大约3或4年前，去成都菜鸟仓库调研时，我看到的还是大机械臂、自动传送带等工业化成果。

今天，在菜鸟香港eHub物流仓里，我们已经能看到大量物理AI在物流这个应用场景渗透的迹象。

图3是具身智能初创公司昆腾动力研发的智能分拣手臂（仍在实训阶段），它的优势不仅在于灵巧手、旋转关节致动器等硬件的升级，还在于它内置了阿里Qwen3.5模型，且采用视觉智能模式——每颗机械手上都有摄像头，这使得它可以结合物理视觉与大模型做决策。

昆腾动力创始人李强告诉我，目前中国每天平均大约有6亿个包裹产生——一个订单可能有多个包裹，而每一个包裹单单是从入仓、出库、上路、配送这样的零售端流通环节，就需要经历至少4次分拣，如果算上生产端的物流，次数只会更多，所以在物流这个应用场景，物理AI大有可为。

除此之外，我们在菜鸟香港仓里还看到了大量智能机器人整理货架、传送货物。

今天的中国人早已习惯了国内购物次日达，全球购物三日达也开始飞入寻常百姓家，消费者岁月静好的体验背后，是数以千万计的物流产业工人为我们在负重前行。

深入物流仓储作业区观察，这种感受会更加直观、深刻。

很多人可能不知道，物流仓储环境是没法安装空调的，在里面工作基本上就是冬冷夏热，而且工作内容整体上枯燥、繁重、重复，菜鸟透露的数据是，他们全球十几万一线员工的平均年龄是40-50岁，年轻人大部分不愿意接受这样的工作，在全球老龄化、配送时效不断提速的背景下，具身智能辅助、替代人力将是刚需。

考虑到发达国家与地区的人力成本高企，比如香港这种地方物流作业人员普遍在3万左右月薪，企业年度用人单人成本接近50万，具身智能替代人力在ROI角度更具紧迫性与实用性。

十几年前推动电子面单广泛应用，十年前推动工业自动化落地仓储作业，几年前推动数字AI应用到商家托管、判图、配仓、跟单，如今又开始推动物理AI在仓储物流领域落地，菜鸟一直坚持科技创新引领行业发展。

但是，若你了解物流行业真实背景，就会清楚这注定了是一条漫长、复杂、困难的道路，数以万计的SKU、不同形状、重量、动销周期，不停的分拣、打包、分装、搬运、入库、出库，每次去大型仓库调研，我都心生感叹，这里实在是人类为了维持自己的生活方式，与自然、物理世界搏斗的具象化。

从AI产业发展的角度看，资本市场对于AI应用端ROI的紧迫性越来越高，而民主党重新执掌两院，AI数据中心建设进程遭遇潜在政策逆风，又为物理AI的发展蒙上了一层阴影。

有趣的是，我发现投资者常常悲观，而创业者永远乐观。

7月份去晶泰控股调研时，当时AI产业链在资本市场风声鹤唳，但在场的医疗AI领域创业者每人都信心满满；这次AI产业链的市场表现更惨，很多人（包括我自己）都已经跌麻了，但我今天看到的物理AI领域创业者们，每个人身上都充满了乐观的能量。

可能正应了那句话：悲观者正确，乐观者前行。

道路是曲折的，前途是光明的，与走在路上的投资者和创业者们共勉。$阿里巴巴(BABA)$  $阿里巴巴-W(09988)$