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以某知名电商企业为例，在传统物流仓储模式下，面对 “双 11”“618” 等购物节，订单量瞬间激增，仓库内工作人员需长时间高强度作业。
即便如此，货物分拣速度仍难以匹配订单生成速度，导致大量订单积压，发货延迟。据统计，传统模式下，仓库工作人员每日平均行走距离长达 20 公里，耗费大量体力在货架间寻找货物，真正用于有效分拣操作的时间占比不足30%。
制造业领域同样面临挑战。产品迭代周期不断缩短，小批量、多批次的生产模式成为主流，这对物料供应的及时性与灵活性提出了极高要求。
在传统制造工厂中，物料搬运依赖人工叉车和推车，工人穿梭于庞大的仓库与生产线之间，不仅效率低下，而且极易因人为疏忽导致物料错发、漏发，影响生产进度。
例如，某3C产品制造企业，因传统物流仓储的弊端，每年因物料供应问题导致的生产线停滞时间累计超过500小时，造成直接经济损失达数百万元。
在一些极端环境，机器人的适应能力也更好，比如冷链物流。
以某冷链食品企业为例，传统仓储模式下，低温环境严重影响工人作业效率，而且货物分拣准确率低，货物损耗率高，而机器人可以24h不间断作业。据极智嘉招股书数据，机器人可降低约60%人力成本，货物损耗率降低至5%以内。
比如，某公司仓库在大促期间，平时需招募大量临时工，以应对订单高峰。如今借助物流机器人，人力需求大幅降低，而且订单处理量从每日5万单提升至50万单。
目前，极智嘉收入占比最高的业务是AMR 解决方案销售。简单来说就是卖“智能搬运机器人+配套系统”给企业，帮它们实现仓库和工厂的自动化搬运、拣货、分拣等任务。
在仓储履约方向，若按收入计算，极智嘉已经连续5年全球第一。2022-2024年，其收入从 14.52 亿元增至24.09亿元，近三年持续亏损。
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物流机器人行业起源于上世纪 50 年代。
1953年，全球首台自动导引车（AGV）于美国诞生，它由美国 Barret 公司从简易牵引式自动导引车（AGC）改造而来。
早期的AGV主要应用于工业制造领域，受限于当时的技术水平，其导航方式极为单一，主要依靠在地面铺设磁条或预设固定路径，如同被一根无形的绳索牵引，在工厂和仓库间执行着简单的物料搬运任务，灵活性与自主性严重不足。
进入20 世纪 90 年代，计算机技术、传感器技术以及无线通信技术发展。
导航系统率先迎来变革，从曾经刻板的预设路径模式，逐步进化为更加灵活智能的激光导航、视觉导航等先进模式，使得物流机器人能够在复杂环境中穿梭。
同时，激光雷达、视觉传感器等多种传感器协同应用，提升了机器人对周围环境的感知精度，避障功能也愈发可靠。
这一时期，物流机器人在汽车制造、半导体等行业广泛应用——后者对生产精度和效率要求较高。随后，其应用领域逐渐向仓储、配送中心等物流关键环节拓展。
步入21世纪，人工智能、物联网等前沿技术发展，自主移动机器人（AMR）应运而生。
通过配备激光或视觉 SLAM 系统，机器人不再依赖预先铺设的导引物，只需明确起点和终点，便能凭借算法自动规划最优运行路径。
例如2010年底，二维码技术在国内广泛普及，并迅速被应用于AGV的导航系统中，通过地面铺设的二维码矩阵，AGV能够精准获取位置信息，实现毫米级的定位和路径规划。
此后，复合型AMR 的出现，让机器人集成了机械臂、抓取装置、传感器阵列等多功能模块，能够完成一系列更为复杂的操作，诸如货物分拣、码垛、搬运等复杂操作，拓展了机器人在物流全流程中的应用场景。
目前，全球物流机器人市场规模不断扩大，根据 Interact Analysis 的报告，2019-2021年，全球物流机器人（物流仓储和制造业）出货量翻了2.5倍。预计2023-2028年，全球AMR市场规模将以36.8%复合年增长率增长，到2028年规模达1725亿元。
这一增长背后的需求，主要源自电商、零售、制造业等行业，对高效物流的需求增加。
