123,123

從機(jī)械臂到“數(shù)字腦”：物流機(jī)器人的生存悖論

2026-01-30 16:57

中國物流機(jī)器人正在經(jīng)歷著一場深刻的蛻變

在一個(gè)傳統(tǒng)的倉庫里，工程師完成一條輸送線近千個(gè)工站的部署編程可能需要數(shù)周，復(fù)雜且難以調(diào)整；而人工分揀時(shí)，掃碼、找貨、搬運(yùn)，一個(gè)訂單處理上15分鐘是常態(tài)。

而今天，在上海洋山港的自動(dòng)化碼頭，155臺(tái)無人引導(dǎo)車（AGV）正自如穿梭，精準(zhǔn)搬運(yùn)集裝箱；在應(yīng)用了軟件定義自動(dòng)化和數(shù)字孿生的現(xiàn)代物流中心，實(shí)現(xiàn)了100%的精準(zhǔn)配送；在引入了智能系統(tǒng)的倉庫，單個(gè)訂單的處理時(shí)間從15分鐘被縮短到5分鐘，而AI視覺系統(tǒng)甚至能將每托貨物的掃碼時(shí)長從199秒壓縮至53秒。

驅(qū)動(dòng)這場效率躍遷的，是物流體系從機(jī)械化向軟件定義和智能決策的深刻變革，是數(shù)字大腦指揮物理執(zhí)行的產(chǎn)業(yè)進(jìn)化。

01 具身智能重構(gòu)物流鏈條

全球電商包裹的海量增長，正成為國內(nèi)物流“靜默革命”最根本的推手。

Pitney Bowes預(yù)測，全球包裹量預(yù)計(jì)將持續(xù)增長，到2027年將達(dá)到2560億件，2024至2027年間的復(fù)合年增長率為8.5%。海量的包裹規(guī)模，構(gòu)成了全球物流系統(tǒng)必須面對(duì)的“第一”壓力。

壓力陡增的背景下，不少人盯上了物流機(jī)器人。

從市場規(guī)模來看，2019年到2023年我國物流機(jī)器人市場規(guī)模持續(xù)增長，到2023年我國物流機(jī)器人市場規(guī)模約為175億元，同比增長16.7%。

在應(yīng)用了AGV/AMR、“貨到人”物流機(jī)器人的倉儲(chǔ)與分揀領(lǐng)域，分揀效率可以提升約300%。規(guī)�；瘧�(yīng)用后，服裝品類單均物流成本可以下降50%，可見，物流機(jī)器人確實(shí)是解決當(dāng)下行業(yè)難題的“最優(yōu)選”。

但以AGV為代表的傳統(tǒng)物流機(jī)器人大多只能執(zhí)行簡單指令，復(fù)雜協(xié)同調(diào)度能力有限，而且還需要依賴預(yù)設(shè)的如磁條、二維碼等物理路徑，一旦路徑改變，就需要重新鋪設(shè)引導(dǎo)設(shè)施，顯得并沒有那么“聰明”。

不過，人工智能、多傳感器融合與集群智能等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的底層技術(shù)突破，給行業(yè)帶來了一些轉(zhuǎn)機(jī)。

其中最關(guān)鍵的當(dāng)屬具身智能的出現(xiàn)，其賦予了機(jī)器人的“手眼協(xié)同”能力，讓物流機(jī)器人攻克了拉伸卸等非標(biāo)場景的難題。

面對(duì)千差萬別的包裹、形狀不一的貨物，傳統(tǒng)自動(dòng)化通常束手無策，而物流機(jī)器人行業(yè)正通過賦予機(jī)器人“感知－決策－執(zhí)行”一體的能力來試圖破局。

在感知層，高精度3D視覺相機(jī)與激光雷達(dá)深度融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)包括透明物體在內(nèi)各類貨物的亞毫米級(jí)識(shí)別與位姿估計(jì)。比如京東物流發(fā)布的“異狼”具身智能機(jī)械臂，配備了先進(jìn)的多視角深度視覺傳感系統(tǒng)，能實(shí)時(shí)解析海量非標(biāo)包裹的尺寸和形狀，生成抓取方案，并以毫米級(jí)精度完成碼垛。

認(rèn)知與決策層，則依托多模態(tài)大模型進(jìn)行場景理解與任務(wù)規(guī)劃。例如，京東物流的“超腦大模型2.0”可將千萬級(jí)變量模型的求解時(shí)間縮短至2小時(shí)以內(nèi)，動(dòng)態(tài)調(diào)度全局資源，將人機(jī)協(xié)作效率提升超過20%。

而在執(zhí)行層，靈巧手與智能運(yùn)動(dòng)控制算法確保了操作的精準(zhǔn)與柔性，機(jī)器人可根據(jù)在線生成的抓取方案進(jìn)行動(dòng)態(tài)避障與毫米級(jí)微調(diào)。

部分企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建出了完整的一體化解決方案。例如井松智能的無人裝車系統(tǒng)，就集成了其命名為“鷹眼”的全局感知系統(tǒng)、“智腦”決策規(guī)劃系統(tǒng)和“巧手”精準(zhǔn)執(zhí)行系統(tǒng)，形成一個(gè)可自主完成動(dòng)態(tài)規(guī)劃與精準(zhǔn)裝卸的有機(jī)整體。

與此同時(shí)，“群體智能”調(diào)度系統(tǒng)，讓數(shù)百臺(tái)機(jī)器人的運(yùn)輸效率倍增。

例如，貴州中科智源研發(fā)的物流AI大模型，能夠指揮業(yè)務(wù)、運(yùn)維、管控三大“智能體”集群協(xié)同工作，將一個(gè)園區(qū)的年運(yùn)力從200萬噸提升至近500萬噸。

這就意味著，單個(gè)機(jī)器人的價(jià)值有限，真正的革命在于系統(tǒng)級(jí)的智能協(xié)同。

而導(dǎo)航技術(shù)的顛覆就使得機(jī)器人擺脫軌道，獲得了“接近人類”的自主性。

比如在深圳地鐵2號(hào)線，由深鐵集團(tuán)與萬科合作推進(jìn)的“軌道交通+機(jī)器人配送”項(xiàng)目中，一個(gè)身披卡通“外衣”的機(jī)器人為站內(nèi)的7-Eleven便利店送貨上門——這是全球首個(gè)由機(jī)器人自主搭乘地鐵完成末端配送的應(yīng)用測試。

這背后，是融合了激光雷達(dá)、視覺、慣導(dǎo)等多達(dá)五種感知方式的多源融合導(dǎo)航系統(tǒng)，即便機(jī)器人身處在GPS信號(hào)全無的工廠深處，也能穩(wěn)定執(zhí)行任務(wù)。

正是“眼腦手”協(xié)同、集群調(diào)度與控制中樞這三大技術(shù)引擎的協(xié)同發(fā)力，共同構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。

02 繁榮表象下的虧損暗流

技術(shù)上的突破，使得物流機(jī)器人成為提升倉儲(chǔ)運(yùn)營效率的革命性引擎，成功助推市場持續(xù)擴(kuò)張。

到2024年，中國物流機(jī)器人市場規(guī)模已經(jīng)從2020年的人民幣139億元擴(kuò)大到440億元，占據(jù)了全球市場的37.2%。

國內(nèi)逐漸涌現(xiàn)出了一批包括極智嘉、斯坦德、�？禉C(jī)器人等，能夠提供從核心硬件、智能算法到全場景解決方案的物流機(jī)器人公司。

然而，當(dāng)聚光燈照在這些科技公司的財(cái)務(wù)報(bào)表時(shí)，景象卻截然不同。

一邊是營收增長和海外捷報(bào)；一邊是持續(xù)擴(kuò)大的虧損。

比如凱樂士科技2024年實(shí)現(xiàn)收入7.21億元，位列國內(nèi)行業(yè)前五，卻錄得高達(dá)1.78億元的凈虧損，毛利率僅為15.7%。

斯坦德機(jī)器人在2022-2024年的營收年復(fù)合增長率超61%，海外收入同期復(fù)合年增長率達(dá)150%。但同期卻累計(jì)虧損超過2.73億元，2025年前三季度期內(nèi)就虧損高達(dá)1.63億元。

此外，股東們的減持出逃更是激起了市場對(duì)其后續(xù)發(fā)展的擔(dān)憂。

斯坦德機(jī)器人招股書顯示，2025年3月-5月間，包括國科嘉和、源碼資本在內(nèi)的7家機(jī)構(gòu)及核心管理層密集轉(zhuǎn)讓老股，部分轉(zhuǎn)讓價(jià)較D輪融資價(jià)折價(jià)高達(dá)72%。

行業(yè)上空懸掛著一個(gè)巨大的問號(hào)，當(dāng)資本的耐心逐漸退潮，這些致力于解放人力的公司為何會(huì)陷入“越增長，越虧損”的怪圈？

首先，高研發(fā)投入和市場拓展前期成本導(dǎo)致的虧損，是所有機(jī)器人企業(yè)都在面臨的重要挑戰(zhàn)。

可為了在算法、感知和機(jī)器人集群調(diào)度等核心技術(shù)上保持領(lǐng)先，企業(yè)不得不投身“技術(shù)競賽”。

例如極智嘉為鞏固其全球調(diào)度能力的優(yōu)勢，持續(xù)升級(jí)其RMS調(diào)度系統(tǒng)，并研發(fā)基于AI算法驅(qū)動(dòng)的智能調(diào)度和全向路徑規(guī)劃功能；蘭劍智能牽頭了“自主移動(dòng)機(jī)器人集群系統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度與優(yōu)化”等國家級(jí)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃。

技術(shù)比拼固然帶來了產(chǎn)品性能的飛躍，但也讓所有企業(yè)都不得不維持驚人的研發(fā)開支。

例如，斯坦德2022-2024年研發(fā)費(fèi)用占營收比重分別為18.5%、21.2%和19.8%，顯著高于行業(yè)平均水平；極智嘉在2022年的研發(fā)費(fèi)用率也曾高達(dá)30.1%；蘭劍智能的財(cái)報(bào)顯示，其2024年研發(fā)費(fèi)用同比增長超過47%，研發(fā)人員薪酬大幅增加，公司明確表示這是為“提升競爭力”而必須加大的投入。

這些真金白銀的投入，雖然長遠(yuǎn)看是生存之本，卻在當(dāng)下嚴(yán)重侵蝕了本就不豐厚的利潤。

再者說，激烈的市場競爭不僅帶來了高額銷售費(fèi)用，更引發(fā)了殘酷的價(jià)格戰(zhàn)，持續(xù)壓制行業(yè)整體毛利率。

有些企業(yè)為了搶奪客戶、樹立行業(yè)標(biāo)桿，企業(yè)往往不惜代價(jià)。比如蘭劍智能就在財(cái)報(bào)中承認(rèn)，為了進(jìn)入光伏等新行業(yè)，公司會(huì)對(duì)首個(gè)標(biāo)桿項(xiàng)目采用“優(yōu)勢價(jià)格策略”，甚至接受毛利率為-5.99%的訂單。

末端無人配送車領(lǐng)域的價(jià)格戰(zhàn)更為直觀，例如新石器核心車型X3單車成本已從最初的20多萬元壓至7萬元以下，自愿“流血”競爭。

與此同時(shí)，為了開拓市場，企業(yè)銷售費(fèi)用也持續(xù)高企。例如蘭劍智能2024年銷售費(fèi)用中的職工薪酬同比激增51.7%，廣告宣傳費(fèi)（主要為參展費(fèi)用）更是暴增140%，以支撐其海外市場的開拓；斯坦德2022-2024年銷售費(fèi)用率分別為59.9%、35.4%及25.8%，盡管后續(xù)有所下降，但仍處于高位。

一面是技術(shù)愿景與市場拓展所需的巨額投入，另一面是尚未形成穩(wěn)定“自我造血”能力的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，折射出了行業(yè)在規(guī)模化與盈利化之間尚未找到平衡點(diǎn)的集體焦慮。

03 從賣機(jī)器到買未來

想要打破這份“增長不增利”的焦慮，物流機(jī)器人行業(yè)的突圍方向，就要從泛泛的技術(shù)競賽轉(zhuǎn)向?qū)μ囟▓鼍跋潞诵募夹g(shù)與差異化能力的極致追求。

例如，德馬科技與鹿明機(jī)器人聯(lián)合發(fā)布的重載具身機(jī)器人，正是瞄準(zhǔn)了重型物料搬運(yùn)的行業(yè)痛點(diǎn)。

其雙臂協(xié)同負(fù)載能力高達(dá)50kg，集成了高精度力控與3D激光雷達(dá)+深度視覺引導(dǎo)技術(shù)，能夠靈活適應(yīng)復(fù)雜的物流倉儲(chǔ)環(huán)境，為德馬科技帶來了從核心零部件到解決方案等多元化的收益預(yù)期。

其次，將業(yè)務(wù)錨定在“解決方案”模式上，以深度服務(wù)綁定客戶、提升利潤。

越來越多的企業(yè)意識(shí)到，單純售賣硬件設(shè)備已陷入低毛利低谷，未來的核心價(jià)值在于提供軟硬一體、提升整體效率的解決方案。

比如AGV等剛性搬運(yùn)領(lǐng)域已陷入紅海，國產(chǎn)品牌占比70%，同質(zhì)化拼殺導(dǎo)致AGV機(jī)器人均價(jià)下降超50%。

相比之下，全球AMR解決方案市場獲利空間明顯較大。灼識(shí)咨詢報(bào)告預(yù)計(jì)其市場規(guī)模將于2029年達(dá)到人民幣1,621億元，2024至2029年復(fù)合年增長率超過33%，倉儲(chǔ)自動(dòng)化滲透率更將在2029年突破20%。

這一背景下，部分企業(yè)已率先完成轉(zhuǎn)型。比如斯坦德機(jī)器人2024年機(jī)器人解決方案收入占比就高達(dá)91%。

極智嘉的解決方案毛利率也顯著優(yōu)于硬件。2024年，極智嘉倉儲(chǔ)履約AMR解決方案毛利率分別為39.2%，海外市場AMR解決方案毛利率達(dá)到46.5%，客戶復(fù)購率高達(dá)約75%。

說明這種模式通過軟件、算法和系統(tǒng)集成，深度綁定客戶業(yè)務(wù)流程，不僅能提升客單價(jià)和毛利率，還能建立更穩(wěn)固的客戶關(guān)系。

最后，在行業(yè)技術(shù)積累和市場拓展進(jìn)入關(guān)鍵階段后，不少機(jī)器人企業(yè)扎堆籌備上市，以資本換取追趕盈利拐點(diǎn)的最后時(shí)間。

二度沖刺港股的凱樂士科技，就是一個(gè)典型案例。

雖然公司2025年前九個(gè)月營收同比增長60.3%，但同期凈虧損仍高達(dá)1.34億元，經(jīng)營現(xiàn)金流持續(xù)為負(fù)。更嚴(yán)峻的是其高企的負(fù)債，截至2025年9月末，負(fù)債凈額達(dá)到11.96億元，賬上現(xiàn)金卻不足1億元。