36 氪獲悉，中信建投研報表示，為實現物流分揀作業，泛人形機器人（非完全人形）需要具備多模態感知和端到端大模型能力。我們認為當前硬件端泛人形機器人已經達到物流場景商業化的門檻，但國產具身模型端距離真正落地仍有一定提升空間。從經濟性來看，在 2 年收回成本的假設下，泛人形機器人的投入產出比與分揀工人已經持平。我們認為今年下半年泛人形機器人在物流場景會逐步從 demo 場景轉向交付客戶試用，等客戶驗證后明年有望迎來爆發增長。
36氪
9分鐘前
36 氪獲悉，中信建投研報表示，為實現物流分揀作業，泛人形機器人（非完全人形）需要具備多模態感知和端到端大模型能力。我們認為當前硬件端泛人形機器人已經達到物流場景商業化的門檻，但國產具身模型端距離真正落地仍有一定提升空間。從經濟性來看，在 2 年收回成本的假設下，泛人形機器人的投入產出比與分揀工人已經持平。我們認為今年下半年泛人形機器人在物流場景會逐步從 demo 場景轉向交付客戶試用，等客戶驗證后明年有望迎來爆發增長。
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