“去年大讨论具身智能，看的是演示；今年不行了，须进到真实场景里，看实际作业、看具体任务完成情况。”

不久前，位业内人士在WAIC 2026上的这声感叹，戳中了当前具身智能赛道的核心转向：当双足行走、灵巧抓取不再是稀缺技术，赛道的考核标尺终于从“技术秀场”转向了“产业考场”。

然而，与大众预想中机器人“端咖啡”或“叠衣服”的庭服务图景不同，率先接下这份考卷的，并非庭服务，也不是商业迎宾，而是看似传统的物流仓储。

落地进行时：从技术演示到工位实测

今年5月，美国Figure公司公开进行了场长达200个小时的人形机器人分拣包裹直播。

图片来源：Figure直播截图

画面里，Figure 03机器人站在传送带旁，自主完成扫码、抓取、翻转、投放包裹等流程，终在200个小时里，累计处理了约24.96万个包裹，平均每分钟分拣近21件。

Figure此次直播，可以看作是具身机器人进入物流仓储场景的个缩影。

当前，伴随着具身智能从实验室快速迈入真实场景，物流仓储被很多玩当做了试点落地的“站”。

比如星动纪元，该公司面向物流小件供包场景造的全栈式具身智能解决案，目前已经携手顺丰和邮政，在全国十余个物流中心实现常态化运营。

该案基于星动纪元全尺寸半身人形机器人星动M7，在其自研的全直驱五指灵巧手星动XHAND1和具身大脑ERA-42的支持下，可以拿捏各类大小、形状、材质的包裹，此前已经可实现每小时供件1200件，作业率达人工的85以上。

图片来源：星动纪元

作为星动纪元为物流分拣工位优化的半身模块化人形操作机器人阳江万能胶厂家，星动M7采用了“半身+立柱”设计。这设计的逻辑是，分拣属于典型固定岗，机器人不需要大范围位移，固定形态既能大化作业稳定，也能显著降低硬件成本、延长连续运行时长

在Figure前述200小时的分拣直播测试中，除了轮班换电，Figure 03就基本没有大范围移动。

不过，星动M7虽然不具备自主行走能力，但依靠1660 mm的臂展，和腰部的3自由度设计，可以实现2.1m直径的大范围操作，充分满足单分拣工位的作业需求。

智元则选择了牵手京东，并于7月中旬联京东出了新代安规重载具身机器人——G2 Max，同时宣布该产品将应用于京东物流智狼仓。

与星动M7聚焦固定工位不同，G2 Max采用了轮式人形设计，通过双臂人形上身+全向移动轮式底盘，并在底盘上集成升降机构，主要承担入库环节的整箱码垛、料箱搬运作业，通从卸货到入库的“后米”物流动线。

智嘉作为仓储物流机器人龙头，去年甚至成立了门的具身智能子公司，针对物流、制造等B2B场景，开展机械手拣货、通用机器人等具身智能技术和业务，并于今年2月正式发布了款面向仓储场景的通用机器人Gi。

据了解，Gi的具身大脑Geek+Brain度融了智嘉多年积累的海量仓储数据，并且也采用了类似智元G2 Max的轮式底盘设计，能够从事仓储拣货、搬箱、包、巡检等多任务，计划从今年三季度逐渐量产。

另外还有银河通用Galbot S1、傅利叶GRW、乐聚KUAVO 5-W、魔法原子MagicBot D1、节卡机器人的JAKA Kargo等轮式机器人，也均将物流仓储作为了核心落地场景之。

由此可以看出，尽管当前人形机器人热度居不下，但在物流场景落地过程中，业界普遍还是选择了务实的“轮式减配”案，以兼顾轮式底盘的移动与人形的灵巧操作能力。

图片来源：京东物流

而正是在产业链上下游的共同发力下，当前物流场景的具身智能落地，正在逐渐走出实验室Demo阶段，进入真实业务场景的常态化验证与小批量商用期。

为什么是物流率先跑通？

物流之所以成为具身机器人试点落地站，并非行业跟风的偶然选择，而是场景属与技术阶段度匹配的结果。

先，从需求端看，当前物流场景用人需求大，结构人力矛盾突出，对于具身机器人具备较的付费意愿。

在物流域，诸如快递分拨、仓储分拣、码垛等岗位，普遍存在强度、重复的特点，尤其是夜班、重体力岗位，常年面临“招人难、留人难”的困境，企业对机器人替代的需求不仅仅是为了“降本增”，是“运营刚需”。

图片来源：乐聚机器人

正因为如此，可以明显看到，除了具身智能创业公司，京东、顺丰等物流与电商巨头，对于进具身机器人进入物流场景也十分积。

尤其是京东，除了开放仓储场景作为试验场，其自身还在同步进技术研发，并孵化了“狼族”具身机器人军团，覆盖存储、搬运、分拣及末端配送等物流全链路环节。

其次，从场景端看，物流场景庞大的体量与技能可复用，也为具身智能规模化落地提供了坚实支撑。

“物流场景本身体量足够大，从规模上能够承载大量不同的机器人。另外，我们从物流场景中提炼出的技能，比如将物体从A点移动到B点这类单技能，还可以在各类场景中复用，这意味着规模化的边际成本会越来越低，边际收益会越来越，能够通过规模不断摊薄成本。”RoboScience机器科学创始人兼CEO田野指出。

据罗兰贝格分析数据，2025年，物流机器人市场规模约为700亿元，主要应用于工厂及仓储场景的内部物流。

尽管当前具身智能产品在其中占比仍低，但增长确定强：随着电商、即时售与柔制造需求持续增长，企业对于仓储自动化与智能搬运的需求不断提升，叠加物流场景对全天候运行、周转率的刚要求，物流将是机器人容易形成规模化投资回报的域之。

甚至在智嘉相关负责人看来，由于物流场景涵盖几百万种SKU，几乎覆盖了日常生活中大多数常见物品。这意味着，机器人在仓库作业中磨出的稳定抓取操作能力，未来还可以成为机器人应用于其他商业场景，乃至庭场景的原子能力。

图片来源：智嘉

再者，物流场景“半结构化环境+明确任务边界”的特点，也适配当前具身智能的技术能力。

在京东物流仓储具身机器人负责人刘立格看来，个可大规模部署具身智能的场景，应该具备“三低”标准，也即是频、标准化、可量化和低失败代价。

所谓频，即场景要有足够多的需求，有足够多的人力做这件事，这样机器人才有参与的价值，同时业务量足够大，面能均摊建设成本，另面能产生足够多的数据，动数据闭环；标准化，即场景相对标准、可控；可量化，即机器人分拣件货、完成个任务，创造的价值可以通过计件清晰核，ROI得清；而低失败代价，则对应的是任务即使出现失误，也不会造成重大损失或安全风险。

“对于具体场景阳江万能胶厂家，我认为仓储拣选是非常不错的向，万能胶厂家它符‘三低’的标准，同时还能依托海量、多样的SKU数据，帮助我们迭代法。”刘立格表示。

比如，仓储物流作为典型的半结构化场景，论作业环境还是作业流程，都已经相对标准，这在他看来，正好落在当前具身智能能力覆盖的舒适区内。“不仅如此，像仓储物流场景，掉个包裹重新捡起来就好，整个场景是可恢复的，也不触碰安全红线，这和容错率低的场景有本质区别。”

田野亦认为，“物流场景既给我们提出了较的难度要求，又没有出我们当前的能力边界。同时，还能带来持续的数据回流，尤其是失败案例的数据，不断提升模型和整个系统的能力。”

何况长远来看，物流场景的全球化属，还为具身智能进步开了长期想象空间。

“物流本身就是个佳的化场景，很多海外国制造业占比已经不，但物流始终跟随人口与需求布局，行业本质依然是劳动力替代，因此化会是未来行业发展的重要主题。”罗天奇进步补充道。

特别是欧美市场，人力成本企与招工难的问题日益突出，企业对自动化解决案的需求十分迫切，而入库、分拣、码垛这类标准化程度较的环节，恰好为当前阶段的具身智能机器人提供了理想的出海试验场。

据Interact Analysis预测，到2030年，英国、瑞典、澳大利亚等成熟市场的时薪涨幅预计将达到16-22，捷克、土耳其等部分新兴市场涨幅甚至可能过。

这意味着，具身智能机器人在物流仓储域落地，不仅具备现实可行，还拥有全球化复制的潜力。

规模化前夜：三道绕不开的现实门槛

对于具身机器人，物流固然是公认的先发赛道，但要真正实现大规模商用，远没有想象中轻松。目前来看，从百台试点到千台、万台复制，行业至少还要跨过三道核心门槛。

道门槛，是产品端的能力下限硬约束，这直接决定了规模化的生死线。

“在发布会上，大看到的机器人，往往看的是机器人的能力上限，但从大规模部署的角度，我们看的是机器人的能力下限，比如在差的光照、糟糕的环境下，机器人能不能稳定工作，连续稳定运行三个月。”刘立格表示，因为这决定了仓库还能不能正常发货。

进步拆解来看，刘立格指出，规模化落地背后涉及技术指标、生产指标、财务指标等多重维度的考量。

“技术指标的核心是任务闭环率，它指的不是单次抓取的成功率，而是整个流程完成人化操作的完整完成率。”举例来说，部分企业在发布会上公布的95单次成功率纸面数据看似亮眼，但放在真实仓库场景中，每天有数万次作业需求，折下来每天可能会出现上千次需要人工干预的情况，这显然是法接受的。

“因此针对物流场景，技术指标需要达到四个9，也就是99.99的任务闭环率，同时我们还要求机器人出错时能够自主恢复。”刘立格指出。

而从生产角度，他提到了三个面：是生产率，也就是机器人的UPPH(单位小时产能)能否达到和人相当甚至的水平；二是稳定，即机器人能否在相对严苛的环境中长时间工作，故障率能否达标；三是系统集成能力，机器人并非孤立系统，在仓储场景中需要和WMS(仓储管理系统)、调度系统交互，融入上下游链路，尤其是在订单波峰波谷差距可达数倍的情况下，能否扛住峰值压力。

图片来源：乐聚机器人

这意味着，除了率和可靠，具身智能在物流场景落地，也不能以大规模改造现有仓储体系为代价，否则只会额外部署成本。

而终，所有指标都会落到财务上：投资回报周期能不能符企业预期。毕竟，再的技术，如果ROI达不到商业及格线，也难以真正规模化落地。

二道门槛，是成本与规模化的两难循环。

相比传统机械臂、AGV设备，论人形还是轮式复具身机器人，目前硬件成本仍然企，特别是灵巧手、精度传感器、能关节、用力板卡等核心部件，直接了单台设备价格，也拉长了回本周期。

何况，在灵巧手、能关节等核心部件的稳定面，目前行业也还有较大的提升空间。

以灵巧手为例，据智嘉相关负责人透露，目前市面上头部企业灵巧手的寿命也仅有30万到50万次，而个仓库机器人每天需完成8000-10000次抓取，个月下来就接近限。正因为如此，智嘉选择避开“两指不够用、五指容易坏”的尴尬，自研了三指灵巧手，尝试在灵巧与工业可靠之间寻找平衡。

而物流场景，恰恰又是个对成本和可靠其敏感的域。若具身智能机器人带来的边际益，迟迟法覆盖企业采购、部署与运维的综成本，也难以获得大规模采纳。

三道门槛，是工程化与产业生态短板。

很多人以为机器人研发完成，就能直接进仓库干活，事实并非如此。

在物流场景，具身机器人并非立的自动化设备，而是仓储作业链路中的个节点，须融入企业现有的WMS、调度系统等数字化体系，还要适配不同仓库的场地布局、作业流程，甚至与现场人工形成协同。

这意味着，在本体研发之外，企业还需要完成大量系统对接、流程适配、现场调试的工程化工作。而当前行业尚未形成统的接口标准与作业规范，不同场景的适配大多需要定制化磨，这些工程落地的工作量与难度，并不亚于本体技术本身的研发突破。

从这点来看，当前具身智能在场景化落地中面临的挑战，其实并非某企业的单点瓶颈，而是赛道从 “技术验证” 迈向 “产业落地” 然经历的共阵痛。

过去几年，行业习惯了用演示定义技术进度，用融资额判断赛道热度；走到今天的落地水区，反而需要沉下心，在真实业务里磨可靠、摊薄成本、补全工程化能力。

这个过程没有捷径可走，需要产业链上下游在场景中持续磨，才能步步踩实通向通用具身未来的路基。 相关词条:玻璃棉     塑料挤出机厂家     钢绞线    管道保温    PVC管道管件粘结胶

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