中国深圳，2026年8月13日电 /China Newswire/ —— 具身智能公司X Square Robot致力于为真实环境打造通用机器人与基础模型，近日展示了一套能够实现物流前端最难工序之一自动化的系统：将卡车卸货后杂乱的包裹堆，逐一整理并输送至分拣线。在8月12日于X和YouTube平台进行的直播中，该公司自研的WALL-B具身智能基础模型，与其自主研发的高性能六轴机械臂协同工作，完成了包裹识别、抓取、整理，并逐一将其送至传送带进行扫描和自动分拣。
包裹导入是一项高度劳动密集型的“3D”工作——枯燥、肮脏且危险（Dull, Dirty, Dangerous），从业人员面临劳动强度大、流失率高、夜班和旺季人员调配困难等挑战。随着人力成本上升，能够持续运行的自动化方案为提高生产效率和投资回报率提供了可行路径。
实验室演示往往在这一环节失效。包裹堆在每次抓取后都在变化，硬质纸箱与软包装互相堆叠，标签朝向不对，最佳抓取面常常被压在下方。在卸货区，这种混乱状况使得包裹导入成为吞吐量的瓶颈，也是分拣环节中最耗费人力的阶段之一。
“物流自动化的关键问题，不在于机器人能否完成一次完美的抓取，”X Square Robot创始人兼CEO王倩表示，“而在于当包裹堆不断变化时，它能否持续做出正确决策，在出现异常时能否及时调整并恢复，从而保障整个作业流程的顺畅运行。我们的自动化设计是围绕实际作业本身展开的，而不是围绕一个理想化的环境来设计的。”
这一能力的核心是X Square Robot自研的具身智能基础模型WALL-B。在直播演示中，该模型展示了如何将学习到的理解转化为实时行动：评估每个包裹及其周围环境，判断应如何处理，并根据情况变化动态调整操作策略。WALL-B不依赖于为每种包裹类型手工编写规则，而是让机器人能够应对物理世界中的突发状况——正如演示中其六轴机械臂动态介入，成功挽救了一个被错误导向的包裹。
将这些决策转化为物理动作的，是高性能六轴机械臂。其多角度运动范围使系统能够从不同方向接近包裹，完成抓取、翻转、抚平和重新定位等操作。在包裹到达传送带之前，机械臂可以将标签转向扫描器、抚平软包装、整理纸箱方向。这些看似微小的调整，却能显著提升条码扫描率，减少因包裹摆放不当导致的退货和人工处理。
X Square Robot并不试图让一台机器人完成所有任务，而是采取针对性设计思路，围绕包裹导入的具体需求来构建系统。其结果是速度、精度与成本的高效组合，让硬件和AI适配工作流程，而不是让工作流程来迁就机器人。
对于X Square Robot而言，此次演示的意义远不止于搬运包裹。它反映了公司对具身智能更宏大的愿景：让人工智能在现实世界中真正实用，使机器人能够在复杂的物理环境中感知、推理并付诸行动。
关于X Square Robot
X Square Robot致力于开发具备高精度操作能力的通用具身智能机器人。公司为物理世界构建基础模型，整合模型、机器人硬件及可扩展的、模型驱动的高质量数据管道系统。其机器人旨在家庭及日常环境、科研教育、物流仓储及工业作业等领域中，在长周期任务中实现感知、推理与行动。
