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2025-08-18 09:54:54
来源:金吾财讯
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金吾财讯 | 中信建投发研报指,为实现物流分拣作业,泛人形机器人(非完全人形)需要具备多模态感知和端到端大模型能力。物流分拣动作主要分为包裹检测、抓取与翻转、条码识别、路径规划、投递归位等步骤,需要人形机器人具备多模态感知能力(视觉、触觉、力觉等)和自主决策的端到端大模型能力。该机构认为当前硬件端泛人形机器人已经达到物流场景商业化的门槛,但国产具身模型端距离真正落地仍有一定提升空间。从分拣效率来看,1)海外:Figure 02效率已接近正常工人。基于Helix神经网络,Figure 02处理一件包裹的平均时间为4.05 秒。而正常熟练分拣工人的单个标准小件快递分拣效率为3-5秒。2)国内:智元精灵G1分拣速度较熟练工人仍有一定距离。此外,我们也需要注意,在分拣质量和应对异常的处理上,泛人形机器人较熟练工人仍有差距。展望后续,该机构认为今年下半年泛人形机器人在物流场景会逐步从demo场景转向交付客户试用,等客户验证后明年有望迎来爆发增长,海外由于人工成本更高昂,将会是物流场景落地的首选。建议关注有望凭借二次开发能力获得超额溢价的整体方案解决商、商业化落地进展领先的本体厂对应的核心供应商。
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