在叉車行業(yè)談智能化，杭叉集團(tuán)永遠(yuǎn)是繞不開(kāi)的名字。
這家成立近70年的老牌制造企業(yè)，曾見(jiàn)證并推動(dòng)了中國(guó)工業(yè)車輛的發(fā)展進(jìn)程。而如今，它再次站上產(chǎn)業(yè)聚光燈下——這一次的關(guān)鍵詞，是“具身智能”。
2025年以來(lái)，杭叉在具身智能領(lǐng)域動(dòng)作頻頻：2月，與國(guó)自機(jī)器人共同調(diào)研杭州市余杭區(qū)海創(chuàng)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心；7月，旗下杭叉智能宣布，以增資擴(kuò)股的方式收購(gòu)國(guó)自機(jī)器人99.23%的股份；10月，正式發(fā)布首款輪式物流人形機(jī)器人“X1系列”。
在人工智能浪潮席卷各行各業(yè)的今天，杭叉的每一步落子，顯然已不僅局限于制造叉車或機(jī)器人本身，而是意在重塑一條全新的智能化增長(zhǎng)曲線。
圖：杭叉集團(tuán)首席科學(xué)家 陶熠昆
與杭叉集團(tuán)首席科學(xué)家陶熠昆的交流，或許正可幫助我們理解這場(chǎng)戰(zhàn)略布局背后的深層邏輯。
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并購(gòu)之后：重構(gòu)智能物流版圖
“2025年，我們完成了對(duì)國(guó)自機(jī)器人的收購(gòu)，并整合為‘杭叉國(guó)自’。”陶熠昆在接受采訪時(shí)開(kāi)門見(jiàn)山。
這場(chǎng)收購(gòu)遠(yuǎn)不只是一場(chǎng)資本層面的并購(gòu)，更是一場(chǎng)以智能化為核心的體系重構(gòu)。
從行業(yè)視角來(lái)看，這筆交易發(fā)生在一個(gè)微妙的時(shí)間點(diǎn)。制造業(yè)智能化已成為不可逆的浪潮。根據(jù)CMR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)、新戰(zhàn)略移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所市場(chǎng)發(fā)展預(yù)測(cè)，2028年全球移動(dòng)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)100億美金。移動(dòng)機(jī)器人作為智能制造的先鋒力量正逐步展現(xiàn)出其引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與轉(zhuǎn)型的巨大潛力。傳統(tǒng)依賴硬件制造的企業(yè)，正面臨被算法和系統(tǒng)能力重新定義的風(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)杭叉而言，主動(dòng)進(jìn)化，已不是選擇題，而是必答題。
在此背景下，國(guó)自的加入無(wú)疑是杭叉布局最關(guān)鍵的一步。作為一家在算法與系統(tǒng)層面具備深厚積累的企業(yè)，國(guó)自掌握著構(gòu)建大規(guī)模、復(fù)雜智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的“靈魂”---全場(chǎng)景智能導(dǎo)航、多智能體調(diào)度與柔性協(xié)作能力。這些技術(shù)，早已在國(guó)家電網(wǎng)、寶馬汽車、史泰博等高要求場(chǎng)景中得到驗(yàn)證。
換言之，此次并購(gòu)旨在整合國(guó)自機(jī)器人在移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)優(yōu)勢(shì)與杭叉的制造、渠道資源，提升智慧物流解決方案的綜合能力。
事實(shí)上，杭叉的角色早已在悄然轉(zhuǎn)變。據(jù)陶熠昆介紹，自2018年起，集團(tuán)便開(kāi)始從單一設(shè)備制造商，邁向智能物流整體方案商的轉(zhuǎn)型。業(yè)務(wù)也隨之形成兩大板塊：一是傳統(tǒng)叉車業(yè)務(wù)，二是以智能物流設(shè)備與系統(tǒng)集成為核心的新業(yè)務(wù)。這一轉(zhuǎn)向，為杭叉切入具身智能領(lǐng)域埋下了伏筆。
“人形機(jī)器人并不是一個(gè)孤立的項(xiàng)目，而是我們AI戰(zhàn)略的重要入口。”陶熠昆強(qiáng)調(diào)。
在杭叉集團(tuán)的邏輯中，人形機(jī)器人、人工智能是當(dāng)前的制高點(diǎn)，也是推動(dòng)整個(gè)智能物流體系升級(jí)的加速器。通過(guò)人形機(jī)器人的研發(fā)，所積累的算法、感知、仿真和數(shù)字孿生等技術(shù)能力，能夠反哺叉車、AGV等核心產(chǎn)品，讓傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人完成以此“具身智能”的跨越。由此帶來(lái)的，不僅是效率的提升，更是智能體系的再造。
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專用先行：做能干活的人形機(jī)器人
在當(dāng)前具身智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，許多企業(yè)開(kāi)始集中力量進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域，特別是制造工廠這一高要求的應(yīng)用場(chǎng)景。杭叉集團(tuán)的戰(zhàn)略布局則緊隨這一趨勢(shì)，針對(duì)這一方向的投入已從產(chǎn)品研發(fā)走向產(chǎn)業(yè)布局的深度整合。
從美的、特斯拉等企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，工業(yè)場(chǎng)景正逐漸成為具身智能技術(shù)應(yīng)用的最理想場(chǎng)地。工業(yè)場(chǎng)景天然具備多樣的物理交互任務(wù)與穩(wěn)定的規(guī)模化需求，為AI學(xué)習(xí)與泛化提供了優(yōu)質(zhì)的“訓(xùn)練場(chǎng)”。隨著工業(yè)自動(dòng)化需求的不斷升級(jí)，具身智能技術(shù)正在逐步成為解決高強(qiáng)度、重復(fù)性任務(wù)的關(guān)鍵工具。
目前在許多工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，搬箱、拆垛、揀選、上下料等大量普遍且剛性的環(huán)節(jié)，仍主要依賴人工完成。這些工作勞動(dòng)強(qiáng)度高、重復(fù)性強(qiáng)，而傳統(tǒng)自動(dòng)化手段難以徹底替代。杭叉希望以人形機(jī)器人切入這些尚未完全被自動(dòng)化覆蓋的細(xì)分場(chǎng)景，為智能物流補(bǔ)上“最后一環(huán)”。
這條路徑背后，是一個(gè)清晰的判斷：工業(yè)場(chǎng)景的剛性需求仍未被完全滿足。陶熠昆提出，“物流領(lǐng)域是具身智能工業(yè)落地最理想的場(chǎng)景之一”。這一觀點(diǎn)與行業(yè)的普遍認(rèn)知相契合。
杭叉明確將重點(diǎn)放在適應(yīng)具體工業(yè)場(chǎng)景的專用人形機(jī)器人上。陶熠昆認(rèn)為，具身智能的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程不會(huì)一蹴而就。“通用人形機(jī)器人短期內(nèi)難以形成成熟的商業(yè)閉環(huán)，”他說(shuō)，“當(dāng)前我們會(huì)以專用人形機(jī)器人為主，推動(dòng)其在真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景中的落地應(yīng)用。”這一判斷反映了杭叉對(duì)行業(yè)未來(lái)趨勢(shì)的精準(zhǔn)把握。
通過(guò)深入挖掘特定場(chǎng)景的應(yīng)用，杭叉的目標(biāo)不僅是提升產(chǎn)品性能，更是構(gòu)建適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的智能解決方案。
陶熠昆明確表示，人形機(jī)器人并非為了取代AGV等傳統(tǒng)設(shè)備，而是與之形成分工協(xié)作。“人形機(jī)器人取代原有移動(dòng)機(jī)器人”本身是個(gè)偽命題。
在他看來(lái)，“人形機(jī)器人就是替代人的”。在實(shí)際作業(yè)流程中，AGV、AMR等設(shè)備負(fù)責(zé)運(yùn)輸與物料調(diào)度，而人形機(jī)器人則專注于終端環(huán)節(jié)的柔性任務(wù)，例如從貨架搬運(yùn)料箱、從集裝箱拆取貨物，或配合人工完成裝配前的上料。
這種“人機(jī)協(xié)作”模式讓智能物流體系更加完整，也有效降低了企業(yè)對(duì)人工的依賴。
“在大多數(shù)場(chǎng)景中，我們并不追求徹底無(wú)人化，而是希望機(jī)器去承擔(dān)那些人力不劃算的環(huán)節(jié)。”陶熠昆總結(jié)道。
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技術(shù)路線：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 算法為刃
在技術(shù)路線選擇上，杭叉同樣采取了融合思維。
當(dāng)前，人形機(jī)器人的技術(shù)路徑主要分為兩大方向：“端到端”大模型路線與“分層式”具身智能架構(gòu)。前者追求從視覺(jué)、語(yǔ)言到動(dòng)作的整體學(xué)習(xí)與直接決策，具有強(qiáng)泛化與通用性，但受限于數(shù)據(jù)量與算力瓶頸，仍處于探索階段；后者則通過(guò)將“大腦”“小腦”分層，實(shí)現(xiàn)感知、決策與執(zhí)行的模塊化協(xié)作，更適用于現(xiàn)階段的工業(yè)落地。
杭叉選擇的正是融合式路線——既吸收端到端模型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)勢(shì)，又保持工業(yè)控制體系的穩(wěn)定性。
“我們既延續(xù)AGV的技術(shù)路線，也積極引入人工智能，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式推進(jìn)具身智能的發(fā)展。”陶熠昆介紹。具體來(lái)看，杭叉通過(guò)引入VLA模型與自研控制算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了“感知—語(yǔ)義—動(dòng)作”的自主理解能力，使機(jī)器人既具備學(xué)習(xí)與泛化潛力，又能在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)判斷與決策。
這一技術(shù)路線的平衡思維，也讓杭叉在“軟件派”與“硬件派”的分歧中找到了獨(dú)屬于制造企業(yè)的答案---以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能演進(jìn)，以算法彌補(bǔ)硬件邊界。在陶熠昆看來(lái)，“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的具身智能長(zhǎng)期來(lái)看將通往一個(gè)萬(wàn)億級(jí)別的市場(chǎng)”。
據(jù)介紹，杭叉此次推出的人形機(jī)器人所用到的所有核心算法均為自研---涵蓋嵌入式控制、底盤算法乃至動(dòng)作與感知模型，全部由團(tuán)隊(duì)自主掌握。
在硬件方面，杭叉則得益于在AGV領(lǐng)域的長(zhǎng)期積累。通過(guò)在智能物流領(lǐng)域多年的布局，杭叉已成功落地超過(guò)20000臺(tái)AGV、AMR，服務(wù)覆蓋快消品、光伏、儲(chǔ)能、電力、橡膠、第三方物流、汽車等20多個(gè)行業(yè)，沉淀了豐富的本地制造經(jīng)驗(yàn)。這不僅使其在硬件設(shè)計(jì)上具備高度自主能力，也保障了產(chǎn)品的高可靠性。
值得一提的是，人形機(jī)器人所使用的多數(shù)傳感器均可沿用自AGV產(chǎn)品，這不僅降低了研發(fā)與制造成本，也實(shí)現(xiàn)了技術(shù)體系的延續(xù)與復(fù)用。
“人形機(jī)器人本質(zhì)上是一個(gè)不斷進(jìn)化的智能設(shè)備，它的成長(zhǎng)更依賴‘大腦’——算法與模型的優(yōu)化，而不是昂貴的傳感器。”在陶熠昆看來(lái)，未來(lái)的方向應(yīng)是采用易獲取、低成本、通用型的傳感器，通過(guò)算法與模型的提升彌補(bǔ)硬件性能局限，從而在成本與性能之間取得平衡。
他進(jìn)一步透露，預(yù)計(jì)明年上半年，杭叉一臺(tái)人形機(jī)器人樣機(jī)的成本，就能讓客戶在1~2年內(nèi)回本；未來(lái)兩年內(nèi)，人形機(jī)器人的成本還有望進(jìn)一步降至一名普通工人的年薪水平。
與AGV需要深入對(duì)接信息系統(tǒng)不同，杭叉的人形機(jī)器人更強(qiáng)調(diào)“單體智能”的獨(dú)立性。它不依賴復(fù)雜的系統(tǒng)對(duì)接，也無(wú)需現(xiàn)場(chǎng)部署團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期調(diào)試。用戶只需將設(shè)備放入指定區(qū)域，通過(guò)語(yǔ)音或按鈕指令即可使用。這種“輕部署”模式，使得企業(yè)能以更低的門檻嘗試智能化改造。
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產(chǎn)業(yè)底盤：數(shù)據(jù)土壤 場(chǎng)景為王
具身智能的競(jìng)爭(zhēng)，從來(lái)不只是技術(shù)之爭(zhēng)，更是產(chǎn)業(yè)體系的比拼。
正如陶熠昆所言，許多專注于人形機(jī)器人的企業(yè)，雖然在硬件和算法方面具有優(yōu)勢(shì)，但在場(chǎng)景落地、數(shù)據(jù)積累上卻面臨巨大挑戰(zhàn)。無(wú)論是國(guó)內(nèi)外的創(chuàng)業(yè)型公司還是一些大廠商，盡管在模型和技術(shù)層面取得了突破，真正能夠推動(dòng)技術(shù)落地并解決行業(yè)痛點(diǎn)的卻是少數(shù)幾家具備完整產(chǎn)業(yè)鏈和深厚數(shù)據(jù)積累的公司。
行業(yè)內(nèi)普遍面臨的一個(gè)問(wèn)題是，如何在復(fù)雜的工業(yè)場(chǎng)景中收集到足夠且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。具身智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)問(wèn)題已經(jīng)成為許多企業(yè)面臨的核心瓶頸。盡管仿真數(shù)據(jù)能夠?yàn)闄C(jī)器人提供初步的訓(xùn)練，但它依然無(wú)法完全替代真實(shí)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)積累。
杭叉的優(yōu)勢(shì)，恰恰在于其深厚的產(chǎn)業(yè)底盤。
作為一家歷史悠久的叉車制造企業(yè)，杭叉在全球范圍的產(chǎn)業(yè)布局、深耕制造業(yè)各行各業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，以及超過(guò)300家的銷售與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成了獨(dú)一無(wú)二的場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)。大量叉車的在役數(shù)據(jù)和出貨規(guī)模，則成為具身智能落地最堅(jiān)實(shí)的“數(shù)據(jù)土壤”。更重要的是，杭叉集團(tuán)穩(wěn)健的主營(yíng)業(yè)務(wù)讓這場(chǎng)投入具備“抗周期”的底氣。
正如陶熠昆所言，真正的壁壘不在算法，而在場(chǎng)景與數(shù)據(jù)。算法可以開(kāi)源，模型的差距也會(huì)隨著企業(yè)的投入而縮小，但數(shù)據(jù)和真實(shí)場(chǎng)景無(wú)法被復(fù)制。這使得具備強(qiáng)大數(shù)據(jù)積累和落地能力的公司在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。而杭叉，憑借其廣泛的產(chǎn)業(yè)布局和長(zhǎng)期積累的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，已在這一點(diǎn)上建立了獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì)。
具身智能的長(zhǎng)期進(jìn)步，依賴于大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，杭叉的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)使其能夠在這方面領(lǐng)先一步——通過(guò)廣泛的現(xiàn)場(chǎng)采集與仿真技術(shù)相結(jié)合，杭叉能夠建立起完整的數(shù)據(jù)積累和反饋機(jī)制，從而推動(dòng)技術(shù)和產(chǎn)品的持續(xù)進(jìn)化。
這一點(diǎn)正是杭叉在其戰(zhàn)略布局中明確強(qiáng)調(diào)的四大發(fā)力方向：模型、數(shù)據(jù)、硬件、場(chǎng)景。
在模型上，杭叉緊跟國(guó)際主流的模型范式，不斷擴(kuò)展在工業(yè)環(huán)境中的理解與規(guī)劃能力；在數(shù)據(jù)上，通過(guò)仿真與現(xiàn)場(chǎng)采集結(jié)合，構(gòu)建高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集，驅(qū)動(dòng)算法自我迭代；在硬件上，堅(jiān)持工業(yè)級(jí)可靠性標(biāo)準(zhǔn)，確保設(shè)備能在生產(chǎn)線上長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行；在場(chǎng)景上，從搬箱、拆封到揀選、上料，持續(xù)挖掘AI的真實(shí)價(jià)值。
這種綜合的產(chǎn)業(yè)布局，使得杭叉并不僅僅是追求短期的銷量增長(zhǎng)。它更注重的是長(zhǎng)期能力的構(gòu)建和持續(xù)的技術(shù)積累。背靠集團(tuán)的制造體系與現(xiàn)金流，它具備穿越經(jīng)濟(jì)周期的穩(wěn)定性與持續(xù)創(chuàng)新的韌性。
陶熠昆總結(jié)道：“從長(zhǎng)期看，我們更大的優(yōu)勢(shì)是積累。人形機(jī)器人只是一個(gè)切入點(diǎn)，AI是我們當(dāng)前堅(jiān)定不移投入的方向。”
對(duì)于杭叉而言，具身智能并非一場(chǎng)追逐風(fēng)口的冒險(xiǎn)，而是一場(chǎng)以場(chǎng)景為基石、以數(shù)據(jù)為燃料的產(chǎn)業(yè)級(jí)進(jìn)化。
結(jié)語(yǔ)
從人工叉車到無(wú)人叉車，再到具身智能，杭叉的軌跡幾乎濃縮了中國(guó)制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的全過(guò)程。它的每一步都不喧嘩，卻扎實(shí)落地。
在“具身智能熱”之下，各類人形機(jī)器人以驚艷姿態(tài)紛紛登臺(tái)，但真正的問(wèn)題是---誰(shuí)能讓它們走下舞臺(tái)，走進(jìn)工廠。而杭叉，正在用實(shí)際行動(dòng)回應(yīng)這個(gè)問(wèn)題。
