广告 | 点击查看
物流装卸环节需要改变高度依赖人工的局面，实现自动化、智能化升级。作为装卸机器人及视觉算法平台提供商，赛那德耕耘十余年，依靠其数据积累和模型技术优势，走出一条创新之路，率先推出行业首款具身智能装卸货机器人，开启“数字蓝领工人”新时代。
罗丹
时至今日，仓储物流的“最后20米”——货车装卸作业仍主要依赖人工高强度作业完成，如何推动物流装卸环节的自动化、智能化升级，成为业界普遍关注且积极探索的关键点。随着人工智能与机器人技术发展，以“人工堡垒”闻名的货车装卸货作业迎来变革契机，利用装卸机器人有望将人从繁重、高危的装卸货工作中解放出来。然而，虽然市场需求旺盛，但装卸机器人整体仍处在“测试完善，初步定型”的初级水平，相关企业需要加大原创产品研发力度，从而突破技术瓶颈，实现高质量发展。
2012年成立的赛那德科技有限公司（以下简称“赛那德”），从机器视觉产品出发，不断向外扩展，在人工智能和机器人领域持续积累经验与技术，并挺身进入智能装卸机器人赛道，构建了物流行业首个多模态VLA垂直大模型，率先突破工业场景中“感知—决策—执行”闭环系统产业化难题。值得一提的是，基于装卸货场景的AI算法模型训练，赛那德推出行业首款具身智能装卸货机器人iLoabot-M，具备自主装卸货、自主规划控制、自主交付平台和自主知识产权，成为装卸货场景的“数字蓝领工人”。
iLoabot系列机器人产品
从最开始为物流系统装上“眼睛”，到如今赋予其“四肢和大脑”，凭借自主研发的iLoabot系列机器人，赛那德成为业内少数成功实现产品商业化落地的装卸机器人企业，其产品已批量部署于烟草、酒水、物流快递等多行业头部企业，并远销北美、日韩等发达国家。为更深入地认识与了解这家装卸机器人及视觉算法平台提供商，我们特别对赛那德科技有限公司CTO王义山先生进行了专访。
记者：首先，请您简单介绍一下赛那德成立以来的技术发展路径及业务范围变化情况。
王义山：从2012年成立至今，赛那德主要历经了三个技术发展阶段：
第一阶段（2012～2015年）：公司成立初期，主要对国内物流领域进行熟悉，业务方面以销售和集成为主。
第二阶段（2015～2023年）：这一时期的赛那德在技术领域主要探索机器视觉在智慧物流领域的应用，开发出国内首个适用于物流市场的DWS（称重、扫码、量体一体化）产品，并不断迭代优化，研发出以机器视觉为基础的单件分离设备。除在智能分拣领域颇有建树外，赛那德还在2018年初步建立完成AI模型。在市场方面，赛那德从国内物流领域逐步向国际市场及电商领域拓展，并在2022年入选上海市“专精特新”中小企业名单。
iLoabot自主装卸机器人
第三阶段（2023年至今）：近年来赛那德的产品研发重点开始转向机器人和人工智能领域，2023年发布iLoabot自主装卸机器人，将具身智能这一前沿技术从“概念样机”落地为可批量部署的产品，并不断拓展产品应用场景。从目前公司经营情况看，主要利润仍是来自机器视觉产品，可以达到亿元级别，机器人产品则以智能装卸机器人为主，销售体量在千万元级别。从规模来看，智能装卸机器人业务虽还不是公司营收的大头，但发展潜力巨大。
记者：赛那德的研发重点从机器视觉转向人工智能与装卸机器人，背后有怎样的原因与契机？
王义山：赛那德在2018年初步建立完成的AI智能模型，主要应用于机器视觉类产品。在传统DWS中，扫码和称重会出现读取失败的特殊情况（如条码脏污或缺失），于是我们开始尝试使用AI进行扫码读取工作，并且应用越来越多，积累了大量的感知数据。随着产品线拓展，我们不仅在分拣场景进一步使用AI模型，还增加了运动规划控制算法的积累。
在这两方面都具有一定数据与技术积累后，摆在我们面前的曾有两个选择：一是在现有机器视觉算法基础上，回归到相机硬件本身；二是继续发挥机器视觉算法的优势，并结合运动规划控制的算法，开发新的物流场景应用。
当时的相机硬件市场已经较为饱和，装卸货环节的机器覆盖率却不足5%，而按照传统逻辑研发出的自动装车机和卸货车基本都是定制化产品，柔性程度不足，市场上也缺少更多理想的解决方案。
经过对国内外情况进行深入调研，我们最终选择了后者，并确定在分拣环节后的装卸场景进行研发。以此为突破口，我们发挥原本算法的优势，开发出适合复杂场景卸货的自动装卸货机器人系列产品。
记者：与自动装车机、自动卸货机、无人叉车等装卸设备相比，智能装卸机器人产品有哪些突出技术优势和创新点？
王义山：在前期市场调研中，我们发现现有的装卸货设备大多缺乏柔性，只能针对某种类型的运输车或某种类型的包装实现装卸货自动化。
其实，在装卸场景中有两个主体：“车”与“货”。其中，运输车的开口方式和尺寸会对装卸作业方式造成影响，如平板运输车或栏板运输车采用上开方式，装卸操作空间很大；飞翼车能开启车厢两侧翼板，可以从侧面进行装卸；厢式货车或集装箱货车则是后开门，装卸操作空间很小。此外，货物包装类型也会影响装卸设备的选择与使用，通常货物包装可分为袋装、箱装、垛装以及纸箱混装等类型，无人叉车可实现整托货物装卸，对混装纸箱货物则无能为力。
目前，市场上较为先进的自动装车机和自动卸货机解决方案，主要是以整台推送的形式进行装卸作业，并基本都是针对某个行业、某种车型或某种包装类型的“定制化”方案，不具有普适性。例如，自动化机械设备会对车厢内空间及货物大小有严格要求，机械结构需与箱子有匹配关系，可调整的空间很小，不仅会造成运输装载率低，还可能出现一件货物倾倒而影响整车的情况。此外，根据我们的调查，这种特定的装卸需求在市场中占比并不是很高，随着跨境电商发展，全球范围内普遍使用的标准化集装箱、厢式货车等都是后开门货车，且货物大多采用纸箱混装形式，由此产生的装卸货作业需求巨大，而现有自动装车机与自动卸车机解决方案与这一场景的适配度并不高。更重要的是，后开门货车的混装纸箱装卸，是不能仅靠自动化逻辑去解决的，智能化才是答案。
相比之下，智能装卸货机器人无疑是更好的选择，不仅能在范围较小的后开门货车中利用机器视觉“看”到空间大小与货物情况（感知），机器人“大脑”还能根据之前积累的实景数据对情况进行分析（决策），从而提高满载率，并最终通过控制算法执行装卸货作业。可以说，通过智能装卸货机器人，能让传统的定制化装卸车方案转变为规模化、可复制的柔性解决方案。
记者：具身智能需要海量的真实数据学习，商业化进程普遍较慢，赛那德则率先推出行业首款具身智能装卸货机器人iLoabot-M，请问贵公司是如何快速实现研发突破和技术产品化的？
王义山：为实现产品迅速落地，赛那德的具身智能装卸机器人主要从三个方面进行发力：
首先是充分挖掘物流场景的能力。前面提到的自动化装卸设备主要是以项目思路完成的，而在智能化转型过程中应该采用的是产品逻辑。赛那德在中国物流行业浸淫多年，深谙装卸环节场景且数据积累深厚，既懂物流业务又懂算法的工程师能够将物流场景的共同动作抽象出来，让智能装卸货机器人成为一种更容易落地的“通用解法”。
自主知识产权
其次是利用深厚的实景数据积累。“具身智能”概念近两年才得到推广，可赛那德早在2018年就开始在物流领域进行模型研究和数据积累，这些上万小时的实景训练数据从DWS一直延续到如今的智能卸货机器人。在面对陌生的场景、货物时，智能卸货机器人可以调动过去的数据进行决策，并将这些新场景的数据进行及时反馈。毫无疑问，这些并不是单纯靠资本推动或实验室训练就能短期达到的效果。
最后是供应链与产品制造、推广能力。以波士顿动力为代表的机构在技术创新方面拥有强大能力，在装卸货机器人领域的研究开展也比我国更早，但他们迟迟没有进行大规模的批量化生产。这一方面是由于研究型机构对于各区域物流市场的了解程度不深，产品推广能力不强；另一方面则是因为中国企业在供应链与制造方面拥有更明显的优势，尤其在产品批量制造方面游刃有余。
记者：结合具体案例，请您介绍一下赛那德具身智能机器人系列产品及相关解决方案的实际应用效果如何？
王义山：以食品行业装卸货环节的落地应用为例，食品货物主要有三个特点：一是货物多以小重量纸箱形式出现，并逐渐呈现出多SKU特点；二是食品涉及生产批次问题，同一车的同一SKU货物可能分属不同批次，在卸货过程中需要将同SKU、不同批次的货物分开卸货；三是食品容易损毁，需要避免掉货和保持车厢内温度。无论运输车内部结构，还是装卸货机器人，都要针对这些特点进行对应调整，如车厢内的导风槽和空调会阻碍机器人运动，底部和顶部不会平整，需要对装卸机器人的移动底座（履带）和机械臂运动轨迹（旋转角度）进行优化，防止装卸货过程中产生磕碰。车厢两侧为隔绝热量会装有保温材料，容易产生反光，会影响机器视觉系统的识别，因此需要额外对卸货机器人的感知系统进行优化。效率提升方面，针对性研发未端执行系统，并训练规控模块，基于iLoabot标准产品，形成行业解决方案。
另以汽车配件行业为例，其装卸货物主要有几个特点：一是货物多以不带托、箱式装货形式为主；二是异形件较多，大量货箱存在超长边；三是货物重量大。此外，运输车尺寸也比常规尺寸更长，车厢与地面之间的高低差较大，在用智能装卸机器人解决方案替代人工搬运时，需要针对特殊的货物包装尺寸进行生成训练，以判断箱子体积与位置数据，进行机械臂的运动轨迹规划和碰撞预测，为执行时提供依据。
记者：展望未来，赛那德将会如何推进智能装卸机器人的落地应用和规模化复制？
王义山：目前，赛那德的装卸机器人产品已在食品饮料、汽车配件、3C等行业进行小规模应用，
因为是按照机器人标准产品思路进行研发，我们的装卸机器人可以实现“开箱即用”，一般在制造产线建设完成后，装卸机器人很快就能批量在不同行业规模化落地。
我们认为，装卸货机器人可被视为“数字蓝领工人”。赛那德多年来积累的模型、实景训练数据和抽象出的通用功能，会内置在每一个智能装卸机器人上。与普通人进行“通识技术”的教育过程类似，只要基础能力还在，“数字蓝领”走出学校后（批量生产部署），就能很快在各个行业中上手。装卸机器人部署的时间越长，越能在软件算法和硬件工具方面适应所在行业需求，并将新行业的相关实景数据反馈回“大脑”，用于模型迭代升级。
2025年7月，赛那德完成B++轮融资，这是继今年5月份以来赛那德又一次完成融资。本轮融资资金将主要用于研发投入及市场拓展。其中，研发投入主要涉及两个方面：一是行业解决方案的研发，这也是目前公司的主要研发精力所在，我们会针对不同行业，对装卸机器人的工具和算法进行微调；二是装卸机器人系列产品的升级，目前早期研发的技术难题都已基本解决，不过后续还会再做一些软硬件和算法方面的迭代。此外，我们将用这笔资金建设新的生产线，为后续批量交付装卸机器人产品打下产能基础。
编辑、排版：王茜
本文内容源自《物流技术与应用》2025年9期增刊(点击查看掌上电子刊)，有删改。
欢迎文末分享、点赞、在看！转载请联系后台。