昆腾动力具身机器人进物流仓：近5000台订单，12月底发新构型

2026年“双十一”线上活动收官，国内物流随即迎来又一轮年度高峰。今年购物节周期拉长，订单波峰叠在一起，仓库里最缺人、最难补的岗位还是拣货、打包、称重、量方、供包这几类。昆腾动力的具身机器人第一次进入菜鸟供应链的“双十一”真实作业现场。

2026年11月，昆腾动力对外宣布：称重量方、分拣供包、固定拣选等场景已经完成产品与市场匹配（PMF）验证，机器人落地多家头部电商平台及物流企业的仓库，跑出了跨仓复制和客户复购。公司眼下拿到合计近5000台机器人的批量订单，开始进入规模化获客与交付阶段。

物流仓成了物理AI最先跑通的地方

仓库里的机器人面对的是不断变化的现场：运输线每秒前进0.3米，包裹外形、包装材质、摆放姿态每一项都不一样。称重、量方、换单、供包必须跟输送线和业务系统接上，操作做完还得跟上节拍；碰上异形件、堆叠和遮挡，要能自己停下来重试。

这些环节给了具身智能一个现实条件：单次动作失败不会拖垮整条产线，失败反馈来得快，系统可以及时调整重试、核验，或者交给人工接管，技术迭代因此有了空间。

仓库运营方那边，判断一台机器人能不能“上岗”，看的是四项真实生产要求：成功率、节拍、异常恢复、持续运营。

有难度、有反馈、有标准，昆腾动力就把这类场景当训练场：真机部署回收真实物流作业数据，往高频岗位上做深。机器人先在真实工位干活，交付过程本身产出数据，数据再回头改模型。昆腾动力创始人兼CEO李强认为，具身智能的能力边界要靠足够多的真实作业撑开，物流仓提供的任务密度高频、刚需、可核验，正是当下技术落地需要的。

如何在真实生产环境里追上人工效率

跨境物流是昆腾率先突破的场景。今年7月，昆腾与国内一头部跨境电商平台启动前期沟通和现场考察，随后在华东、华南推进试点；9月机器人进仓，10月开始签署批量采购合同。该平台相关负责人表示，选供应商重点看三点：技术准备度、对物流行业的理解，以及共同投入试点的意愿。

目前昆腾的通用双臂机器人已完成称重、供包等岗位的部署验证，供包效率达到每小时1200件以上，成功率99%。

业务推进得快，靠的是模型能力、实时作业系统与现场工程一起往前走。

模型层面，昆腾围绕视觉感知与动作策略做联合学习，让机器人更能适应不同包装、材质、姿态和遮挡条件，不必每来一种新件型就重新编程调试。这种迁移能力，直接决定下一个仓库能不能更快上线。面对高动态环境，昆腾还采用异步输入模型：相机、触觉与机器人本体状态按各自时序和频率进入模型，由模型自己去学其中的时序关系，不强制对齐。

执行层面，昆腾持续打磨感知、推理与动作执行之间的衔接，把模型能力变成现场节拍，让从输入到指令、再到机械手臂真正运动的整条链路协同起来，模型能力由此转成连续作业能力。

从迭代节奏看，现场出现的失败、需要人工接管以及后续恢复的过程，都会被纳入数据回流，团队会围绕高频问题做分析、后训练与回归评测，整个迭代周期按天计算。这些做法为Fleet Learning体系建设提供了基础，接下来问题发现和模型迭代的自动化水平还会继续提升，相关能力也可复用到整个机器人集群。

再看系统侧，昆腾将操作策略同仓内调度、订单分配、异常处理打通，依照整条业务流程来判断机器人该负责哪一段。团队过去在多设备调度上攒下的经验，让新产品接入现场的速度更快；新一代具身系统则把移动与操作的协同又往前推了一步。

帮客户解决最重要的业务场景问题

今年9月，昆腾动力和科捷集团签下全面战略合作，双方联合打造物流具身智能解决方案，在科捷运营的仓库以及外部客户中共同推广，首个试点项目已经签约，眼下进入实施阶段。

双方最初谈的是正向拣选，现场梳理后又识别出鞋服退货上架的需求：商品检查仍由人工完成，机器人利用夜间非作业时段处理后续上架，缓解集中退货带来的用工压力。

科捷物流CTO兼仓储智能化负责人评价说：“他们不仅懂具身智能，也懂行业，能够帮助我们找到最合适的场景进行使用。”

锐太（上海）供应链总经理的采购标准说得更直白：“只要产品达到我的人效要求，我现在就可以开始采购，没有必要等待。”锐太和昆腾核心团队此前已在智能自动化项目上有过合作，目前还在退货处理、分拣和拣选场景中继续摸索。昆腾正把这些需求落成具体的产品验证与交付计划。

生态与海外：分层推进

对物流系统来说，“双十一”是一场稳定性大考：包裹在短时间内迅速堆积，作业节拍拉到极限，任何一个节点卡住，都会马上传导到整条作业线。今年是昆腾机器人第一次参与“双十一”大促，在真实仓储环境里扛住大促订单压力，并保持持续运行。昆腾动力创始人兼CEO李强曾任菜鸟集团CTO，在阿里巴巴体系待了十余年，参与建设了中国规模最大的电商物流技术体系，对如何让“物理世界和数字世界配合解压”有着清楚的判断，如今这套思路头一回落到机器人的大促作业现场。

与菜鸟的战略合作，方向是把菜鸟积累的仓储场景、作业经验和技术基础用于具身模型训练，并共同推进仓内机器人落地。

分拨中心供包、仓库移动拣选等试点，昆腾也在和顺丰谈，双方正推进落地；AGV调度、包裹装笼等环节同样在探索范围内。

出海节奏同样在加快。菜鸟香港eHub里已经能看到昆腾机器人，面向全球媒体和跨境客户展示具身智能在物流场景中的用法；北美子公司已经成立，正与多家北美大型零售企业签合作协议；韩国那边，昆腾与一家上市机器人公司打算设立合资公司、联合开发产品。欧洲和拉美两个区域，昆腾分别和本地伙伴签了合作及试点协议，实施、运维与客户服务能力也在当地建起来。

从交付到真实生产力

部署场景铺开之后，产品迭代也跟着提速。这支团队有千台级 L4 无人车规模化运营的经验，靠采集和积累真实物流作业数据，把技术能力落成了对真实场景所需产品的定义和标准。

按计划，昆腾动力将在2026年12月底发布一款全新构型机器人。新产品的设计会把真实现场积累的任务需求带进去，围绕实际工位的作业约束来做，适用性、连续作业能力和经济性是重点。

昆腾动力创始人兼CEO李强表示，希望每次现场交付都能让模型和产品再往前推进一步。他提到，下一步会把已经跑通的场景复制到更多仓库，同时把真实作业中产生的需求和经验带进新一代机器人。按照计划，12月底公司将推出一款全新构型的产品，让技术进展持续转成客户能用的生产力。

多场景验证、多仓复制、海外合作几条线同时在推，昆腾动力正把已经验证过的生产价值，变成可重复交付的产品和交付能力。机器人走进仓储生产一线，更长远的改变在作业组织方式上——长期枯燥、重复、高强度甚至危险的活交给机器，人转向价值更高的管理决策工作，仓储环节长期紧张的用工压力也有望缓解。人工智能和实体经济加速融合的当下，这种从真实场景验证技术、再用商业闭环反哺迭代的做法，给具身智能的规模化落地提供了一个可参照的样本。