中国物流机器人正在经历着一场深刻的蜕变
在一个传统的仓库里，工程师完成一条输送线近千个工站的部署编程可能需要数周，复杂且难以调整；而人工分拣时，扫码、找货、搬运，一个订单处理上15分钟是常态。
而今天，在上海洋山港的自动化码头，155台无人引导车（AGV）正自如穿梭，精准搬运集装箱；在应用了软件定义自动化和数字孪生的现代物流中心，实现了100%的精准配送；在引入了智能系统的仓库，单个订单的处理时间从15分钟被缩短到5分钟，而AI视觉系统甚至能将每托货物的扫码时长从199秒压缩至53秒。
驱动这场效率跃迁的，是物流体系从机械化向软件定义和智能决策的深刻变革，是数字大脑指挥物理执行的产业进化。
01 具身智能重构物流链条
全球电商包裹的海量增长，正成为国内物流“静默革命”最根本的推手。
Pitney Bowes预测，全球包裹量预计将持续增长，到2027年将达到2560亿件，2024至2027年间的复合年增长率为8.5%。海量的包裹规模，构成了全球物流系统必须面对的“第一”压力。
压力陡增的背景下，不少人盯上了物流机器人。
从市场规模来看，2019年到2023年我国物流机器人市场规模持续增长，到2023年我国物流机器人市场规模约为175亿元，同比增长16.7%。
在应用了AGV/AMR、“货到人”物流机器人的仓储与分拣领域，分拣效率可以提升约300%。规模化应用后，服装品类单均物流成本可以下降50%，可见，物流机器人确实是解决当下行业难题的“最优选”。
但以AGV为代表的传统物流机器人大多只能执行简单指令，复杂协同调度能力有限，而且还需要依赖预设的如磁条、二维码等物理路径，一旦路径改变，就需要重新铺设引导设施，显得并没有那么“聪明”。
不过，人工智能、多传感器融合与集群智能等领域实现的底层技术突破，给行业带来了一些转机。
其中最关键的当属具身智能的出现，其赋予了机器人的“手眼协同”能力，让物流机器人攻克了拉伸卸等非标场景的难题。
面对千差万别的包裹、形状不一的货物，传统自动化通常束手无策，而物流机器人行业正通过赋予机器人“感知－决策－执行”一体的能力来试图破局。
在感知层，高精度3D视觉相机与激光雷达深度融合，实现了对包括透明物体在内各类货物的亚毫米级识别与位姿估计。比如京东物流发布的“异狼”具身智能机械臂，配备了先进的多视角深度视觉传感系统，能实时解析海量非标包裹的尺寸和形状，生成抓取方案，并以毫米级精度完成码垛。
认知与决策层，则依托多模态大模型进行场景理解与任务规划。例如，京东物流的“超脑大模型2.0”可将千万级变量模型的求解时间缩短至2小时以内，动态调度全局资源，将人机协作效率提升超过20%。
而在执行层，灵巧手与智能运动控制算法确保了操作的精准与柔性，机器人可根据在线生成的抓取方案进行动态避障与毫米级微调。
部分企业已经构建出了完整的一体化解决方案。例如井松智能的无人装车系统，就集成了其命名为“鹰眼”的全局感知系统、“智脑”决策规划系统和“巧手”精准执行系统，形成一个可自主完成动态规划与精准装卸的有机整体。
与此同时，“群体智能”调度系统，让数百台机器人的运输效率倍增。
例如，贵州中科智源研发的物流AI大模型，能够指挥业务、运维、管控三大“智能体”集群协同工作，将一个园区的年运力从200万吨提升至近500万吨。
这就意味着，单个机器人的价值有限，真正的革命在于系统级的智能协同。
而导航技术的颠覆就使得机器人摆脱轨道，获得了“接近人类”的自主性。
比如在深圳地铁2号线，由深铁集团与万科合作推进的“轨道交通+机器人配送”项目中，一个身披卡通“外衣”的机器人为站内的7-Eleven便利店送货上门——这是全球首个由机器人自主搭乘地铁完成末端配送的应用测试。
这背后，是融合了激光雷达、视觉、惯导等多达五种感知方式的多源融合导航系统，即便机器人身处在GPS信号全无的工厂深处，也能稳定执行任务。
正是“眼脑手”协同、集群调度与控制中枢这三大技术引擎的协同发力，共同构成了产业升级的核心驱动力。
02 繁荣表象下的亏损暗流
技术上的突破，使得物流机器人成为提升仓储运营效率的革命性引擎，成功助推市场持续扩张。
到2024年，中国物流机器人市场规模已经从2020年的人民币139亿元扩大到440亿元，占据了全球市场的37.2%。
国内逐渐涌现出了一批包括极智嘉、斯坦德、海康机器人等，能够提供从核心硬件、智能算法到全场景解决方案的物流机器人公司。
然而，当聚光灯照在这些科技公司的财务报表时，景象却截然不同。
一边是营收增长和海外捷报；一边是持续扩大的亏损。
比如凯乐士科技2024年实现收入7.21亿元，位列国内行业前五，却录得高达1.78亿元的净亏损，毛利率仅为15.7%。
斯坦德机器人在2022-2024年的营收年复合增长率超61%，海外收入同期复合年增长率达150%。但同期却累计亏损超过2.73亿元，2025年前三季度期内就亏损高达1.63亿元。
此外，股东们的减持出逃更是激起了市场对其后续发展的担忧。
斯坦德机器人招股书显示，2025年3月-5月间，包括国科嘉和、源码资本在内的7家机构及核心管理层密集转让老股，部分转让价较D轮融资价折价高达72%。
行业上空悬挂着一个巨大的问号，当资本的耐心逐渐退潮，这些致力于解放人力的公司为何会陷入“越增长，越亏损”的怪圈？
首先，高研发投入和市场拓展前期成本导致的亏损，是所有机器人企业都在面临的重要挑战。
可为了在算法、感知和机器人集群调度等核心技术上保持领先，企业不得不投身“技术竞赛”。
例如极智嘉为巩固其全球调度能力的优势，持续升级其RMS调度系统，并研发基于AI算法驱动的智能调度和全向路径规划功能；兰剑智能牵头了“自主移动机器人集群系统动态调度与优化”等国家级重点研发计划。
技术比拼固然带来了产品性能的飞跃，但也让所有企业都不得不维持惊人的研发开支。
例如，斯坦德2022-2024年研发费用占营收比重分别为18.5%、21.2%和19.8%，显著高于行业平均水平；极智嘉在2022年的研发费用率也曾高达30.1%；兰剑智能的财报显示，其2024年研发费用同比增长超过47%，研发人员薪酬大幅增加，公司明确表示这是为“提升竞争力”而必须加大的投入。
这些真金白银的投入，虽然长远看是生存之本，却在当下严重侵蚀了本就不丰厚的利润。
再者说，激烈的市场竞争不仅带来了高额销售费用，更引发了残酷的价格战，持续压制行业整体毛利率。
有些企业为了抢夺客户、树立行业标杆，企业往往不惜代价。比如兰剑智能就在财报中承认，为了进入光伏等新行业，公司会对首个标杆项目采用“优势价格策略”，甚至接受毛利率为-5.99%的订单。
末端无人配送车领域的价格战更为直观，例如新石器核心车型X3单车成本已从最初的20多万元压至7万元以下，自愿“流血”竞争。
与此同时，为了开拓市场，企业销售费用也持续高企。例如兰剑智能2024年销售费用中的职工薪酬同比激增51.7%，广告宣传费（主要为参展费用）更是暴增140%，以支撑其海外市场的开拓；斯坦德2022-2024年销售费用率分别为59.9%、35.4%及25.8%，尽管后续有所下降，但仍处于高位。
一面是技术愿景与市场拓展所需的巨额投入，另一面是尚未形成稳定“自我造血”能力的业务现状，折射出了行业在规模化与盈利化之间尚未找到平衡点的集体焦虑。
03 从卖机器到买未来
想要打破这份“增长不增利”的焦虑，物流机器人行业的突围方向，就要从泛泛的技术竞赛转向对特定场景下核心技术与差异化能力的极致追求。
例如，德马科技与鹿明机器人联合发布的重载具身机器人，正是瞄准了重型物料搬运的行业痛点。
其双臂协同负载能力高达50kg，集成了高精度力控与3D激光雷达+深度视觉引导技术，能够灵活适应复杂的物流仓储环境，为德马科技带来了从核心零部件到解决方案等多元化的收益预期。
其次，将业务锚定在“解决方案”模式上，以深度服务绑定客户、提升利润。
越来越多的企业意识到，单纯售卖硬件设备已陷入低毛利低谷，未来的核心价值在于提供软硬一体、提升整体效率的解决方案。
比如AGV等刚性搬运领域已陷入红海，国产品牌占比70%，同质化拼杀导致AGV机器人均价下降超50%。
相比之下，全球AMR解决方案市场获利空间明显较大。灼识咨询报告预计其市场规模将于2029年达到人民币1,621亿元，2024至2029年复合年增长率超过33%，仓储自动化渗透率更将在2029年突破20%。
这一背景下，部分企业已率先完成转型。比如斯坦德机器人2024年机器人解决方案收入占比就高达91%。
极智嘉的解决方案毛利率也显著优于硬件。2024年，极智嘉仓储履约AMR解决方案毛利率分别为39.2%，海外市场AMR解决方案毛利率达到46.5%，客户复购率高达约75%。
说明这种模式通过软件、算法和系统集成，深度绑定客户业务流程，不仅能提升客单价和毛利率，还能建立更稳固的客户关系。
最后，在行业技术积累和市场拓展进入关键阶段后，不少机器人企业扎堆筹备上市，以资本换取追赶盈利拐点的最后时间。
二度冲刺港股的凯乐士科技，就是一个典型案例。
虽然公司2025年前九个月营收同比增长60.3%，但同期净亏损仍高达1.34亿元，经营现金流持续为负。更严峻的是其高企的负债，截至2025年9月末，负债净额达到11.96亿元，账上现金却不足1亿元。
这意味着，通过IPO募集资金用于研发和扩张，已不是为发展融资，而是为维系生存“输血”、为公司扭亏为盈争取关键的喘息窗口。
从技术突破、财务困境到模式探索，可以预见，中国物流机器人正在经历着一场深刻的蜕变。那些以核心技术斩获订单、证明盈利能力的公司，与仅靠“失血”经营的“故事企业”命运将截然不同。
最终，中国物流机器人产业的价值，绝不在于制造了多少台奔跑的机器，而在于它正以前所未有的效率，重新定义全球供应链的智能标准。
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原文标题 : 从机械臂到“数字脑”：物流机器人的生存悖论
