每經記者：趙雯琪 陳婷 每經編輯：杜宇

【開欄語】：

當人形機器人挑戰持續超百小時穩定作業、分揀包裹超20萬件，當倉配機器人10秒即可垂直攀升至五層貨架完成智能存取，物流行業的科幻場景，已從概念構想落地為真實產業圖景。

AI技術深度滲透下，擁有千年發展歷程的傳統物流業正迎來顛覆性迭代。每經未來商業智庫重磅推出“極客物流”系列報道，聚焦全球物流科技前沿賽道，深度拆解國產物流科技出海落地、全球智能設備極限迭代等核心趨勢，探尋AI重構萬億元物流產業的底層邏輯。

傳送帶勻速運轉，冷白色燈光下，銀灰色的人形機器人穩穩佇立，機械臂精準完成抓取、翻轉、投放整套動作，包裹從識別到分揀一氣呵成。屏幕另一端，數百萬網友在線圍觀這場特殊的“耐力賽”，有人為流暢操作點贊，也有人緊盯畫面期待機器人的失誤畫面。

這是美國人形機器人公司Figure AI在X平臺發起的“無剪輯、無干預”物流分揀直播測試。5月22日，這場原計劃8小時的直播在不間斷直播到200個小時后宣布結束挑戰，3臺機器人通過自主輪換充電、故障自主診斷，累計分揀包裹突破24.9萬件，平均3秒一個包裹，接近人類熟練工的水平。

這場現象級直播迅速在全球引發人形機器人替代人工的討論，也讓國內快遞行業的目光再次聚焦，人形機器人分揀究竟是里程碑式技術突破，還是精心策劃的營銷噱頭？距離快遞場景規模化落地還有多遠？

對此，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱“每經記者”）對話多位具身智能領域資深專家及快遞行業一線從業者。有業內人士表示，Figure AI的測試展示了人形機器人連續作業穩定性的顯著進步，但測試環境與真實物流場景存在巨大差距。也有快遞行業資深人士表示，如果機器人價格能被“打”下來，以直播中的模式來看，機器人是完全可替代大部分人工的。

這場超長直播掀開人形機器人應用潛力面紗，行業對于其真正走進快遞日常作業場景，依舊看法分歧。技術突破與商業化落地之間，仍有著亟待厘清的諸多現實問題。

超長直播“秀肌肉”：技術突破難掩場景局限性

每經記者注意到，此次直播的核心亮點是無人值守連續作業能力。三臺機器人通過輪換機制實現24小時運轉：單臺續航3至4小時，電量降至20%時自主前往充電區，滿電機器人無縫接替，檢測到故障則自動駛入維護區請求替換。

最終，Figure AI創始人決定在第200小時結束這場直播，機器人的包裹分揀記錄也定格在了249558個包裹，如果以單個包裹處理速度看，幾乎接近普通人類分揀工水平。

直播200小時截圖

直播期間，Figure AI還邀請實習生艾梅·杰拉德與機器人進行10小時競技，比賽遵循加州勞動法，人類享有法定休息時間。最終人類以192件微弱優勢險勝，但休息期間曾被機器人反超。賽后杰拉德手指關節酸脹無法繼續，機器人卻仍保持工作狀態。Figure AI CEO（首席執行官） Brett Adcock隨即宣稱：“這可能是人類最后一次在分揀任務中戰勝機器人?！?/p>

“Figure 03在連續作業穩定性和動作流暢性上確實行業領先，但測試場景過于理想化，參考價值有限。”一位不愿具名的具身智能業內人士告訴每經記者。

他指出，直播中包裹規格高度統一：軟包僅顏色不同，大小厚薄完全一致，紙盒也只有兩種標準規格。“但真實快遞SKU（最小存貨單位）復雜度遠超想象，即便小件供包環節，包裹形狀、重量、材質也千差萬別，還有大量異形件、易碎件和液體包裹。且直播中多為易處理的軟包，實際作業中不規則紙盒難度更高?！?/p>

在他看來，這場直播無法證明分揀能力的場景泛化性?！艾F實中每個物流中心的空間布局、光線、設備型號都不同，很多還存在新老設備混用，對機器人環境感知和自適應能力要求極高?！?/p>

該業內人士向每經記者進一步拆解了分揀場景的復雜性：實際流程中，不同環節對包裹擺放要求各異，有的需頂面掃碼、有的需五面掃碼；投放目標既有傳送帶也有分揀小車；分揀員還需識別挑出破損、漏液等異常件?！斑@些核心場景直播均未覆蓋，也是當前人形機器人的短板?！痹摌I內人士坦言。

此外，真實物流中心的極端環境也是一大挑戰?！澳戏轿锪髦行亩臼覝嘏c戶外接近，夏季最高可達46—47攝氏度，對電子設備穩定性和耐久性考驗極大?！痹摌I內人士補充道。

對于“固定工位是否需要雙足”的核心問題，他直言：“雙足雖帶來更好的移動性和通用性，但固定工位作業完全不需要，成本太高。”這一觀點也點出了直播中機器人分揀的關鍵盲點：實驗室環境下的紀錄突破，與真實物流中心的穩定商業化運營之間，仍隔著無數工程化鴻溝。

噱頭還是實力？快遞業算賬：當前性價比不及成熟自動化方案

不過，這場直播也引發了國內快遞業的高度關注。一位頭部快遞企業負責人向每經記者表示，直播中機器人承擔的前端小件上供包臺環節，正是當前分揀流程中自動化程度較低、人力需求最集中的環節之一。

該負責人表示，將包裹放上供包臺有三個步驟：稱重，掃描，放件，如果有異形包裹則需要人工篩選出來放在另一邊的處理區?！翱爝f公司對分揀員的考核指標約為每小時1500件，熟練工最快可達1800件?！痹撠撠熑朔Q，“這對熟練工來講是不多的，但對于不熟練的人就會遇到很多的需要人工干預解決的情況，此外，一些體積稍微大點或者重量過輕的件也需要挑出來人工處理。”

不過他也提到，如果未來分揀包裹的機器人價格能被“打”下來，以直播時的模式來看，機器人當下的水平是完全可替代大部分人工的。

但更多業內人士對其當前實用性持謹慎態度。

一位業內人士向每經記者表示，目前多數轉運中心已實現更高程度的無人化擺貨：通過傳送帶將快件輸送至篩分設備，經智能平鋪排布后送入激光識別通道，全程無需人工干預。

當前市場已有成熟的自動化分揀解決方案，其中單件分離系統專門針對“快件混堆難分”痛點。以中科微至10K單件分離系統為例，其單小時處理能力達10000件，通過高精度視覺識別和智能分離技術，為后續分揀提供穩定供件環境，客戶已覆蓋中通、申通、京東物流等主流快遞企業。

該業內人士算了一筆效率賬：“Figure 03平均約3秒分揀一件，人工擺件每秒1到2件，而成熟單件分離系統每秒可達2.7件。純效率上，人形機器人目前沒有什么優勢?！?/p>

也有一家頭部快遞內部人士向每經記者坦言：“人形機器人雖能實現六面掃碼基礎功能，但效率遠不及專用六面掃設備，更多是新聞噱頭?！?/p>

效率、適用場景之外，成本也是人形機器人商業化的核心障礙。據公開報道，Figure 03預計3萬美元起的售價，與美國倉庫工人年薪相當，依托24小時三班倒的作業優勢，其在美國市場的投資回報周期勉強可接受。但中國人工成本更低，且快遞行業利潤微薄，對自動化投入的成本敏感度也會更高。

尋找最佳“工位”：人形機器人的價值在于填補自動化盲區

盡管有爭議，但人形機器人正加速從實驗室走向產業現場?？爝f行業專家趙小敏在接受每經記者采訪時表示，今年國內外市場呈現同一趨勢：物流機器人落地提速，應用已從試點邁入實戰階段。

“今年是物流機器人規?；瘧玫年P鍵躍升之年，預計明年可實現全行業大范圍普及。”趙小敏分析，“不單物流企業，制造企業的生產線、倉儲場景也在加快引入，這一趨勢不可逆轉?！?/p>

星動紀元在中國郵政廣州郵區中心正式上崗的“機器人分揀員” 圖片來源：官方公眾號

實際上，國內頭部物流企業早已布局具身智能。2026年4月27日，星動紀元完成超2億美元融資，由順豐戰略領投，其機器人已在順豐多個物流中心上崗。2026年5月，星動紀元自研的“星動M7”進駐中國郵政廣州郵區中心負責供件作業，搭載自研全直驅五指靈巧手和具身大腦ERA-42，可通過真實場景數據持續自進化，目前效率達人工的85%以上。

2025年7月，京東領投千尋智能、逐際動力、眾擎機器人三家具身智能企業，稱將聚焦供應鏈場景推動技術落地。2025年10月，科捷物流與優必選子公司UQI優奇達成戰略合作，共同打造倉儲無人化方案，試點成功后將在全國推廣并探索海外應用。

此外，優必選Walker S2已批量進入汽車制造和智慧物流場景，智元精靈G2在龍旗科技南昌工廠完成8小時真實產線直播，累計穩定運行超140小時。這些案例表明，人形機器人正從“演示可行”邁向“商用可靠”，落地路徑并非直接替代人工，而是與現有自動化方案協同互補。

華龍證券同期發布研報指出，人形機器人在工廠場景的良好表現是大規模應用的先決條件，汽車、物流、消費電子等行業客戶有望加速部署，帶動出貨量快速增長，維持行業“推薦”評級。

業內更務實的觀點認為，人形機器人的真正價值不在于“替代自動化設備”，而在于“填補人力斷層”和“覆蓋自動化盲區”。當前快遞轉運中心的供包環節，因包裹形態各異、堆疊復雜，傳統自動化設備難以高效處理，正是全自動化的薄弱點，這也是企業率先在此引入人形機器人的原因。

快遞無人化時代或許終將到來，但不會是一場直播噱頭式的斷崖式替代，而是效率與成本的反復拉鋸、技術瓶頸的逐一突破。在自動化分揀已覆蓋78%場景的今天，行業更應思考的不是“人形機器人何時取代人工”，而是：快遞業真正迫切需要人形機器人做什么？是處理異形件、柔性補位，還是應對人口老齡化帶來的人力短缺？答案遠比一場200小時的直播更復雜，也更具現實意義。