国产机器人分拣效率破1816件/小时，硬件成本降70%碾压Figure AI

量子位 · wechat · 2026-08-12

自变量机器人近期在无人工接管的直播实测中，凭借双机械臂与标准夹爪方案，实现了 1816件/小时的物流分拣效率。这一成绩不仅全程无固定脚本，更超越了美国 Figure AI 此前公开的 1248件/小时纪录，且硬件成本大幅下降 70%。

该表现的核心支撑是其自研的具身智能大模型 WALL-B。与传统 VLA 架构不同，WALL-B 采用世界统一模型（WUM）架构，从底层融合多模态信息，使机器人能直接感知随机变化的包裹并生成临场动作策略。实测中，机器人展现了对软包、异形件等复杂物体的零样本泛化能力。这验证了“以强模型大脑驱动简单硬件”的高性价比落地路径，标志着国产具身智能在跨场景应用上取得实质性突破。