来源：猎云网

一家物流具身平台，成新晋风投宠儿。

短短 3 个多月，它就狂揽 2 轮融资，累计融超 5 亿元，前有中国外运、阿里、达晨资本携手押注，后有智慧物流生态平台满帮集团、开通开元、元禾璞华提速进场，可谓在一级市场融得风生水起。

这家公司，便是专注于以 AI+ 模型重构工业物流最后 20 米作业范式，全球首个实现具身自主装卸机器人规模化商业落地的赛那德。

而一级市场之所有会瞄准这家公司，思路也很好理解。

眼下，物流行业作为具身智能最好的落地场景之一，VC 正细分挖掘物流赛道尚存机会的环节，然而物流各环节智能化成熟度差异明显：包装智能化发展数十年，智能化率极高；分拣赛道早年已有中科微至等上市公司布局，技术体系完善。

显而易见的是，当下行业增量机会集中在装卸环节，已成为共识。

与此同时，投资人投资逻辑也发生了转变。

从前两年扎堆追捧大模型、算法大脑这类概念，再到瞄准技术落地，优先寻找有优质落地场景、具备实际商业化能力的企业，自然也让已经行至创收，从 1 到 N 的赛那德走入了 VC 的视野。

科技向善：用自主装卸机器人，解放高危繁重人力

赛那德的故事，得从一个夏天讲起。

团队已在物流行业沉淀多年，在 19 年开始就做了 iLoabot-D 视觉机器人。

而伴随着团队越是深入物流真实一线场景，他们也进一步通过实际调研，更深切体会到装卸作业人员的工作艰辛。

虽然国内以上海、长三角为例，装卸工月均薪资普遍能达到一万元，但该工种劳动强度大、作业环境恶劣。

装卸车厢夏季内部温度最高能达到 60 摄氏度，车厢内货物温度较高，环境密闭不通风，且无照明条件，作业环境十分艰苦。

此外，医药等特殊货品卸货作业难度较大，作业环境长期处于零下 18 度左右的低温状态。

这就导致目前年轻人不愿意从事，企业常年面临招工难、用工成本持续上涨的问题。

赛那德团队清晰地记得，某一年夏天，上海一个高温仓库里，车厢内温度已超过 40 度，两位工人在费劲的搬着重箱，非常辛苦也非常危险。

也就是这一幕，让已深耕物流多年的赛那德下定决心：必须用技术，把人类从这种危险繁重的劳动中解放出来，打造无需从事危险繁重工作的作业环境。

这份基于行业痛点与责任的初心，成为了赛那德做自主装卸机器人的开端。

攻克三大难题，率先跑通 " 模型 - 本体 - 商用 " 闭环

在持续推进技术研发与场景落地中，赛那德 CTO 王义山意识到了具身技术在物流场景落地存在三大瓶颈。

一是场景之困：真实物流场景复杂，传统解决方案短板显著，多种车型、垛型等非标场景难以适配

二是路径之困，机器人缺乏物理理解，导致机器人在实际物理世界工作中 " 懂指令不懂后果 "

三是数据之困，仿真数据与真实场景的巨大鸿沟，数据纯度利用率低，尤其是垛型实景数据属于高稀缺数据

而赛那德深耕物流赛道多年，自研视觉产品已经积累海量真实场景数据，包含各类箱体轮廓、混堆箱体实景数据，全部来自真实仓库，并非实验室模拟样本；同时沉淀了符合现场作业标准、保障货物无破损的搬运逻辑。

也正是这一步，让赛那德先人一步，构筑了难以复刻的数据护城河。

由此，高质量场景数据支撑模型迭代，今年 6 月，赛那德就正式发布了全球首个面向物流装卸垂直场景的模型 Senad Robot Insight-World V3.0。

据悉，Robot Insight 模型由赛那德联合清华大学研发，相关工作从 2023 年就开始进行投入。

目前，通过大量真实机交互数据训练的 Spatial-Temporal Prediction 能力，该机器人大脑实现了高精度动态预测，能够在抓取物件前预判堆垛稳定性、货物形变及相互作用力等，可提前模拟校验 1 至 50 步未来作业状态、规避潜在风险，实现复杂垛型的智能装卸货，大幅提升了车厢全自主作业覆盖率与运行稳定性。

依托自研 RobotInsight 模型，公司现已搭建的 iLoabot 系列机器人产品，不但可以感知场景，同时拥有对物理世界的理解与预判能力。

也就是说，当机器人面对一个从未见过的、混杂着 5 公斤小件和 25 公斤大箱的货车车厢时，它能实时规划最优抓取路径，动态调整力矩，实现超 900 件 / 小时的装车效率。

而锚定物流装卸垂域深度深耕，赛那德也率先跑通 " 模型 - 本体 - 商用 " 的商业化闭环。

据王义山透露，赛那德的解决方案已经覆盖仓储人力最密集的作业区域，通过全套 iLoabot 系列机器人，可实现全流程无人化作业。

与此同时，与此同时，依托全球率先规模化商用的先发优势、物流垂直深耕的场景优势、虚实融合全链路自研的技术优势，赛那德构建了成熟的「场景落地 - 数据回流 - 模型迭代 - 能力升级」正向数据飞轮体系：机器人在实验室完成仿真训练与基础验证后落地客户现场，凭借行业最早的布局节奏与领先的落地规模，持续采集一线真实工况下的边缘案例与全量多模态交互数据；所有数据均来自非结构化装卸作业场景，覆盖高低差月台、百种 SKU 混装、异形货物等纯仿真无法复刻的复杂工况，垂直场景针对性与数据含金量远超通用合成数据，为模型训练提供了最贴合真实作业逻辑的核心养料；技术层面，赛那德采用自研「真实数据校准 + 仿真样本放大 + 失败样本强化」的虚实融合训练机制，将边缘案例快速纳入 Senad Bench 数据集，结合仿真环境批量生成衍生场景，完成模型迭代优化后部署至机器人边缘端落地生效，最终形成「落地规模越大→场景数据越全→模型能力越强→落地适配越快」的正向循环，持续构建新进入者短期难以逾越的数据与技术壁垒。

国内深耕 + 海外扩张，正式迈入 1 到 N 的规模化落地

截至目前，公司搭建了完整具身机器人产品矩阵，包括 iLoabot-M 自主装卸机器人、iLoabot-X 自主作业机器人、 iLoabot-Pro 重载自主装卸货机器人、iLoabot-Ultra 自主批量卸货机器人等不同产品类型，适配轻重载、人形、批量卸货等全细分场景。

具体而言，赛那德的机器人支持装车卸货双向切换作业。机器人设备兼容性强，车厢底部凹凸不平、2-3 米高柜车厢、路面常规超高超宽静止货运车厢，全部都能正常作业，适配场景更为非常广泛。

产品已落地烟草、酒水、医药等国内头部客户，同时获得 DHL 等二十余家海外客户认可，业务覆盖北美、日韩、西欧等二十余个国家与地区，2025 年销售机器人订单规模突破亿元。

据王义山透露，2026 年公司业务将持续向消费品、医药等行业拓展。

而这一步跟高货值行业对操作规范、安全管控标准要求严苛，人工综合成本更高，配套管控流程繁杂，机器人替代后可规避大量人工相关成本密切相关。

就拿医药冷链场景来说，医药冷链全程合规、安全管控标准极高，人工操作的综合管理、防护成本居高不下，使用机器人能有效解决该类痛点。

同理，在跨境出口场景，发往一些国家的货物安全查验标准严苛，人工进行装柜作业时，货物完成安检后，操作人员、装载全过程都要全程录像，集装箱需分空箱、1/4、1/2、3/4、满箱多个节点拍照留存上传系统，人工需要反复配合完成各类安全核验，流程繁琐。

采用机器人作业后，货物完成安检即可全自动装载，全程无人工参与，安全核验可信度更高，能够大幅节省各类隐性合规成本。

由此一来，机器人能带来的降本增效效果越大，替代需求也更为强烈。

与此同时，今年，公司还把发展重点放在了海外市场，王义山表示相关需求增量有明确支撑。

以美国等发达国家为例，人力供给收缩，对赛那德的海外订单形成利好。

而日韩市场主要受深度老龄化问题制约，一线现场作业人员年龄普遍偏大，劳动力接续存在明显缺口。

其中，日本自去年起出台对应扶持政策，企业采购物流机器人可获得政府补贴，补贴力度可观，更是市场需求充足叠加政策扶持，有助于赛那德的海外业务拓展。

当前公司两款主力设备已落地日本两大头部物流企业，验证出海产品市场匹配度，实现国产机器人技术出海落地。

另外，公司自研的物流机器人产品在海外市场也具备 " 质价比 " 的竞争优势。

陶军辉表示，海外客户苦于用工成本压力极大，所以对替换机器人的需求更迫切。

由此，公司早在两年前就开始搭建海外团队，现已设立香港、新加坡子公司。

在赛那德一手商业化，一手融资的发展进度中，不难发现，资本的判断标准正在回归商业本质，核心关注企业真实变现能力。

正如陶军辉所说，世界模型、大模型都只是不同技术路线，最终都要落地解决实际产业问题。装卸机器人也需要先找准行业真实痛点，再匹配适配的技术方案。

" 技术只是实现手段，能落地盈利才是核心。"