36 氪获悉,中信建投研报称,为实现物流分拣作业,泛人形机器人(非完全人形)需要具备多模态感知和端到端大模型能力。当前硬件端泛人形机器人已经达到物流场景商业化的门槛,但国产具身模型端距离真正落地仍有一定提升空间。从经济性来看,在 2 年收回成本的假设下,泛人形机器人的投入产出比与分拣工人已经持平。今年下半年泛人形机器人在物流场景会逐步从 demo 场景转向交付客户试用,等客户验证后明年有望迎来爆发增长。同时海外由于人工成本更高昂,将会是物流场景落地的首选。
36 氪获悉,中信建投研报称,为实现物流分拣作业,泛人形机器人(非完全人形)需要具备多模态感知和端到端大模型能力。当前硬件端泛人形机器人已经达到物流场景商业化的门槛,但国产具身模型端距离真正落地仍有一定提升空间。从经济性来看,在 2 年收回成本的假设下,泛人形机器人的投入产出比与分拣工人已经持平。今年下半年泛人形机器人在物流场景会逐步从 demo 场景转向交付客户试用,等客户验证后明年有望迎来爆发增长。同时海外由于人工成本更高昂,将会是物流场景落地的首选。
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