Gino 1：极智嘉人形机器人颠覆仓储劳动力与自动化市场

目前我掌握了全面的数据，可以进行深入分析。让我将这些内容整理成一份详细报告。

---

极智嘉（股票代码：2590.HK）于2024年2月推出Gino 1，将其定位为全球首款专为仓储作业设计的通用型人形机器人。这一发展标志着物流自动化领域的范式转变，有可能在全球范围内颠覆传统仓储劳动力市场及成熟自动化设备供应商。目前全球超过70%的仓储仍主要依赖人工，而在美国，劳动力成本占仓储总运营成本的50-70%，Gino 1瞄准了规模达“数千亿美元”的运营智能解决方案潜在市场[1]。

---

与传统仓储自动化解决方案通常为单任务或功能受限系统不同，Gino 1采用

，并针对仓储场景进行专项训练。该机器人搭载极智嘉大脑（Geek+ Brain）——一个基于海量仓储数据集训练的具身智能平台，结合强化学习与大规模仿真技术实现技能习得[1]。

• 类人操作能力
  ：可操作托盘、箱子及包裹
• 多任务作业
  ：涵盖拣选、分拣、包装及质量检测
• 全域协同
  ：可与自主移动机器人（AMR）及无人拣选工作站协同作业
• 可解释、可管控的智能行为
  ：支持操作人员监控及调整机器人决策
• 持续进化
  ：通过场景-数据-技术反馈循环实现能力迭代

这种架构与传统自动化设备存在本质区别，传统设备通常需要大量基础设施改造，且只能在受限参数范围内运行。

极智嘉是全球唯一一家可提供完整仓储自动化硬件栈的企业，产品涵盖移动机器人（AMR）、专用机械臂及全新的人形机器人。这一全面的产品组合使其可采用“AMR负责运输与存储，Gino 1处理复杂人工任务”的部署策略，结合高SKU量无人拣选工作站，可实现近乎全无人化的拣选流程[1]。

这一战略布局的意义重大：Gino 1可“一台机器人覆盖所有主流人工操作场景”，推动行业从移动自动化向运营智能加速转型。

---

全球仓储劳动力市场面临诸多结构性挑战，为人形机器人的应用创造了有利条件：

指标	数值	来源
已实现部分自动化的仓储占比	25%	[2]
采用先进自动化的仓储占比	10%	[2]
受劳动力短缺影响的运营占比	76%	[2]
难以招聘/留住员工的管理者占比	41%	[2]
填补空缺岗位的成本	薪资的25-150%	[2]
美国劳动力成本占仓储总成本的比例	50-70%	[2]
2024年实际工资涨幅	15-20%	[2]

这些数据显示市场正面临巨大压力：76%的供应链运营受劳动力短缺影响，41%的管理者难以留住员工，自动化的经济驱动力已达到前所未有的高度[2]。

Gino 1直接针对仓储运营成本中占比50%的拣选与分拣环节——这是劳动力最密集的作业[1]。行业数据显示：

• 仓储自动化可使劳动力成本平均降低25-30%[2]
• 未来五年劳动力成本有望降低30-40%[2]
• 自动化系统的订单处理速度可提升300%[2]
• 拣选准确率可达99-99.99%，远超人工拣选[2]

传统自动化解决方案在处理需要类人灵活性与适应性的高变异性任务时存在局限，而Gino 1这类通用型人形机器人的问世可能大幅加速上述趋势。

麦肯锡全球研究院估计，到2030年，包括人形机器人与人工智能在内的自动化技术可能导致全球

，约3.75亿工人（占全球劳动力的14%）可能需要彻底转行[3]。

有报道称，亚马逊正考虑将多达，目标实现75%的履约运营自动化[4]。该公司已通过部署机器人，计划到2027年减少16万名新员工的招聘[5]。尽管亚马逊对具体数据提出异议，但《纽约时报》查阅的内部战略文件显示，公司已针对受岗位替代影响的地区制定了社区影响应急预案[4]。

自动化的影响在不同地区存在显著差异：

• 劳动力成本更高（2024年工资涨幅15-20%），加速投资回报周期测算[2]
• 劳动力人口老龄化导致供应短缺
• 较强的工会势力可能减缓自动化 adoption，但会增加谈判压力

• 电商快速增长，劳动力供应难以跟上需求
• 政府支持工业自动化的举措
• 制造业寻求效率提升

日本29%的人口年龄超过65岁，失业率仅为2.5%，该国将人形机器人主要视为解决严重劳动力短缺的方案，而非对现有岗位的威胁[3]。

---

据预测，全球仓储自动化市场规模将从

，复合年增长率为15.35%[6]。物流自动化市场规模预计将从368.7亿美元增长至2031年的705.8亿美元，复合年增长率为11.43%[7]。

供应商	核心业务	市场地位
Amazon Robotics	自主移动机器人、机械臂	内部物流市场领导者
KUKA	工业机械臂	全球工业自动化领导者
Dematic	自动化物料搬运系统	仓储自动化专业厂商
Honeywell Intelligrated	输送、分拣系统	传统自动化基础设施提供商

这些供应商围绕

与建立了稳固的市场地位，而这正是通用型人形机器人可能淘汰的模式。

传统供应商专注于特定功能（运输、分拣、码垛），仅能解决仓储运营的部分环节。Gino 1的多任务能力可通过单一灵活平台替代多种传统系统。

仓储企业已在固定自动化基础设施（输送系统、分拣线、自动化存储）上投入数十亿美元。人形机器人可在现有仓储场地内运行，无需改造基础设施，可能导致上述投资搁浅。

不同自动化类型的投资回报周期差异显著[2]：

自动化类型	投资回报周期
自主移动机器人（AMR）	8个月
垂直提升模块（VLM）	6-18个月
包装设备	1-2年
机器人拣选系统	2-3年
通用物料搬运系统	3-5年
复杂全自动化系统	5年以上

Gino 1的多任务能力可通过整合多种功能缩短投资回报周期，优化仓储企业的投资回报率测算。

Gino 1搭载极智嘉大脑平台，采用视觉-语言-动作（VLA）快慢协同技术实现具身智能[1]。这种软件优先的模式形成了进入壁垒，专注硬件的传统供应商可能难以追赶。

传统供应商有多种潜在应对路径：

KUKA、Amazon Robotics等供应商可利用现有机器人技术优势，加速开发自身人形机器人平台。

专注于成为编排平台，协调包括竞争对手人形机器人在内的多种自动化类型。

在人形机器人面临技术局限的应用场景（如超重型负载、超高速分拣、危险环境）加大投入。

收购或与人形机器人开发商合作，以维持竞争地位。

---

推动仓储自动化 adoption的因素正趋于汇聚：

• 电商扩张
  ：推动订单量与处理速度需求提升
• 劳动力市场约束
  ：推高运营成本
• 技术成熟
  ：使多任务机器人具备商业可行性
• 资本可获得性
  ：支持大规模部署

据统计，60%的仓储计划到2026年将自动化预算增加20%，72%的物流企业计划采用机器人即服务（RaaS）模式，市场环境有利于自动化 adoption[2]。

Gino 1是极智嘉战略路线图的第二阶段，第三阶段聚焦于与全球物理人工智能及具身智能企业的

[1]。这预示着未来的发展方向包括：

• 仓储环境中的多智能体协同作业
• 与更广泛的供应链可视化系统集成
• 基于云的学习网络，在不同部署场景间共享运营改进成果

人形机器人在仓储中的广泛应用不可避免地引发以下问题：

• 劳动力监管
  ：关于岗位替代与再培训要求的争论
• 安全标准
  ：人机协作环境的安全规范
• 数据隐私
  ：具身人工智能系统的隐私考量
• 经济政策
  ：关于自动化税收或全民基本收入的讨论

这些因素将影响不同地区的自动化 adoption timeline。

---

1. 应启动
   试点项目
   ，评估人形机器人与现有自动化系统的集成效果
2. 总拥有成本
   分析应纳入劳动力成本趋势预测
3. 劳动力规划
   需提前布局，从人工操作向机器人监管转型
4. 资本投资应优先考虑
   基础设施灵活性

1. 应加速
   软件能力开发
   ，打造自动化编排平台
2. 尽管开发周期较长，仍需投入
   人形机器人研发
3. 应评估与人形机器人开发商的
   合作策略
4. 应在不适合人形机器人的应用场景中推行
   垂直领域专业化

1. 应制定
   劳动力转型计划
   ，支持受替代影响的工人
2. 应建立
   人机协作监管框架
3. 应设计
   激励机制
   ，平衡自动化效率与就业考量
4. 技能发展举措
   应聚焦新兴的机器人维护与监管岗位

---

Gino 1的问世标志着仓储自动化可能迎来拐点。极智嘉将通用型人形机器人能力与物流专项训练相结合，打造出可解决仓储运营中最劳动力密集环节，且无需改造现有基础设施的平台。

其颠覆潜力不仅限于单个仓储运营，还挑战了传统自动化设备供应商的核心商业模式。围绕固定基础设施与单功能自动化建立的企业面临向更灵活、智能系统转型的战略压力。

对劳动力市场而言，影响深远但存在差异：尽管仓储人工岗位可能大幅减少，但转型将是渐进的，且会涌现出机器人监管、维护与编排等新岗位。就业净影响将在很大程度上取决于地区经济状况、政策响应与技术 adoption速度。

规模约为240亿美元（2025年）的仓储自动化市场预计到2031年将突破560亿美元，这一技术转型将重塑市场格局。能够预判并适应人形机器人发展趋势的市场参与者将获得 disproportionate价值，而坚守传统模式的企业将面临日益增大的竞争压力。

---

[1] Futunn News -