短视频里，一波接一波的人形机器人开始在仓库捡包裹。这背后是物流仓储正在成为具身智能的必争之地与第一场大考。但仓库不看演示，只看效益。而且它还是个复杂系统，任何环节掉链子就能拉住整个进度条，不只是机器人更快更聪明就能解决问题。已有10年业务沉淀的物流机器人公司Atomix给出的答案是系统能力。

一座仓库如何运转

货车靠上月台，托盘AMR把货物送进密集存储区，四向车在货架间纵横换向。订单进入后，系统不会简单地按照先入先出规则执行配位或出库，而是同时计算库存位置、订单组合、设备负荷和下游节拍，再决定先取哪一托、交给哪台设备、在哪里完成交接。规则明确、动作重复的任务由专用设备稳定完成，软包、异形件等难识别和抓取的商品交给具备视觉与操作能力的机器人，超出机器能力边界的异常再转给人工。组织全局的是一套机器人多智能体分层作业系统，它把机器人、设备和人连成一张网，把一张订单拆成上百个动作，决定交给谁、何时交接、出错怎么补。

优衣库项目的起点

2018年，还在旷视体系内的Atomix团队拿下优衣库上海自动化仓。国内几乎所有物流机器人与自动化公司参与竞标，团队历经五轮筛选才胜出。落地并不顺利。带队的唐文斌回忆，仓库建成时技术目标只完成三成，团队又花半年把代码推倒重来，才把项目做完。这段经历练出了真本事，换来优衣库在全球的后续订单，也让团队坚定了两个认知：仓库效率取决于整体调度，而非单机性能；客户要买的不是机器人，而是实际效益。

4+1框架和规模数据

沿着这一逻辑，团队形成了4+1产品框架：托盘四向车、料箱四向车、托盘AMR、料箱AMR四类标准硬件，加上统一软件平台Atomixer。后者以50多套自研算法统一调度设备、容器与订单。仓储场景中，设备越多，冲突、死锁、拥堵的概率呈几何级上升，调度规模因此是衡量能力的硬指标。Atomix是全球首个实现单系统部署80台以上托盘四向车的公司，也是全球操盘50台以上超大型四向车项目最多的公司。截至2025年底，Atomix已年营收近十亿元，业务覆盖20多个国家、近100个品牌，机器人年出货近1万台，托盘四向车销量全球第二，累计服务项目超500个。

合并补齐四种能力

2026年6月5日，同由唐文斌创立的具身智能企业原力灵机宣布通过股权并购与Atomix合并。一边是具身智能核心落地场景中的规模化业绩与作业数据，一边是全球首个具身原生大模型DM0.5。合并让模型有了场景，也让场景有了模型。唐文斌毕业于清华姚班，是旷视联合创始人。2016年他在旷视内部发起机器人与仓储业务，深入调研后团队没有先造机器人，而是从调度切入，并于2019年发布机器人集群调度中枢河图。先场景、再设备、后模型，与行业先模型、再找场景的主流路径几乎相反。好处是模型从一开始就长在仓库里。

仓储智能化的三道坎

仓储智能化至少要迈过三道坎。第一道是存量，仓储是秩序早已建立的行业，设备、系统、作业规范自成体系，新方案首先要接住存量资产，在不停摆的前提下逐步升级。第二道是弹性，2025年双11期间快递单日峰值达7.77亿件，约为日常的1.4倍，系统要能按任务增减设备、调整路径，并让人工在异常和峰值时进入流程。第三道是长尾，上架、拆零、软包抓取、异形件分拣等环节仍大量依赖人工，但它们变化频繁，需求千仓千面。唐文斌多次表示，具身智能远没到ChatGPT时刻，并给出苛刻的验收标准：所谓被持续使用，是每天开机至少十小时、连续两个月，一百台算起步，一千台才算扎实。