新石器完成近 4 亿美元 E 轮融资,全球无人配送车超 3 万辆
「新石器」完成近 4 亿美元融资,无人车队规模超 3 万辆 | 云启伙伴
新石器(Neolix)宣布完成 E 轮近 4 亿美元融资,折合人民币约 26.8 亿元,由博裕投资与一家国家级基金联合领投,公司称这是 2026 年国内自动驾驶领域金额最大的单笔融资,累计融资额突破百亿元人民币。
原文给出车队规模、融资结构和资金去向等细节,读者可以据此了解无人配送运力网络的扩张路径。

云启早期领投项目「新石器」,把无人配送车从一台车做成了一张网。目前公司在全球部署超过3 万辆 L4 级无人配送车,覆盖近 20 个国家、300 多座城市,累计自动驾驶运营里程超过 2.6 亿公里——在一年前这两个数字还是 1 万辆和 5000 万公里。
今日,新石器宣布完成 E 轮近 4 亿美元融资,本轮由博裕投资与一家国家级基金联合领投,云启作为老股东继续支持。本期「云启伙伴」,与您分享新石器的最新动态。
以下内容转载自新石器、IPO早知道、车东西等
新石器(Neolix)成立于 2018 年,创始人兼 CEO 为余恩源,主要面向城市物流场景研发、生产和运营 L4 级无人配送车。
本轮近 4 亿美元融资折合人民币约 26.8 亿元,由博裕投资与一家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、华映资本、广汽资本、金鼎资本、朗玛峰创投、正大机器人、领航新界、高鹄资本等机构参与投资;云启资本、磊石资本(Stone Venture)、信宸资本、高成投资、软银亚洲、亦庄国投、浙创投资、惠新基金、鼎晖 VGC、朝希资本、耀途资本、善水资本、高榕创投等早期及长期股东继续跟投。高鹄资本担任本轮独家财务顾问。
按公司披露的口径,这是 2026 年国内自动驾驶领域金额最大的单笔融资,累计融资额也随之突破百亿元人民币。一年前的 2025 年 10 月,公司刚完成逾 6 亿美元 D 轮,两轮合计接近 10 亿美元。

运力网络成形
3 万辆无人车和 20 个国家是怎么铺出来的
车跑得越多,运力网络才有意义,规模本身又反过来摊薄了单车的成本。
新石器从电商快递起步,顺丰、京东、邮政、"三通一达"、极兔基本覆盖,2025 年以来把运力服务延伸到建材、工厂、生鲜、医药、团餐、汽配等领域。目前全球部署的无人车已超过 3 万辆,覆盖近 20 个国家、300 多座城市,车队累计自动驾驶里程超过 2.6 亿公里,每天新增超 100 万公里,青岛、临沂、杭州等国内城市的单城部署已超千辆。
深圳、青岛等地开出的夜间配送线路是其中有意思的一块——仅深圳就拓出 437 条,把夜间闲置的道路资源用起来,运营成本降了 30%,也补上了城市夜间供应链的短板。
车型上,公司已推出 X3、X6 等不同规格的无人配送车。今年 8 月,与广汽领程联合开发的 X6 正式下线,装载空间 6 立方米,面向城市末端配送及支线物流,双方后续还计划开发 12 立方米、20 立方米的更大车型。除了卖车,公司也在通过无人车提供运力服务,把业务延伸到车队运营、调度管理这些环节。
数据转起来之后
模型、全球化与本轮资金的去向
支撑这套规模化运营的,是一套把运营数据反哺模型的循环。
新石器在做以视觉为主的端到端自动驾驶大模型,通过云端、边端、车端三模型结合的统一架构,把运营中产生的数据自动化地采集、识别、处理,再转成训练所需的结构化数据,反哺算法迭代。公司此前已开始商业化交付 L4 级无图自动驾驶方案,减少对预采高精地图的依赖,提高在不同城市部署的灵活性。
海外是另一条同时在推的线。中东方面,新石器拿下阿布扎比 RoboVan 商业运营牌照,与阿联酋 K2 集团推进规模部署,并在沙特、卡塔尔等地拓展;欧洲方面,欧洲总部落地卢森堡,在比利时、葡萄牙、瑞士等国开展道路测试;亚洲方面,韩国已开展商业化运营,日本、新加坡、马来西亚也在推进测试。不同市场的自动驾驶问题之外,还要解决当地法规、车辆准入和售后运营体系的搭建,这也是本轮资金要投的一部分。
政策端的配套在过去几个月变得明确。7 月,交通运输部表态将在"十五五"时期进一步推动交通物流数智化赋能,谋划开展无人快递车规范应用试点;8 月,国家发改委、交通运输部联合印发《物流网建设实施方案》,点名推广无人化配送在快递与即时配送场景的商业运营;9 月,工信部等九部门印发《智能网联新能源汽车产业发展"十五五"规划》,明确推动功能型无人车多场景应用试点。
余恩源谈到这轮融资的意义时说,自动驾驶技术融入日常物流并创造真实的经济净收益,正在成为支撑现代经济流通的支柱力量,"我们希望通过努力,搭建一张高效、可靠的无人车运力网络,以 AI 驱动全球化无人物流基础设施,帮助普惠物流真正落地"。
资金将主要投向两个方向:一是深耕精细化运营网络,加快全球主要区域枢纽的属地化服务中枢布局,构建更灵敏高效的全球客户履约网络;二是加大对端到端大模型数据训练闭环的投入,进一步提高无人驾驶安全等级与车辆表现,并持续降低车辆全生命周期运维成本。






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