具身智能㉝Agility Robotics 《亚马逊仓库里的150台Digit：物流机器人第一股的商业化迷思》

宇时俱进前沿科技研究社

2026-06-18

导读：具身智能㉝Agility Robotics 《亚马逊仓库里的150台Digit：物流机器人第一股的商业化迷思》

具身智能㉝Agility Robotics 《亚马逊仓库里的150台Digit：物流机器人第一股的商业化迷思》

上一期我们拆了 Figure AI 的 390 亿估值神话。

这一期，我想聊一家完全相反的公司——Agility Robotics。

它没拿过科技巨头的热钱，没讲过 AGI 的故事，没在宝马工厂拍过炫技视频。

但它的 Digit 机器人，已经在亚马逊、GXO、Schaeffler 的真实仓库里，累计搬运了超过 10 万个货箱。

当 Figure 在估值的天空上飞时，Agility 在仓库的地板上爬。

谁更接近未来？

一、先把数字摆出来：Figure vs Agility

维度 Figure AI Agility Robotics

成立时间 2022 年 2015 年

2025.9 最新估值 390 亿美元（C 轮）约 21.5 亿美元（C 轮，投前 17.5 亿）

累计融资约 18 亿美元约 3.2 亿美元

累计售出 / 部署量数百台（BMW、Brookfield 项目）约 100 台（真实商业部署）

真实场景搬运量 BMW 工厂 9 万+ 钣金件（10 个月） GXO 仓库 10 万+ 货箱（持续累积）

商业模式自营 + 长期合作 RaaS（机器人即服务）为主

路线全栈垂直整合（自研硬件+AI+工厂）单一场景深耕（货箱搬运）+ Arc 云平台

客户故事宝马工厂 + Brookfield 住宅亚马逊仓库 + GXO 物流 + Schaeffler 工厂

创始人叙事 "马斯克 2.0"，自带流量大学教授转创业，几乎没有个人 IP

一句话总结：Figure 在用 390 亿讲一个关于"未来劳动力"的宏大故事，Agility 在用 100 台机器人老老实实搬箱子。

这两种打法，谁更值得长期看好？

这就是今天这篇文章要回答的问题。

二、Agility 到底是一家什么样的公司？

1. 出身：不是硅谷，是俄勒冈州的一个实验室

和 Figure 的"马斯克式"叙事完全相反，Agility 的故事始于学术。

创始人 Jonathan Hurst 早年在卡内基梅隆读机器人博士，后来去俄勒冈州立大学（OSU）当教授，专门研究足式运动的生物力学。他和团队开发的 ATRIAS 双足机器人，是 Cassie 和 Digit 的"爷爷"——全球首批能像鸵鸟一样高效、稳定双足行走的机器人之一。

2015 年，Hurst 联合学生 Mikhail Jones 和 3D 创业老兵 Damion Shelton，从 OSU 剥离出来，成立了 Agility Robotics。

公司选址不在硅谷，而在俄勒冈州塞勒姆（Salem）——一个典型的美国小镇。这种"远离舆论场、靠近制造业腹地"的选址，在 10 年后反而成了它的优势。

2. 产品：一只没有脸的"鸵鸟"

Agility 的旗舰产品叫 Digit。

它没有 Figure 那种流线型外壳和"机器人脸"，反而保留了鸵鸟腿、躯干+双臂的极简结构。Digit v4 的核心参数：

身高 1.75 米，体重 63.5 公斤

负载能力约 16-23 公斤（v4 提升至约 23kg）

续航 4-6 小时，支持自主充电

双足 + 双臂 + 手部夹爪

集成 CAT1 安全停止系统、安全级 PLC、FSoE 协议

这种"工程化"的设计哲学贯穿始终：能干活 > 好看，能稳定 > 智能。

与之配套的，是 2024 年推出的云平台 Agility Arc——负责机器人机群调度、任务管理、远程运维、KPI 监控（正常运行时长、吞吐量、平均故障间隔时间等）。这相当于 Digit 的"操作系统"，也是 Agility 的真正护城河之一。

三、Agility 的"商业化三板斧"

如果说 Figure 走的是"科技巨头+宏大叙事"路线，Agility 的路线就是反过来的"工厂+客户+账本"。

板斧 1：先找一个能算得过账的场景

Agility 从来没讲过"通用人形机器人"的故事。它只盯一个场景：仓库货箱搬运。

为什么是这个？因为账算得过来：

美国仓储工人平均时薪 30 美元（含福利、保险、培训）

Digit 当前运营成本 10-25 美元/小时，目标 2-3 美元/小时

投资回报周期（ROI）：Agility 估算2 年内回本

单台每天工作 7-8 小时，按 3:1 部署（3 台工作、1 台充电）可实现 24 小时不间断

这种"按小时卖劳动力"的模式，叫 RaaS（Robot as a Service）。客户不买车，而是按月或按小时租机器人和软件。Agility 拥有硬件所有权，负责维护和升级。

RaaS 是 Agility 和 Figure 最大的战略分野。 Figure 卖系统给宝马，Agility 卖"工时"给亚马逊。两种打法的现金循环、估值锚点、商业想象空间完全不同。

板斧 2：把客户名单做成行业样板

Agility 的客户不多，但每一个都是行业标杆：

① 亚马逊（Amazon）

2022 年亚马逊通过 Amazon Industrial Innovation Fund 参投 Agility B 轮

2023 年 10 月起，Digit 在西雅图南部的亚马逊物流中心测试，最初任务就是回收空周转箱

2024 年初数据显示：Digit 已能连续工作 7.5 小时、任务成功率 97%、达到人类速度的 75%

目前在亚马逊仓库的 Digit 数量估计在数十到 150 台之间（业内估算，未完全公开）

② GXO Logistics（全球最大合同物流商）

2023 年 12 月，Digit 在 GXO 运营的 Spanx 仓库试点

2024 年 6 月签多年期商业协议

2024 年 8 月：完成 1 万个订单搬运

2025 年 11 月最新数据：在 GXO 弗劳厄里布兰奇仓库累计搬运超过 10 万个货箱

这是 Agility 最硬的"实绩单"。

③ Schaeffler（德国汽车零部件巨头）

2024 年 11 月，C 轮 1.5 亿美元投资（行业首个突破 10 亿美元估值的硬科技独角兽之一）

同时签采购协议，计划在 Schaeffler 全球 100 家工厂部署 Digit

④ Ford（早期客户）+ Mercado Libre（拉美电商龙头，2025 年新客户）

10 年时间，Agility 没烧出 Figure 那种估值火箭，但把"人形机器人真实可用"这件事，在客户的资产负债表上一笔一笔地证明了。

板斧 3：把"机器人工厂"建成真东西

2023 年，Agility 在俄勒冈州塞勒姆建成了 RoboFab——全球第一个专用于量产人形机器人的工厂。

占地约 7 万平方英尺（6500 平方米）

4 条生产线，分别组装手臂、腿部、躯干、头部

目标年产能 1 万台以上

和 Figure 的 BotQ 比起来，RoboFab 没那么炫酷——没有"机器人造机器人"的宏大叙事。但它的优势是早 Figure 两年投产，并且已经在真实出货。

四、Agility 的三个"绕不过去"

夸完 Agility 的务实，必须说它的难处。商业化深耕不代表没坑。

绕不过去 1：估值和融资能力的天花板

2025 年 9 月 C 轮，Agility 投前估值 17.5 亿美元，加上新筹集的 4 亿美元，投后约 21.5 亿美元。

和 Figure 的 390 亿比，差了 18 倍。

这意味着什么？

估值锚点不同：Figure 赌"未来 AGI 劳动力"，Agility 赌"未来仓库搬运工"。前者的想象空间几乎是无限的，后者被锁在了一个垂直市场。

融资节奏被动：Agility 累计融资约 3.2 亿美元，按 2024 年裁员、运营亏损的信号看，现金流压力很大。要维持万台年产能、全球扩张，Agility 急需下一轮大额融资或被收购。

软银收购传闻：2025 年有消息称软银在接洽收购 Agility（软银 2021 年刚买了波士顿动力）。如果属实，这将是 Agility 最好的归宿——背靠软银生态，但要付出"独立人格"的代价。

绕不过去 2：单一场景的天花板和扩展难题

Agility 把所有赌注押在"仓库货箱搬运"上。这带来了三个风险：

场景天花板：仅美国仓储行业就有约 1200 万工人、年薪酬超 7800 亿美元。但这个市场里，传统 AGV/AMR 已经吃掉了 60% 以上。Digit 真正能切入的，可能只有 10-20% 的"非结构化、灵活搬运"场景，TAM 远小于预期。

场景扩展难：Digit 的硬件是为搬运货箱优化的（鸵鸟腿 + 夹爪）。要扩展到汽车制造、家政、零售等场景，需要重新设计。它的"通用性"反而不如 Figure 那种从头做通用 AI 的玩家。

客户集中度：GXO、Schaeffler、亚马逊三家加起来，可能占了 Agility 70%+ 的营收。任何一个客户砍单，都是致命打击。

绕不过去 3：技术叙事权的失语

这是 Agility 最被低估的"隐性风险"。

在 Figure、特斯拉 Optimus、波士顿动力都在讲"AGI+具身智能"宏大叙事的当下，Agility "只搬箱子" 的定位，反而不性感。

媒体曝光度低：YouTube 上 Digit 的搬运视频，播放量远低于 Figure 的 Helix 演示

招人难度上升：顶级 AI 人才想去能讲 AGI 故事的公司，Agility 的"垂直工程"路线对这群人吸引力有限

二级市场估值低：如果 Agility 未来上市，"仓库自动化服务商"的标签会严重压制估值倍数

当整个赛道都在讲"具身智能的未来"，最容易被市场低估的，反而是"已经能用的现在"。

五、几个关键时间点

时间事件意义

2015 Agility 在俄勒冈州成立学术派创业，10 年磨一剑

2017 Cassie 发布鸵鸟腿原型机

2019 Digit 一代发布加上躯干和双臂

2023.3 RoboFab 工厂启用全球首个量产人形机器人工厂

2023.10 Digit 进入亚马逊仓库商业化第一站

2024.4 Agility 裁员财务压力信号

2024.6 与 GXO 签多年期协议第一个规模化商业客户

2024.11 C 轮 1.5 亿美元，舍弗勒领投行业首个破 10 亿美元估值独角兽

2025.3 宣布 2025 年底前推出全球首款 OSHA 安全认证 Digit 监管破冰

2025.9 新一轮 4 亿美元融资，投前 17.5 亿软银接洽收购传闻浮出

2025.11 GXO 仓库累计搬运 10 万+ 货箱 Agility 最硬的"实绩单"

六、Agility 是"商业化范式"，不是"终极答案"

如果让我给 Agility 一个定义，我会说：

Agility 是人形机器人"商业化落地范式"的代表，它证明了"先垂直、再扩张"是可行的。但它的天花板，恰恰也是它的"务实"。

具体三点：

1. RaaS 模式可能成为行业标配

按小时卖"机器人劳动力"，而不是卖硬件——这个模式在制造、物流、安防、巡检等场景都会被复制。未来 3 年，我们会看到越来越多"机器人小时工"出现在招聘平台上。 Agility 是这个范式的开荒者。

2. 软银收购是高概率事件

从软银的轨迹看（买波士顿动力、接洽 Agility、2025 年末 53.75 亿美元收购 ABB 机器人），软银正在重组一个覆盖"工业机器人 + 人形机器人"的机器人帝国。Agility 作为"已经在仓库里干活的机器人"，是这个帝国里最稀缺的一块拼图。

3. Agility 的最大风险，不是技术，是估值

当整个赛道都在用 AGI 的尺子量估值时，Agility "垂直自动化服务商"的标签会让它长期被市场低估。它不缺技术、不缺客户、不缺数据，它缺的是"故事溢价"。

七、给读者的三条"避坑"建议

1. 不要被估值迷惑。 Figure 的 390 亿和 Agility 的 21.5 亿，差的是 18 倍故事，而不是 18 倍价值。真正的价值在客户的资产负债表上，不在 VC 的 PPT 里。

2. 看一家人形机器人公司，不要只看 demo，要看 RaaS 单价。单台时薪 30 美元的工人如果被 3 美元的机器人替代，这就是实在的 ROI。Figure 没公布，Agility 公开了。

3. 关注"安全认证"这个隐形壁垒。 Agility 2025 年底要拿 OSHA 认证，这是行业第一张人形机器人安全牌。谁先拿到、谁先在"开放工位、无围栏"的场景跑通，谁就抢到了下一个 10 年的入场券。

结语

回到开头的问题：Figure 的 390 亿，Agility 的 21.5 亿，谁更接近未来？

我的答案是：两个都接近，但方式完全不同。

Figure 在用故事定义未来，它要回答"具身智能能走多远"

Agility 在用工厂定义未来，它要回答"具身智能今天能干什么"

资本市场偏爱 Figure 那种能讲故事的，但产业终局，往往站在 Agility 那种能干活的那一边。

作为见证者，比起 390 亿的纸面财富，我更愿意相信 10 万个真实货箱的分量。

具身智能的伟大，不在于估值，而在于——

它能不能真的，搬起一个箱子。

参考信源（公开可查）：

Agility Robotics 官方公告与客户案例

Bloomberg、The Information、TechCrunch 报道

亚马逊工业创新基金（AIIF）公开声明

GXO Logistics 投资者公告与访谈

Schaeffler 集团 2024/2025 年报

CyberDaily、机器人前瞻、EEPW、第一财经深度报道

各券商与高盛、摩根士丹利人形机器人研报