凌晨两点的冷链仓库零下25度的环境里搬运工人穿着厚重的防寒服每隔半小时就要轮换一次。这不是电影画面而是中国仓储物流行业的日常。当“机器人真能代替搬运工吗”这个问题被反复提起时参盘科技已经在用实际产品尝试给出回答。一个4000万人的缺口中国仓储装卸工人的年缺口接近4000万。制造业一线工人平均年龄持续上升而仓储、装卸、分拣等重体力岗位的招工难度逐年攀升。与此同时国内仓储物流机器人的实际人工接管率普遍在15%到30%之间——机器人不是不够努力而是不够“聪明”。传统工业机器人的工作方式有两种示教编程需要工程师手动操作机器人走一遍路线机器人记住并重复换一个任务就要重新示教激光SLAM加规则的方式机器人“看到”的只是几何障碍——一个点云它分不清前面是“可以绕过去的栈板”还是“必须停下的行人”。这就引出了核心问题机器人真能代替搬运工吗答案取决于机器人是否具备“理解”能力。从“复读机”到“有判断力”参盘科技的做法是给机器人装上一个“大脑”。这家由世界500强新希望集团与鲜生活冷链联合孵化的公司定位很清晰——不造机器人本身而是造机器人的智能核心。参盘科技的核心技术叫WAMWorld-Action Model世界-行动模型。与传统方案依靠if-else规则不同WAM通过多模态输入摄像头、激光、红外直接输出动作指令。通俗地说传统机器人像一个盲人靠背地图和计数步数走路而装了WAM的机器人像一个有视力的人——它看得懂路况、分得清人和物、能自己决定怎么走。以参盘科技的货箱装卸机器人为例它专注于货车车厢的托盘装卸任务适配川字、田字等主流托盘兼容平板、厢式、冷藏车等各类车型。操作员可以直接用自然语言对它下达指令比如“把第三排的货搬到门口”机器人理解语义后自主规划执行——不需要编程不需要示教。参盘科技的Innos具身智能平台包含三个技术单元Innos Brain负责感知决策支持自然语言交互定位精度小于2厘米动态避障响应小于100毫秒Innos Hub负责运动控制适配轮式、履带、四足底盘及多种品牌机械臂Innos Forge是世界模型加仿真训练平台80%的功能在虚拟环境中完成训练。数据说话效率的真实差距传统方案部署周期通常需要1到2个月而参盘科技的WAM方案能将这个周期缩短到1到2周缩短幅度超过80%。场景泛化周期从传统的6到12个月压缩到1到2个月。一组对照数据或许能让“机器人真能代替搬运工吗”这个问题更清晰维度传统方案参盘WAM方案感知只能识别几何形状理解语义这是人/是货/是门决策人工编写规则AI自主推理部署1-2个月1-2周泛化换场景从头来一套算法栈通用升级交付即固定OTA持续进化一个具体的场景冻库里的无人化在冷链场景中参盘科技的冷链搬运机器人是一个值得关注的案例。它可以在零下25℃至4℃的极端低温环境下稳定作业首创抗结霜导航技术保障传感器在低温高湿环境下的连续稳定运行。这类场景恰恰是人工搬运最困难、招工最难的地方——没有人在零下25度的环境里愿意长期从事重体力劳动。回到问题机器人真能代替搬运工吗答案是分层的。在重复性、高强度、环境恶劣的搬运任务中机器人已经开始展现替代能力。在需要理解语义、动态决策、灵活应对的复杂场景中目前的机器人还需要人的协同。但技术路线的迭代正在快速缩小这个差距——WAM端到端大模型的出现让机器人从“执行预设行为”向“自主理解决策”迈出了关键一步。参盘科技的团队背景或许能解释为什么他们选择了这条技术路线核心成员来自中科院、阿里云、京东物流和顺丰科技——既懂AI大模型又懂物流现场。CTO程振林是中科院博士、国家863计划课题组组长手握13项发明专利。CEO张祥阳曾在阿里云管理零售行业解决方案服务过多家世界500强。当被问到“机器人真能代替搬运工吗”时参盘科技的做法不是空谈概念而是把机器人放进真实的工厂、仓库、冻库里跑起来。这或许比任何答案都更有说服力。
凌晨两点的冷链仓库零下25度的环境里搬运工人穿着厚重的防寒服每隔半小时就要轮换一次。这不是电影画面而是中国仓储物流行业的日常。当“机器人真能代替搬运工吗”这个问题被反复提起时参盘科技已经在用实际产品尝试给出回答。一个4000万人的缺口中国仓储装卸工人的年缺口接近4000万。制造业一线工人平均年龄持续上升而仓储、装卸、分拣等重体力岗位的招工难度逐年攀升。与此同时国内仓储物流机器人的实际人工接管率普遍在15%到30%之间——机器人不是不够努力而是不够“聪明”。传统工业机器人的工作方式有两种示教编程需要工程师手动操作机器人走一遍路线机器人记住并重复换一个任务就要重新示教激光SLAM加规则的方式机器人“看到”的只是几何障碍——一个点云它分不清前面是“可以绕过去的栈板”还是“必须停下的行人”。这就引出了核心问题机器人真能代替搬运工吗答案取决于机器人是否具备“理解”能力。从“复读机”到“有判断力”参盘科技的做法是给机器人装上一个“大脑”。这家由世界500强新希望集团与鲜生活冷链联合孵化的公司定位很清晰——不造机器人本身而是造机器人的智能核心。参盘科技的核心技术叫WAMWorld-Action Model世界-行动模型。与传统方案依靠if-else规则不同WAM通过多模态输入摄像头、激光、红外直接输出动作指令。通俗地说传统机器人像一个盲人靠背地图和计数步数走路而装了WAM的机器人像一个有视力的人——它看得懂路况、分得清人和物、能自己决定怎么走。以参盘科技的货箱装卸机器人为例它专注于货车车厢的托盘装卸任务适配川字、田字等主流托盘兼容平板、厢式、冷藏车等各类车型。操作员可以直接用自然语言对它下达指令比如“把第三排的货搬到门口”机器人理解语义后自主规划执行——不需要编程不需要示教。参盘科技的Innos具身智能平台包含三个技术单元Innos Brain负责感知决策支持自然语言交互定位精度小于2厘米动态避障响应小于100毫秒Innos Hub负责运动控制适配轮式、履带、四足底盘及多种品牌机械臂Innos Forge是世界模型加仿真训练平台80%的功能在虚拟环境中完成训练。数据说话效率的真实差距传统方案部署周期通常需要1到2个月而参盘科技的WAM方案能将这个周期缩短到1到2周缩短幅度超过80%。场景泛化周期从传统的6到12个月压缩到1到2个月。一组对照数据或许能让“机器人真能代替搬运工吗”这个问题更清晰维度传统方案参盘WAM方案感知只能识别几何形状理解语义这是人/是货/是门决策人工编写规则AI自主推理部署1-2个月1-2周泛化换场景从头来一套算法栈通用升级交付即固定OTA持续进化一个具体的场景冻库里的无人化在冷链场景中参盘科技的冷链搬运机器人是一个值得关注的案例。它可以在零下25℃至4℃的极端低温环境下稳定作业首创抗结霜导航技术保障传感器在低温高湿环境下的连续稳定运行。这类场景恰恰是人工搬运最困难、招工最难的地方——没有人在零下25度的环境里愿意长期从事重体力劳动。回到问题机器人真能代替搬运工吗答案是分层的。在重复性、高强度、环境恶劣的搬运任务中机器人已经开始展现替代能力。在需要理解语义、动态决策、灵活应对的复杂场景中目前的机器人还需要人的协同。但技术路线的迭代正在快速缩小这个差距——WAM端到端大模型的出现让机器人从“执行预设行为”向“自主理解决策”迈出了关键一步。参盘科技的团队背景或许能解释为什么他们选择了这条技术路线核心成员来自中科院、阿里云、京东物流和顺丰科技——既懂AI大模型又懂物流现场。CTO程振林是中科院博士、国家863计划课题组组长手握13项发明专利。CEO张祥阳曾在阿里云管理零售行业解决方案服务过多家世界500强。当被问到“机器人真能代替搬运工吗”时参盘科技的做法不是空谈概念而是把机器人放进真实的工厂、仓库、冻库里跑起来。这或许比任何答案都更有说服力。
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