2026中國智能倉儲物流行業：具身智能從“演示”走向“工況”的確定性

引言：一份文件與一個合作，劃出兩條新線

過去一周，智能倉儲物流領域出現了兩組極具信號意義的事件。

一組來自政策端。10月19日前后，商務部等九部門聯合發布《關于加快推進科技興商的意見》，明確提出“實施加快數智供應鏈發展專項行動”，點名推廣智能立體倉庫、智能物流裝備、無人配送等設施設備，推進倉配運智能一體化。更值得反復咀嚼的是文件中的一句話：“推動具身智能技術落地，拓展商貿物流的應用場景”。這是“具身智能”首次以正式政策語言進入商貿物流的頂層設計框架。

另一組來自產業端。幾乎同一時間，德馬科技宣布與螞蟻集團旗下具身智能企業螞蟻靈波達成深度戰略合作，雙方將“圍繞物理AI技術的產業落地，整合具身模型技術底座與物流工程化能力，基于真實倉儲業務工況，共同開展具身智能技術的產業化驗證與落地實踐”。與此同時，德馬科技公告擬發行可轉債募資不超過7.02億元，用于智能物流裝備及具身智能系統研發中心建設等項目。

政策在說“要推動具身智能落地”，產業在說“我已經在真實倉庫里驗證了”。這兩條線索的交匯點，恰恰是理解智能倉儲物流行業“十五五”走向的關鍵切口：這個行業正在從“賣設備、做集成”的生意，轉向“在真實場景中訓練和驗證智能體”的能力競賽。

中研普華產業咨詢師團隊長期跟蹤發現，中國智能倉儲物流行業正站在從“自動化集成商”向“場景智能體定義者”躍遷的關鍵節點。中研普華最新發布的《2026-2030年中國智能倉儲物流行業全景分析及發展趨勢預測研究報告》明確指出，政策紅利從“補貼設備”轉向“培育場景”、具身智能從“概念驗證”走向“工況落地”、以及行業集中度從“極度分散”走向“能力分層”，正在成為決定智能倉儲企業能否在“十五五”期間勝出的三個核心變量。

一、政策窄門：從“買設備給補貼”到“在場景里做驗證”

1. 數智供應鏈專項行動的實質變化

九部門文件的產業分量，不在于“又提了智能倉儲”這個舊話題，而在于政策的作用對象發生了根本轉移。

過去幾年，智能倉儲的政策抓手主要是“設備更新補貼”和“自動化改造支持”。企業買AGV、建立體庫，可以申請補貼，政策的邏輯是“降低你的采購成本”。但這次文件的重心是“實施加快數智供應鏈發展專項行動”，強調“深化物聯網、云計算、區塊鏈等技術協同創新”，“培育一批數智供應鏈領軍企業，賦能鏈上中小企業”。

這意味著，政策的目標不再是“讓更多企業買得起自動化設備”，而是“讓具備系統能力的企業把智能供應鏈做成可復制的服務”。文件明確要“賦能鏈上中小企業”，潛臺詞是：頭部企業應該把數智化能力產品化、平臺化，輸出給無力自建智能倉儲的中小商貿物流企業。

中研普華的產業研究報告指出，政策重心的轉移將加速智能倉儲行業的“能力分層”。過去，一家集成商只要能把AGV和貨架拼在一起、通過驗收，就能拿到項目款。未來，政策資源和市場機會將向那些能夠提供“系統級智能調度能力”和“可復制的數智化方案”的企業集中。在項目評估中，企業的“平臺化輸出能力”應作為比“單項目集成能力”權重更高的指標。

2. “具身智能”入文的信號意義

文件中最值得反復咀嚼的表述，是“推動具身智能技術落地，拓展商貿物流的應用場景”。

為什么這句話重要?因為具身智能在倉儲場景的落地，和傳統自動化設備有本質區別。一臺AGV執行的是預設的路徑指令，它不會“理解”自己為什么走這條路。而具身智能的核心是“感知—決策—執行”的閉環：機器人需要理解環境、判斷異常、自主調整策略。文件把具身智能納入商貿物流的政策框架，意味著監管層認可了一個判斷：倉儲物流是具身智能規模化落地最現實的場景之一。

工信部在此前聯合國務院國資委啟動的人形機器人實景實訓專項行動中，已經明確將倉儲物流定位為具身智能規模化落地的“黃金場景”。九部門文件的表述，是對這一定位的政策確認。

中研普華的行業調查報告認為，“具身智能入文”將改變智能倉儲企業的研發投入邏輯。過去，倉儲自動化企業的研發投入主要圍繞“更快的分揀、更高的堆垛、更穩的輸送”展開;未來，研發投入將向“場景理解能力”“異常處置能力”和“人機協作能力”傾斜。在“十五五”期間，能夠在真實倉儲工況中積累具身智能訓練數據的企業，將獲得顯著的數據壁壘。

二、技術窄門：當“攀爬機器人”與“具身模型”在同一個倉庫相遇

1. 菜鳥的攀爬機器人：從“能用”到“好用”的跨越

政策在說“具身智能”，產業端已經在用行動回答“具身智能在倉儲里到底能做什么”。

菜鳥香港eHub的攀爬機器人倉是一個值得拆解的樣本。倉庫取消了人工與叉車通道，四向穿梭機器人負責整箱貨物的立體存儲，攀爬機器人負責小件揀選。56臺攀爬機器人在地面運行速度達到每秒4米，10秒即可爬升至5層樓高的貨架。效果是直接的：倉庫整體利用率提升1.5倍，人工效率提升50%。

這個案例的產業含義不在于“機器人爬得快”，而在于它解決了一個真實的商業痛點。香港的倉庫租金全球最貴之一，物流企業面臨的不是“要不要自動化”的選擇題，而是“不自動化就活不下去”的生存題。攀爬機器人的價值，不是“替代了工人”，而是“在同樣的租金下多存了1.5倍的貨”。當自動化的回報可以被折算成“省了多少租金”時，投資決策就不再需要“說服”，而是“算賬”。

中研普華的市場調研報告指出，智能倉儲的“價值敘事”正在從“省人工”轉向“省空間”和“提周轉”。在土地成本高企的一二線城市和香港等地區，“空間利用率”比“人工替代率”更能打動決策者。在投資策略報告中，能夠在高密度存儲和快速揀選之間取得平衡的解決方案，應獲得比“單純堆疊AGV數量”更高的估值權重。

2. 德馬與螞蟻靈波的合作：具身智能的“工況驗證”邏輯

德馬科技與螞蟻靈波的合作，揭示了具身智能在倉儲場景落地的另一條路徑：不是讓機器人“更聰明”，而是讓模型“更懂倉庫”。

合作的核心表述是“基于真實倉儲業務工況，共同開展具身智能技術的產業化驗證與落地實踐”。這句話的關鍵詞是“真實工況”。具身智能的模型能力再強，如果只在實驗室的規整環境中訓練，到了真實倉庫里面對雜亂堆放的貨品、突然出現的叉車、破損的包裝箱，就會“失靈”。德馬提供的是物流工程化能力和真實場景，螞蟻靈波提供的是具身模型技術底座，兩者結合的目的是用真實場景的數據去“校準”模型，讓它在倉庫里真正能用。

這種“場景方+模型方”的合作模式，與過去“集成商+設備商”的模式有本質區別。過去，集成商從設備商那里采購標準化的硬件，拼在一起交付給客戶。現在，場景方需要和模型方深度綁定，在真實業務中持續訓練和迭代模型，硬件只是模型的“身體”，真正的價值在“大腦”里。

中研普華的產業分析報告指出，“工況驗證能力”是區分“真具身智能”和“偽具身智能”的核心標尺。一個能在演示視頻里疊衣服的機器人，和一個能在真實倉庫里每天處理上千個非標包裹的機器人，是兩回事。在“十五五”期間，擁有真實倉儲場景、并能持續產生訓練數據的企業，將在具身智能的產業化競賽中占據不可替代的位置。

三、競爭窄門：低集中度格局下的“能力分層”

1. 一個“極度分散”的行業正在等待分化

智能倉儲行業當前的競爭格局，用一個詞概括就是“分散”。

華經情報網的數據顯示，我國智能倉儲行業的龍頭企業市場集中度較低，CR5在10%以下，CR10在15%以下。海外企業在高端市場具有技術優勢，國內供應商則以下游垂直領域為切入點，在中低端市場憑借性價比競爭。

這種格局的形成有其歷史原因。智能倉儲的項目高度非標，不同行業、不同客戶的需求差異巨大，很難用標準化產品覆蓋。一個做電商倉的企業和一個做制造業線邊倉的企業，需要的系統邏輯完全不同。這種非標屬性天然抑制了集中度的提升。

但“分散”不等于“沒有分化”。中研普華的競爭格局分析指出，智能倉儲行業的競爭正在從“誰都能做”向“誰能做別人做不了的事”分層。第一層是“設備集成”，門檻最低，競爭最激烈，利潤最薄;第二層是“系統調度”，需要WMS/WCS軟件能力和多設備協同算法，門檻中等;第三層是“場景智能體”，需要在真實工況中訓練具身模型，門檻最高，目前只有少數頭部企業和跨界合作者具備能力。

在“十五五”期間，停留在第一層的企業將面臨持續的價格壓力，而能夠向第二層和第三層遷移的企業，將獲得結構性的利潤空間和客戶黏性。

2. 德馬科技的可轉債：一個“投入方向”的樣本

德馬科技的可轉債募資用途，提供了一個觀察企業“往哪層走”的窗口。

7.02億元的募資中，除了擴建智能物流裝備核心部件產能，還有一個明確的方向：智能物流裝備及具身智能系統研發中心建設項目，以及工業智能數據采集終端生產項目。把錢投向“具身智能系統研發”和“數據采集終端”，說明這家企業判斷：未來的競爭力不在“造更多設備”，而在“采集更多真實場景數據、訓練更好的模型”。

這與九部門文件的政策方向是一致的。文件提出“培育商業智能體新業態，重點開發智能物流專業智能體”。企業把錢投在“智能體”上，政策把資源導向“智能體”上，兩者的合力正在把智能倉儲行業從“設備密集型”推向“數據密集型”。

中研普華的戰略報告認為，“數據資產”將成為智能倉儲企業估值的新錨點。一個擁有大量真實倉儲工況數據的企業，其價值不僅體現在當前的營收和利潤上，更體現在“這些數據能訓練出什么模型、模型能復制到多少場景”上。在項目評估中，企業的“數據積累規模”和“場景覆蓋廣度”，應作為評估其長期競爭力的核心維度。

四、“十五五”展望：智能倉儲物流的三重確定性

1. 政策從“鼓勵”走向“培育場景”的確定性

九部門文件不是第一份提智能倉儲的政策，但它是第一份把“具身智能”和“數智供應鏈領軍企業”放在同一框架里的政策。政策的邏輯已經清晰：不是“讓每家企業都買自動化設備”，而是“讓有能力的企業把智能供應鏈做成可輸出的服務”。中研普華的產業規劃分析認為，在“十五五”期間，政策資源將向“平臺化能力”和“場景驗證能力”傾斜，單純的設備集成商將越來越難獲得政策紅利。

2. 具身智能從“演示”走向“工況”的確定性

德馬與螞蟻靈波的合作、菜鳥攀爬機器人的規模化投用、工信部將倉儲物流定位為具身智能的“黃金場景”——這些信號指向同一個判斷：倉儲物流是具身智能最先跑通商業閉環的場景之一。原因很樸素：倉庫的環境相對可控、任務重復性高、投資回報可量化。中研普華的市場前景預測認為，在“十五五”期間，能夠在真實倉儲工況中持續訓練和迭代具身模型的企業，將在這一輪技術浪潮中獲得先發優勢。

3. 行業從“分散”走向“分層”的確定性

CR5不到10%的格局不會一夜之間改變，但“分層”已經在發生。設備集成層的競爭將更加激烈，系統調度層的能力要求將越來越高，場景智能體層的進入門檻將越來越難以跨越。中研普華的行業研究報告指出，“能力分層”比“集中度提升”更能準確描述智能倉儲行業的未來格局。在“十五五”期間，企業需要回答的核心問題不是“我的市場份額是多少”，而是“我站在哪一層、我能不能往上走一層”。

結語：智能倉儲的“成人禮”

智能倉儲物流行業正在經歷的，不是一場簡單的“設備升級”或“政策利好”，而是一場深刻的價值重估。當九部門文件把“具身智能”寫進商貿物流的頂層設計，當攀爬機器人在香港的倉庫里用“多存1.5倍的貨”證明自動化的真實回報，當德馬科技把錢投向“數據采集”而非“產能擴張”——這個行業的游戲規則，正在從“誰集成過更多項目”轉向“誰在真實場景中訓練出了更聰明的智能體、誰的數據能復制到更多倉庫”。

中研普華依托專業數據研究體系，對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析，致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系，我們助力合作方有效控制投資風險，優化運營成本結構，發掘潛在商機，持續提升企業市場競爭力。

若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果，可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2026-2030年中國智能倉儲物流行業全景分析及發展趨勢預測研究報告》，該報告基于全球視野與本土實踐，為企業戰略布局提供權威參考依據。