天津
今年双 11 仓储订单洪峰之下，具身智能从实验室场景走向高压力的真实物流产线。星动纪元自研具身分拣机器人投入中国邮政及顺丰的大促分拣保障，在混杂包裹、异形件并存的仓库工况下，实现峰值 1500 件 / 小时的独立分拣作业，成为国内较早参与电商大促高峰考验的具身智能方案。
（图示：星动纪元机器人在邮区物流中心进行分拣工作）
每秒 20-30 次实时决策，扛住大促分拣压力
具身机器人的核心难点，在于手眼脑协同的实时性。分拣作业中，机器人需要持续完成包裹识别、抓取规划、姿态调整与投放校正，每秒要完成 20 至 30 次感知与动作决策，以此应对来料姿态不确定、包裹形态多样的现场扰动，保障连续作业稳定性。
跨越场景鸿沟：向一线老师傅学习分拣经验
行业普遍面临一个共性痛点：标准化实验室里验证的性能指标，往往难以直接平移到真实产线。据项目团队介绍，该方案在实验室稳态环境下可达 1200 件 / 小时，但进入真实分拣线后，受异形件、混流包裹、摆放无序等因素影响，初期实际效率回落至 800–900 件 / 小时。这种场景落差，无法依靠简单参数调优解决。
星动纪元联合创始人席悦表示，项目早期由技术人员采集示范数据，但技术人员缺少一线分拣人员长期积累的实操经验，模型对复杂包裹的处理策略存在局限。后续团队调整方案，采集资深分拣老师傅的实操动作、发力节奏与处置经验，形成示范数据集反哺模型迭代，让机器人学习人在不确定场景下的柔性处置逻辑，逐步补齐场景短板。
经过持续闭环迭代，这套具身方案已具备常规包裹分拣、异形件柔性抓取、错件识别与自动纠偏能力，能够适配大促期间订单波动的压力，完成连续分拣任务。
不止提速：重构物流人机分工，释放新型生产力
在席悦看来，分拣速度只是一个可观测的量化指标，具身智能的长期价值在于供给稳定、可连续调度的新型生产力。仓储分拣属于高强度重复性岗位，机器人可以承担夜班、持续高峰时段的作业负荷，减少人力在劳损型岗位的投入，释放人员转向设备运维、现场调度、库区巡检等更高价值的工作，重构仓储场景的人机分工结构。
物流分拣是星动纪元 B 端落地的先行场景，目前已在中国邮政、顺丰集团的十几个物流中心投入运营。依托全栈自研的具身基础模型、运动控制、灵巧执行与感知体系，公司的技术方案正在向工业制造、商用服务等场景拓展。
行业节奏预判：先 B 后 C，RaaS 带来商业模式革新
谈及具身智能行业的发展拐点，席悦认为，行业期待的 “ChatGPT 时刻”，并不来自单点技术突破，而是来自单一场景下的规模化、批量化商业部署。节奏上大概率先 B 后 C：未来 3–5 年，工业、商用等大 B 端场景将率先实现规模化落地，对应千亿级市场；随着通用能力持续提升、硬件成本下行，5–10 年有望逐步渗透家庭 C 端，打开万亿市场空间。
商业模式也将随之演化。除硬件销售之外，星动纪元正在探索机器人即服务（RaaS），支持按任务量结算。对企业客户而言，面对双 11 这类短期峰值需求，无需长期购置硬件，可按需订阅、弹性调用机器人产能，让具身智能成为按需调度的生产力资源。
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