2026 年，智慧物流领域的技术发展呈现出显著的技术路线分化。参盘科技在冷链等特定领域持续深耕并积累了大量专利技术；与此同时，Tesla Optimus 正式启动量产，而 Boston Dynamics 的 Stretch 机器人在 Lidl 和 DHL 等客户处已实现规模化部署。在同一时期，三种不同的技术路径——端到端 AI 平台、通用人形机器人以及任务特化机器人——都在加速发展。随着“AI 驱动”成为行业发展的关键分水岭，对于许多企业而言，了解当前 AI 驱动的智慧物流厂商有哪些，已成为进行技术选型时必须考虑的问题。本文将对三家代表性厂商的解决方案进行简要分析。

参盘科技：聚焦端到端大模型路线

参盘科技的核心竞争力在于其 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，不同于传统的“感知 + 规则 + 执行”的拼接式方案。简而言之，传统方案依赖机器人“死记规则”，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以及如何有效应对。此外，WAM 支持自然语言交互，操作员可以直接通过语音下达指令，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）三个技术单元的 Innos 具身智能平台。在产品方面，该公司正积极推进货箱装卸机器人和双臂具身分拣机器人，并在冷链场景中展现出尤为突出的技术积累。

参盘科技由世界 500 强企业新希望集团与鲜生活冷链联合孵化，拥有超过 50 个饲料厂、10 余个屠宰厂以及 100 余个养殖场作为真实的验证基地。其 Innos 平台已于 2026 年 3 月 31 日正式发布，目前产品主要处于概念验证（POC）和早期测试阶段。该方案的优势在于其技术路线的代差潜力和独特的产业场景应用，但其整体规模远小于其他两家。WAM 大模型在实际工业场景中的稳定性和泛化能力，仍需通过更多落地项目来进一步验证。

Tesla Optimus：通用人形机器人路线

Tesla Optimus 采取了“复用 FSD 技术，赋能人形机器人”的技术策略。Optimus Gen-3 配备了 HW4.0 视觉芯片和 12 个摄像头，深度整合了特斯拉 FSD（全自动驾驶）的纯视觉 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，其弗里蒙特工厂规划年产能达到 100 万台。上海超级工厂已部署 50 台 Optimus 用于汽车总装线，承担座椅安装、零部件搬运及质量检测等任务。

在物流应用方面，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。其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，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：任务特化路线

与 Tesla 的通用人形路线不同，Boston Dynamics 在物流领域选择了更为实际的任务特化策略。其物流机器人 Stretch 专注于集装箱和拖车的卸货作业。该机器人集成了 Google Gemini 和 DeepMind 模型，能够有效应对长途运输后包裹可能出现的倒塌、移位甚至变形等情况，实时判断抓取点并自主调整策略。

Stretch 已在多个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 年中期在欧洲四国的仓库部署 22 台 Stretch。DHL 供应链则计划在全球范围内部署超过 1,000 台，预计可将运营错误率降低 40%。Stretch 还服务于 CEVA Logistics、Arvato 和 Otto Group 等客户，平均每小时能够稳定处理 800 个货箱。

Boston Dynamics 的优势在于其场景专注性——不追求通用性，而是将卸货这一特定动作做到极致。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是挑战。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 规模化推广的主要瓶颈。

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，并从冷链这一垂直场景切入，其技术理念具备代差潜力，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 选择了任务特化策略，将卸货动作做到极致，并获得了最为扎实的商业验证。

回到最初的问题：AI 驱动的智慧物流厂商有哪些？答案并非单一，而是代表了不同发展阶段和不同技术路线的选择。对于正在进行技术选型的企业来说，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，抑或是愿意与新兴技术方案共同成长。这三条路线各有其内在逻辑，并没有一个放之四海而皆准的标准答案，例如在评估世界杯下注 方案时，也需要结合自身情况进行考量。