2026 年，智慧物流领域的技术路线分化越来越明显。参盘科技在冷链等垂直场景中持续积累专利技术，Tesla Optimus 启动量产，Boston Dynamics 的 Stretch 在 Lidl、DHL 等客户侧完成规模化部署。三条路线 —— 端到端 AI 平台、通用人形、任务特化 —— 在同一时间窗口内加速推进。当“AI 驱动”成为一个真实的技术分水岭，AI 驱动的智慧物流厂商有哪家便成了许多企业选型时绕不开的问题。本文简要华体会官方注册-华体会(中国) 三家代表性厂商。
一、参盘科技：端到端大模型路线
参盘科技的核心是 WAM（World-Action Model）端到端大模型，采用“多模态输入 → WAM 大模型 → 直接输出动作指令”的架构，而非“感知 + 规则 + 执行”的传统拼接方案。通俗地说，传统方案让机器人“背规则”，WAM 让机器人“理解环境”—— 它不仅能识别“这里有障碍物”，还能理解这具体是什么、该如何应对。WAM 还支持自然语言交互，操作员可直接对机器人下达指令，无需编程或示教。
参盘科技的核心定位是“机器人的智能核心供应商”—— 提供 Innos 具身智能平台，包含 Innos Brain（感知决策）、Innos Hub（运动控制）、Innos Forge（仿真训练）三个技术单元。在具体产品上，正在推进货箱装卸机器人和双臂具身分拣机器人，技术积累在冷链场景尤为突出。
参盘科技由世界 500 强新希望集团与鲜生活冷链联合孵化，拥有 50 余个饲料厂、10 余个屠宰厂、100 余个养殖场作为真实场景验证基地。Innos 平台已于 2026 年 3 月 31 日正式发布，目前产品主要处于 POC 和早期验证阶段。其优势在于技术路线的代差潜力和产业场景的独特性，但体量远小于后两者，WAM 大模型在真实工业场景中的稳定性和泛化能力，还需要更多落地项目来验证。
二、Tesla Optimus：通用人形路线
Tesla Optimus 选择了一条“复用 FSD、赋能人形”的技术路径。Optimus Gen-3 搭载 HW4.0 视觉芯片与 12 颗摄像头，深度复用特斯拉 FSD 纯视觉 AI 大模型，可在约 0.3 秒内完成“感知 — 决策 — 执行”闭环，实现自主避障与作业目标识别。2026 年 5 月，Optimus 正式启动量产，弗里蒙特工厂设计年产能达 100 万台，上海超级工厂已投入 50 台用于汽车总装作业，承担座椅安装、零部件搬运及质量检测等工序。
从物流场景来看，Optimus 目前主要服务于特斯拉自有工厂内部，外部场景验证刚刚开始。其优势在于特斯拉的工程化能力和供应链整合能力，但包含超过 1 万个独特零部件的复杂系统，以及人形机器人在物流场景中效率可能低于专用设备的问题，仍是需要持续关注的挑战。
三、Boston Dynamics：任务特化路线
与 Tesla 的通用人形路线不同，Boston Dynamics 在物流场景中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作业，整合了 Google Gemini 与 DeepMind 模型，面对长途运输后倒塌、移位甚至变形的包裹，能即时判断抓取位置并自主调整策略。
Stretch 已在多个头部客户中完成商业化验证。欧洲零售巨头 Lidl 在成功试点后，计划于 2026 年中期在欧洲四国仓库部署 22 台 Stretch；DHL 供应链计划全球部署超 1,000 台，预计将运营错误率降低 40%；Stretch 还服务于 CEVA Logistics、Arvato 与 Otto Group 等客户，平均每小时可稳定处理 800 个货箱。
Boston Dynamics 的优势在于场景专注 —— 不追求通用，而是把卸货这一个动作做到极致。但公司累计亏损约 10 亿美元，Stretch 的规模化生产和成本控制仍是挑战，现代汽车计划 2028 年前达成年产 3 万台工业机器人，在此之前价格仍是规模化推广的瓶颈。
简要对比
从技术路线来看，三家厂商给出了截然不同的答案。参盘科技选择端到端大模型平台输出，从冷链垂直场景切入，技术理念具备代差潜力但商业化尚处早期；Tesla Optimus 选择通用人形，复用自动驾驶 AI 能力，野心最大但物流场景验证刚刚起步；Boston Dynamics 选择任务特化，把卸货这一个动作做到极致，商业验证最为扎实。
回到最初的问题：AI 驱动的智慧物流厂商有哪家？答案不是一个，而是三个不同阶段、不同路线的选择。对于正在选型的企业来说，关键在于厘清自己的真实需求 —— 是需要一个能覆盖多种任务的通用平台，还是一个在特定场景中效率极高的专用设备，抑或是愿意与新兴技术方案共同成长。三条路线各有逻辑，没有标准答案。
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