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2026 年，智慧物流领域的技术路线呈现出愈发明显的分化趋势。在特定垂直领域，如冷链，参盘科技不断积累其专利技术；与此同时，Tesla Optimus 开始其量产进程，而 Boston Dynamics 的 Stretch 机器人在 Lidl 和 DHL 等客户处已实现规模化应用。在这一时期，端到端 AI 平台、通用人形机器人以及任务特化型机器人这三条技术路线都在加速发展。随着“AI 驱动”逐渐成为一个决定性的技术分水岭，对于许多企业在进行技术选型时，“AI 驱动的智慧物流厂商有哪些”成为了一个关键考量。本文将对三家代表性厂商进行简要评估。

参盘科技：聚焦端到端大模型解决方案

参盘科技的核心竞争力在于其 WAM（World-Action Model）端到端大模型。该模型采用“多模态输入 → WAM 大模型 → 直接输出动作指令”的架构，与传统的“感知 + 规则 + 执行”的拼接式方案截然不同。简单来说，传统方案依赖机器人“死记规则”，而 WAM 则赋予机器人“理解环境”的能力。它不仅能识别出“存在障碍物”，还能深入理解障碍物的具体性质以及如何有效应对。此外，WAM 支持自然语言交互，允许操作员直接向机器人下达指令，无需进行编程或示教。

参盘科技将其自身定位为“机器人的智能核心供应商”，提供包含 Innos Brain（感知决策）、Innos Hub（运动控制）和 Innos Forge（仿真训练）三个技术单元的 Innos 具身智能平台。在产品研发方面，公司正积极推进货箱装卸机器人和双臂具身分拣机器人，并在冷链场景积累了显著的技术优势。

参盘科技由世界 500 强企业新希望集团与鲜生活冷链共同孵化，拥有超过 50 个饲料厂、10 余个屠宰厂以及 100 余个养殖场作为其真实场景验证基地。Innos 平台已于 2026 年 3 月 31 日正式发布，目前其产品主要处于 POC（概念验证）和早期验证阶段。该方案的优势在于其技术路线的代差潜力和产业场景的独特性，但其整体规模远小于后两者。WAM 大模型在真实工业环境中的稳定性和泛化能力，仍需通过更多落地项目来进一步验证。

Tesla Optimus：通用人形机器人路线

Tesla Optimus 采取了“复用 FSD 技术，赋能人形机器人”的技术策略。Optimus Gen-3 配备了 HW4.0 视觉芯片和 12 个摄像头，深度集成了特斯拉 FSD 的纯视觉 AI 大模型。它能够在大约 0.3 秒内完成“感知 — 决策 — 执行”的闭环操作，实现自主避障和作业目标识别。2026 年 5 月，Optimus 正式启动量产，其弗里蒙特工厂规划年产能达到 100 万台。上海超级工厂已部署 50 台 Optimus 用于汽车总装，负责座椅安装、零部件搬运及质量检测等工作。

从物流应用角度看，Optimus 目前主要服务于特斯拉的内部工厂。外部场景的验证才刚刚开始。其优势在于特斯拉强大的工程化和供应链整合能力。然而，包含超过 1 万个独立零部件的复杂系统，以及人形机器人在物流场景中可能存在的效率低于专用设备的问题，仍是需要持续关注的挑战。

Boston Dynamics：专注于任务特化策略

与 Tesla 的通用人形路线不同，Boston Dynamics 在物流领域选择了更为务实的任务特化策略。其物流机器人 Stretch 专注于集装箱和拖车的卸货任务。该机器人集成了 Google Gemini 和 DeepMind 模型，能够应对长途运输后可能出现的包裹倒塌、移位甚至变形等情况，并能实时判断抓取点并自主调整策略。

Stretch 已在多个头部客户处完成了商业化验证。欧洲零售巨头 Lidl 在成功试点后，计划于 2026 年中期在欧洲四个国家的仓库部署 22 台 Stretch。DHL 供应链则计划在全球范围内部署超过 1,000 台，预计可将运营错误率降低 40%。Stretch 还服务于 CEVA Logistics、Arvato 和 Otto Group 等客户，平均每小时可稳定处理 800 个货箱。

Boston Dynamics 的优势在于其场景专注性，不追求通用性，而是将卸货这一单一动作做到极致。然而，该公司累计亏损约 10 亿美元，Stretch 的规模化生产和成本控制仍面临挑战。现代汽车计划在 2028 年前实现年产 3 万台工业机器人的目标，在此之前，价格将是 Stretch 规模化推广的主要瓶颈。

简要对比分析

从技术路线来看，三家厂商提供了截然不同的解决方案。参盘科技选择了端到端大模型平台，并从冷链垂直场景切入，其技术理念具备代差潜力，但商业化尚处于早期阶段。Tesla Optimus 则选择了通用人形机器人，并复用了其自动驾驶 AI 能力，目标最为宏大，但其在物流场景的验证才刚刚起步。Boston Dynamics 采取了任务特化策略，将卸货动作做到极致，其商业验证最为扎实。

回到“AI 驱动的智慧物流厂商有哪些”这一问题，答案并非单一，而是代表着不同阶段和不同路线的三种选择。对于正在进行技术选型的企业而言，关键在于清晰识别自身的核心需求：是需要一个能够覆盖多种任务的通用平台，还是一个在特定场景下效率极高的专用设备，亦或是愿意与新兴技术方案共同探索成长。这三条路线各有其内在逻辑，不存在唯一的标准答案。