天富平台注册迎来高速发展期。“培育壮大新兴产业、未来产业。……建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、等未来产业。”2025年政府工作报告首次将具身智能纳入未来产业培育体系，为行业注入政策动能。市场层面呈现出资本高度活跃态势——据中国信息通信研究院联合清华大学电子工程系发布的《具身智能发展报告(2025年)》，截至2025年12月，我国具身智能和机器人领域投资事件数达744起，融资总额735.43亿元人民币，彰显资本对该赛道长期价值的坚定信心。
而作为具身智能商业化应用的核心场景，物流行业正处智慧化变革的关键转折期。具身智能机器人在柔性分拣、精准堆垛、快速配送等物流环节中展现出显著的效率优势，正推动物流行业向高效化、智能化转型。如今，具身智能技术验证已经取得突破性进展，规模化应用正从单点技术测试向全链路系统集成与商业闭环演讲，标志着具身智能与物流产业的深度融合进入实质性阶段。
基于行业趋势、自身核心优势及长期战略的综合考量，近年来，一些物流企业纷纷布局具身智能赛道。而它们纷纷将仓储机器人作为商业化落地的突破口。极智嘉围绕物流、制造等B2B场景，2025年下半年密集推出了一系列具身智能产品及解决方案，稳步推进“通用仓储机器人”战略落地。极智嘉联合创始人陈曦在近日接受《中国物流与采购》杂志记者采访时介绍道，极智嘉推出的无人拣选工作站可与极智嘉全系列自主移动机器人无缝协同，轻松融入现有物流流程。该无人拣选工作站支持逐单拣选（聚焦即时响应）、提总拣选（聚焦效率最优）、商品理货等多种模式，全面适配电商、零售、医药、3PL等多行业的复杂业务场景。
2024年开始战略布局具身智能赛道的京东物流，于去年9月25日发布了“异狼”具身智能机械臂。目前，“异狼”已在全国多地京东物流智能园区24小时常态化运行，极大提升了仓储分拣、搬运、拣选等关键物流环节的效率和精准率，并大幅降低了能源和人力成本。，2025年全年其累计完成包裹作业超过500万件，是目前快递行业唯一融入生产环节的码垛机械臂。
为何将仓储场景作为具身智能技术应用的切入点？仓储场景具备流程一致性高、复制性强、需求量大的特性，使其成为具身智能最易率先规模落地的场景之一。陈曦直言，以仓储场景的货品拣取场景做为切入点，后续通过仓储通用机器人产品拓展至搬运、包装、分拣等环节，向通用性发展，有望彻底实现“全流程无人仓”。“我们顺势而为切入赛道，既是把握行业机遇，也是响应国家战略导向。”
京东亦意识到，当前具身智能已迎来技术成熟窗口期。随着视觉大模型、多模态感知等AI技术的突破，具身智能迎来产业化落地契机。“我们将大模型视为‘具身智能的大脑’，推动机器人在复杂物流场景中实现感知-决策-执行一体化。”从行业需求来看，具身智能可系统化解决人力依赖度高、作业标准化难等长期痛点。而京东物流具备全链路、多场景的物流超级供应链，为具身智能提供了真实、可持续迭代的应用环境，避免技术停留在演示阶段。
具身智能通过“大脑”（AI模型）、“眼睛”（视觉感知）与“手”（机械臂）的深度融合，赋予了机器人前所未有的认知与适应能力，其具备的的独特优势正为物流业带来多方面的实质性突破。
“具身智能设备能够实现不间断工作，从而减少此前因操作员长时间重复动作带来的疲劳与误差，显著降低失误率。”中国产业发展研究院常务副院长刘大成在接受《中国物流与采购》杂志记者采访时表示。同时，具身智能设备的应用还能够使一线员工从重复性劳动中彻底释放，转向更具创造性与决策性的岗位。
具身智能另一大优势在于，解决物流仓储环节中非标作业与海量SKU处理的效率瓶颈。在仓库超大规模拣货场景中，由于“货物多样性、环境动态性”等因素影响，该环节一直是最难被传统机器人完全替代的环节之一。陈曦解释道，仓储拣货的核心是“精准抓取不同货物”，仓储货物形态与材质适配难，重量和易损性差异极大等痛点，直接导致传统机械臂的抓取通用性不足。同时，仓储场景中货物遮挡、堆叠无序等环境变化，会导致感知精度不足，视觉识别与定位出现误差，要求更高的感知泛化能力。具身智能设备通过自动化搬运、拣选、装卸等方式，将物流效率推向新量级。
当前物流行业还面临人力成本持续攀升、订单峰谷波动巨大（如电商大促）等挑战。陈曦表示，具身智能产品通过轻量化模型与剪枝优化，实现百毫秒级别高效率、低延迟快速推理，多环节顺畅衔接，拣选效率相较人工作业实现倍增，支持7×24小时不间断作业。可通过模块化架构48小时快速部署与弹性扩容，实现即插即用、敏捷部署，动态适配包装变更、订单波动等需求，实现更高的效率和准确率，既降低了人力依赖，又增强了业务柔性，使企业能以更优的成本结构应对市场不确定性。
值得一提的是，具身智能正从单点作业工具升级为物流作业范式的重构者——它不再仅替代“手”，更实现了“感知-决策-执行”闭环，通过多模态感知系统生成最优抓取策略。具身智能设备所具备的边缘计算，自主预测、实时反馈等能力能够实现作业路径的实时动态优化，通过分拣作业标准化、规范化，减少人工干预环节，提升整体作业效率。
从供应链的角度来看，刘大成认为，具身智能能带来更精准的供应链供需匹配，减少资源浪费，并且推动产业链和供应链的结合向更深层次协同演进。京东物流具身智能算法负责人举例讲到，异狼具备24小时作业能力，大幅提升作业稳定性。依托京东物流的实时数据系统，动态调整作业策略，实现资源最优配置。
当前，具身智能在物流领域展现出良好的发展前景，但要实现大规模商业落地仍面临着成本高、技术制约、人才短缺等多方面的挑战。
首先，成本高与投资回收周期长。根据公开数据测算，教育、展演类人形机器人售价多在2万至10万元，工业类产品价格普遍在20万元及以上。具身智能设备目前的成本较高，回本周期还比较长。京东物流具身智能算法负责人表示，硬件成本虽逐步下降，但规模化部署仍需可控的投入产出比，企业需要通过场景深耕与效能优化，缩短回报周期，真正实现技术的降本提效。
其次，技术稳定性要求极高。刘大成表示，物流行业对精准度要求较高。物流场景作业高频、环境动态复杂，对机器人的成功率和持续稳定性提出极致要求。任何微小的识别误差或执行偏差，都可能导致分拣错漏、包裹延误甚至产线停摆。
再次，场景适配性与泛化能力有待加强。物流场景看似规则，实则高度复杂。上述京东物流具身智能算法负责人表示，企业需持续突破机器人在多变环境中的自适应能力，避免技术停留在实验室或演示阶段。
最后是人才短缺。刘大成告诉记者，当前，普通高校培养的人才以通用型人才为主，而职业院校侧重基础操作，因此既懂物流业务逻辑、又精通具身智能算法与系统集成的复合型人才极为稀缺。
从行业整体的角度来看，具身智能要实现早日大规模落地仍需推动政策法规完善、技术升级与生态协同。刘大成建议，一是不断完善相关法律法规，不断推动托盘等物流载具的标准化进程；二是推动具身智能技术的不断迭代升级；三是加快培养具身智能领域所需要的复合型人才。
京东具身智能算法负责人告诉记者，京东物流异狼均在实际生产环境中验证迭代，确保技术方案紧贴业务需求；异狼目前平均每1-2周升级一次系统，每天都会有功能更新，仍在不断提升整体性能。
在刘大成看来，尽管从短期来看，具身智能在物流领域的应用还存在不足，但未来3~5年内，随着算法与硬件持续进化，具身智能再物流领域的应用将会实现量变到质变的突破。随着多模态感知、决策能力的不断提升，具身智能设备对于非标件的抓取成功率会越来越高，多机协同的效率也会超过90%。
当技术突破与产业需求形成共振，一个全程智能化、柔性化的物流新时代已触手可及。未来，具身智能要在从“未来产业”的想象中加速走出，在物流领域实现从“单点应用”到“系统协同”的跨越，成为物流行业高质量发展的必选项，需要在人机高效协同、机器人之间协作以及应用场景延伸拓展取得突破性进展，从仓储向干线装卸、站点分拣、末端配送等环节渗透，逐步构建全程智能化的物流基础设施。（本文刊载于《中国物流与采购》杂志2026年第4期）