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综合来看，以上三大典型场景，餐饮外卖为多点到多点的复杂场景，无人配送车短期内难以替代骑手，规模商用更难。相比之下，快递和商超零售更容易实现无人配送应用。
快递和生鲜、零售配送则为单点对多点的场景，发货点一般有专门的场地用于停车，并且有专人负责拣货，即时性要求也相对较低。但就目前发展现状而言，其他自动驾驶企业要重新建立物流网在快递场景分一杯羹，显然费时费力。因此，国内自动驾驶企业多要通过为阿里、京东提供整车制造或技术服务，或与其他物流公司合作实现无人配送车在快递场景的落地应用。
商超零售方面，也是采用自动驾驶企业与应用场景客户合作的方式。这其中，毫末智行广泛聚焦，在送餐与快递中的B2B场景，不直接面对终端消费者，而是向顺丰、菜鸟等快递、物流公司和美团外卖平台出售低成本的无人配送“车”；同时联合物美多点，自研无人配送车亲自下场开展商超配送服务。
目前，大部分无人车厂商都将更多的精力放在快递及商超零售场景，也有企业综合探索出特色新模式，如行深智能打造的健康驿站无人配送解决方案，结合国内反复的疫情形势需要推出，可高效有序承担方舱医院的餐食、日用品、医疗物资配送。
需要注意的是，选对场景只是企业入局的***步，后续要扩大商用规模，还需从多方面着重发力。包括建立健全无人配送车管理体系和基础设施，充分整理无人配送产业链上下游资源，针对不同场景进一步明确商业模式，头部企业率先建立可复制、特色化的运营模式等。