在叉車行業(yè)談智能化，杭叉集團永遠是繞不開的名字。
這家成立近70年的老牌制造企業(yè)，曾見證并推動了中國工業(yè)車輛的發(fā)展進程。而如今，它再次站上產業(yè)聚光燈下——這一次的關鍵詞，是“具身智能”。
2025年以來，杭叉在具身智能領域動作頻頻：2月，與國自機器人共同調研杭州市余杭區(qū)海創(chuàng)人形機器人產業(yè)創(chuàng)新中心；7月，旗下杭叉智能宣布，以增資擴股的方式收購國自機器人99.23%的股份；10月，正式發(fā)布首款輪式物流人形機器人“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器人本身，而是意在重塑一條全新的智能化增長曲線。
圖：杭叉集團首席科學家 陶熠昆
與杭叉集團首席科學家陶熠昆的交流，或許正可幫助我們理解這場戰(zhàn)略布局背后的深層邏輯。
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并購之后：重構智能物流版圖
“2025年，我們完成了對國自機器人的收購，并整合為‘杭叉國自’。”陶熠昆在接受采訪時開門見山。
這場收購遠不只是一場資本層面的并購，更是一場以智能化為核心的體系重構。
從行業(yè)視角來看，這筆交易發(fā)生在一個微妙的時間點。制造業(yè)智能化已成為不可逆的浪潮。根據CMR產業(yè)聯(lián)盟數(shù)據、新戰(zhàn)略移動機器人產業(yè)研究所市場發(fā)展預測，2028年全球移動機器人市場規(guī)模將超過100億美金。移動機器人作為智能制造的先鋒力量正逐步展現(xiàn)出其引領產業(yè)升級與轉型的巨大潛力。傳統(tǒng)依賴硬件制造的企業(yè)，正面臨被算法和系統(tǒng)能力重新定義的風險。
對杭叉而言，主動進化，已不是選擇題，而是必答題。
在此背景下，國自的加入無疑是杭叉布局最關鍵的一步。作為一家在算法與系統(tǒng)層面具備深厚積累的企業(yè)，國自掌握著構建大規(guī)模、復雜智能倉儲系統(tǒng)的“靈魂”---全場景智能導航、多智能體調度與柔性協(xié)作能力。這些技術，早已在國家電網、寶馬汽車、史泰博等高要求場景中得到驗證。
換言之，此次并購旨在整合國自機器人在移動機器人領域的技術研發(fā)優(yōu)勢與杭叉的制造、渠道資源，提升智慧物流解決方案的綜合能力。
事實上，杭叉的角色早已在悄然轉變。據陶熠昆介紹，自2018年起，集團便開始從單一設備制造商，邁向智能物流整體方案商的轉型。業(yè)務也隨之形成兩大板塊：一是傳統(tǒng)叉車業(yè)務，二是以智能物流設備與系統(tǒng)集成為核心的新業(yè)務。這一轉向，為杭叉切入具身智能領域埋下了伏筆。
“人形機器人并不是一個孤立的項目，而是我們AI戰(zhàn)略的重要入口。”陶熠昆強調。
在杭叉集團的邏輯中，人形機器人、人工智能是當前的制高點，也是推動整個智能物流體系升級的加速器。通過人形機器人的研發(fā)，所積累的算法、感知、仿真和數(shù)字孿生等技術能力，能夠反哺叉車、AGV等核心產品，讓傳統(tǒng)工業(yè)機器人完成以此“具身智能”的跨越。由此帶來的，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：做能干活的人形機器人
在當前具身智能技術快速發(fā)展的背景下，許多企業(yè)開始集中力量進入工業(yè)領域，特別是制造工廠這一高要求的應用場景。杭叉集團的戰(zhàn)略布局則緊隨這一趨勢，針對這一方向的投入已從產品研發(fā)走向產業(yè)布局的深度整合。
從美的、特斯拉等企業(yè)的經驗來看，工業(yè)場景正逐漸成為具身智能技術應用的最理想場地。工業(yè)場景天然具備多樣的物理交互任務與穩(wěn)定的規(guī)模化需求，為AI學習與泛化提供了優(yōu)質的“訓練場”。隨著工業(yè)自動化需求的不斷升級，具身智能技術正在逐步成為解決高強度、重復性任務的關鍵工具。
目前在許多工業(yè)現(xiàn)場，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。這些工作勞動強度高、重復性強，而傳統(tǒng)自動化手段難以徹底替代。杭叉希望以人形機器人切入這些尚未完全被自動化覆蓋的細分場景，為智能物流補上“最后一環(huán)”。
這條路徑背后，是一個清晰的判斷：工業(yè)場景的剛性需求仍未被完全滿足。陶熠昆提出，“物流領域是具身智能工業(yè)落地最理想的場景之一”。這一觀點與行業(yè)的普遍認知相契合。
杭叉明確將重點放在適應具體工業(yè)場景的專用人形機器人上。陶熠昆認為，具身智能的產業(yè)化進程不會一蹴而就。“通用人形機器人短期內難以形成成熟的商業(yè)閉環(huán)，”他說，“當前我們會以專用人形機器人為主，推動其在真實工業(yè)場景中的落地應用。”這一判斷反映了杭叉對行業(yè)未來趨勢的精準把握。
通過深入挖掘特定場景的應用，杭叉的目標不僅是提升產品性能，更是構建適應復雜環(huán)境的智能解決方案。
陶熠昆明確表示，人形機器人并非為了取代AGV等傳統(tǒng)設備，而是與之形成分工協(xié)作。“人形機器人取代原有移動機器人”本身是個偽命題。
在他看來，“人形機器人就是替代人的”。在實際作業(yè)流程中，AGV、AMR等設備負責運輸與物料調度，而人形機器人則專注于終端環(huán)節(jié)的柔性任務，例如從貨架搬運料箱、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)對人工的依賴。
“在大多數(shù)場景中，我們并不追求徹底無人化，而是希望機器去承擔那些人力不劃算的環(huán)節(jié)。”陶熠昆總結道。
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技術路線：數(shù)據驅動 算法為刃
在技術路線選擇上，杭叉同樣采取了融合思維。
當前，人形機器人的技術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。前者追求從視覺、語言到動作的整體學習與直接決策，具有強泛化與通用性，但受限于數(shù)據量與算力瓶頸，仍處于探索階段；后者則通過將“大腦”“小腦”分層，實現(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)據驅動優(yōu)勢，又保持工業(yè)控制體系的穩(wěn)定性。
“我們既延續(xù)AGV的技術路線，也積極引入人工智能，以數(shù)據驅動的方式推進具身智能的發(fā)展。”陶熠昆介紹。具體來看，杭叉通過引入VLA模型與自研控制算法相結合，實現(xiàn)了“感知—語義—動作”的自主理解能力，使機器人既具備學習與泛化潛力，又能在復雜環(huán)境中實現(xiàn)動態(tài)判斷與決策。
這一技術路線的平衡思維，也讓杭叉在“軟件派”與“硬件派”的分歧中找到了獨屬于制造企業(yè)的答案---以數(shù)據驅動智能演進，以算法彌補硬件邊界。在陶熠昆看來，“數(shù)據驅動的具身智能長期來看將通往一個萬億級別的市場”。
據介紹，杭叉此次推出的人形機器人所用到的所有核心算法均為自研---涵蓋嵌入式控制、底盤算法乃至動作與感知模型，全部由團隊自主掌握。
在硬件方面，杭叉則得益于在AGV領域的長期積累。通過在智能物流領域多年的布局，杭叉已成功落地超過20000臺AGV、AMR，服務覆蓋快消品、光伏、儲能、電力、橡膠、第三方物流、汽車等20多個行業(yè)，沉淀了豐富的本地制造經驗。這不僅使其在硬件設計上具備高度自主能力，也保障了產品的高可靠性。
值得一提的是，人形機器人所使用的多數(shù)傳感器均可沿用自AGV產品，這不僅降低了研發(fā)與制造成本，也實現(xiàn)了技術體系的延續(xù)與復用。
“人形機器人本質上是一個不斷進化的智能設備，它的成長更依賴‘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，未來的方向應是采用易獲取、低成本、通用型的傳感器，通過算法與模型的提升彌補硬件性能局限，從而在成本與性能之間取得平衡。
他進一步透露，預計明年上半年，杭叉一臺人形機器人樣機的成本，就能讓客戶在1~2年內回本；未來兩年內，人形機器人的成本還有望進一步降至一名普通工人的年薪水平。
與AGV需要深入對接信息系統(tǒng)不同，杭叉的人形機器人更強調“單體智能”的獨立性。它不依賴復雜的系統(tǒng)對接，也無需現(xiàn)場部署團隊長期調試。用戶只需將設備放入指定區(qū)域，通過語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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產業(yè)底盤：數(shù)據土壤 場景為王
具身智能的競爭，從來不只是技術之爭，更是產業(yè)體系的比拼。
正如陶熠昆所言，許多專注于人形機器人的企業(yè)，雖然在硬件和算法方面具有優(yōu)勢，但在場景落地、數(shù)據積累上卻面臨巨大挑戰(zhàn)。無論是國內外的創(chuàng)業(yè)型公司還是一些大廠商，盡管在模型和技術層面取得了突破，真正能夠推動技術落地并解決行業(yè)痛點的卻是少數(shù)幾家具備完整產業(yè)鏈和深厚數(shù)據積累的公司。
行業(yè)內普遍面臨的一個問題是，如何在復雜的工業(yè)場景中收集到足夠且高質量的數(shù)據。具身智能的訓練數(shù)據問題已經成為許多企業(yè)面臨的核心瓶頸。盡管仿真數(shù)據能夠為機器人提供初步的訓練，但它依然無法完全替代真實場景中的數(shù)據積累。
杭叉的優(yōu)勢，恰恰在于其深厚的產業(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業(yè)布局、深耕制造業(yè)各行各業(yè)的經驗，以及超過300家的銷售與服務網絡，構成了獨一無二的場景優(yōu)勢。大量叉車的在役數(shù)據和出貨規(guī)模，則成為具身智能落地最堅實的“數(shù)據土壤”。更重要的是，杭叉集團穩(wěn)健的主營業(yè)務讓這場投入具備“抗周期”的底氣。
正如陶熠昆所言，真正的壁壘不在算法，而在場景與數(shù)據。算法可以開源，模型的差距也會隨著企業(yè)的投入而縮小，但數(shù)據和真實場景無法被復制。這使得具備強大數(shù)據積累和落地能力的公司在行業(yè)競爭中脫穎而出。而杭叉，憑借其廣泛的產業(yè)布局和長期積累的場景數(shù)據，已在這一點上建立了獨一無二的優(yōu)勢。
具身智能的長期進步，依賴于大量的高質量數(shù)據，杭叉的產業(yè)優(yōu)勢使其能夠在這方面領先一步——通過廣泛的現(xiàn)場采集與仿真技術相結合，杭叉能夠建立起完整的數(shù)據積累和反饋機制，從而推動技術和產品的持續(xù)進化。
這一點正是杭叉在其戰(zhàn)略布局中明確強調的四大發(fā)力方向：模型、數(shù)據、硬件、場景。
在模型上，杭叉緊跟國際主流的模型范式，不斷擴展在工業(yè)環(huán)境中的理解與規(guī)劃能力；在數(shù)據上，通過仿真與現(xiàn)場采集結合，構建高質量工業(yè)數(shù)據集，驅動算法自我迭代；在硬件上，堅持工業(yè)級可靠性標準，確保設備能在生產線上長期穩(wěn)定運行；在場景上，從搬箱、拆封到揀選、上料，持續(xù)挖掘AI的真實價值。
這種綜合的產業(yè)布局，使得杭叉并不僅僅是追求短期的銷量增長。它更注重的是長期能力的構建和持續(xù)的技術積累。背靠集團的制造體系與現(xiàn)金流，它具備穿越經濟周期的穩(wěn)定性與持續(xù)創(chuàng)新的韌性。
陶熠昆總結道：“從長期看，我們更大的優(yōu)勢是積累。人形機器人只是一個切入點，AI是我們當前堅定不移投入的方向。”
對于杭叉而言，具身智能并非一場追逐風口的冒險，而是一場以場景為基石、以數(shù)據為燃料的產業(yè)級進化。
結語
從人工叉車到無人叉車，再到具身智能，杭叉的軌跡幾乎濃縮了中國制造企業(yè)智能化轉型的全過程。它的每一步都不喧嘩，卻扎實落地。
在“具身智能熱”之下，各類人形機器人以驚艷姿態(tài)紛紛登臺，但真正的問題是---誰能讓它們走下舞臺，走進工廠。而杭叉，正在用實際行動回應這個問題。
