高盛、摩根大通物流是人形机器人首个落地赛道！德马科技：场景闭环 + 真机数采，卡位具身智能数据资产风口
$德马科技(SH688360)$ 人形机器人分水岭不是模型，是数据！德马科技，物流场景物理 AI + 数据要素核心龙头
“数据+模型+场景”生态协同
构建具身智能物流商业化能力
物流场景下，具身智能落地的核心难点并非机器人本体，而是复杂工况适配、工程调优以及和现有仓储系统打通协同。围绕这一产业痛点，
德马从场景数据闭环切入布局AI具身智能赛道。依托OmniEgo全管线数采体系以及物流专属数采训练中心，持续沉淀仓库第一视角作业数据，完成实景采集、数据治理、真机迭代的完整链路，为模型适配物流工况提供真实产业素材。
公司与蚂蚁集团旗下具身智能企业蚂蚁灵波达成战略合作，蚂蚁灵波提供具身基座模型及配套云端工具链，输出基于物理 AI 的三维空间感知、物体物理状态识别、动作生成等核心技术底座。
德马科技具备仓储物流场景Know-how、装备改造与系统集成能力，聚焦模型工程化适配与现场POC调优，将AI具身能力嵌入德马成熟的分拣、输送仓储体系，实现多装备协同作业。
一、产业大背景：人形机器人落地，物流仓储是首发场景
高盛上调全球人形机器人市场预测：2030 年市场规模 89 万台，2035 年可达 650 万台，对应 1380 亿美元市场空间。摩根大通测算，人形机器人出货量将从 2025 年 1.8 万台爆发式增长至 2030 年 175 万台，年复合增速高达 150%，中国有望拿下一半以上市场份额。
市场已经形成共识：人形机器人最先商业化落地的场景不是家庭，而是物流与仓储，亚马逊、沃尔玛已经率先布局仓储人形机器人。同时产业有一个关键判断：只有人形机器人年使用成本下降到 8 万元以下，接近制造业工人年均成本，大规模商业化才真正成立。当前主流机型售价仍然是人工成本的 5~8 倍，整机还处在持续验证迭代阶段。
摩根大通 BOM 拆解显示，人形机器人执行层零部件占据物料成本 50%-60%，感知层、决策层各占 10%-20%，市场资金前期偏好上游零部件；但长期看，高质量场景数据才是具身智能迭代的瓶颈，是确定性最强的变现桥梁。
二、德马科技独特优势：物流场景底座 + 真机数采，构建物理 AI 闭环
很多公司聚焦机器人本体、减速器、丝杠零部件，而德马科技走出差异化路线，卡位场景与数据环节，是稀缺的能够提供物流场景完整物理 AI 具身智能解决方案的企业。
深厚的物流场景积累 德马本身就是智能物流装备龙头，多年仓储自动化项目落地经验，可以 1:1 复刻真实仓库工况，模拟分拣、拆箱、异形包裹抓取、窄巷道穿行等复杂仓储作业环境，这是单纯机器人本体厂商很难复制的壁垒。
共建物流人形机器人数采工厂，真机采集多模态作业数据 德马科技与智元机器人达成深度战略合作，搭建全球首家物流场景人形机器人训练与数据采集工厂，部署数十台人形真机在仿真仓库中作业，采集视觉、触觉、力觉、运动轨迹等多模态数据。数据经过清洗标注之后，用来训练具身大模型，模型优化后的能力再回传给机器人，形成「场景真机采集→数据处理→模型训练→机器人能力迭代」完整闭环。后续还联合多家企业打造浙北数源空间，目标探索物流场景数据资产化。
OmniEgo 全管线数采体系，打造垂类数据底座 公司推出 OmniEgo 第一人称具身智能数据采集全管线，专门针对仓储柔性作业场景采集物理 AI 训练素材，解决行业普遍缺少真实仓储作业高质量数据集的痛点。
三、风口逻辑：数据要素 + 具身智能双重主线加持
当前市场逐渐意识到：人形机器人竞争的分水岭不是大模型，而是场景数据。通用大模型训练完成之后，想要在真实世界干活，必须大量垂直场景真机作业数据。
赛道优势：物流是人形机器人最早落地的赛道，产业催化持续；
题材共振：同时属于具身智能、物理 AI、数据要素热门主线，板块行情启动时，具备很强的板块联动效应；
差异化壁垒：绝大多数上市公司只能做零部件或者整机，德马同时拥有物流场景工程能力 + 真机数据采集闭环，赛道定位稀缺。
AI与具身智能深度落地，德马科技打开全球化成长新动能
GPC 2026 全球合作伙伴大会
11月6-7日，德马科技GPC 2026全球合作伙伴大会将在湖州德马科创总部启幕。本次大会汇聚全球供应链伙伴，超百余位海外电商头部合作伙伴将到场参与。本次大会既是展示公司全球化2.0战略产能兑现的重要窗口，同时也将集中对外展示AI具身技术与存量物流业务融合落地的阶段性验证成果，四大仓储物流岗位的实景作业演示将集中展示。
全球化2.0进入产能兑现期
海外催生柔性仓储新需求
德马全球化2.0战略已经从市场开拓阶段，迈入属地化产能与交付能力兑现周期。公司搭建起多级制造与服务网络，依托海外区域工厂、本地组装配套以及属地化技术服务团队，适配不同区域客户的交付节奏与售后运维需求。
海外市场普遍面临人力成本高企、订单结构向多SKU碎片化转型的现实矛盾，客户不再只追求单机装备，更加看重兼顾标准化效率与场景柔性的一体化解决方案。凭借多年项目落地积累，德马已经在全球电商、快递、制造领域建立起客户信任基础，海外业务正在成为公司重要的增长动能。传统自动化擅长标准化流程作业，但供包、搬运、拆码垛等非结构化作业环节仍存在明显技术缺口，仓库供包岗位劳动强度大、人员流动性高，线边搬运、拆码垛重复体力消耗突出，这些现实痛点，为AI具身技术的产业应用创造了现实市场土壤。
“数据+模型+场景”生态协同
构建具身智能物流商业化能力
物流场景下，具身智能落地的核心难点并非机器人本体，而是复杂工况适配、工程调优以及和现有仓储系统打通协同。围绕这一产业痛点，德马从场景数据闭环切入布局AI具身智能赛道。依托OmniEgo全管线数采体系以及物流专属数采训练中心，持续沉淀仓库第一视角作业数据，完成实景采集、数据治理、真机迭代的完整链路，为模型适配物流工况提供真实产业素材。
公司与蚂蚁集团旗下具身智能企业蚂蚁灵波达成战略合作，蚂蚁灵波提供具身基座模型及配套云端工具链，输出基于物理 AI 的三维空间感知、物体物理状态识别、动作生成等核心技术底座。德马科技具备仓储物流场景Know-how、装备改造与系统集成能力，聚焦模型工程化适配与现场POC调优，将AI具身能力嵌入德马成熟的分拣、输送仓储体系，实现多装备协同作业。
GPC现场实景演示四大岗位方案
落地仓储真实作业场景
本次GPC大会将现场实景演示四大经过内部POC验证的核心岗位解决方案，是本次大会最受关注的技术展示环节：
一是交叉带分拣机智能供包解决方案，人形机器人自主完成包裹抓取、条码识别规整，为交叉带分拣机精准上包，兼容纸箱、软包、异形件，可实现多线共享设备；
二是飞梭智能分拣机器人智能供包解决方案，适配播种分拣业务，自主处理服装软包、化妆品异型货品，完成抓取、姿态调整与上料作业；
三是产线线边搬运解决方案，机器人自主规划行进路径，完成料箱转运、空箱回流，适配产线频繁换线，无需大规模改造现场布局；
四是仓库拆码垛搬运解决方案，自主完成托盘与货架之间箱体拆垛、码垛循环，适配多规格箱体与多变垛形，弹性匹配订单波动。
在演示现场，人形机器人不作为孤立设备运行，而是作为柔性能力单元，和德马成熟分拣主机、输送机、货架托盘深度联动，整套方案无需大规模改造产线，支持远程OTA迭代升级，直面仓库高强度、高流失率的一线岗位，直观验证AI具身技术在真实仓储工况下的工程可行性。
借力全球客户资源
探索具身智能技术海外商业化空间
海外市场人力约束更强，对于填补传统自动化短板的AI具身方案接受度相对更高，目前上述四类柔性作业方案已经收获海外客户明确意向。依托已经跑通的全球交付、实施运维网络，待国内POC进一步打磨成熟后，公司具备将这套“成熟物流装备+AI具身柔性单元”一体化方案复制输出海外的基础，有望进一步拓宽海外产品矩阵，挖掘新的业务增长空间。