物流、制造还是零售？将2026年类人机器人与应用场景相匹配

引言

类人机器人——拥有手臂、腿部和人形外观的机器——正走出实验室，走向工厂和商店的生产和销售一线。预计到2026年，Agility Robotics、Figure和Boston Dynamics等公司将展示出实际原型机，执行过去由人类完成的工作（getproductiv.com）（therobotshq.com）。例如，Agility的Digit已经开始在仓库中搬运手提箱（therobotshq.com），初创公司正在杂货店试用货架补货机器人（www.strongpoint.com）。这些机器人利用先进的AI视觉和云软件来识别和决定任务（www.figure.ai）（prtimes.jp）。

本文旨在将制造、物流和零售领域的重要任务与2026年类人机器人的优势和局限性相匹配。我们将审视每项任务——例如货架补货或零件配套——并描述所需的灵活性、移动性、感知能力和安全性。我们还会指出可能帮助或阻碍类人机器人的实际限制（狭窄过道、楼梯、湿滑地板、人群等）。最后，我们提出简单的标准和评分模型，以决定哪些工作流程最适合机器人。目标是为企业领导者乃至普通读者提供一份简明指南，了解类人机器人可能如何融入未来的工作场所。

类人机器人的主要能力： 这些机器人拥有两只带抓手或手的臂膀（通常是工业夹具或简单的爪子）、用于视觉的摄像头以及用于移动的腿部或轮子。它们的灵活性（精细运动控制）使其能够抓取和处理物体。移动性（行走或滚动）使其能够到达不同的地方。感知能力意味着利用摄像头和人工智能识别物体和障碍物。它们还内置了安全功能（如限力关节和传感器），以便能够与人近距离工作。每项任务对这四个因素都有其自身的要求，我们将在下文详细阐述。

关键应用场景与工作流程

以下是类人机器人在制造、物流和零售领域的六个高价值应用场景。对于每个场景，我们都描述了其工作内容、对灵活性、移动性、感知能力和安全性的要求，以及存在的环境挑战。

生产线侧补给（制造）

工作内容： 在装配线旁补充零件或工具，以确保工人或机器永不中断。机器人将取代人工推车沿着生产线搬运零件箱，转而携带零件箱（螺丝、支架等），并将其放置在所需位置。

• 灵活性： 中等。机器人必须能够拿起箱子或托盘，并将其放置在货架或输送带上。零件可能装在箱子或托盘中，有时带盖子。类人机器人需要有足够强的抓手或手来举起箱子（可能5-10公斤），并小心放下。它还可能需要拿取工具或更小的零件。精细的指尖精度不如力量和稳定的抓握力重要。
• 移动性： 高。这项任务要求沿着生产线移动，有时需要在供应区和工作站之间推车或搬运手提箱。机器人应能在平坦的工厂地面上稳定行走或滚动，并可能需要绕过其他机器。速度不需非常高，但应能跟上生产线的需求。
• 感知能力： 中等。机器人必须识别所需的零件箱或工具（通常有标签或按逻辑放置）。它应能扫描条形码或读取标签（因此摄像头或扫描仪很有用）。它还需要将箱子与正确的货架对齐。需要一些简单的视觉能力（识别高托盘与开放式箱子），并了解生产线货架的位置。
• 安全性： 高。机器人将在装配站附近工作，通常与人类工人或重型机械并排。它必须对人温柔，如果有人或其他机器过于接近，则必须停止。许多制造区域需要安全围栏或传感器。机器人的设计应是协作型的——例如限力关节——以防它撞到物体。

环境限制： 工厂生产线通常有清晰通道用于运输，因此狭窄过道通常不是问题。然而，周围可能存在叉车或托盘搬运车，这需要强大的传感器。生产车间通常没有楼梯，但如果生产线在多个楼层，机器人可能只能限于一个楼层。地面应保持干燥，但工厂有时会有油污或少量溢出——类人机器人可能需要特殊的防滑脚。拥挤程度中等：工人确实会在周围移动，但可以安排日程，以便机器人有足够的空间（例如，在没有人值守时工作）。

机器维护（制造）

工作内容： 从机器（如数控铣床、注塑机或3D打印机）装载和卸载零件。机器人将从箱中取出原材料，放入机器，然后取出成品零件并将其放置在托盘或输送带上。

• 灵活性： 高。机器维护通常需要非常精确的运动。机器人可能需要将零件插入卡盘或紧密夹具中。它需要稳定的抓握力和可能的精细对齐（毫米级精度）以避免卡滞。如果零件很小，则需要指尖级别的操作。相对拟人化的手或智能夹具会有帮助。
• 移动性： 低到中等。一些机器维护机器人固定在一个位置（如固定在机器旁的机械臂）或在小车上短距离移动。类人机器人可能是半移动的：例如，它可以在一台机器周围跪下或旋转，或在两台机器之间轮流移动。它通常不需要连续长距离行走。
• 感知能力： 高。机器人必须识别零件并了解如何将其与机器的工具对齐。这通常意味着使用摄像头和力传感器。例如，识别零件的形状并正确调整夹具方向，或检测机器的开口。它可能还需要读取机器上的控制或指示器。
• 安全性： 很高。数控机床或压机具有危险性。机器运行时，人类通常在防护罩后工作。如果类人机器人正在维护一台活跃的机器，该区域可能需要完全围起来，或者机器人必须与机器周期同步工作。机器人应具备紧急停止功能。它还必须安全处理高温或尖锐零件（可能需要佩戴特殊的夹具保护套）。

环境限制： 机器单元通常有围栏或限制进入，减少了拥挤问题。机器周围的地面平坦且通常清洁。楼梯不是问题（机器和生产线都在同一楼层）。主要限制是机器区域内精确、有限的空间；类人机器人必须能够通过开口或门。如果机器排成一排，机器人可能需要在它们之间移动一小段距离——因此需要足够的过道宽度，但这通常是为人类操作员和叉车设计的，类人机器人也能以类似方式处理。

货架补货（零售与仓储）

工作内容： 从托盘或后仓货架上拣选物品并放置到商店货架上。例如，用罐头食品填充杂货店货架，或在夜间将新库存放到零售货架上。

• 灵活性： 高。商店商品有多种尺寸和形状（箱子、罐头、瓶子）。机器人需要适应性抓取能力。它应能处理重型箱子（高达20-30公斤）以及轻型产品。两只手甚至双手操作可能很有用（例如，一手稳定一个箱子，同时抓取另一个）。需要精细的灵活性来整齐放置商品并避免掉落。机器人可能需要可调节的抓手或吸盘来处理不同物体（www.strongpoint.com）。
• 移动性： 高。类人机器人必须在商店的狭窄过道中导航。杂货店过道可能只有一米宽，并且经常堆满陈列品。它们应缓慢精确地移动，可能配备全向轮或非常稳定的行走能力。机器人还应能适应不同的货架高度——实际上，除非机器人能够安全地向上够取，否则任务可能仅限于齐腰高的货架。一些建议（如StrongPoint的补货机器人）假设机器人在非营业时间工作以避开人群（www.strongpoint.com）。
• 感知能力： 很高。机器人必须在许多相似的包装中识别出正确的产品，并确保将其放置在正确的位置。它通常使用3D摄像头或视觉AI来识别产品形状和标签位置。它需要扫描货架并检测空位。先进的AI模型（如Figure的“Helix”系统）训练机器人快速学习新产品形状和方向（www.figure.ai）。
• 安全性： 很高。在商店中，顾客和员工可能在场。即使在非营业时间，也可能有维修人员。机器人必须具备防碰撞功能（激光雷达、深度摄像头、碰撞传感器）。它应在狭窄空间中缓慢移动，以避免撞倒物品。许多项目计划让这些机器人在商店关闭时工作，以减少与人的接触（www.strongpoint.com）（www.strongpoint.com）。

环境限制： 最大的挑战是狭窄过道和有限空间。类人机器人必须足够纤细，才能穿过典型的零售过道，并且不应意外撞倒货架。此外，商店地面可能湿滑（尤其是在清洁后），这使得平衡成为一个问题。在抛光瓷砖上搬运重物比在抓地力强的混凝土上更难。另一个问题是拥挤：即使在非营业时间，也可能偶尔出现员工或深夜购物者，因此机器人需要停止或等待。障碍物变化（如过道中意外出现的托盘）需要良好的障碍物检测能力。与仓库不同，零售店地面是混合环境；机器人的任务最好安排在夜班。

实际案例： 杂货连锁店StrongPoint估计，货架补货约占商店总劳动时间的30%（www.strongpoint.com）。这是一项重复性高、工作量大的任务，这也是初创公司用机器人瞄准它的原因。例如，Theseus Robotics宣传一种“自主货架补货机器人”，它在夜间工作以解放员工（www.theseusrobotics.ch）。

配套（制造与分销）

工作内容： 将一组零件或产品收集成一个“套件”，用于组装或运输。在制造业中，配套可能意味着组装子组件所需的硬件套件（螺丝、螺栓、支架）。在电子商务中，它可能意味着将物品拣选到订单箱中。

• 灵活性： 高。配套涉及拣选许多不同的物体并将它们放在一起。这些物品可能是小型电子零件或玻璃等易碎物品。机器人手臂需要稳定和精确。通常配套需要重新定位零件（例如，螺栓必须头部朝上放置），因此机器人需要良好的手腕和手指控制。它类似于轻型装配。Agility的Digit等早期类人机器人正在测试需要“精细运动技能”和人类水平灵活性的配套任务（getproductiv.prod.com）。
• 移动性： 中等。配套工作站通常位于工厂或仓库的某个区域。类人机器人可能需要在货架位置和包装站之间移动。这可能涉及在平坦地面上的短途旅行。与重物搬运不同，配套区域通常不大，因此机器人不需要长距离行走。然而，灵活地绕过手推车和其他工人很有用。
• 感知能力： 高。机器人必须正确识别每个零件或产品（尺寸、形状、条形码）以制作准确的套件。需要良好的视觉系统来区分相似的零件。有些套件是按照组件列表构建的，因此机器人需要验证它拣选了正确的物品。AI视觉（经过零件训练）对于提高速度和减少错误非常有帮助。
• 安全性： 中等。配套通常在有其他人存在的装配区域进行，但不靠近危险机械。机器人应小心避免与货架或人类碰撞，但高冲击风险较小。不过，它必须在不倾倒的情况下举起不规则的托盘。机器人需要具备碰撞时的顺应性（软停止）以及感知人类的传感器（例如，感知从其身后走过的工人）。

环境限制： 配套工作站通常有足够的空间容纳几个人和几个料箱，但有些区域可能会因零件料箱和输送带而显得拥挤。主要限制是物品多样性：料箱可能包含地面上的非常小的物品或上方的重型箱子。类人机器人可能难以进行重物搬运（套件可能重达几十公斤），因此它可能需要与固定式起重机协作或使用小型电动推车。不平坦的地面或水平变化（如低坡道）对行走可能很棘手。此外，光线可能多变（明亮的室内车间或昏暗的角落），因此机器人需要良好的弱光视觉能力。

手提箱转运（物流与仓储）

工作内容： 将容器（手提箱、料箱或盒子）从一个位置移动到另一个位置，例如将装满的手提箱从输送带上取下并放置到货架上，或在设施内搬运手提箱。例如，亚马逊或DHL仓库中的机器人可能会拾取塑料手提箱中的产品，并将其从货架移动到输送带上。

• 灵活性： 低到中等。手提箱通常有把手或明确的形状，因此机器人不需要指尖灵活性。它需要足够的抓握力和手臂力量来举起手提箱（装满时可重达10-20公斤）。手部可以是简单的两指抓手。精确的定位不如重要，但机器人必须将手提箱放置在输送带或货架上而不掉落。
• 移动性： 高。这项任务可能涉及仓库内的长距离移动。机器人需要稳定地搬运重物，在过道中转弯，并可能处理不平坦的表面（坡道、小颠簸）。Digit等一些机器人已展示出搬运15-20公斤物体的能力。它可能还需要攀爬（一些仓库使用夹层或坡道），但大多数机器人将仅限于在平坦地面上工作。
• 感知能力： 中等。机器人应检测手提箱的位置以及放置地点。例如，它需要看到正确的输送带入口或货架编号。它还必须检测障碍物（如人类或其他机器人）。在更简单的设置中，路径是预先规划好的，因此感知能力主要包括与固定投放点对齐。
• 安全性： 高。仓库通常很繁忙。机器人可能会穿过有叉车、托盘搬运车和人员的区域。它必须具备强大的防碰撞功能，并可能具备感应冲击的能力。为了共享地面空间，它可能使用安全等级传感器（如360°激光扫描仪）。如果手提箱很重，机器人的动量会很高，因此需要先进的制动和运动规划来避免事故。

环境限制： 仓库地面通常平坦宽敞，适合机器人。然而，如果机器人加上手提箱的宽度接近人宽，过道宽度仍然可能是一个问题。此外，地面可能湿滑（例如，水溢出）——类人机器人必须在湿滑表面上小心。根据实际案例证实：据称2026年Agility的Digit将在亚马逊仓库中**“在输送带和货架之间搬运手提箱”**（therobotshq.com）。这证实了这是一个真实的应用场景。一些设施可能要求机器人在标记的路径上运行，或使用高空导航以避开狭窄的角落。如果仓库有高架货架（多层），类人机器人将依赖升降机或不使用楼梯。人群问题类似：参观者或维护人员可能出现，因此机器人应为人让路或暂停。

后勤操作（零售与酒店业）

工作内容： 后台支持任务，例如在酒店搬运洗衣车、分拣退货商品，或将准备好的订单从存储区运送到取货点。在零售业中，这通常意味着在储藏室处理库存或装卸送货卡车。

• 灵活性： 可变。后台任务范围广泛。对于储藏室，机器人可能只是移动料箱（如上述手提箱转运）。对于处理散装物品（如分拣退回的衣物），则需要更高的灵活性。在餐厅厨房中，搬运一盘菜等任务需要坚固的手臂和平衡能力。因此，机器人需要基本的抓取和搬运能力，但不总是需要精细的手指运动。
• 移动性： 高。这些任务通常覆盖整个后台区域或码头与存储区之间。机器人需要在可能杂乱的后勤室或厨房中良好导航。它可能需要跟随电梯或手推车，因此转弯和操纵很重要。如果是酒店，它可能需要穿过走廊。这种环境可能非常动态，人员移动频繁。
• 感知能力： 中等至高。机器人必须区分人员（以免撞到他们）并找到目标区域（例如送货到哪个货架或料箱）。它可能使用定位信标或简单地图。如果执行分拣物品等任务，它需要识别标签或形状。对于某些任务，可能使用语言或语音命令（例如，厨师告诉机器人去取餐具）。
• 安全性： 很高。酒店或零售业的后台区域通常有顾客或员工在附近。餐厅里送餐的机器人必须避开服务员和食客。这些环境通常潮湿（厨房溢出）或炎热（烤箱），存在滑倒或烫伤的危险。如果搬运热物品，机器人应有防护夹具套。它们也绝不能阻碍紧急出口或工作流程。

环境限制： 这些区域可能是最不可预测的。狭窄的走廊、楼梯或电梯（在多层商店/酒店）、手推车和随机障碍物（如倒下的箱子）很常见。类人机器人必须持续绘制地图并适应。湿滑地板（溢出物）是平衡的主要问题。如果存在楼梯，大多数当前的类人机器人无法攀爬，因此任务必须在平坦的区域进行——可能通过使用升降机或忽略上层楼层。总而言之，机器人只有在环境变得对机器人友好（平整、清晰路径）或机器人足够坚固以应对混乱时才能在这里提供帮助——这仍然很困难。

环境限制

类人机器人为人类环境设计，但仍面临物理限制。以下是一些影响可行性的一般因素：

• 狭窄过道： 大多数类人机器人都设计成肩宽或略微纤细。小于约1米的过道可能会限制它们。在狭窄过道中，机器人必须要么缓慢移动，要么单向操作。如果机器人过大，可能会阻碍交通。狭窄空间也限制了机器人的转弯半径。
• 楼梯和楼层： 爬楼梯对目前的机器人来说非常困难。一些敏捷的机器人可以轻轻地走下一个台阶，但向上爬的情况很少见。因此，任何涉及楼梯的工作流程（例如，不同楼层的储藏室）通常对类人机器人来说尚不可行。需要使用电梯或升降机来代替，但这增加了复杂性和时间。大多数实际部署将机器人限制在同一楼层。
• 湿滑地板： 湿滑的地面可能导致机器人打滑甚至摔倒。与轮式机器人不同，双足机器人有失去平衡的风险。安全功能会有帮助（例如脚部抓地力或下蹲恢复程序（www.agilityrobotics.com）），但通常机器人会避开非常潮湿的区域，或仅在地面干燥时执行任务。
• 人群拥挤： 在高度拥挤的地方（繁忙的商店过道、拥挤的仓库），类人机器人必须非常谨慎。它们通常使用360度传感器并刻意放慢速度。一些公司计划仅在人较少时（例如夜班）使用机器人，以避免事故（www.strongpoint.com）。任何永久性集成到有人居住的空间都要求非常强大的碰撞检测能力。

简而言之，在宽敞、平坦且光线稳定的环境中执行任务最容易。有固定障碍物、台阶或人群的地方需要仔细规划，或者在机器人改进之前优先级较低。

选择和优先排序机器人工作流程

考虑到许多可能的任务，我们如何优先选择哪些任务实现类人机器人自动化？我们建议以下选择标准：

• 劳动强度/价值： 人类花费大量时间进行机械性工作的任务得分较高。例如，如果货架补货或配套每天占用数十个工时，那么自动化它将带来巨大的回报（www.strongpoint.com）（getproductiv.com）。高频率、重复性任务能带来更多节省。
• 任务复杂性： 对于当今机器人来说过于复杂的任务（超精细装配、重物搬运）优先级较低。中等复杂度的任务（处理箱子、标准零件）更现实。还要考虑任务的结构化程度：一套固定流程对机器人来说比不断变化的堆叠更容易。
• 环境适应性： 在人类设计的空间中执行任务得分更高。例如，从货架上拣选物品（为人类设计）或在开放地面上移动手提箱适合类人机器人。相比之下，在湿滑走廊上涂刷保鲜剂等任务则不太可行。我们更倾向于平坦地面、清晰导航和稳定照明的任务。
• 安全与社会影响： 提高安全性（搬运重物、处理危险品）的任务优先级高。但如果一项任务存在很高的伤害人员风险（如在繁忙的叉车通道上工作），其优先级可能较低或需要严格的安全保障。此外，还要考虑干扰：在非营业时间（无人时）完成的任务可避免安全问题。
• 技术成熟度： 仅选择机器人能够（或即将能够）胜任的任务。例如，如果Digit或Figure 03能够搬运手提箱并转动它们，那么手提箱搬运任务就可以进行试点（therobotshq.com）。但需要下一代机器人的任务应等待。要考察现有公司和原型机在类似任务上的表现。

一个简单的优先级模型可以提供帮助。对于每个候选工作流程（如“午夜后货架补货”或“零件送达机器”），在每个类别中（频率、复杂性、环境、安全性、投资回报率）分配1-5分。根据需要进行加总或加权。例如：

• 夜间货架补货： 频率 (5), 复杂性 (3), 环境 (3), 安全性 (4), 投资回报率 (5) = 20/25。
• 白天店面补货： 频率 (5), 复杂性 (3), 环境 (2 – 拥挤), 安全性 (2 – 人多), 投资回报率 (3) = 15/25。
• 机器维护（简单压机）： 频率 (4), 复杂性 (4 – 需要精确), 环境 (4 – 开放区域), 安全性 (5 – 清理), 投资回报率 (4) = 21/25。
• 卸载送货卡车（多步骤）： 频率 (3), 复杂性 (3), 环境 (2 – 多变), 安全性 (3), 投资回报率 (3) = 14/25。

在这个示例中，机器维护和夜间货架补货（非营业时间）得分最高。这种表格可以根据具体场所进行定制。

关键洞察：优先考虑对当前运营很重要但现有机器不易完成的任务，并将它们与机器人的优势相匹配。正如一位物流供应商所指出的，需要类人适应能力的任务（配套、拣选等）正是类人机器人的发展方向（getproductiv.com）（www.figure.ai）。

结论

2026年的类人机器人仍将是新生事物，并非无处不在——但首批实际部署即将到来。在仓储领域，重点任务包括手提箱和箱体搬运（Digit的首批应用（therobotshq.com））以及在密集型设施中的拣选/包装任务（getproductiv.com）。在制造业中，我们看到了机器裸机任务（如插入零件）和生产线补给的演示。在零售业中，早期目标是货架补货和夜间库存工作（www.strongpoint.com）（www.theseusrobotics.ch）。所有这些都利用了类人机器人利用现有空间并够取地面以上物品的能力——这是轮子或手臂单独无法轻易做到的。

这些机器人使用先进的AI大脑。例如，Figure的Helix模型利用视觉和语言理解，使机器人能够以人类的速度分拣包裹（www.figure.ai）。在实践中，机器人将板载GPU（如NVIDIA Jetson芯片）与云系统（Microsoft Azure）结合，实时处理图像并控制其手臂（prtimes.jp）（www.figure.ai）。随着AI模型的改进，类人机器人将更好地适应新产品和布局——这在不断变化的环境中是一个巨大的优势。

展望未来，类人机器人目前并非即插即用的替代品，但它们正在迅速发展。对于消费者而言，这意味着商店和工厂将慢慢开始使用机器人助手进行日常工作。对于企业主而言，这意味着要考虑这些机器的适用范围：一天中的边缘时间、重复性搬运，或存在工人安全隐患的地方。使用上述选择指南，公司可以评估并排序优先试点的任务。

通过将机器人的能力与工作要求相匹配，企业可以找到“唾手可得的成果”——那些高价值的工作流程，类人机器人可以立即带来好处。随着时间的推移，成本下降（摩根士丹利预测市场巨大）和灵活性提高，更复杂的任务将变得可行（www.worleywarehousing.com）（interactanalysis.com）。但在短期内，专注于在人类友好环境中进行安全、重复性工作将带来最佳回报。下一波自动化浪潮正在到来——而今天简单易行的规划将使这些机器人成为我们日常工作的一部分——不仅仅是科幻小说，而是我们共享工作空间的真实工具。