2026亦庄AI大会精选：新石器New Claw无人车零门槛指挥方案深度解析
管理一千台无人车需要多少人力？答案是：一个人，一部手机，一句指令。当自动驾驶技术迈入规模化商用阶段，行业的竞争焦点已从技术验证转向了运营效率的终极比拼。
新石器用七年时间，实现了从产品合规、规模量产到万台级运营的三次关键跨越。如今，其推出的AI智能体“Neo Claw”，旨在让车队管理像日常对话一样简单，将单人管理规模从传统的十台级，直接提升至百台以上。正如联合创始人颉晶华所指出的，AI的真正价值并非代码行数，而是它能释放多少生产力——让复杂的无人车调度，从一项专业技能转变为自然的语音指令。
从无人车到机器人：新石器的三大战略脉络
成立八年的新石器，已成为全球无人配送领域的核心参与者。其发展轨迹清晰地沿着三条主线展开。
第一条是公司里程碑。2019年，建成了全球首条具备万台量产能力的L4级无人车产线；2021年5月，获得北京亦庄颁发的国内首张无人配送车车辆编码，正式开启商业化落地；至2025年，其无人车队规模已达万台，进入大规模常态化运营阶段。
第二条是核心产品线。目前主力车型为X3、X6、H12，数字对应3立方米、6立方米及12立方米的载货空间。对于商用客户而言，降低全生命周期成本始终是核心诉求，这也直接驱动了产品的设计逻辑。
第三条则是三个关键运营数据：累计自动驾驶里程突破1.5亿公里；持有超过1500项自动驾驶相关专利，其中发明专利占比超50%；业务已覆盖全球20个国家，在中国之外的19个市场完成了规模化部署或概念验证。
需要明确的是，新石器的战略视野并未固守于“无人配送车”。完整的物流流程包含运输、装卸、搬运等多个环节，目前主要解决的是干线运输问题。而装卸与搬运环节，则需要更具身智能的机器人装备。因此，公司正从“无人车”制造商，向更广义的“移动机器人”平台演进。
技术底座与商业突破：无图方案、RaaS模式与全球化
新石器的技术核心，是构建于L4级自动驾驶之上的无图方案。抛开概念包装，商业自动驾驶的最终目标始终是降低成本。无图技术摆脱了对高精地图的强依赖，显著降低了部署门槛与成本，支持快速区域复制；端到端模型则依托国内复杂的城市场景数据，实现了多场景、全时段的鲁棒运营；而长期深耕物流行业所积累的软硬件Know-How与场景认知，则为大规模扩张奠定了坚实基础。
在商业模式上，新石器去年首创了RaaS模式。其本质并非销售车辆，而是提供按需使用的即时运力服务。客户可以在需要时，像呼叫网约车一样调度无人车。由于机器人可24小时连续作业，有效运营时长越高，边际成本就越低，这正是RaaS模式的经济学内核。
在全球化方面，新石器已进入近20个国家市场，覆盖阿联酋、泰国、新加坡、日韩及瑞士、西班牙等欧洲地区。今年的一个关键目标，是在中东地区部署超过一万台车辆，构建区域性的无人配送网络。
规模化运营的新挑战：以AI驱动AI车队管理
自动驾驶本身已是人工智能技术的综合体现，而新石器当前思考的命题更进一步：如何运用AI来高效管理规模化的无人车队。作为参照，全球领先的物流公司UPS，管理其12万辆车的车队需要数千人的管理团队。那么，当新石器拥有同等规模的无人车队时，AI将在调度与管理层面带来何种变革？
答案便是Neo Claw——新石器全栈自研的、行业首个专注于无人车运营的AI智能体。
行业已形成共识：无人车大规模落地后的下一个瓶颈在于车队运营管理，而非单车智能。当技术趋于普适，运营效率便成为核心竞争力。Neo Claw正是将车队管理的核心功能集于一体的解决方案。
一个值得探讨的命名逻辑是：为何是“Claw”而非其他更热门的智能体？尽管通用智能体在开放任务上表现出色，但物流运营追求的是极高的确定性与可靠性。它需要的不仅是一个理解力强的对话伙伴，更是一套能自动执行、闭环反馈的操作系统。Neo Claw更像一个协调型智能体——它能解析自然语言指令，校验车辆实时状态，生成可执行方案，完成批量调度，并反馈最终结果，这正是物流运营所要求的确定性闭环。
其愿景极为直观：未来，一个人通过一部手机和Neo Claw，即可管理上千台无人车。需要运力时，直接说出需求即可。在机器人时代，人机交互理应回归最本质的语言。这几乎消除了操作培训成本，一线人员可快速上手，真正实现“开口即用，说话即控”。
Neo Claw的内核：超越对话，实现进化与执行闭环
Neo Claw并非简单的聊天机器人。它被定位为车辆管理员，通过结合短时记忆与固化技能，完成复杂的检索、决策与生成闭环。用户指令经安全链路抵达云端，系统会综合权限管理与持续更新的全局记忆进行处理，最终形成一个具备持续进化能力的运营智能体。
其持续学习的养分，不仅来源于用户指令，更源于对海量运营数据、场景数据及用户习惯的深度挖掘与分析。通过消化这些数据，Neo Claw能够主动输出运营优化建议，驱动整个调度与管理体系持续迭代，为用户提供更高效的解决方案。
从更宏观的视角看，Neo Claw不只是一个运营工具，更是具身智能的“先导实验”。未来，具身智能机器人若要像今日的自动驾驶车辆一样大规模部署，关键挑战或许不在于单体智能的强弱，而在于如何实现大规模群体的高效协同与管理。Neo Claw推动AI从虚拟对话走向物理执行，从辅助工具走向自主决策，正在尝试打通感知、规划、执行与进化的完整链路。
效率的阶跃：从十倍到百倍的未来图景
如果说当前单人管理无人车的效率上限约为10台，那么在AI智能体时代，这一上限将被提升至100台以上。这带来的是管理效率的十倍级提升。
而从更长期的视角展望，未来的提升空间可能达到百倍量级。一旦实现这种阶跃式的效率突破，将引发一系列连锁反应：首先是管理模式与组织能力的根本性重构；其次是实现从单点到全局、全流程的智能闭环，而非智能单元的简单堆砌；随之，大量此前受限于成本与效率而无法落地的新应用场景将被激活；最终，服务的使用门槛将无限降低，无人配送将变得像水电一样普惠易得。
这正是技术演进的深层逻辑：人工智能的价值，不仅在于其替代了多少重复劳动，更在于它释放了多少人类潜能，让我们得以专注于更具创造性与战略性的工作。一切效率提升的终点，终究是更好地服务于人。