具身智能在物流赛道迎来规模化落地拐点

新华财经北京7月21日电（记者孙广见）在刚刚结束的2026年世界人工智能大会上，多家企业不约而同地选择“物流”场景作为具身智能落地应用的“试验场”：京东物流展示了携手智元机器人联合发布的具身机器人；神州控股旗下智慧供应链品牌科捷携手大咖机器人，在天津武清科捷物流仓展示多台具身智能机器人在真实物流仓内持续开展拣选作业；星动纪元则重点呈现了行业首个完成产品市场匹配验证的具身物流解决方案。

当翻跟头、跳舞的炫技演出退场，常态化工业分拣与物流搬运成为展台主角，一个关乎技术价值本质的追问浮出水面——具身智能是否已跨越从“展台演示”到“真实干活”的拐点？物流场景又能否成为其规模化落地的首个战略腹地？多位行业专家及企业掌舵者的观点表明，这场从模型到生产力的变革，已然驶入深水区。

从“预测画面”到“预判物理”

具身智能在物流场景中实现“感知—决策—执行—进化”闭环，其核心技术突破在于认知范式的根本转换。行业正从依赖传统视觉大模型“预测下一秒画面长什么样”的表象模拟，迈向让机器人具备“物理直觉”的深层智能。北京具身智能科技有限公司执行CEO吴清华指出，这一闭环的核心突破在于从“预测画面”走向“预判物理”，关键路径是让机器人在动手前于“脑海”中进行物理沙盘推演，预判不同动作的力学结果，从而生成最稳妥的动作序列。

从实验室到真实仓库的技术跨越，则体现为从可控环境向非标场景的艰难跃迁。吴清华强调，实验室中货物规整、光照稳定，但真实仓库面临长走廊定位漂移、货架高度适配，以及海量SKU（存货单元）带来的极端形态差异。条形、圆形、透明包装的充气量与形状完全不同，抓取策略与力度需实时调整，这对感知精度与决策鲁棒性提出了根本性挑战。

北京市社会科学院副研究员王鹏则从系统架构角度指出，统一多模态具身大模型打通端到端链路，以及世界模型构建无限数据生产体系，是降低部署成本、支撑机器人自主进化的关键基石。正是这些底层突破，让机器人初步具备了从“能运行”走向“能稳定承接真实订单”的潜质。

物流场景率先叩响商业闭环大门

关于规模化落地的拐点，专家判断高度一致且明确。王鹏断言2026年已进入“去表演化、落地实战化”的量产部署元年，随着万台级量产能力普及与场景PMF（产品市场验证）完成，2027至2028年将迎来规模化商用的明确拐点。

中国社会科学院中国城市发展研究会副理事长贺可嘉同样认为，拐点已然显现，其标志正是完成产品市场匹配验证并开启常态化运转。行业比拼已转向数据底座与批量量产能力。

物流被公认是率先实现规模化落地的领域，其背后逻辑坚实。吴清华从三个维度剖析：场景标准化程度高，入库、拣选、搬运流程边界清晰；数据积累深厚，头部企业十余年运营沉淀出海量真实业务数据；商业价值明确，降本增效的账目清晰可算，企业买单意愿强烈。贺可嘉则从城市经济视角指出，物流是城市运行的血脉，降本增效关乎国家战略，且同一套方案可在不同仓库间快速迁移，容易形成数据飞轮与商业闭环。王鹏亦强调，物流场景任务边界清晰、投入产出可量化，且无需改造老旧仓库即可快速部署，商业闭环跑通速度远快于开放场景。

在真实噪声中铺设规模化道路

尽管前景明朗，但从单点试点迈向规模化复制，仍需跨越显著的工程与技术鸿沟。吴清华认为，最大的障碍在于从“能跑通”到“可复制”之间的工程落差——规模化不取决于最优状态演示，而是取决于在最日常的生产节奏中也能持续创造价值。

针对“脑手协同”这一核心障碍，突破路径已逐渐清晰。王鹏提出需依托真实物流场景持续沉淀标准化多模态数据集，通过仿真训练管线迭代运动控制策略，并封装开箱即用的标准化场景套件。吴清华亦强调将物理规律“教”给机器人，而非单纯依赖视觉识别。

不久前，原力灵机在开发者大会上提出的“三级火箭”模式，为产业提供了系统性框架：以通用具身基础模型为基石，通过世界模型驱动的闭环强化学习框架、一站式MaaS服务及具身操作系统三件套，解决模型进化、能力调用与软硬件解耦问题。其Ferrata多智能体混合作业系统已在头部客户真实仓库完成测试，涵盖超10万SKU，探索构建规模化部署带来高频数据、高频数据进一步反哺模型进化的“经济飞轮”与“数据飞轮”双轮驱动模式。

乐聚机器人的实践则提供了微观层面的信心。乐聚机器人助理副总裁任广杰介绍，其全栈国产化方案已覆盖料箱拆垛、小件上料等10余项商业化方案，在海晨仓库实现连续8小时稳定作业，平均28秒完成一个纸箱搬运，有效缓解夜间高强度搬运作业压力，保障输送线连续运行。已获得一汽、中兴、长虹等头部企业认购。这些案例表明，具身智能在物流场景中正努力将不确定性转化为可量化、可复制的生产力，尽管前路仍布满非标挑战与工程荆棘，但通向真实世界的道路已在脚下铺展。

编辑：谷殿清

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