鉛筆道作者丨惜文

最近，北京跑出一個超級獨角獸：極智嘉，向港交所遞交招股書。

這是一家物流機器人明星企業(yè)，累計融資十余輪，總?cè)谫Y額近30億元。早在2022 年E1 輪融資后，投后估值便達150億元。

該企業(yè)的崛起，揭示了物流機器人的三大機會：

1、新興市場紅利。

東南亞、中東、非洲等地區(qū)正成為智慧物流的“新藍(lán)海”。東南亞倉庫自動化市場年增速達15.5%，中東物流自動化規(guī)模超120億美元，沙特計劃2030年將物流業(yè)GDP占比提升至10%。

2、技術(shù)融合創(chuàng)新。

比如AI大模型+物流機器人、力控機器人、無人全棧解決方案等。

3、細(xì)分場景深耕。

煙草物流通過AI核驗單據(jù)將錯誤率從5%降至0.3%，跨境物流利用多式聯(lián)運大模型減少數(shù)據(jù)延時50%。

這些高價值細(xì)分領(lǐng)域，尚未被頭部企業(yè)完全覆蓋，新玩家可通過技術(shù)差異化切入。

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據(jù)極智嘉成立于2015年，總部北京，主攻產(chǎn)品是自主移動機器人，核心應(yīng)用場景是：倉儲履約和工業(yè)搬運場景。

從應(yīng)用場景看，它的物流機器人覆蓋多個行業(yè)，比如電商、零售、鞋服、物流、醫(yī)藥、汽車和 3C 制造等，主要客戶包括耐克、沃爾瑪、豐田、西門子、蘇寧易購、戴爾、DHL、順豐供應(yīng)鏈等全球 700 多家企業(yè)。

在極智嘉出現(xiàn)之前，傳統(tǒng)物流倉儲主要依賴人工操作和固定設(shè)備，效率低下、成本高且靈活性不足。從人力依賴層面來看，工人在在倉庫內(nèi)揀選貨物時，約70%的時間花費在貨架間往返走動。傳統(tǒng)人工揀選效率僅80-100件/小時，若新員工因不熟悉貨架位置，會進一步降低效率；而自動化倉儲（如AGV機器人）揀選效率可達500-800件/小時，提升5-8倍。電商和制造業(yè)的快速發(fā)展，加劇了傳統(tǒng)解決方案的淘汰進程，尤其在高效、柔性供應(yīng)鏈方向，機器人逐步成為替代方案。以某知名電商企業(yè)為例，在傳統(tǒng)物流倉儲模式下，面對 “雙 11”“618” 等購物節(jié)，訂單量瞬間激增，倉庫內(nèi)工作人員需長時間高強度作業(yè)。即便如此，貨物分揀速度仍難以匹配訂單生成速度，導(dǎo)致大量訂單積壓，發(fā)貨延遲。據(jù)統(tǒng)計，傳統(tǒng)模式下，倉庫工作人員每日平均行走距離長達 20 公里，耗費大量體力在貨架間尋找貨物，真正用于有效分揀操作的時間占比不足30%。制造業(yè)領(lǐng)域同樣面臨挑戰(zhàn)。產(chǎn)品迭代周期不斷縮短，小批量、多批次的生產(chǎn)模式成為主流，這對物料供應(yīng)的及時性與靈活性提出了極高要求。在傳統(tǒng)制造工廠中，物料搬運依賴人工叉車和推車，工人穿梭于龐大的倉庫與生產(chǎn)線之間，不僅效率低下，而且極易因人為疏忽導(dǎo)致物料錯發(fā)、漏發(fā)，影響生產(chǎn)進度。例如，某3C產(chǎn)品制造企業(yè)，因傳統(tǒng)物流倉儲的弊端，每年因物料供應(yīng)問題導(dǎo)致的生產(chǎn)線停滯時間累計超過500小時，造成直接經(jīng)濟損失達數(shù)百萬元。在一些極端環(huán)境，機器人的適應(yīng)能力也更好，比如冷鏈物流。以某冷鏈?zhǔn)称菲髽I(yè)為例，傳統(tǒng)倉儲模式下，低溫環(huán)境嚴(yán)重影響工人作業(yè)效率，而且貨物分揀準(zhǔn)確率低，貨物損耗率高，而機器人可以24h不間斷作業(yè)。據(jù)極智嘉招股書數(shù)據(jù)，機器人可降低約60%人力成本，貨物損耗率降低至5%以內(nèi)。以上幾類需求，推動了極智嘉業(yè)務(wù)的增長。比如，某公司倉庫在大促期間，平時需招募大量臨時工，以應(yīng)對訂單高峰。如今借助物流機器人，人力需求大幅降低，而且訂單處理量從每日5萬單提升至50萬單。目前，極智嘉收入占比最高的業(yè)務(wù)是AMR 解決方案銷售。簡單來說就是賣“智能搬運機器人+配套系統(tǒng)”給企業(yè)，幫它們實現(xiàn)倉庫和工廠的自動化搬運、揀貨、分揀等任務(wù)。

在倉儲履約方向，若按收入計算，極智嘉已經(jīng)連續(xù)5年全球第一。2022-2024年，其收入從 14.52 億元增至24.09億元，近三年持續(xù)虧損。

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物流機器人行業(yè)起源于上世紀(jì) 50 年代。

1953年，全球首臺自動導(dǎo)引車（AGV）于美國誕生，它由美國 Barret 公司從簡易牽引式自動導(dǎo)引車（AGC）改造而來。

早期的AGV主要應(yīng)用于工業(yè)制造領(lǐng)域，受限于當(dāng)時的技術(shù)水平，其導(dǎo)航方式極為單一，主要依靠在地面鋪設(shè)磁條或預(yù)設(shè)固定路徑，如同被一根無形的繩索牽引，在工廠和倉庫間執(zhí)行著簡單的物料搬運任務(wù)，靈活性與自主性嚴(yán)重不足。

進入20 世紀(jì) 90 年代，計算機技術(shù)、傳感器技術(shù)以及無線通信技術(shù)發(fā)展。

導(dǎo)航系統(tǒng)率先迎來變革，從曾經(jīng)刻板的預(yù)設(shè)路徑模式，逐步進化為更加靈活智能的激光導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航等先進模式，使得物流機器人能夠在復(fù)雜環(huán)境中穿梭。

同時，激光雷達、視覺傳感器等多種傳感器協(xié)同應(yīng)用，提升了機器人對周圍環(huán)境的感知精度，避障功能也愈發(fā)可靠。

這一時期，物流機器人在汽車制造、半導(dǎo)體等行業(yè)廣泛應(yīng)用——后者對生產(chǎn)精度和效率要求較高。隨后，其應(yīng)用領(lǐng)域逐漸向倉儲、配送中心等物流關(guān)鍵環(huán)節(jié)拓展。

步入21世紀(jì)，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)發(fā)展，自主移動機器人（AMR）應(yīng)運而生。

通過配備激光或視覺 SLAM 系統(tǒng)，機器人不再依賴預(yù)先鋪設(shè)的導(dǎo)引物，只需明確起點和終點，便能憑借算法自動規(guī)劃最優(yōu)運行路徑。

例如2010年底，二維碼技術(shù)在國內(nèi)廣泛普及，并迅速被應(yīng)用于AGV的導(dǎo)航系統(tǒng)中，通過地面鋪設(shè)的二維碼矩陣，AGV能夠精準(zhǔn)獲取位置信息，實現(xiàn)毫米級的定位和路徑規(guī)劃。

此后，復(fù)合型AMR 的出現(xiàn)，讓機器人集成了機械臂、抓取裝置、傳感器陣列等多功能模塊，能夠完成一系列更為復(fù)雜的操作，諸如貨物分揀、碼垛、搬運等復(fù)雜操作，拓展了機器人在物流全流程中的應(yīng)用場景。

目前，全球物流機器人市場規(guī)模不斷擴大，根據(jù) Interact Analysis 的報告，2019-2021年，全球物流機器人（物流倉儲和制造業(yè)）出貨量翻了2.5倍。預(yù)計2023-2028年，全球AMR市場規(guī)模將以36.8%復(fù)合年增長率增長，到2028年規(guī)模達1725億元。

這一增長背后的需求，主要源自電商、零售、制造業(yè)等行業(yè)，對高效物流的需求增加。

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近年來，國家出臺了一系列政策支持智能物流和機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。如《“十四五” 智能制造發(fā)展規(guī)劃》中，提出要推動智能物流裝備的研發(fā)和應(yīng)用。

此外，隨著行業(yè)的發(fā)展，東南亞、中東、非洲等區(qū)域的智能倉儲需求激增。2023-2028年，東南亞倉庫自動化市場，預(yù)計年復(fù)合增長率達15.5%。新加坡作為東南亞重要市場，互聯(lián)網(wǎng)普及率高達98%，智能手機采用率達 93%，進行網(wǎng)上交易的公民比例為58%。預(yù)計到2026年，其電子商務(wù)市場規(guī)模將達100億美元。同時，印度尼西亞、馬來西亞、泰國、越南等國制造業(yè)發(fā)展勢頭強勁，電子、紡織服裝、汽車、食品飲料等行業(yè)增長較快，新加坡制造業(yè)在2021年為GDP增長貢獻了13.2%。中東地區(qū)，電商市場迅猛擴張。中東物流自動化市場規(guī)模已突破120億美元，年復(fù)合增長率達 18.7%，遠(yuǎn)超全球平均水平。沙特計劃2030年將物流業(yè)市場規(guī)模從2022年的53億美元增至153 億美元，運輸量從 550 萬標(biāo)準(zhǔn)箱增至1670萬標(biāo)準(zhǔn)箱，將物流行業(yè)的GDP占比從6%提升至10%以上。非洲地區(qū)的智能倉儲需求也在逐步攀升。2024年上半年，非洲運輸與物流行業(yè)吸引了2.18 億美元投資額，超越金融科技行業(yè)。疫情期間，非洲電商市場快速發(fā)展，預(yù)計2030年將達23.5 億美元。智能機器人的另一個新趨勢是：AI 大模型集成等新技術(shù)。以極智嘉為例，它將AI大模型與導(dǎo)航技術(shù)融合，推出激光視覺融合SLAM（即時定位與地圖構(gòu)建）導(dǎo)航技術(shù)。這一技術(shù)，使AMR機器人在復(fù)雜環(huán)境中的定位精度達±10毫米，運動規(guī)劃效率提升40%。此外，通過AI大模型優(yōu)化的揀選策略，使單個工作站每小時揀選效率達400件，遠(yuǎn)超行業(yè)平均不到180件的水平，揀選準(zhǔn)確率高達 99.99%，而行業(yè)平均數(shù)字為99.90%。

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在國際市場上，物流機器人行業(yè)競爭激烈。總體而言，歐美和日本等國家占據(jù)一定優(yōu)勢。

美國是物流機器人強國。早在1953年，全球首臺自動導(dǎo)引車（AGV）便誕生于Barret公司。歷經(jīng)多年發(fā)展，美國物流機器人企業(yè)在核心技術(shù)研發(fā)上領(lǐng)先。例如，Alert Innovation研發(fā)的Alphabot系統(tǒng)，憑借可結(jié)構(gòu)化三維空間移動的移動機器人，能精準(zhǔn)、高效地完成網(wǎng)購訂單的揀貨與包裝任務(wù)，其技術(shù)在電商物流倉儲環(huán)節(jié)優(yōu)勢較大。波士頓動力的輪式機器人Stretch，每小時可移動800個箱子，舉起重達50磅箱子的能力，在卡車、集裝箱卸貨場景中表現(xiàn)較好。歐洲的物流機器人實力也同樣強勁。作為工業(yè)4.0的發(fā)源地之一，德國在倉儲自動化領(lǐng)域成績突出。國際機器人聯(lián)合會（IFR）數(shù)據(jù)顯示，德國每10000名工人擁有294臺機器人，位居世界前列 。眾多歐洲老牌企業(yè)，如瑞士的Swisslog Holding、德國的KUKA等，在物流自動化系統(tǒng)集成與機器人制造方面經(jīng)驗豐富。據(jù)市場研究機構(gòu)數(shù)據(jù)，歐洲倉儲自動化市場，將以13.67%的復(fù)合年增長率增長（2022-2027年）。相較之下，國內(nèi)物流機器人還處于追趕階段，差距在縮小。在國內(nèi)市場，雖然尚未形成絕對的頭部壟斷企業(yè)，但市場集中度正逐步提高。�？禉C器人依托安防技術(shù)底蘊，在視覺導(dǎo)航等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域表現(xiàn)突出，產(chǎn)品應(yīng)用于工業(yè)制造、倉儲物流等多個領(lǐng)域；快倉專注于倉儲物流自動化解決方案，其智能倉儲機器人系統(tǒng)在電商、快遞等行業(yè)積累了較多客戶。與競爭對手相比，極智嘉的差異在于：產(chǎn)品線更完善，涵蓋揀選、搬運、分揀、智能叉車等多種類型機器人，能夠滿足電商、零售、鞋服、物流、醫(yī)藥、汽車和 3C 制造等全行業(yè)場景。既然如此，對于新玩家而言，還有哪些新機會？首先，可以切入新興市場，比如東南亞、中東、非洲等。此外，多關(guān)注新興技術(shù)，尤其是大模型方向。1、AI大模型+物流機器人：智能調(diào)度新賽道比如，木蟻機器人整合DeepSeek大模型，實現(xiàn)多機器人任務(wù)分配優(yōu)化。力控機器人：精密場景剛需。其核心價值在于，通過高精度力覺反饋和自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，提升作業(yè)質(zhì)量與安全性。無人化全棧方案：柔性落地。比如優(yōu)奇智能人形機器人+無人物流車，實現(xiàn)比亞迪園區(qū)全流程無人化，效率提升3倍。4、細(xì)分物流場景，如煙草物流、跨境物流。

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       原文標(biāo)題 : 北京，跑出150億超級獨角獸：物流機器人全球第一，揭示3大機會