裝卸環節一直是物流場景中極難突破的“最後一塊拼圖”物流。在2026世界機器人大會（WRC）現場，賽那德攜iLoabot系列升級方案亮相，交出了三份答卷：完成迭代的iLoabot-M 2.0自主裝卸貨機器人、首次釋出的iLoabot-X 自主作業機器人的拆碼垛方案，以及覆蓋“自主卸貨、讀碼、碼垛”和“自主拆垛、讀碼、裝車”的iLoabot機器人系列解決方案。
當具身智慧步入“下半場”、市場目光轉向垂直落地之際，這家率先完成裝卸具身機器人商業化落地企業，正用一套針對物流最後20米裝卸難題的“從車廂到庫內”自研方案，重新定義物流過載裝卸環節的具身技術落地的邊界物流。
多SKU裝卸、過載拆碼垛物流，裝卸的“硬骨頭”到底難在哪？
裝卸之所以是物流場景中最難啃的骨頭，核心在於場景的複雜與不確定性，其中尤為有代表性的是：多SKU混碼裝卸與過載拆碼垛物流。
圖片說明物流：賽那德2026WRC世界機器人大會現場
先說多SKU物流。多SKU混碼裝卸場景是物流裝卸最棘手的挑戰之一。真實倉庫中幾十種箱規混裝是常態，貨型尺寸不一、堆疊方式各異，還要考慮交錯碼放保證運輸穩定性——沒有統一的執行模板。傳統“預錄箱規—定點放置”的方案如同按劇本走臺，僅能適配標準化單一場景，面對真實物流現場幾乎無能為力。
再說過載拆碼垛物流。碼垛的難點則在於精度與異常處理的雙重挑戰。碼垛看似簡單，但對機器人而言需要毫米級的定位精度，任何細微誤差都可能導致垛形坍塌。更棘手的是，過載場景下重心不穩、貨箱形變等異常頻發，傳統工業機器人只能定點執行，遇到異常便束手無策。
雙系列同臺物流：補齊“最後20米”的全鏈路作業能力
本次iLoabot-M 2.0的核心迭代針對“SKU多、垛形亂、標準不一”的行業痛點，iLoabot-M 2.0在演算法模型與硬體適配性上實現了關鍵升級，演算法迭代後適配多SKU混碼，無需預先錄入箱規即可柔性作業物流。
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此外，iLoabot-M 2.0還從“眼、手、腳、腦”四大維度進行全面升級：“手”抓更牢——末端吸盤最佳化升級，抓取貼合度更高，有效解決粘箱、掉箱問題，顯著降低貨損率；“腳”站更穩——底盤頂升系統升級，斜坡月臺、不同尺寸車廂均可平穩作業，適配性更強；“眼”看得更清——感知系統補盲，消除視覺死角，抓取準確率與異常響應速度雙提升；“腦”算得更快——模型演算法迭代，突破多SKU數量限制，無需人工錄入箱規即可適配混碼作業物流。
針對過載拆碼垛這一行業難題，賽那德首次釋出了 iLoabot-X 2.0 的拆碼垛方案，可實現 46 公斤穩定負載，過載能力躋身行業第一梯隊，填補了具身機器人在過載拆碼垛領域的能力空白物流。
賽那德技術團隊表示，方案的優越性源於毫米級精度控制體系與複雜場景異常處理機制物流。精度層面，一方面透過多層定位矯正體系，實現毫米級定位精度，從根源上保障過載碼垛的垛形規整度；在異常應對層面，依託自研Robot Insight 模型提供“上帝視角”輔助，彌補機器人第一視角的感知侷限，自主應對掉箱、垛位傾斜、垛序打亂、托盤偏移等現場異常情況。
產品迭代的背後，是賽那德對物流裝卸這一“剛需卻極難攻克”賽道的清醒判斷——把每一次升級都釘在真實工況的痛點上物流。“具身智慧的落地沒有一蹴而就的跨越，我們始終紮根一線現場，將客戶真實痛點轉化為技術迭代的動力，一步步突破能力邊界。”賽那德CTO王義山這樣說。
深耕具備商業化確定性的物流場景
賽那德的核心優勢，恰恰在於它不是從實驗室出發去找場景，而是從一線場景倒逼技術迭代物流。多年來紮根物流作業現場，讓賽那德積累了大量無法透過模擬獲得的異常工況資料——貨物混堆、包裝變形、車廂內壁不規則，這些"不完美"的真實狀況，恰恰是訓練機器人泛化能力最有價值的素材。
王義山總結了公司的三點優勢：行業Know-how——賽那德深耕物流行業多年，在痛點洞察與資源整合方面具備顯著優勢，能夠精準切入高價值環節，快速實現技術閉環與商業驗證；模型優勢——依託自研Robot Insight通用大腦，構建全球首個物流裝卸垂直物理引擎，讓機器人理解物理規則、具備預見能力；資料壁壘——率先跑通商業閉環，透過真實場景訓練沉澱高純度真機資料，持續快速迭代自有模型，構築難以復刻的護城河物流。
事實上，物流行業之所以成為具身智慧公司競相佈局的重點賽道，根本原因在於它同時滿足了三個關鍵條件：市場足夠大、痛點足夠剛性、資料足夠充沛物流。從幹線運輸、園區配送到倉內分揀、月臺裝卸，物流鏈條長且環節眾多，其中裝卸貨等重體力作業節點的人力替代需求尤為剛性。
對具身智慧公司而言，物流場景提供了海量且持續的真實工況資料，尤其是裝卸貨、拆碼垛這類高頻動態場景沉澱的一線資料，是訓練模型、打磨產品最珍貴的燃料物流。更重要的是，物流客戶的 ROI 測算極為嚴格，能在這裡跑通商業閉環的產品，天然具備向其他工業場景遷移的能力。
賽那德要做的，是把“聰明的生產力”真正嵌入物流場景，不做實驗室裡好看卻無法落地的“展示品”，只做能幫客戶解決實際問題、算得回成本的具身智慧解決方案，在商業化確定性最強的賽道持續深耕，一步步實現物流重體力環節的全智慧化升級物流。
