在叉车行业谈智能化，杭叉集团永远是绕不开的名字。

这家成立近70年的老牌制造企业，曾见证并推动了中国工业车辆的发展进程。而如今，它再次站上产业聚光灯下——这一次的关键词，是“具身智能”。

2025年以来，杭叉在具身智能领域动作频频：2月，与国自机器人共同调研杭州市余杭区海创人形机器人产业创新中心；7月，旗下杭叉智能宣布，以增资扩股的方式收购国自机器人99.23%的股份；10月，正式发布首款轮式物流人形机器人“X1系列”。

在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，杭叉的每一步落子，显然已不仅局限于制造叉车或机器人本身，而是意在重塑一条全新的智能化增长曲线。

图：杭叉集团首席科学家 陶熠昆

与杭叉集团首席科学家陶熠昆的交流，或许正可帮助我们理解这场战略布局背后的深层逻辑。

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并购之后：重构智能物流版图

“2025年，我们完成了对国自机器人的收购，并整合为‘杭叉国自’。”陶熠昆在接受采访时开门见山。

这场收购远不只是一场资本层面的并购，更是一场以智能化为核心的体系重构。

从行业视角来看，这笔交易发生在一个微妙的时间点。制造业智能化已成为不可逆的浪潮。根据CMR产业联盟数据、新战略移动机器人产业研究所市场发展预测，2028年全球移动机器人市场规模将超过100亿美金。移动机器人作为智能制造的先锋力量正逐步展现出其引领产业升级与转型的巨大潜力。传统依赖硬件制造的企业，正面临被算法和系统能力重新定义的风险。

对杭叉而言，主动进化，已不是选择题，而是必答题。

在此背景下，国自的加入无疑是杭叉布局最关键的一步。作为一家在算法与系统层面具备深厚积累的企业，国自掌握着构建大规模、复杂智能仓储系统的“灵魂”---全场景智能导航、多智能体调度与柔性协作能力。这些技术，早已在国家电网、宝马汽车、史泰博等高要求场景中得到验证。

换言之，此次并购旨在整合国自机器人在移动机器人领域的技术研发优势与杭叉的制造、渠道资源，提升智慧物流解决方案的综合能力。

事实上，杭叉的角色早已在悄然转变。据陶熠昆介绍，自2018年起，集团便开始从单一设备制造商，迈向智能物流整体方案商的转型。业务也随之形成两大板块：一是传统叉车业务，二是以智能物流设备与系统集成为核心的新业务。这一转向，为杭叉切入具身智能领域埋下了伏笔。

“人形机器人并不是一个孤立的项目，而是我们AI战略的重要入口。”陶熠昆强调。

在杭叉集团的逻辑中，人形机器人、人工智能是当前的制高点，也是推动整个智能物流体系升级的加速器。通过人形机器人的研发，所积累的算法、感知、仿真和数字孪生等技术能力，能够反哺叉车、AGV等核心产品，让传统工业机器人完成以此“具身智能”的跨越。由此带来的，不仅是效率的提升，更是智能体系的再造。

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专用先行：做能干活的人形机器人

在当前具身智能技术快速发展的背景下，许多企业开始集中力量进入工业领域，特别是制造工厂这一高要求的应用场景。杭叉集团的战略布局则紧随这一趋势，针对这一方向的投入已从产品研发走向产业布局的深度整合。

从美的、特斯拉等企业的经验来看，工业场景正逐渐成为具身智能技术应用的最理想场地。工业场景天然具备多样的物理交互任务与稳定的规模化需求，为AI学习与泛化提供了优质的“训练场”。随着工业自动化需求的不断升级，具身智能技术正在逐步成为解决高强度、重复性任务的关键工具。

目前在许多工业现场，搬箱、拆垛、拣选、上下料等大量普遍且刚性的环节，仍主要依赖人工完成。这些工作劳动强度高、重复性强，而传统自动化手段难以彻底替代。杭叉希望以人形机器人切入这些尚未完全被自动化覆盖的细分场景，为智能物流补上“最后一环”。

这条路径背后，是一个清晰的判断：工业场景的刚性需求仍未被完全满足。陶熠昆提出，“物流领域是具身智能工业落地最理想的场景之一”。这一观点与行业的普遍认知相契合。

杭叉明确将重点放在适应具体工业场景的专用人形机器人上。陶熠昆认为，具身智能的产业化进程不会一蹴而就。“通用人形机器人短期内难以形成成熟的商业闭环，”他说，“当前我们会以专用人形机器人为主，推动其在真实工业场景中的落地应用。”这一判断反映了杭叉对行业未来趋势的精准把握。

通过深入挖掘特定场景的应用，杭叉的目标不仅是提升产品性能，更是构建适应复杂环境的智能解决方案。

陶熠昆明确表示，人形机器人并非为了取代AGV等传统设备，而是与之形成分工协作。“人形机器人取代原有移动机器人”本身是个伪命题。

在他看来，“人形机器人就是替代人的”。在实际作业流程中，AGV、AMR等设备负责运输与物料调度，而人形机器人则专注于终端环节的柔性任务，例如从货架搬运料箱、从集装箱拆取货物，或配合人工完成装配前的上料。

这种“人机协作”模式让智能物流体系更加完整，也有效降低了企业对人工的依赖。

“在大多数场景中，我们并不追求彻底无人化，而是希望机器去承担那些人力不划算的环节。”陶熠昆总结道。

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技术路线：数据驱动 算法为刃

在技术路线选择上，杭叉同样采取了融合思维。

当前，人形机器人的技术路径主要分为两大方向：“端到端”大模型路线与“分层式”具身智能架构。前者追求从视觉、语言到动作的整体学习与直接决策，具有强泛化与通用性，但受限于数据量与算力瓶颈，仍处于探索阶段；后者则通过将“大脑”“小脑”分层，实现感知、决策与执行的模块化协作，更适用于现阶段的工业落地。

杭叉选择的正是融合式路线——既吸收端到端模型的数据驱动优势，又保持工业控制体系的稳定性。

“我们既延续AGV的技术路线，也积极引入人工智能，以数据驱动的方式推进具身智能的发展。”陶熠昆介绍。具体来看，杭叉通过引入VLA模型与自研控制算法相结合，实现了“感知—语义—动作”的自主理解能力，使机器人既具备学习与泛化潜力，又能在复杂环境中实现动态判断与决策。

这一技术路线的平衡思维，也让杭叉在“软件派”与“硬件派”的分歧中找到了独属于制造企业的答案---以数据驱动智能演进，以算法弥补硬件边界。在陶熠昆看来，“数据驱动的具身智能长期来看将通往一个万亿级别的市场”。

据介绍，杭叉此次推出的人形机器人所用到的所有核心算法均为自研---涵盖嵌入式控制、底盘算法乃至动作与感知模型，全部由团队自主掌握。

在硬件方面，杭叉则得益于在AGV领域的长期积累。通过在智能物流领域多年的布局，杭叉已成功落地超过20000台AGV、AMR，服务覆盖快消品、光伏、储能、电力、橡胶、第三方物流、汽车等20多个行业，沉淀了丰富的本地制造经验。这不仅使其在硬件设计上具备高度自主能力，也保障了产品的高可靠性。

值得一提的是，人形机器人所使用的多数传感器均可沿用自AGV产品，这不仅降低了研发与制造成本，也实现了技术体系的延续与复用。

“人形机器人本质上是一个不断进化的智能设备，它的成长更依赖‘大脑’——算法与模型的优化，而不是昂贵的传感器。”在陶熠昆看来，未来的方向应是采用易获取、低成本、通用型的传感器，通过算法与模型的提升弥补硬件性能局限，从而在成本与性能之间取得平衡。

他进一步透露，预计明年上半年，杭叉一台人形机器人样机的成本，就能让客户在1~2年内回本；未来两年内，人形机器人的成本还有望进一步降至一名普通工人的年薪水平。

与AGV需要深入对接信息系统不同，杭叉的人形机器人更强调“单体智能”的独立性。它不依赖复杂的系统对接，也无需现场部署团队长期调试。用户只需将设备放入指定区域，通过语音或按钮指令即可使用。这种“轻部署”模式，使得企业能以更低的门槛尝试智能化改造。

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产业底盘：数据土壤 场景为王

具身智能的竞争，从来不只是技术之争，更是产业体系的比拼。

正如陶熠昆所言，许多专注于人形机器人的企业，虽然在硬件和算法方面具有优势，但在场景落地、数据积累上却面临巨大挑战。无论是国内外的创业型公司还是一些大厂商，尽管在模型和技术层面取得了突破，真正能够推动技术落地并解决行业痛点的却是少数几家具备完整产业链和深厚数据积累的公司。

行业内普遍面临的一个问题是，如何在复杂的工业场景中收集到足够且高质量的数据。具身智能的训练数据问题已经成为许多企业面临的核心瓶颈。尽管仿真数据能够为机器人提供初步的训练，但它依然无法完全替代真实场景中的数据积累。

杭叉的优势，恰恰在于其深厚的产业底盘。

作为一家历史悠久的叉车制造企业，杭叉在全球范围的产业布局、深耕制造业各行各业的经验，以及超过300家的销售与服务网络，构成了独一无二的场景优势。大量叉车的在役数据和出货规模，则成为具身智能落地最坚实的“数据土壤”。更重要的是，杭叉集团稳健的主营业务让这场投入具备“抗周期”的底气。

正如陶熠昆所言，真正的壁垒不在算法，而在场景与数据。算法可以开源，模型的差距也会随着企业的投入而缩小，但数据和真实场景无法被复制。这使得具备强大数据积累和落地能力的公司在行业竞争中脱颖而出。而杭叉，凭借其广泛的产业布局和长期积累的场景数据，已在这一点上建立了独一无二的优势。

具身智能的长期进步，依赖于大量的高质量数据，杭叉的产业优势使其能够在这方面领先一步——通过广泛的现场采集与仿真技术相结合，杭叉能够建立起完整的数据积累和反馈机制，从而推动技术和产品的持续进化。

这一点正是杭叉在其战略布局中明确强调的四大发力方向：模型、数据、硬件、场景。

在模型上，杭叉紧跟国际主流的模型范式，不断扩展在工业环境中的理解与规划能力；在数据上，通过仿真与现场采集结合，构建高质量工业数据集，驱动算法自我迭代；在硬件上，坚持工业级可靠性标准，确保设备能在生产线上长期稳定运行；在场景上，从搬箱、拆封到拣选、上料，持续挖掘AI的真实价值。

这种综合的产业布局，使得杭叉并不仅仅是追求短期的销量增长。它更注重的是长期能力的构建和持续的技术积累。背靠集团的制造体系与现金流，它具备穿越经济周期的稳定性与持续创新的韧性。

陶熠昆总结道：“从长期看，我们更大的优势是积累。人形机器人只是一个切入点，AI是我们当前坚定不移投入的方向。”

对于杭叉而言，具身智能并非一场追逐风口的冒险，而是一场以场景为基石、以数据为燃料的产业级进化。

结语

从人工叉车到无人叉车，再到具身智能，杭叉的轨迹几乎浓缩了中国制造企业智能化转型的全过程。它的每一步都不喧哗，却扎实落地。

在“具身智能热”之下，各类人形机器人以惊艳姿态纷纷登台，但真正的问题是---谁能让它们走下舞台，走进工厂。而杭叉，正在用实际行动回应这个问题。