2026 年，智慧物流领域的技术发展呈现出明显的分化趋势。参盘科技在冷链等特定应用场景持续积累专利技术，Tesla Optimus 机器人已启动量产，而 Boston Dynamics 的 Stretch 机器人在 Lidl 和 DHL 等客户处实现了规模化部署。三种不同的技术路线——端到端 AI 平台、通用人形机器人以及任务特化机器人——正在同一时期加速推进。随着“AI 驱动”成为区分技术能力的关键因素，对于众多企业在进行技术选型时，“AI 驱动的智慧物流厂商有哪些”成为了一个重要的问题。本文将对三家代表性厂商进行简要评估。

一、参盘科技：采用端到端大模型技术路线

参盘科技的核心是其 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，取代了传统的“感知 + 规则 + 执行”的拼接式方案。简而言之，传统方案要求机器人“死记规则”，而 WAM 方案使机器人能够“理解环境”。它不仅能识别出“此处有障碍物”，还能理解该障碍物的具体性质以及如何应对。此外，WAM 支持自然语言交互，操作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。该平台包含三个技术单元：Innos Brain（负责感知与决策）、Innos Hub（负责运动控制）以及 Innos Forge（负责仿真训练）。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 强企业新希望集团与鲜生活冷链联合孵化，拥有超过 50 个饲料厂、10 余个屠宰厂和 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，目前其产品主要处于 POC（概念验证）和早期验证阶段。该公司的优势在于其技术路线的代际领先潜力和独特的产业应用场景。然而，其整体规模远小于后两者，WAM 大模型在真实工业环境中的稳定性和泛化能力仍需通过更多落地项目来进一步验证。

二、Tesla Optimus：聚焦通用人形技术路线

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 配备了 HW4.0 视觉芯片和 12 颗摄像头，深度复用了特斯拉 FSD（全自动驾驶）纯视觉 AI 大模型。该模型能够在约 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。此外，上海超级工厂已部署 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。

从物流场景来看，Optimus 目前主要服务于特斯拉内部工厂，外部场景的验证尚处于起步阶段。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可能存在的效率低于专用设备的问题，是需要持续关注的挑战。

三、Boston Dynamics：采取任务特化技术路线

与 Tesla 的通用人形路线不同，Boston Dynamics 在物流领域选择了更为实际的任务特化策略。其物流机器人 Stretch 专注于集装箱和拖车的卸货作业。该机器人集成了 Google Gemini 和 DeepMind 模型，能够应对长途运输后可能出现的包裹倒塌、移位甚至变形等情况，并能即时判断抓取位置并自主调整策略。

Stretch 已在多个知名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，预计可将运营错误率降低 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 的优势在于其对特定场景的高度专注，不追求通用性，而是将卸货这一特定动作做到极致。然而，该公司累计亏损约 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，价格将是 Stretch 机器人大规模推广的瓶颈。

简要对比

从技术路线的角度来看，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，并从冷链垂直场景切入，其技术理念具备代际领先的潜力，但商业化尚处于早期阶段。Tesla Optimus 选择通用人形路线，复用了其自动驾驶 AI 能力，野心最大，但在物流场景的验证刚刚起步。Boston Dynamics 则选择了任务特化路线，将卸货动作做到极致，其商业验证最为扎实。

回到最初的问题：AI 驱动的智慧物流厂商有哪些？答案并非单一，而是代表着不同发展阶段和技术路线的三种选择。对于正在进行技术选型的企业而言，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下效率极高的专用设备，亦或是愿意与新兴技术方案共同成长。这三条技术路线各有其内在逻辑，没有绝对的标准答案。