2025-08-12 智元破局、京东深耕…物流场景才是具身智能商业化的“最佳实验场”？

作者：余睿   出品：机器人产业应用

长期以来，物流行业受困于劳动力紧缺、作业强度高、流程标准化难等问题。电商仓配、制造业产线等场景中，“人-货-场”的动态耦合性极强，传统自动化设备仅能完成简单重复任务，在货物分拣、柔性搬运等复杂环节难以替代人类。而具身智能技术所具备的类人感知、实时决策与动作协同能力，有望填补这一空白，为物流行业的智能化升级提供核心解决方案。

核心要点

• 物流行业痛点与具身智能技术的联系

• 智能物流产业落地案例解析

• 五大商业模式总结分析

01

前言

物流行业的智能化转型正迎来关键突破，具身智能技术的介入为解决行业痛点提供了全新思路。本文通过多家企业的落地实践，解析现有物流场景下具身智能商业化模式，探究物流场景是否会是具身智能商业化的“最佳实验场”？未来又该如何发展？

02

案例解析：

物流场景中具身智能的实践

2.1

智元X德马：

“AI新贵+行业老兵”数据闭环

在2025世界人工智能大会（WAIC）现场，德马科技与智元机器人联合发布全球首例数据驱动的端到端具身智能机器人物流作业场景。

德马科技拥有全球头部客户网络、对复杂场景的深刻理解，及将技术转化为工业产品的工程化能力；而智元机器人具备领先的具身智能技术栈、大模型算法与敏捷迭代能力。现场展示的远征A2-W轮式人形机器人，精准完成扫描条码、抓取包裹、分区分拣等全流程操作。

2.2

星动纪元X北自科技：

“技术+场景”双轮驱动

北自科技作为智能物流领域标杆，有上千个项目经验，覆盖全场景，具备将实验室技术转化为工业级产品的能力；星动纪元作为技术新锐，实现了具身智能软硬件全栈突破。

星动纪元与北自科技的战略合作聚焦“共性元技能操作库”建设，基于北自科技的场景数据，联合训练控制器，将物流核心任务转化为标准化技能模块，实现复杂场景智能控制。

2.3

京东X千寻智能：

“资本+产业”深度协同

京东7月份领投千寻智能，预测双方合作将聚焦场景深化：千寻2024年推出的Moz1机器人搭载自研VLA模型，其“硬件+AI模型”协同模式与京东超1500个仓库、数千万日单量的物流需求高度匹配。

京东的物流场景为千寻智能的人形机器人提供了真实产业环境的测试与打磨机会，助力其技术在实际应用中优化。千寻智能的技术可针对性解决京东在多个环节的难题，包括无人超市动态补货、临期商品整理的人工依赖问题，以及即时配送“最后一公里”中社区装卸、复杂导航等挑战。

2.4

Figure：

VLA模型驱动下的物流分拣效率突破

Figure公司凭借自研视觉-语言-动作（VLA）模型Helix，成为具身智能“快速适配场景”的标杆，其核心突破体现在三方面：

技术架构升级：Helix系统通过隐式立体视觉强化3D感知，多尺度视觉表征兼顾细节与全局，分拣精度提升60%；学习式本体感知实现机器人自我校准，跨设备策略迁移效率提升80%。

数据效率革新：摒弃海量数据模式，仅用8小时精选示范数据，训练出包裹分拣有效吞吐量达1.1超越人类10%，未训练异形件处理成功率超90%。

动态场景适配：“运动模式”技术通过动作重采样提速20%-50%；应对传送带动态包裹，单小时分拣量突破1200件，远超传统机械臂。

从首案12个月落地到物流场景30天验证，Figure证明“端到端模型+高质量数据”可快速实现效率超越，为技术迭代与场景适配提供范本。

2.5

亚马逊：

技术生态与人机协同

作为全球物流科技标杆，亚马逊的实践为行业提供双重借鉴：

技术支撑层面，其已部署第100万台机器人，形成覆盖300多个设施的智能网络：Hercules可搬运560kg重物，Pegasus实现精准分拣，全自主机器人Proteus能智能避障；生成式AI模型"DeepFleet"通过优化路径减少拥堵，将运行效率提升10%。

生态构建层面，亚马逊通过开放技术平台吸引第三方参与，同时推动人机协同：机器人承接重复性工作，员工转向维护、优化等技术岗位，仅路易斯安那州配送中心就因技术应用带动相关岗位需求增长30%。这种模式既提升效率，又实现人力资源的价值重构。

03

商业化现状：

智能物流的商业模式分析

01 数据驱动型：以数据资产化为核心

智元机器人与德马的核心优势在于数据壁垒带来的技术迭代可持续性，但前期数据收集成本较高，对场景规模有较强依赖。

02 生态协同型：以技术与场景融合为核心

星动纪元与北自科技以技术与场景的深度融合为驱动力，既发挥了行业企业对场景的深刻理解，又释放了技术企业的迭代能力，通过标准化技能模块的输出，推动行业共性技术的落地。其优势在于生态协同效应显著，能加速技术的产业化进程，但生态协调难度较大，标准化周期较长。

03 资本联动型：以“资本+产业”深度绑定为核心

京东对千寻智能的投资为“资本+产业”的模式，既能为技术企业提供场景支撑以加速产业化，又能为产业企业注入技术动能以提升竞争力，形成技术迭代与商业价值转化的正向循环。但其依赖资本持续投入，技术适配效果受场景复杂度影响大。

04 技术突破型：以技术领先性抢占市场

Figure这种模式的核心在于以技术优势形成差异化竞争力，利润空间较大，但场景适配成本高，对持续的研发投入依赖性强。

05 全球化生态型：以技术输出与人机协同为核心

亚马逊以规模化的技术输出和生态整合为核心，通过硬件销售、算法授权、资源打包等形式实现商业变现，生态协同效应强，行业影响力大，但生态协调难度高，需要长期的技术积累和全球化布局支撑。

| 五大商业模式对比

04

结语：

物流场景作为“实验场”的终极意义

从物流场景实践到落地商业模式上看，数据驱动、资本联动、全球化生态等模式的逻辑一致：以场景需求定技术方向，以资源互补降落地门槛，以降本增效保商业可持续。这意味着物流场景不仅验证技术可行性，更在探索“技术-产业-资本”共生规则，为具身智能在其他领域商业化提供范本，也为物流智能化划路径。

但“最佳实验场”存在隐忧：技术上，极端环境对机器人耐用性、精度的挑战未破；成本上，人形机器人量产与维护费用高，中小物流企业难承担；生态上，技术标准割裂可能导致“数据孤岛”和重复研发。这些问题不解决，商业化或陷“技术先进但落地有限”困境。

未来，物流行业有望成具身智能规模化应用先锋，但需平衡技术突破与商业可行性、共性标准与场景个性，让“实验”从潜力变实力，推动社会迈向“智能生产力”时代。