泛人形机器人商业化进展 - 当前硬件端泛人形机器人已达到物流场景商业化门槛 但国产具身模型端仍有提升空间 [1] - 海外Figure 02分拣效率接近熟练工人 处理单件包裹平均耗时4.05秒 与人工3-5秒效率相当 [1] - 国内智元精灵G1分拣速度较熟练工人仍有差距 且在分拣质量和异常处理方面存在不足 [1] 物流场景应用前景 - 分拣场景机器人替代工人处于经济性临界点 下半年将从demo场景转向客户试用阶段 [1] - 海外市场因人工成本更高 将成为物流场景落地首选 预计2025年迎来爆发增长 [1] 技术性能对比 - Figure 02采用Helix神经网络实现高效分拣 国内产品尚未达到同等技术水平 [1]

技术能力要求 - 泛人形机器人需具备多模态感知能力(视觉、触觉、力觉等)和自主决策的端到端大模型能力以实现物流分拣作业 [1][2] - 物流分拣动作包括包裹检测、抓取与翻转、条码识别、路径规划、投递归位等步骤 [2] 商业化进展 - 硬件端泛人形机器人已达到物流场景商业化门槛 但国产具身模型端仍有提升空间 [1][2] - 海外Figure 02处理一件包裹平均时间为4.05秒 接近熟练工人3-5秒的效率 [2] - 国内智元精灵G1分拣速度较熟练工人仍有差距 分拣质量和异常处理能力也存在不足 [2] 经济性分析 - 假设分拣场景工人年工资10万元 泛人形机器人成本40万元 单日工作20小时效率为工人80% [3] - 在2年收回成本假设下 泛人形机器人投入产出比已与工人持平 [3] - 硬件成本下降和智能化水平提升将增强替代工人的动力 [3] 模型与技术发展 - Figure 02搭载Helix具身智能模型 智元精灵G1采用端到端数据驱动具身算法 [3] - 智元与德马科技共建训练与数据采集工厂 Figure在快递流水线上进行实训 [3] 行业展望 - 2024年下半年泛人形机器人将从demo场景转向客户试用 2025年有望爆发增长 [1][3] - 海外因人工成本更高 将成为物流场景落地首选 [3] - 建议关注具备二次开发能力的整体方案解决商和商业化领先的本体厂核心供应商 [3]