250 万单）和美团旗下 Keeta Drone（已在深圳、北京、上海、香港和迪拜运营约 65 条航线，截至 2025 年底累计完成逾 74 万单无人机外卖订单，另有 500 万单自动驾驶车辆配送）。

当前无人机配送成本约为每单 6 至 7 美元，劳动力（装卸及视觉监控）仍约占总成本的 50%。

芬兰目前提供了全球最清晰的自动配送商业化基准：当地约 10% 的本地 GMV 已由逾千台 SDR 履约，是已知自动配送商业化程度最高的市场。长期来看，SDR 与无人机配送成本目标均收敛至每单约 1 美元，Starship、Serve Robotics 和 Manna Air Delivery 均已公开这一长期目标。

每单到底能节省多少钱

巴克莱提供了以 AOV（平均订单价值）30 美元、成熟西方市场为基础的逐单成本对比（基准情景为最优先行市场）：

传统骑手：总配送成本约 9.40 美元 / 单，贡献利润约 1.60 美元 / 单（约占 AOV 的 5%）

SDR（最优市场）：总配送成本约 5.05 美元 / 单，贡献利润约 5.95 美元 / 单（约占 AOV 的 20%），相比骑手每单节省约 4.35 美元

无人机（最优市场）：总配送成本约 7.00 美元 / 单，贡献利润约 4.00 美元 / 单（约占 AOV 的 13%），相比骑手每单节省约 2.40 美元

SDR 成本结构中，硬件折旧约占 10%（约 1.75 美元 / 单），基于以下假设：单台 SDR 成本 9000 美元，使用年限 4 年，残值 10% 至 15%，每周运营 6 天，每天 5 单。维护成本约为 3%（约 1 美元 / 单），远程监督劳动力约 3%（约 0.90 美元 / 单）。

对 DoorDash 的测算框架显示，自动配送渗透率每提升 5 个百分点，FY28e EBITDA 可获得中高个位数百分比提升。

这一杠杆效应来自：自动配送订单的边际收入高于传统骑手订单——移除骑手工资和小费后，平台可保留更大比例的订单收入。研报同时指出，未来定价模式的演变（从当前的固定费用向基于交易量定价转变）将影响平台最终能保留多少成本节省，这是投资者需要持续关注的变量。

十年内有望撬动数千亿美元增量

基于巴克莱的渗透率预测，自动配送的全球价值空间测算如下：

基准情景（2035 年约 10% 渗透率，每单节省约 4 美元）：年化全球利润池约 160 亿美元。敏感性分析显示，若渗透率达 12%、每单节省 6 美元，年化利润池可达约 280 亿美元。

上行情景（TAM 扩张）：至 2035 年可带来约 400 至 800 亿美元额外 GMV，使行业 2025 至 2035 年 GMV 复合年增长率由约 8% 提升至约 9%。

模型假设平台将自动化节省的约 60% 通过降费、折扣和激励措施反哺给消费者，食品配送的价格弹性系数（PED）为 1.5 至 2.0。

场景 1（低 AOV15 美元高频订单）带来约 400 亿美元增量 GMV；

场景 2（AOV30 美元订单）带来约 800 亿美元增量 GMV。

TAM 扩张的五大驱动力：

覆盖传统骑手经济学不成立的郊区（美国约 60% 人口居住在郊区，但其外卖订单份额远低于人口比例，存在明显渗透缺口）；

降低配送费吸引价格敏感用户；

7 × 24 小时配送激活非高峰时段需求；

扩展至药房、美妆等高频相邻品类；

更低费用提升低单价品类（咖啡、零食）的价格弹性需求。

从 GMV 规模看，巴克莱预计 2035 年全球自动配送 GMV 约达 1600 亿美元，其中 SDR 约 1100 亿美元，无人机约 350 亿美元。

七大平台自动化准备度评估：谁跑在最前面

巴克莱围绕七大维度构建了 " 自主配送就绪度 " 评估框架，结论清晰：DoorDash 与美团是当前最具优势的近期受益者，Uber 次之，其余平台属于中长期受益者。

DoorDash 是业界公认的领先者。

公司不仅已与 Serve Robotics、Coco Robotics、Wing 等主要自主配送商建立合作，还在 2025 年 9 月的 R&D Day 上发布了自研配送机器人 "Dot"，并正在构建其 " 自主配送平台 "（ADP）——一个类似 AI 调度员的系统，可根据速度、成本、位置等因素实时匹配最优配送方式。美国、英国及北欧市场的高劳动力成本压力、相对友好的监管环境及适宜的城市布局，构成了其推进自主化的强劲结构性驱动力。

Uber 采取 " 轻资产合作 " 路线，目前在 10 余个城市、通过 7 家不同配送合作伙伴部署了超过 1,000 台机器人。其 CFO 已明确表示，当前自主化部署的经济效益 " 已相当可观 "，无需进行大额前期投资。Uber 的核心挑战在于如何在监管环境高度碎片化的不同市场间，维持商业模式的一致性与规模化推进节奏。

美团在技术层面握有清晰优势。其 Keeta 无人机自 2025 年底已在深圳、北京、上海、香港及迪拜运营约 65 条航线，累计完成逾 74 万次无人机订单和 500 万次自动驾驶车辆配送。

然而，上述自主化体量相对于美团庞大的整体订单规模而言仍属边际，且公司当前核心任务是应对国内外卖市场的激烈竞争压力。

Delivery Hero、Prosus、Talabat 及 Grab 均被定位为中长期受益者，当前自主化部署仍处于早期试点阶段，尚未对盈利产生实质性影响。

七大障碍：渗透率提升并非坦途

尽管前景诱人，巴克莱明确指出，制约自主配送规模化的结构性障碍依然存在。

监管是最大的摆动因素。

SDR 在欧美均面临高度碎片化的地方性监管，美国由各州立法、欧洲则常常细化至市政级别。无人机面临的限制更为严格，BVLOS（视线外飞行）认证在全球范围内仅限于极少数市场获批，但一旦获批即可构筑显著的先发壁垒。

美国 FAA 预计于 2026 年中期完成《Part 108》标准规则的最终版本，届时将以统一的国家框架取代当前的逐案豁免机制，有望成为北美市场规模化的重大催化剂。

资本强度可能放缓节奏。

绝大多数自主配送企业仍为私营、尚未实现规模化的初创公司，依赖风险投资维持运营。

例如，Starship Technologies 于 2025 年 10 月完成了 5,000 万美元的 C 轮融资，累计融资额达 2.8 至 3.25 亿美元；Manna Air Delivery 于 2026 年 3 月完成 5,000 万美元的 B 轮融资，累计融资超 1.1 亿美元。

然而，构建覆盖硬件制造、维护网络、远程操控团队及软件持续迭代的完整体系，需要数年的持续资本投入，当前的融资规模尚不足以支撑大

风景怎么写才像“在现场”，而不是景点流水账

写风景最容易落进“好美、很震撼”这种空泛评价。更靠谱的写法，是把风景拆成可感知的细节：光线怎么落、空气里是什么味道、周围有什么声音、人群如何移动。比如同一片湖，清晨可能是风把水面揉出细纹，傍晚则是游客散去后，岸边的脚步声反而更清晰；同一条老街，雨后石板反光会让店招更醒目，油烟味也会更集中。读者需要的不是“你看到了什么”，而是“我去了也能对上号”。

另一个常见误区是过度追求“机位”。手机拍出来的漂亮，不等于真实体验。记录里完全可以保留失败：逆光拍糊、雾太大看不清、排队太久错过日落。很多时候，这些不完美更有参考价值——提醒后来的人别把时间压得太紧，也别被滤镜带偏预期。

路线与节奏：把“走路的成本”写清楚

旅行里最消耗人的，常常不是景点本身，而是路上的成本：换乘、等车、爬坡、找路、排队吃饭。游记里最好把这些写进正文，而不是只写“上午A，下午B”。同样是两公里，城市平路和山城台阶是两种体力账；同样是打车，旺季景区门口可能等上车十分钟，出了停车场还要再堵半小时。

如果只能写一个最有用的信息，那就是“节奏怎么取舍”。想同时看日出和夜景，住宿点就别选得太偏；想轻松一点，就把最热门的点放在工作日或清晨。很多人并不是路线设计错了，而是把每段移动时间都按理想值去算，结果一路追赶，体力和情绪都被耗光。

场景	常见情况	更稳妥的处理方式
景区之间换乘	导航显示很快，实际等车久	预留“等候+缓冲”时间；设一个可放弃的备选点
山地/古城步行	距离不长但台阶多	以“海拔爬升”和路况估体力；中午安排近处用餐
早晚景观点	天气与人流不确定	前一晚确认出发点与返程方式；别把最后一班车当底线

食宿与花费：不写价格清单，写判断标准

看游记的人常会问：值不值、怎么选、会不会踩雷。写食宿不必报一串价格，更重要的是给出判断标准：这家店适合“补能量”还是“慢慢坐”，口味偏重还是偏清淡；住宿则尽量写清隔音、热水稳定性、窗外噪音、到交通点的步行感受。这些比一句“性价比高”更具体，也更容易被验证。

花费也别只写“总体不贵”。可以点出三个容易意外超支的地方：景区内短驳车、行李寄存与打包、临时改期带来的差价。很多人预算失控不是因为一顿饭，而是临时改变计划时缺少备选：比如突然下雨只能打车、热门区域一房难求只能加价住远处。

见闻记录：把人和事写进“地方性”

一路见闻往往是阿宾游记最耐读的部分，但也最容易写成泛泛的感慨。更好的方式是抓住“地方性”：当地人的作息习惯、游客和居民的边界感、市场里买卖的节奏、公共交通中的礼貌规则。比如在一些城市，早高峰地铁里几乎没人说话；在某些小镇，午后店铺会半掩着门，街上安静到能听见风吹招牌。写这些不需要夸张，诚实就足够。

记录人与事也要把握分寸：不评价外貌、不放大冲突、不把个体当标签。遇到误会、插队、服务不佳等情况，与其下结论，不如写清前因后果和自己的处理方式：是沟通不到位、规则没看懂，还是确实遇到不合理？把“我当时怎么做”写出来，读者才知道在类似情境下如何降低损耗。

注意事项与容易被误解的点

第一，别把游记写成“到此一游”的打卡证明。读者真正关心的是可复用的信息：时间窗口、移动成本、排队规律、天气变化对体验的影响。第二，别把情绪当事实。可以写“我觉得吵”，但最好补一句“因为旁边在施工/因为餐厅离主路近”。第三，别让照片替代文字。照片能证明你去过，文字才能告诉别人“为什么值得去、怎样去更舒服”。

阿宾游记的意义不在于走得多远，而在于把一路风景与见闻记录得足够真实：让后来的人读完能少一点焦虑，多一点从容。旅程终会结束，但那些被认真写下的细节，会在下一次出发时再次派上用场。

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相关介绍

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更新内容

一、调整职业平衡，弱势职业加强

二、新增密室房间：地窖的回响

三、修复了角色死亡后镜头不跟随的问题。

四、防御塔的血量增加了 20%，推塔需要更多耐心。

五、新增夜间自动切换机制

六、优化关卡难度曲线