——在2026年（第十八届）物流领域产学研结合工作会上的演讲（摘要）

中国物流集团汽车供应链科技有限公司智慧物流技术研发院具身机器人产品CEO 高跃峰

（2026年5月16日 浙江·宁波）

大家好！非常荣幸能借助本次物流领域产学研结合工作会平台，分享我司近一年来在具身机器人赋能汽车物流场景落地应用的探索与实践。本次分享主要分为五部分：企业基本概况、行业发展洞察、物流场景下具身机器人研发体系与技术路线、企业落地研发实践、产学研融合赋能应用型人才培养。

一、企业基本概况

我司前身为一汽物流有限公司，2016年1月，依托中国物流集团与中国一汽物流专业化整合契机，正式更名为中国物流集团汽车供应链科技有限公司（简称中国汽车物流）。此次更名标志着公司迈入专业化、集约化发展新阶段，未来将依托平台优势，持续夯实科技转型和企业核心竞争力。

目前，公司已建成全国六大核心基地与多式联运资源网络，同步伴随中国汽车产业出海进程，推进物流服务全球化布局，重点构建国内包装运输、国际干线保障、海外综合物流三大核心能力，搭建专业化运营团队，为国产汽车出海提供全链条物流支撑，持续提升企业全球化竞争实力。

在企业数智化、科技化转型进程中，聚焦两大核心能力建设：

一是智慧物流装备集成应用能力，常态化落地AMR、无人叉车、立体仓库等主流自动化物流装备。自2025年5月起，公司精准研判行业发展趋势，将具身机器人作为前瞻性核心赛道，聚焦具身机器人场景落地、智慧物流装备协同调度系统集成，致力打造全链路自动化、智慧化物流解决方案。

二是数智化平台赋能能力，构建以数据驱动为核心的业务赋能技术体系。依托运筹优化算法与AI技术底座，支撑物流规划、路线设计、装载优化、任务指派、资源分配等核心业务算法落地，推动企业业务决策从传统人工经验模式，向数据赋能、智能决策的数智化模式转型升级。

二、具身机器人行业趋势与发展洞察

具身机器人具备环境感知、认知决策、运动控制、智能操作、自主自学习五大核心能力，主流形态包含人形、轮臂式（轮式人形）、复合协作机器人、四足机器人四类形态。与传统单一功能自动化物流设备相比，具身机器人具备多任务作业、复杂环境适配、AI自主决策、柔性自适应等核心优势，可有效承接传统自动化设备无法覆盖的复杂、非结构化物流作业场景，行业应用潜力巨大。

从政策层面来看，国家“十四五”机器人发展规划、人形机器人创新发展指导意见、国资委机器人专项行动等多项政策，均为具身智能技术研发与场景落地提供了明确政策支撑。从行业痛点来看，当前汽车物流领域仍存在大量高强度、高重复、高负荷的人工作业场景，同时传统自动化设备柔性不足、行业数据孤岛问题突出，倒逼物流行业向“AI+物流”、装备智能化方向转型升级，为具身机器人落地提供了广阔场景。

当前，国内具身机器人行业正处于从初始期向成长期跨越的关键阶段，呈现三大特征：资本市场活跃度持续提升、AI技术迭代带动产业加速落地、应用场景不断多元化且商业化应用初步破冰。行业发展周期较长，2025—2026年起将进入长期增长通道，未来10—20年均为行业深耕发展的黄金周期，距离产业饱和、平台期阶段仍有较大空间。

公司深度解读国家机器人产业相关政策，结合汽车物流行业痛点与企业数智化转型战略，精准挖掘具身智能技术的场景应用价值，明确场景识别、技术研发、商业化落地三大核心方向。目前，国内头部装备企业已在仓储拣选、装卸作业、人机协同等通用物流场景完成试点落地，但汽车物流领域的规模化、常态化落地案例仍较为稀缺。公司计划将电商、精密制造领域的成熟技术方案，结合汽车物流场景特性开展定制化开发与训练调试，先在一汽长春总部工厂试点落地，再逐步向全国各生产基地、中国物流集团下属单位推广复用。

商业化落地的核心在于场景经济性优化，主要依托两大维度实现突破：一是技术迭代带动硬件设备成本持续下降，二是技术成熟度提升推动作业效率稳步增长。经测算，规模化应用后，具身机器人可实现全天候不间断作业条件下，单个场景单台机器人可替代1—2名人工，场景经济性将持续优化。

综上，当前具身机器人处于商业化落地初期，行业落地思路应坚持“小切口、大推广”，优先切入高价值、低难度场景树立落地标杆，逐步实现规模化拓展，同步搭建具身智能一体化管控平台，构建运营、服务、收益闭环，持续实现降本增效。

三、具身机器人场景应用与核心技术路线

公司全面梳理汽车整车入场、工厂物流全流程作业场景，筛选出适配具身机器人落地的核心场景。其中，整车物流、入场物流场景可落地环节涵盖质检、巡检、料箱拣选、零件拣选等；工厂物流场景覆盖零件入库、仓储拣选、零件供线、空箱处理四大类，场景应用价值更为广泛。

结合场景人工依赖度、技术成熟度、落地难度，确定了场景落地优先级：优先推进零部件集散中心仓库料箱拣选、料箱搬运等简易场景落地；同步开展零件拣选、排序拣选、齐套拣选等复杂场景的技术储备与模型训练，形成梯度化落地体系。

目前重点推进两大标杆场景试点建设。一是零部件集散中心货到人工作站场景，拆解人工料箱搬运作业流程，完成具身机器人作业流程重构与模型训练，实现自动化作业替代。二是立体库入库复合协作机器人拆垛入库场景，针对汽车物流料箱规格不统一、标准化入库难度大、人工负荷高的痛点，摒弃传统固定六轴机械臂高成本、低柔性的短板，采用AGV底盘+双臂协作机器人模式，完成异形料箱规整、母箱嵌套入库等作业，目前该场景已进入POC验证阶段。

公司制定梯度化智能升级路线：现阶段实现单点自动化设备与具身机器人协同作业、人机协同作业；中长期依托全域智能调度系统，实现全流程、全链路智能化作业，物流操作岗位的职责从一线作业转向设备管理、运维管控。目前项目处于试点攻坚阶段，组建了十余人的算法、数据专项研发团队，预计2027—2028年实现成熟场景的泛化推广，打造汽车物流具身智能技术应用领先的解决方案。

技术研发层面，依托技术成熟度评估体系，聚焦短板技术攻坚。当前机器学习、自适应控制等技术仍需迭代优化，未来重点突破多模态感知融合、智能人机交互、自适应学习三大核心技术。公司确立“三步走”技术发展战略，核心攻坚多模态感知融合、大模型认知决策、高柔顺运动控制、多机器人协同调度四大关键技术。

在技术分工上，行业硬件厂商深耕机器人“小脑”（硬件运动控制），公司聚焦具身机器人在工业物流场景“大脑”（场景化智能决策）的任务训推能力建设。公司立足汽车物流场景特性，深耕行业垂类场景大脑开发，与机器人硬件本体产品科技企业形成差异化分工布局。

数据与算法是具身智能技术迭代的核心支撑，是产业发展的核心动能。当前行业公开数据集跨品牌、跨设备通用性差，通用数据平台建设滞后，制约技术规模化落地。公司同步推进数据、算力、算法三大维度迭代，搭建完整的数据闭环体系，形成“数据采集—标注训练—场景部署—数据回流”的循环迭代模式；同时构建“仿真训练—硬件迁移—场景微调—自主学习”的模型迭代闭环，持续提升机器人场景自适应能力。基于整体技术规划，公司明确2026—2030年年度研发重点，确立六大核心攻坚课题，稳步推进技术体系完善。

四、企业应用研发实践与落地挑战

当前，国内外企业已开启工业场景具身机器人布局，优必选、智元、乐聚、傅利叶、极智嘉等国内企业持续探索汽车工厂、物流场景适配方案，海外Figure AI、APPtronik、特斯拉等企业已与宝马、奔驰等车企达成深度合作，为行业落地提供了参考范式。

基于行业调研与痛点分析，我公司自2025年5月正式启动具身机器人专项研发项目，配置专用设备、开展模型训练，引入两家行业头部合作伙伴协同研发，核心目标是打造汽车物流具身机器人标杆解决方案，实现核心技术自主可控、标杆场景落地、方案可复制可推广。

在落地应用层面，公司搭建专职研发体系：一是建成具身智能工业物流场景实验室，搭建数据采集、模型训练、场景仿真一体化试验场地；二是完善技术研发能力，打通数据采集工具链，布局通用数据平台、工业物流场景大脑模型两大核心科创项目，已纳入中国物流集团总部科创专项；三是聚焦四大核心落地场景，攻坚高负载料箱搬运、复杂零件拣选、复合协作作业、智能工业巡检等高难度作业场景，其中20公斤级重载料箱搬运、800*600mm大尺寸料箱规整作业，突破行业主流设备性能局限。

目前，两大场景已实现常态化落地验证。其一为动力电池仓库智能巡检场景，依托轮式具身机器人搭载测温设备，完成仓库全域温度巡检、风险排查，可有效规避电池热失控、燃烧爆炸等安全风险，已实现全流程跑通落地。其二为物流超市料箱摘垛搬运场景，融合视觉识别、SLAM导航技术，适配红旗、大众等客户的场内物料搬运需求，完成POC验证。而零部件高精度抓取、排序拣选等复杂场景，目前处于实验室仿真、数据积累阶段，待通用数据平台与垂类大脑模型落地后，将推进场景能力迁移与实地验证。

现阶段，公司已完成基于二维码、视觉VRA技术的自动化拆垛、料箱搬运、垛形优化等作业流程验证，形成标准化场景应用案例集。同时，行业规模化落地仍面临四大核心挑战：一是设备综合成本偏高，部分设备续航能力不足；二是作业稳定性有待提升，当前设备作业成功率难以完全替代人工，仅可支撑人机协同作业，且新场景适配调试周期长达1—3个月；三是行业数据通用性差，跨设备、跨场景数据无法复用；四是场景泛化能力薄弱，料箱规格、作业环境变更后需重新训练，同时行业人机协同法规、安全伦理体系尚未完善，制约商业化规模化推进。

结合项目推进节奏，公司制定阶段性发展规划：2025—2026年为试点筑基阶段，完成核心场景技术验证与能力储备；2027—2028年进入五大场景集成推广阶段，全面实现料箱搬运、零件拣选、复合协作、智能巡检、排序拣选场景规模化落地。最终实现作业效率提升、运营成本优化、场景安全升级、核心技术突破，打造行业标杆性解决方案。

五、产学研融合赋能应用型人才培养

立足本次产学研会议核心主题，公司聚焦技术、产业、人才闭环建设，构建多元化、全链条校企协同生态。自项目启动以来，公司持续开展校企实习合作，面向北方多所高校开放实习岗位，通过项目实战培育应用型技术人才。实习学生通过项目实操快速积累行业经验，毕业后顺利入职优质机器人企业，实现精准就业，同时有效弥补企业项目初期人力缺口，实现校企双向赋能。

目前，公司已与一汽机器人等企业、多所高校共建联合实验室，开展项目协同研发、技术联合攻坚、人才联合培养，深度推进产学研一体化合作。依托高职、本科、高校研究生多维度合作体系，共建高技能人才培育平台，联合开发课程、沉淀企业实战案例、搭建实习实训基地，同步推进青年技术人才培育与高端人才引进。

依托央企平台优势，公司构建“校企共建、实战育人、精准输出”的人才培养模式，深度参与校企联合培养工程硕博士计划，“一年校内学习、两年企业实战”的联合培育机制。2026年秋季，哈尔滨工业大学、吉林大学、长春理工大学等高校的4名研究生将入驻企业开展专项研发工作，通过校企联动实现人才成长与企业发展同频共振。

同时，加入国资委中央企业机器人创新联合体，积极承接专项研发任务。依托创新联合体平台，开放企业真实作业场景，联合行业企业、科研院所开展技术迭代、模型优化、场景落地等专项工作，助力具身机器人产业领域加速场景化应用落地。

未来，公司将持续深化产学研融合，推进产学研协同平台建设，输出工业物流具身机器人标准化解决方案，参与行业标准制定，加速科研成果产业化转化，打通技术研发、产品落地、人才培育全链条闭环。持续加大核心技术研发投入，攻坚行业“卡脖子”技术，深耕工业物流场景落地应用，助力行业数智化转型升级。

以上为本次分享全部内容，欢迎各位专家、同仁交流合作！谢谢大家！

（根据速记整理，转载请注明作者和来源中国物流学会。）