（原創）四向穿梭車：中國力量如何定義實物互聯網的未來

四向穿梭車：中國力量如何定義實物互聯網的未來

上月底，參加了原力聚合在重慶的制造基地的開業慶典，下周又將參加哥倫布的代理商年度活動，這兩家中國托盤四向車的頭部企業在最近幾年的快速發展，引出四向穿梭車的未來的發展趨勢以及在實物互聯網的邏輯下，如何來重新思考四向穿梭車在下一代物流供應鏈范式革命大背景下的作用。最近也研究了一下日本豐田正在測試的地面滑板式的Cuebus的產品，之前英國OCADO公司的料箱密集存儲庫也已經定義為實物互聯網的mover的工具之一，這一類的產品都具有非常鮮明的實物互聯網MOVER概念。這是值得大家去用實物互聯網來思考和發現更具價值的未來空間。

當我們在數字世界里享受著“比特”秒級傳輸的便捷時，物理世界的“原子”——那些構成我們真實商業社會的實體貨物，其流轉效率卻似乎總慢半拍。一個宏大的構想應運而生：實物互聯網（Physical Internet）。它的愿景是讓實體貨物的移動、存儲和交付，能像數據包在互聯網中傳輸一樣，標準化、模塊化、智能化。

在這個愿景從概念走向現實的進程中，一個關鍵的技術節點正在被中國力量悄然攻克并定義。它就是托盤四向穿梭車——一種能夠在高密度貨架中四向穿梭、智能調度的倉儲機器人。這不僅是一次物流裝備的升級，更是一場關乎未來全球供應鏈底層邏輯的變革。而在這場變革中，一股以原力聚合、哥倫布、牛眼智能、智庫智能、魔倉等企業為代表的中國力量，正以集群化的姿態，崛起于世界舞臺。

柔性與密度：四向穿梭車對傳統模式的顛覆

要理解四向穿梭車的革命性，我們需要將其與傳統倉儲模式進行對比。

對比傳統堆垛機：從“剛性”到“柔性”的進化。

傳統自動化立體庫（AS/RS）的核心是堆垛機。它像一個在固定軌道上運行的巨大電梯，高效但“剛性”十足。其弊端顯而易見：

1. 建設周期長、初始投資高： 堆垛機系統一旦規劃，便需一次性投入巨資建設，整個結構難以更改。

2. 擴展性差： 巷道和軌道固定，后期想增加存儲能力或調整布局，幾乎等同于重建。

3. 單點故障風險： 任何一臺堆垛機故障，都可能導致整條巷道的作業癱瘓。

而托盤四向穿梭車系統則完全不同。它由一組可在貨架內任意穿梭的機器人、高速提升機和智能調度系統組成，實現了“柔性化”的飛躍。企業可以根據業務發展分期投入、漸進式部署。初期，部署少量穿梭車滿足基本需求；業務高峰期，只需增加穿梭車數量即可動態擴容。這種模塊化、可擴展的特性，大大縮短了建設周期，降低了決策風險，讓自動化升級變得像搭樂高一樣靈活。

對比傳統叉車：從“粗放”到“集約與智能”的飛躍。

在更多非自動化的倉庫里，叉車是絕對的主角。但叉車作業模式天然存在著效率和空間的瓶頸：

1. 存儲密度低： 叉車需要寬闊的通道才能轉彎和作業，導致倉庫空間利用率普遍低于50%。

2. 依賴人工、效率瓶頸： 作業效率嚴重依賴司機經驗，且難以實現24小時不間斷“黑燈作業”。

3. 數字化程度低： 叉車作業過程數據采集難，導致庫存管理不精準，難以融入企業整體的數字化轉型。

四向穿梭車則通過高密度貨架和緊湊的機器人設計，將倉庫空間利用率提升至90%以上。它由中央系統統一調度，能夠實現貨物的精準、高速存取和7x24小時無人化運行。更重要的是，每一次貨物的移動都記錄在案，實現了庫存管理的完全數字化和可視化，為企業供應鏈的智慧決策提供了堅實的數據基礎。

實物互聯網的完美“Mover”：為什么是四向穿梭車？

在實物互聯網的邏輯中，世界被看作一個由無數“實物互聯網節點”（Physical Internet Nodes）組成的網絡。每一個自動化倉庫、分撥中心，都是一個處理實體貨物的“節點”。而在這個節點內部，需要一種高效的“Mover”——即移動單元，來完成貨物的存儲、搬運和移動。

托盤四向穿梭車，正是這個“Mover”概念最合理的應用模式之一。它將標準化的托盤貨物，視作實物互聯網中的“數據包”，在倉庫這個“節點”內部進行高效、智能的路由和交換。

以原力聚合為例，其提出的“軟件定義硬件”理念和Matrix8智能存揀一體方案，正是這種思想的體現。其核心不再是孤立的機器人硬件，而是一套能夠調度成百上千臺穿梭車協同作業的智能算法（RCS機器人控制系統）。這套“大腦”能夠實時計算最優路徑，動態調整任務分配，讓整個倉庫像一個有生命的機體，高效運轉。這正是實物互聯網所要求的——以信息流驅動實體流。

深度解碼中國模式：以原力聚合為例

要理解中國企業如何將四向穿梭車從一個單一設備提升到系統級解決方案，原力聚合的模式提供了一個絕佳的范本。其核心打法——“軟件定義硬件”和“Matrix8智能存揀一體方案”，深刻詮釋了新一代物流科技的底層邏輯。

“軟件定義硬件”：從賣設備到賣“大腦”+“肢體”

傳統物流自動化往往是硬件先行，軟件扮演輔助角色。而原力聚合則反其道而行之，將強大的軟件系統置于戰略核心。其自主研發的A-WMS（倉庫管理系統）、A-WCS（倉庫控制系統）和RCS（機器人控制系統）構成了整個解決方案的“超級大腦”。這個大腦的強大之處在于：

1. 大規模集群調度能力： 它能夠輕松調度超過500臺機器人的協同作業，實時處理海量任務指令，通過智能算法為每一臺機器人規劃最優路徑，避免擁堵和沖突，實現全局效率最大化。

2. 軟硬件解耦與兼容： 該系統不僅能調度自家的四向穿梭車，還具備接入和調度其他類型設備（如AMR、機械臂、輸送線）的能力。這種開放性和解耦設計，使得解決方案的柔性極大增強，企業可以根據需求，像拼樂高一樣組合不同廠家的最優硬件。

3. 數據驅動的智能決策： 系統不僅執行任務，更在持續學習和優化。通過對海量作業數據的分析，它可以實現庫容熱力圖分析、動態貨位優化、預測性維護等高級功能，讓倉庫“越用越聰明”。

在這種模式下，硬件（四向穿梭車）成為了高效執行指令的“肢體”，而真正的核心價值在于軟件這個“大腦”。這正是從賣設備到賣解決方案的本質轉變。

“Matrix8智能存揀一體方案”：模塊化的全場景覆蓋

基于強大的軟件核心，原力聚合構建了“1+4”的Matrix8解決方案。“1”即上文提到的智能軟件系統，“4”則代表四類核心硬件機器人，共同覆蓋了從存儲到揀選的全流程：

• 高密度存儲： 以PS系列托盤四向穿梭車為核心，實現90%以上的空間利用率。

• 貨到人揀選： 配合料箱機器人，將指定貨物從貨架自動搬運至工作站，極大提升揀選效率。

• 大件/整件搬運： 通過AMR（自主移動機器人），靈活處理大件商品或整托盤的場內流轉。

• 混合碼垛與拆碼： 引入機械臂，實現貨物的自動拆垛、碼垛，完成倉儲作業的“最后一公里”自動化。

這套方案的精髓在于其模塊化和一體化。企業可以根據當前業務需求，選擇部署部分模塊，例如先從四向車密集存儲開始。未來隨著業務發展，可以無縫地增加“貨到人”揀選模塊或AMR搬運模塊，所有設備都在同一個“大腦”下協同工作，數據完全打通。這種漸進式、可擴展的部署方式，徹底擺脫了傳統自動化方案一次性投入巨大、后期調整困難的枷鎖，完美契合了現代商業環境的動態多變性。

原力聚合的模式清晰地表明，中國力量的領先已不僅僅是硬件制造的性價比，更是基于深刻場景理解的、以軟件和算法為核心的系統級創新。

中國力量的集群效應與全球影響

如果說歐洲企業是四向穿梭車概念的提出者，那么中國企業則是將其大規模商業化并推向新高度的實踐者。這背后，是中國龐大的應用市場、完善的供應鏈體系和激烈的市場競爭共同催生的結果。

• 原力聚合（AtomFusion） 作為系統級解決方案的代表，以其“軟件定義硬件”的模式，為行業樹立了從硬件到智能系統全面創新的新標桿。

• 哥倫布（Globl） 專注托盤搬運機器人（PTR），在四向穿梭車技術基礎上再創新，深耕海外市場，其產品已經成為國際展會上的明星。

• 牛眼智能（Bullseye） 以極致的產品思維，將四向穿梭車機身厚度壓縮至行業領先的117mm，通過模塊化生產，實現了極高的交付效率。

• 智庫智能（Zikoo） 深耕“托盤到人”場景，推出了針對冷鏈、重載等細分市場的專用機型，展示了強大的場景適應能力。

• 魔倉（Magicstore） 作為后起之秀，以其“魔毯T-AMR”為核心，提供覆蓋存儲、搬運、揀選的全場景解決方案，展現了新一代企業的創新活力。

這批中國企業已經不再是單一的技術模仿者，而是在算法、調度系統、硬件可靠性、場景解決方案等多個維度進行全方位創新的“定義者”。它們形成的產業集群，正在從“中國制造”走向“中國標準”，深刻影響著全球物流自動化的發展路徑。

定義未來：趨勢與展望

展望未來，由中國力量驅動的托盤四向穿梭車技術，將沿著以下路徑繼續進化：

1. 更高階的智能化：AI算法將更深度地融入調度系統，實現預測性維護、自適應路徑規劃和動態庫容優化。

2. 更強的協同作業： 不僅是穿梭車之間的協同，未來將實現穿梭車、AMR、機械臂等不同類型機器人之間的無縫協同，真正打通倉儲全流程。

3. 更廣泛的互聯互通： 隨著實物互聯網理念的深化，不同廠商的設備和系統有望在統一協議下實現互聯互通，形成一張巨大的、共享的自動化物流網絡。

從顛覆傳統倉儲模式，到成為實物互聯網的關鍵執行單元，托盤四向穿梭車的故事，是中國科技創新力量的又一個縮影。中國的移動機器人企業從立鏢的小黃人、海柔創新和極智嘉的料箱分揀類機器人、塔斯克隱形貨叉的托盤搬運機器人、海豚之星的輕量化移動機器人到近期的立鏢的飛箱系列引發的中國在此領域的競速，這都是代表中國原創機器人產品，他們始于對效率的極致追求，成于對未來商業形態的深刻洞察。托盤類四向穿梭車以原力聚合、哥倫布等企業為代表的中國軍團，正手握定義未來的畫筆，為全球實物互聯網的宏偉藍圖，添上最濃墨重彩的一筆。

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