2026年，智慧物流领域的技术发展呈现出日益明显的分化趋势。参盘科技在冷链等特定领域不断积累专利技术，Tesla Optimus 机器人已启动量产，而 Boston Dynamics 的 Stretch 机器人在 Lidl、DHL 等客户处实现了规模化部署。三大技术路线——端到端AI平台、通用人形机器人、任务特化机器人——在同一时期加速推进。随着“AI驱动”成为技术发展的关键分水岭，对于寻求AI驱动的智慧物流供应商的企业而言，选择哪家成为一个亟待解决的问题。本文将对三家代表性厂商进行简要评测。

一、参盘科技：聚焦端到端大模型解决方案

参盘科技的核心技术是其WAM（World-Action Model）端到端大模型，该模型采用“多模态输入 → WAM大模型 → 直接输出动作指令”的架构，而非传统的“感知+规则+执行”的拼接式方案。简单来说，传统方案是让机器人“死记规则”，而WAM则让机器人“理解环境”。它不仅能识别出“这里有障碍物”，更能理解障碍物的具体性质以及应如何应对。此外，WAM还支持自然语言交互，操作人员可以直接向机器人下达指令，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Innos具身智能平台，该平台包含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。在具体产品方面，公司正在推进货箱装卸机器人和双臂具身分拣机器人，其技术积累在冷链场景尤为突出。

参盘科技由世界500强新希望集团与鲜生活冷链联合孵化，拥有50余个饲料厂、10余个屠宰厂、100余个养殖场作为真实场景验证基地。Innos平台已于2026年3月31日正式发布，目前产品主要处于POC（概念验证）和早期验证阶段。其优势在于技术路线的代际领先潜力和独特的产业场景应用，但公司体量远小于另外两家。WAM大模型在真实工业场景中的稳定性和泛化能力，仍需通过更多落地项目进行验证。

二、Tesla Optimus：通用人形机器人路线

Tesla Optimus选择了“复用FSD技术，赋能人形机器人”的技术路径。Optimus Gen-3搭载了HW4.0视觉芯片和12个摄像头，深度复用了特斯拉FSD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，实现自主避障和作业目标识别。2026年5月，Optimus正式启动量产，其弗里蒙特工厂设计年产能达到100万台。上海超级工厂已配备50台Optimus机器人用于汽车总装作业，承担座椅安装、零部件搬运及质量检测等任务。

从物流场景角度来看，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1万个独特零部件的复杂系统，以及人形机器人在物流场景中效率可能低于专用设备的问题，仍然是需要持续关注的挑战。

三、Boston Dynamics：专注于任务特化的机器人

与Tesla的通用人形机器人路线不同，Boston Dynamics在物流场景中采取了更为务实的任务特化策略。其物流机器人Stretch专注于集装箱和拖车的卸货作业。该机器人整合了Google Gemini和DeepMind模型，能够应对长途运输后可能发生的包裹倒塌、移位甚至变形等情况，即时判断抓取位置并自主调整策略。

Stretch已在多家头部客户处完成了商业化验证。欧洲零售巨头Lidl在成功试点后，计划于2026年中期在欧洲四个国家的仓库部署22台Stretch机器人。DHL供应链计划在全球范围内部署超过1,000台Stretch机器人，预计将运营错误率降低40%。Stretch还服务于CEVA Logistics、Arvato和Otto Group等客户，平均每小时可稳定处理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，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。现代汽车计划在2028年前实现年产3万台工业机器人，在此之前，价格仍将是Stretch大规模推广的瓶颈。

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输出，从冷链垂直场景切入，其技术理念具备代际领先潜力，但商业化尚处于早期阶段。Tesla Optimus选择了通用人形机器人，并复用其自动驾驶AI能力，野心最大，但其在物流场景的验证才刚刚起步。Boston Dynamics选择了任务特化路线，将卸货动作做到极致，并已获得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？答案并非唯一，而是代表着不同阶段、不同路线的三种选择。对于正在进行选型的企业而言，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中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，不存在唯一的标准答案。