铅笔道作者 | 惜文
最近，北京跑出一个超级独角兽：极智嘉，向港交所递交招股书。
这是一家物流机器人明星企业，累计融资十余轮，总融资额近 30 亿元。早在 2022 年 E1 轮融资后，投后估值便达 150 亿元。
该企业的崛起，揭示了物流机器人的三大机会：
新兴市场红利。
东南亚、中东、非洲等地区正成为智慧物流的"新蓝海"。东南亚仓库自动化市场年增速达 15.5%，中东物流自动化规模超 120 亿美元，沙特计划 2030 年将物流业 GDP 占比提升至 10%。
技术融合创新。
比如 AI 大模型 + 物流机器人、力控机器人、无人全栈解决方案等。
细分场景深耕。
烟草物流通过 AI 核验单据将错误率从 5% 降至 0.3%，跨境物流利用多式联运大模型减少数据延时 50%。
这些高价值细分领域，尚未被头部企业完全覆盖，新玩家可通过技术差异化切入。
01
极智嘉成立于 2015 年，总部北京，主攻产品是自主移动机器人，核心应用场景是：仓储履约和工业搬运场景。
从应用场景看，它的物流机器人覆盖多个行业，比如电商、零售、鞋服、物流、医药、汽车和 3C 制造等，主要客户包括耐克、沃尔玛、丰田、西门子、苏宁易购、戴尔、DHL、顺丰供应链等全球 700 多家企业。
在极智嘉出现之前，传统物流仓储主要依赖人工操作和固定设备，效率低下、成本高且灵活性不足。
从人力依赖层面来看，工人在在仓库内拣选货物时，约 70% 的时间花费在货架间往返走动。传统人工拣选效率仅 80-100 件 / 小时，若新员工因不熟悉货架位置，会进一步降低效率；而自动化仓储（如 AGV 机器人）拣选效率可达 500-800 件 / 小时，提升 5-8 倍。
电商和制造业的快速发展，加剧了传统解决方案的淘汰进程，尤其在高效、柔性供应链方向，机器人逐步成为替代方案。
以某知名电商企业为例，在传统物流仓储模式下，面对 "双 11 "" 618 " 等购物节，订单量瞬间激增，仓库内工作人员需长时间高强度作业。
即便如此，货物分拣速度仍难以匹配订单生成速度，导致大量订单积压，发货延迟。据统计，传统模式下，仓库工作人员每日平均行走距离长达 20 公里，耗费大量体力在货架间寻找货物，真正用于有效分拣操作的时间占比不足 30%。
制造业领域同样面临挑战。产品迭代周期不断缩短，小批量、多批次的生产模式成为主流，这对物料供应的及时性与灵活性提出了极高要求。
在传统制造工厂中，物料搬运依赖人工叉车和推车，工人穿梭于庞大的仓库与生产线之间，不仅效率低下，而且极易因人为疏忽导致物料错发、漏发，影响生产进度。
例如，某 3C 产品制造企业，因传统物流仓储的弊端，每年因物料供应问题导致的生产线停滞时间累计超过 500 小时，造成直接经济损失达数百万元。
在一些极端环境，机器人的适应能力也更好，比如冷链物流。
以某冷链食品企业为例，传统仓储模式下，低温环境严重影响工人作业效率，而且货物分拣准确率低，货物损耗率高，而机器人可以 24h 不间断作业。据极智嘉招股书数据，机器人可降低约 60% 人力成本，货物损耗率降低至 5% 以内。
以上几类需求，推动了极智嘉业务的增长。
比如，某公司仓库在大促期间，平时需招募大量临时工，以应对订单高峰。如今借助物流机器人，人力需求大幅降低，而且订单处理量从每日 5 万单提升至 50 万单。
目前，极智嘉收入占比最高的业务是 AMR 解决方案销售。简单来说就是卖"智能搬运机器人 + 配套系统"给企业，帮它们实现仓库和工厂的自动化搬运、拣货、分拣等任务。
在仓储履约方向，若按收入计算，极智嘉已经连续 5 年全球第一。2022-2024 年，其收入从 14.52 亿元增至 24.09 亿元，近三年持续亏损。
02
物流机器人行业起源于上世纪 50 年代。
1953 年，全球首台自动导引车（AGV）于美国诞生，它由美国 Barret 公司从简易牵引式自动导引车（AGC）改造而来。
早期的 AGV 主要应用于工业制造领域，受限于当时的技术水平，其导航方式极为单一，主要依靠在地面铺设磁条或预设固定路径，如同被一根无形的绳索牵引，在工厂和仓库间执行着简单的物料搬运任务，灵活性与自主性严重不足。
进入 20 世纪 90 年代，计算机技术、传感器技术以及无线通信技术发展。
导航系统率先迎来变革，从曾经刻板的预设路径模式，逐步进化为更加灵活智能的激光导航、视觉导航等先进模式，使得物流机器人能够在复杂环境中穿梭。
同时，激光雷达、视觉传感器等多种传感器协同应用，提升了机器人对周围环境的感知精度，避障功能也愈发可靠。
这一时期，物流机器人在汽车制造、半导体等行业广泛应用——后者对生产精度和效率要求较高。随后，其应用领域逐渐向仓储、配送中心等物流关键环节拓展。
步入 21 世纪，人工智能、物联网等前沿技术发展，自主移动机器人（AMR）应运而生。
通过配备激光或视觉 SLAM 系统，机器人不再依赖预先铺设的导引物，只需明确起点和终点，便能凭借算法自动规划最优运行路径。
例如 2010 年底，二维码技术在国内广泛普及，并迅速被应用于 AGV 的导航系统中，通过地面铺设的二维码矩阵，AGV 能够精准获取位置信息，实现毫米级的定位和路径规划。
此后，复合型 AMR 的出现，让机器人集成了机械臂、抓取装置、传感器阵列等多功能模块，能够完成一系列更为复杂的操作，诸如货物分拣、码垛、搬运等复杂操作，拓展了机器人在物流全流程中的应用场景。
目前，全球物流机器人市场规模不断扩大，根据 Interact Analysis 的报告，2019-2021 年，全球物流机器人（物流仓储和制造业）出货量翻了 2.5 倍。预计 2023-2028 年，全球 AMR 市场规模将以 36.8% 复合年增长率增长，到 2028 年规模达 1725 亿元。
这一增长背后的需求，主要源自电商、零售、制造业等行业，对高效物流的需求增加。
03
近年来，国家出台了一系列政策支持智能物流和机器人产业的发展。如《"十四五" 智能制造发展规划》中，提出要推动智能物流装备的研发和应用。
此外，随着行业的发展，东南亚、中东、非洲等区域的智能仓储需求激增。
2023-2028 年，东南亚仓库自动化市场，预计年复合增长率达 15.5%。新加坡作为东南亚重要市场，互联网普及率高达 98%，智能手机采用率达 93%，进行网上交易的公民比例为 58%。预计到 2026 年，其电子商务市场规模将达 100 亿美元。
同时，印度尼西亚、马来西亚、泰国、越南等国制造业发展势头强劲，电子、纺织服装、汽车、食品饮料等行业增长较快，新加坡制造业在 2021 年为 GDP 增长贡献了 13.2%。
中东地区，电商市场迅猛扩张。
中东物流自动化市场规模已突破 120 亿美元，年复合增长率达 18.7%，远超全球平均水平。沙特计划 2030 年将物流业市场规模从 2022 年的 53 亿美元增至 153 亿美元，运输量从 550 万标准箱增至 1670 万标准箱，将物流行业的 GDP 占比从 6% 提升至 10% 以上。
非洲地区的智能仓储需求也在逐步攀升。2024 年上半年，非洲运输与物流行业吸引了 2.18 亿美元投资额，超越金融科技行业。疫情期间，非洲电商市场快速发展，预计 2030 年将达 23.5 亿美元。
智能机器人的另一个新趋势是：AI 大模型集成等新技术。
以极智嘉为例，它将 AI 大模型与导航技术融合，推出激光视觉融合 SLAM（即时定位与地图构建）导航技术。这一技术，使 AMR 机器人在复杂环境中的定位精度达 ±10 毫米，运动规划效率提升 40%。
此外，通过 AI 大模型优化的拣选策略，使单个工作站每小时拣选效率达 400 件，远超行业平均不到 180 件的水平，拣选准确率高达 99.99%，而行业平均数字为 99.90%。
04
在国际市场上，物流机器人行业竞争激烈。总体而言，欧美和日本等国家占据一定优势。
美国是物流机器人强国。早在 1953 年，全球首台自动导引车（AGV）便诞生于 Barret 公司。
历经多年发展，美国物流机器人企业在核心技术研发上领先。
例如，Alert Innovation 研发的 Alphabot 系统，凭借可结构化三维空间移动的移动机器人，能精准、高效地完成网购订单的拣货与包装任务，其技术在电商物流仓储环节优势较大。
波士顿动力的轮式机器人 Stretch，每小时可移动 800 个箱子，举起重达 50 磅箱子的能力，在卡车、集装箱卸货场景中表现较好。
欧洲的物流机器人实力也同样强劲。
作为工业 4.0 的发源地之一，德国在仓储自动化领域成绩突出。国际机器人联合会（IFR）数据显示，德国每 10000 名工人拥有 294 台机器人，位居世界前列 。
众多欧洲老牌企业，如瑞士的 Swisslog Holding、德国的 KUKA 等，在物流自动化系统集成与机器人制造方面经验丰富。据市场研究机构数据，欧洲仓储自动化市场，将以 13.67% 的复合年增长率增长（2022-2027 年）。
相较之下，国内物流机器人还处于追赶阶段，差距在缩小。
在国内市场，虽然尚未形成绝对的头部垄断企业，但市场集中度正逐步提高。
海康机器人依托安防技术底蕴，在视觉导航等关键技术领域表现突出，产品应用于工业制造、仓储物流等多个领域；快仓专注于仓储物流自动化解决方案，其智能仓储机器人系统在电商、快递等行业积累了较多客户。
与竞争对手相比，极智嘉的差异在于：产品线更完善，涵盖拣选、搬运、分拣、智能叉车等多种类型机器人，能够满足电商、零售、鞋服、物流、医药、汽车和 3C 制造等全行业场景。
既然如此，对于新玩家而言，还有哪些新机会？
首先，可以切入新兴市场，比如东南亚、中东、非洲等。
此外，多关注新兴技术，尤其是大模型方向。
1、AI 大模型 + 物流机器人：智能调度新赛道
比如，木蚁机器人整合 DeepSeek 大模型，实现多机器人任务分配优化。
力控机器人：精密场景刚需。
其核心价值在于，通过高精度力觉反馈和自适应调节能力，提升作业质量与安全性。
无人化全栈方案：柔性落地。
比如优奇智能人形机器人 + 无人物流车，实现比亚迪园区全流程无人化，效率提升 3 倍。
4、细分物流场景，如烟草物流、跨境物流。
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