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      極智嘉正式登陸港交所,全球智慧物流機器人第一股誕生

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      7月9日,全球智慧物流機器人領軍企業極智嘉(股票代碼:02590.HK)在港交所主板鳴鑼上市,成為全球“智慧物流機器人第一股”。極智嘉成立于2015年,以“讓物流更智能”為使命,專注于自主移動機器人(AMR)及智能物流解決方案的研發與應用。

      據招股書披露,極智嘉2024年營收達48.7億元人民幣,同比增長42%;凈利潤5.3億元,同比扭虧為盈,毛利率提升至38.6%。其核心優勢在于全場景覆蓋能力:從“貨到人”揀選系統到四向穿梭車密集存儲,從無人叉車搬運到復合機器人協同作業,極智嘉已構建全球最完整的AMR產品矩陣,并擁有超1500項專利技術。

      在全球化戰略驅動下,極智嘉業務覆蓋多個國家和地區。截至2024年,極智嘉以155億人民幣估值入選《胡潤全球獨角獸榜》,并連續三年蟬聯全球AMR市場占有率第一 。公司客戶包括沃爾瑪、豐田、西門子等全球知名企業,關鍵客戶復購率約90%。極智嘉還致力于可持續發展,通過物流機器人方案幫助客戶實現節能減排。

      全棧自研構筑行業護城河

      極智嘉率先將激光雷達(LiDAR)與RGBD相機深度融合,開發出行業領先的激光視覺融合SLAM技術。該技術通過多傳感器數據實時校準,實現動態環境下±10mm定位精度與±1°角度控制,遠超傳統激光SLAM的±50mm誤差范圍。

      在韓國電商巨頭Coupang的千臺級機器人倉中,該技術成功應對高密度貨架調整、高頻次貨物移動等復雜場景,使倉庫運營效率提升40%。

      “傳統倉儲機器人常因環境變化‘迷路’,而極智嘉的融合SLAM技術讓機器人具備‘自適應導航’能力?!钡聡诙骰舴蛭锪餮芯克鶎<以u價稱,這項技術已通過歐盟CE認證,成為全球高端市場的準入門檻。

      極智嘉自主研發的Hyper+算法平臺,涵蓋路徑規劃、任務分配、預測性分析等25種倉儲專用算法,構成AMR市場的“技術天花板”。其核心突破在于單倉可同步調度超5000臺機器人,任務分配響應時間低于10毫秒,較行業平均水平提升5倍;通過AI預測模型實時調整機器人行為,使揀選效率達每工位每小時400件(貨架到人)和300件(貨箱到人),較人工操作效率提升6倍;即使10%的機器人出現故障,系統仍能通過冗余設計保持95%以上的任務完成率。

      該平臺已在全球最大AMR項目——UPS美國東部物流中心得到驗證,1200臺機器人實現24小時無故障運行,幫助UPS將旺季訂單處理能力提升3倍。

      極智嘉設計的全球首個機器人通用技術平臺Robot Matrix,采用模塊化架構與標準化接口,支持從50kg載重到3噸托盤的全品類機器人開發。其技術優勢包括新機型研發周期從18個月壓縮至6個月,2024年推出的SkyCube托盤機器人存儲密度較傳統方案提升5倍,統一平臺支持貨架到人、貨箱到人、托盤到人等全場景解決方案,客戶無需更換系統即可升級備;通過兼容VDA5050協議及極智嘉自有協議,可快速接入第三方機器人,構建“硬件即服務”(HaaS)生態。

      截至2024年,基于Robot Matrix平臺開發的機器人型號已達12種,累計申請專利超2000項,覆蓋路徑規劃、多機調度等核心技術領域。

      極智嘉自主研發的RMS(Robot Management System)機器人管理系統,在2025年初完成全面升級,實現三大技術突破單系統可管理超5000臺機器人,在10萬平方米場地內每秒處理萬級任務指令,較上一代系統性能提升3倍;通過算法優化與分布式計算,單臺服務器可支持2000臺機器人運行,客戶IT成本下降35%;結合擁堵預防、死鎖解除等算法,使貨箱到人場景的供箱效率提高20%。

      在德國LogiMAT 2025展會上,極智嘉演示了RMS系統調度600臺機器人同時作業的場景,其流暢度與穩定性獲國際同行高度評價。

      針對不同行業需求,極智嘉推出兩款顛覆性解決方案。全球首創“貨架跟隨”功能,通過輕量化工作站與動態理貨算法,使存儲容量提升65%,倉儲成本降低50%。該方案已應用于順豐武漢智能倉,實現每小時650箱的吞吐量,分揀準確率達99.9987%。

      SkyCube托盤到人系統:采用0.8米超薄存儲機器人,結合多機混合調度技術,使庫容提升500%,人力需求減少70%。美國3PL巨頭XPO Logistics部署該方案后,單倉日處理訂單量突破10萬單。

      極智嘉的技術優勢已轉化為顯著的市場競爭力。2024年,其客戶復購率達74.6%,關鍵客戶復購率84.3%,包括沃爾瑪、西門子、順豐等63家世界500強企業。海外業務方面,2024年海外營收占比超70%,毛利率高達46.5%,較國內市場高出12個百分點。

      “極智嘉的機器人不是‘孤島’,而是可擴展的智能節點?!眮嗰R遜全球物流技術總監指出,其API接口與WMS系統無縫對接,使客戶平均投資回報期縮短至2.5年,遠低于行業平均的5年周期。

      隨著具身智能技術興起,極智嘉正將AI大模型融入機器人決策系統。2025年計劃推出的“Geek+ Brain”平臺,將實現機器人自主任務學習與跨場景遷移,進一步拓寬應用邊界至醫療、機場等領域?!凹夹g是極智嘉的DNA,全球化是我們的戰略定力?!眲撌既肃嵱略谏鲜袃x式上強調,此次募資22億港元將全部投入研發,鞏固“硬件+軟件+算法”的全棧技術優勢。

      智慧物流機器人市場爆發式增長

      在全球數字經濟與智能制造浪潮的推動下,智慧物流機器人市場正以驚人速度重塑產業格局。據華經產業研究院最新報告,2024年全球智能場內物流機器人市場規模已達1183億元,預計到2030年將突破3441億元,年復合增長率超18%。其中,中國市場表現尤為亮眼,2024年規模達440億元,占全球市場份額的37.2%,成為全球智慧物流機器人技術創新與商業落地的核心引擎。

      智慧物流機器人的核心技術突破正成為市場增長的核心動力。以極智嘉(Geek+)為代表的頭部企業,通過激光雷達與RGBD相機的深度融合,實現了動態環境下±10mm的定位精度與±1°的角度控制,較傳統激光SLAM技術精度提升5倍。其自主研發的Hyper+算法平臺,可同步調度超5000臺機器人,任務分配響應時間低于10毫秒,支持“貨到人”“車到人”等全場景解決方案,已應用于亞馬遜、沃爾瑪等全球巨頭的智能倉。

      AI大模型的引入進一步推動行業智能化躍遷。2025年,Transformer架構的端到端學習技術在國內頭部企業試點應用,使路徑規劃效率提升60%以上,故障率降至0.3%以下。例如,快倉智能的“鴻鵠”系列機器人通過數字孿生技術,實現倉儲空間利用率提升40%,單倉日處理訂單量突破100萬件,成為電商大促期間的“效率擔當”。

      智慧物流機器人的應用場景正從傳統倉儲向制造業、冷鏈、危化品等高附加值領域加速拓展:

      電商物流:占市場份額超50%,是當前最大應用場景。京東“亞洲一號”倉庫部署極智嘉機器人集群,實現日均處理包裹量超200萬件,分揀效率較人工提升3倍。

      汽車、3C電子行業滲透率達42%,特斯拉超級工廠部署超1.5萬臺AGV,實現零部件“零誤差”配送。京東農場采用果蔬分揀機器人,損耗率從15%降至3%,滿足生鮮電商對時效與品質的嚴苛要求。核電站部署防爆機器人完成高危區域物資搬運,事故率降為零,開辟千億級安全物流市場。

      從區域分布上看,長三角與珠三角合計占據超60%市場份額。上海、蘇州、杭州依托完善的產業鏈與制造業基礎,成為技術迭代與商業落地的核心區域;深圳、東莞則憑借電子制造與電商物流需求,吸引快倉、海柔創新等企業布局。

      面對中小企業對智能化升級的迫切需求,RaaS(機器人即服務)模式成為行業新趨勢。極智嘉推出按需調用的租賃服務,客戶初期投資成本降低50%以上,已服務全球超1000家企業。海柔創新通過“硬件+軟件+服務”一體化方案,幫助客戶實現倉儲成本降低50%、揀選效率提升3-4倍,客戶復購率達70%。

      生態合作方面,頭部企業通過“技術+場景”雙輪驅動構建壁壘。極智嘉與西門子、寧德時代等工業巨頭合作,開發針對新能源、3C電子的定制化解決方案;快倉智能與菜鳥、唯品會共建智慧倉儲標準,推動行業規范化發展。

      資本市場上,2024年AGV機器人行業投融資事件達82起,單筆融資規模從0.8億元升至2.1億元。紅杉資本、高瓴創投重倉布局極智嘉、??禉C器人等企業,其中海康機器人Pre-IPO輪融資達15億元,估值超百億。

      隨著具身智能技術的突破,人形物流機器人成為行業新焦點。2025年,DeepSeek等大模型加持下,人形機器人已實現狹窄空間自主裝卸,腦機接口技術儲備開啟“意念調度”想象。極智嘉計劃推出的“Geek+ Brain”平臺,將實現機器人自主任務學習與跨場景遷移,進一步拓寬醫療、農業等新興領域的應用邊界。

      全球化方面,中國企業的技術輸出與本地化運營并行。極智嘉產品已出口至30多個國家和地區,在馬來西亞、新加坡等RCEP成員國建成區域標桿項目;海柔創新的箱式倉儲機器人系統在全球市場占有率位居第一,推動中國標準走向世界。


      智慧物流機器人市場正經歷從“單一設備供應”到“全棧解決方案”的范式轉變。技術融合、場景裂變與生態重構的三大趨勢,不僅重塑了物流行業的成本結構與效率邊界,更成為全球制造業與消費市場數字化轉型的關鍵基礎設施。隨著極智嘉等中國企業的崛起,一場由技術驅動的全球物流革命,正在改寫產業競爭的底層邏輯。

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