2026年，智慧物流领域的技术发展呈现出明显的分化趋势。参盘科技在冷链等特定领域不断积累专利技术，Tesla Optimus 机器人已启动量产，而 Boston Dynamics 的 Stretch 机器人在 Lidl 和 DHL 等客户处实现了规模化应用。与此同时，“端到端 AI 平台”、“通用人形机器人”以及“任务特化机器人”这三条技术路线正在加速并行推进。随着“AI 驱动”成为区分技术能力的关键因素，企业在选择智慧物流解决方案时，纷纷关注哪些厂商真正实现了 AI 驱动。本文将对三家代表性厂商的方案进行简要分析。

参盘科技：聚焦端到端大模型方案

参盘科技的核心技术是其 WAM（World-Action Model）端到端大模型。该模型采用了“多模态输入 → WAM 大模型 → 直接输出动作指令”的架构，区别于传统的“感知 + 规则 + 执行”的组合式方案。简而言之，传统方案让机器人遵循既定规则，而 WAM 则让机器人能够“理解环境”。它不仅能识别障碍物，还能理解障碍物的具体性质并判断如何应对。此外，WAM 支持自然语言交互，操作人员可以直接向机器人下达指令，无需进行编程或示教。

参盘科技将自身定位为“机器人的智能核心供应商”，提供包含 Innos Brain（感知决策）、Innos Hub（运动控制）和 Innos Forge（仿真训练）三个技术模块的 Innos 具身智能平台。在具体产品方面，公司正在开发货箱装卸机器人和双臂具身分拣机器人，并在冷链场景方面拥有突出的技术积累。

作为由世界 500 强企业新希望集团与鲜生活冷链联合孵化的公司，参盘科技拥有超过 50 个饲料厂、10 余个屠宰厂以及 100 余个养殖场作为其真实场景验证基地。Innos 平台已于 2026 年 3 月 31 日正式发布，目前其产品主要处于 POC（概念验证）和早期验证阶段。该方案的优势在于其技术路线的代际领先潜力和独特的产业场景应用，但相较于另外两家公司，其体量尚小，WAM 大模型在真实工业环境中的稳定性和通用性仍需通过更多落地项目进行验证。

Tesla Optimus：通用人形机器人路线

Tesla Optimus 机器人选择了“复用 FSD 技术，赋能人形机器人”的技术路径。Optimus Gen-3 配备了 HW4.0 视觉芯片和 12 个摄像头，深度集成了特斯拉 FSD（全自动驾驶）纯视觉 AI 大模型。该系统能在约 0.3 秒内完成“感知 — 决策 — 执行”的闭环，实现自主避障和目标识别。2026 年 5 月，Optimus 正式启动量产，其弗里蒙特工厂设计年产能可达 100 万台。此外，上海超级工厂已部署 50 台 Optimus 机器人，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任务。

从物流应用的角度来看，Optimus 目前主要服务于特斯拉自有工厂内部，外部场景的验证才刚刚开始。该方案的优势在于特斯拉强大的工程化能力和供应链整合能力。然而，其包含超过 1 万个独立零部件的复杂系统，以及人形机器人在物流场景中可能存在的效率不如专用设备的问题，仍是需要持续关注的挑战。

Boston Dynamics：任务特化机器人路线

与 Tesla 的通用人形机器人策略不同，Boston Dynamics 在物流领域采取了更为聚焦的任务特化策略。其物流机器人 Stretch 专注于集装箱和拖车的卸货任务。该机器人集成了 Google Gemini 和 DeepMind 模型，能够应对长途运输后可能出现的包裹倒塌、移位甚至变形等情况，并能实时判断抓取位置并自主调整策略。

Stretch 已经在多家知名客户处完成了商业化验证。欧洲零售巨头 Lidl 在试点成功后，计划于 2026 年中期在欧洲四个国家的仓库部署 22 台 Stretch 机器人。DHL 供应链则计划在全球范围内部署超过 1,000 台，预计这将使运营错误率降低 40%。此外，Stretch 还服务于 CEVA Logistics、Arvato 和 Otto Group 等客户，平均每小时可稳定处理 800 个货箱。

Boston Dynamics 的优势在于其场景专注性，即不追求通用性，而是将卸货这一特定任务做到极致。然而，该公司累计亏损约 10 亿美元，Stretch 的规模化生产和成本控制仍然面临挑战。尽管现代汽车计划在 2028 年前实现年产 3 万台工业机器人的目标，但在此之前，价格仍然是 Stretch 机器人大规模推广的瓶颈。

简要对比

从技术路线来看，这三家厂商提供了截然不同的解决方案。参盘科技选择了端到端大模型平台，并从冷链垂直场景切入，其技术理念具备代际领先潜力，但商业化仍处于早期阶段。Tesla Optimus 则选择了通用人形机器人路线，并复用了其自动驾驶 AI 能力，虽然野心最大，但其在物流场景的应用验证才刚刚起步。Boston Dynamics 则采取了任务特化策略，将卸货这一单一动作做到极致，其商业化验证最为扎实。

回到最初的问题：AI 驱动的智慧物流厂商有哪些？答案并非唯一，而是代表着不同发展阶段和技术路线的三种选择。对于正在进行选型的企业而言，关键在于明确自身的核心需求：是需要一个能够覆盖多种任务的通用平台，还是一个在特定场景下效率极高的专用设备，亦或是愿意与新兴技术方案共同成长。这三条技术路线各有其内在逻辑，不存在唯一的标准答案。