当具身智能步入 "下半场"，市场目光都在转向垂直落地。那在物流场景中极难突破的 "最后一块拼图" 装卸环节，人工智能又发展如何？在 2026 世界机器人大会现场，率先完成装卸具身机器人商业化落地企业赛那德携 iLoabot 系列升级方案亮相，交出三份答卷：完成迭代的 iLoabot-M 2.0 自主装卸货机器人、首次发布的 iLoabot-X 自主作业机器人的拆码垛方案，以及覆盖 "自主卸货、读码、码垛" 和 "自主拆垛、读码、装车" 的 iLoabot 机器人系列解决方案。

　　装卸之所以是物流场景中最难啃的骨头，核心在于场景的复杂与不确定性，其中尤为有代表性的是多 SKU 混码装卸与重载拆码垛。赛那德相关负责人介绍，本次 iLoabot-M 2.0 的核心迭代针对 "SKU 多、垛形乱、标准不一" 的行业痛点，iLoabot-M 2.0 在算法模型与硬件适配性上实现了关键升级，算法迭代后适配多 SKU 混码，无需预先录入箱规即可柔性作业。此外 iLoabot-M 2.0 还从 "眼、手、脚、脑" 四大维度进行全面升级："手" 抓更牢 —— 末端吸盘优化升级，抓取贴合度更高，有效解决粘箱、掉箱问题，显著降低货损率；"脚" 站更稳 —— 底盘顶升系统升级，斜坡月台、不同尺寸车厢均可平稳作业，适配性更强；"眼" 看得更清 —— 感知系统补盲，消除视觉死角，抓取准确率与异常响应速度双提升；"脑" 算得更快 —— 模型算法迭代，突破多 SKU 数量限制，无需人工录入箱规即可适配混码作业。

　　针对重载拆码垛这一行业难题，赛那德首次发布了 iLoabot-X 2.0 的拆码垛方案，可实现 46 公斤稳定负载，重载能力跻身行业第一梯队，填补了具身机器人在重载拆码垛领域的能力空白。赛那德技术团队表示，方案的优越性源于毫米级精度控制体系与复杂场景异常处理机制。精度层面一方面通过多层定位矫正体系实现毫米级定位精度，从根源上保障重载码垛的垛形规整度；在异常应对层面依托自研 Robot Insight 模型提供 "上帝视角" 辅助，弥补机器人第一视角的感知局限，自主应对掉箱、垛位倾斜、垛序打乱、托盘偏移等现场异常情况。

　　事实上物流行业之所以成为具身智能公司竞相布局的重点赛道，根本原因在于它同时满足了三个关键条件：市场足够大、痛点足够刚性、数据足够充沛。从干线运输、园区配送到仓内分拣、月台装卸，物流链条长且环节众多，其中装卸货等重体力作业节点的人力替代需求尤为刚性。"多年来扎根物流作业现场，让赛那德积累了大量无法通过仿真获得的异常工况数据 —— 货物混堆、包装变形、车厢内壁不规则。" 赛那德 CTO 王义山介绍，正是这些 "不完美" 的真实状况，却是训练机器人泛化能力最有价值的素材。

2/2