千峰访谈磅旗科技：用“AI智能体调度+机器人集群执行+RaaS运营”让工厂轻松迈向无人化

【亿邦原创】吴小倩，磅旗科技创始人。磅旗科技以工业AI智能体为软件核心、以具身智能机器人为硬件矩阵，依托LDS工业大模型操作系统和ADS多品牌机器人混合调度系统，形成“生产机器人、租赁机器人、运营机器人”三位一体业务闭环和RaaS“机器人即服务”模式，服务宁德时代、亿纬锂能、国轩高科、远景动力、广药集团、顺丰、DHL、富士康准时达、海氏海诺等企业，累计落地项目超过2000个。本届千峰奖访谈中，吴小倩围绕AI与出海带来的模态进化，分享了磅旗科技在工业AI与具身智能方向的实践与判断。

亿邦：本届千峰奖以「AI与出海带来的模态进化」为核心主题，聚焦产业能力的深层重构。结合智能制造行业，您如何理解这一轮由AI和全球化共同驱动的产业模态进化？磅旗科技在AI能力建设与全球化出海上有哪些核心战略布局？能否具体介绍一下公司的定位及业务模式？

吴小倩：过去，我们用机器延伸体力；今天，用AI拓展脑力；未来，将以AI Agent激活整个产业的生命力。这就是我对这一轮产业模态进化最核心的理解——AI驱动具身智能，重构无人工厂与无人仓库的新质生产力。

过去四十年的制造业升级，本质上是用机器替代人的体力。但今天不一样了，AI的成熟让我们第一次有能力替代人的“脑力”——不是简单的数据分析，而是真正进入生产决策的核心环节。工业AI智能体不再是辅助工具，它正在成为工厂里的“数字员工”，能够自主感知现场、分析任务、做出决策、调度执行。而当AI的“大脑”遇到具身智能的“身体”，化学反应就发生了。我一直说，机器人走向具身智能之后，它不是执行者，是价值链的参与者。

全球化这一端，中国的制造业智能化技术已经从“跟跑”进入了“并跑”甚至部分“领跑”的阶段。2026年我们参加了北美知名物料搬运与供应链技术展会MODEX展，有超过1000家海外媒体对我们进行了报道。这让我更加确信，中国的工业AI和具身智能技术完全有能力在全球市场立足。

基于这样的判断，磅旗的战略定位非常清晰：我们不是单一的机器人公司，也不是单一的软件公司，而是在构建以工业AI智能体为软件核心、以具身智能机器人为硬件矩阵的系统型平台能力，让每一个工厂和每一个仓库都智能起来。软件层依托LDS工业大模型操作系统和ADS多品牌机器人混合调度系统；硬件层打造完整的具身智能机器人产品矩阵，包括人形机器人、轮式移动操作机器人、复合机器人及全场景AMR；服务层独创RaaS“机器人即服务”模式，客户“0投入、拎包入住”，按效果付费。接下来我们的重点是打造具身智能人形机器人在工业场景的应用，以及人形机器人与AMR智能机器人产品集群的协同作业能力。磅旗具备从场景规划、系统调度到现场落地的全链路能力，能够为客户提供一体化的智能制造解决方案。

业务模式上，我们形成了“生产机器人、租赁机器人、运营机器人”三位一体的闭环，根据客户不同发展阶段提供渐进式的智能化升级路径。我始终相信，真正的智能制造，不是设备堆叠，而是决策系统与具身执行体系的协同进化。

亿邦：您提到“生产机器人、租赁机器人、运营机器人”三位一体。这三者分别面向什么阶段的客户？为什么不是只卖机器人？

吴小倩：我们根据客户不同发展阶段提供渐进式的智能化升级路径。有的客户希望直接采购硬件，有的希望租赁降低初始投入，有的希望按作业效果付费、由我们负责运营。三位一体不是并列的产品线，而是同一套能力在不同客户阶段的不同交付方式。真正的智能制造，不是设备堆叠，而是决策系统与具身执行体系的协同进化。

亿邦：目前贵公司在哪些核心业务环节落地了AI/大模型技术？形成了怎样独具特色的AI或数智化竞争力体系？

吴小倩：很多人问我，磅旗的AI到底落地在哪里？我的回答很直接：我们不做实验室里的AI，我们做的是工厂车间里、仓库货架间的AI。我们的目标就是让AI真正走进工厂，让机器人真正创造价值。

目前，我们的工业AI智能体已经深度嵌入到制造企业的全流程作业环节，正在重构无人工厂与无人仓库的作业模式。在工厂侧，从原料入库、自动拆包，到产线配送、工序流转、线边搬运、上下料，再到成品入库、厂区转运，全流程由工业AI智能体统一调度。在仓库侧，入库、存储、搬运、拣选、盘点、包装、出库，每个环节都有AI参与。在工业巡检场景，我们的巡检机器人和四足机器人已经能够自主完成厂区、车间、配电室的环境识别和异常巡查。

我想特别强调一点：我们锚定的并非边缘的、工具型的AI应用，而是直击制造业的核心——“生产决策效率”。过去的MES、WMS等系统，本质上还是“人找系统”。但是工业AI智能体改变了这个逻辑，它是“系统找人”甚至“系统自己干”——智能体实时感知生产计划、物料需求、设备状态，自主进行任务分配和动态调度，然后直接调度具身智能机器人去完成搬运、配送、拣选、巡检等实体作业。

纵向打通产供销全链路方面，工业AI智能体起到了“神经系统”的作用，把过去割裂的采购、生产、仓储、物流各个环节串联起来，从“串联”变成“并联”，从“人驱动”变成“数据驱动”。我们在某头部锂电客户的项目中，通过全链路智能调度，整体物流响应效率提升52%，投料错误率下降至万分之三。

横向整合产业资源方面，我们的ADS多品牌机器人混合调度系统能够统一调度不同品牌、不同类型的机器人，让它们像一个团队一样协同作业，打破了“机器人孤岛”。

说到我们独具特色的竞争力体系，我总结为“四位一体”：工业AI智能体是软件核心，LDS/ADS系统是底层支撑，具身智能机器人/AMR/人形机器人是硬件矩阵，RaaS运营是服务保障。这四个能力环环相扣，构成了磅旗的核心竞争力。特别是在具身智能人形机器人与AMR智能机器人集群的协同作业方面，磅旗具备从场景规划、系统调度到现场落地的完整能力，能够让不同类型的机器人像一个团队一样高效协同。我一直说，未来的仓库必须成为一个由软件定义、数据驱动、具备感知与执行能力的智能生命体。磅旗正在做的，就是为这个“智能生命体”提供大脑、神经系统和四肢。

亿邦：您提到“未来的仓库必须成为一个由软件定义、数据驱动、具备感知与执行能力的智能生命体”。这个判断怎么理解？磅旗为这个“智能生命体”提供的“大脑、神经系统和四肢”分别指什么？

吴小倩：过去的仓库是静态存储空间，靠人找货、人管货。未来的仓库应该是一个能感知、能决策、能执行的智能生命体。“大脑”是工业AI智能体，“神经系统”是LDS/ADS调度系统，“四肢”是具身智能机器人、AMR和人形机器人。三者协同，仓库才能从“人驱动”变成“数据驱动”，从“串联作业”变成“并联协同”。

亿邦：能否分享一个最具代表性的“AI+价值链”创新实践案例？它解决了哪些行业共性痛点，创造了哪些可感知、可量化的价值？

吴小倩：目前磅旗已经服务了宁德时代、亿纬锂能、国轩高科、远景动力、广药集团、顺丰、DHL、富士康准时达、海氏海诺等行业领军企业，覆盖新能源、汽车、医药和物流等领域，累计落地项目超过2000个。

我想分享我们在新能源锂电行业的一个全流程无人化改造项目。客户作为行业内的头部企业，面临的痛点非常典型：新能源产线节拍快、物料种类多，人工搬运强度大、招工难、效率低、管理成本高、安全隐患大。这些不是某一家企业的问题，而是整个新能源制造行业的共性痛点。

我们为客户提供的，不是简单地卖几台机器人，而是一套完整的“工业AI智能体+具身智能机器人集群+RaaS运营”全链路解决方案。我们在客户工厂内部署工业AI智能体作为统一的“数字调度员”，实时对接MES和WMS系统，根据生产节拍自主计算每个工位的物料需求时间，提前调度AMR智能机器人完成配送。原料入库用叉取式AMR，产线配送用潜伏式AMR，成品入库用重载AMR，厂区巡检用四足机器人，整个工厂从原料到成品全流程无人化。

更重要的是，我们采用RaaS模式交付。客户不需要一次性投入几千万元硬件成本，而是以“0投入、拎包入住”的方式，由我们负责机器人的采购、部署、调度、运维，客户只按实际作业量和运营效果付费。

这个项目创造的可量化价值：第一，人力替代率达到50%以上；第二，硬件投入降低30%；第三，生产效率提升90%；第四，初始投资降低60%以上；第五，仓储作业准确率提升到99%以上。根据众多客户项目实践，这些指标已在新能源、汽车、医药等多个行业得到验证。更让我欣慰的是，这个客户在第一个项目成功后，又陆续把我们的方案推广到其他工厂，目前磅旗服务的头部客户复购率接近100%。

亿邦：您提到头部客户复购率接近100%。这个复购率背后，客户真正认可的是什么？是硬件、软件，还是RaaS模式带来的效果确定性？

吴小倩：客户复购不是因为某一台设备或某一套软件，而是因为整套方案在效果、效率、成本上算得过账。RaaS模式让客户“0投入、拎包入住”，按实际作业量和运营效果付费，风险共担。第一个项目跑通后，客户愿意把方案推广到其他工厂，说明他们认可的是确定性交付能力，而不是单点产品。

亿邦：您怎么看产业智能体改写B2B？垂类大模型是否有长远发展必要？产业互联网公司的AI护城河在何处？

吴小倩：产业智能体正在从根本上改写B2B的游戏规则，工业场景AI能力是工业AI落地的必由之路，而产业互联网公司的AI护城河，从来都不是模型本身，而是“模型+场景数据+硬件载体+运营经验”的闭环。

过去的产业互联网停留在“信息流”和“资金流”层面，没有深入“生产流”和“作业流”。产业智能体作为能够自主感知、决策、执行的“数字员工”，正在推动B2B从“连接交易”向“赋能生产”转变，催生“能力即服务”的新模式，比如磅旗的RaaS模式。

垂类大模型方面，我的观点很明确：工业场景的AI不能简单套用通用大模型，必须深度结合生产现场经验和现场数据，打造真正能解决生产问题的工业AI智能体。通用大模型追求广博，工业场景追求精准，一个调度决策错了可能导致整条产线停线。未来趋势是通用大模型+工业场景AI能力协同，而非二选一。

AI护城河方面，我的结论是：护城河不在模型本身，而在“模型+场景数据+硬件载体+运营经验”的闭环。磅旗的护城河体现在四个方面：一是全球2000多个项目积累的海量工业数据；二是同时具备软件和硬件自研能力，能完成感知—决策—执行闭环；三是通过RaaS模式深度参与客户运营，形成“运营反哺算法”闭环；四是深耕行业十多年，头部客户复购率接近100%。

亿邦：能否介绍一下磅旗盈利模式的迭代情况？您怎么看产业互联网企业盈利模式的演变趋势？TOKEN付费如何才能成为行业标配收入模式？

吴小倩：磅旗的盈利模式迭代，与公司发展足迹紧密相连。2013年公司成立，2019年正式进入智能制造赛道，2013到2020年以硬件销售为主，2020年签约宁德时代全面进入新能源行业。2021年到2024年进入硬件+服务模式，我们从新能源拓展到消费锂电、汽车、医药、3C、3PL、跨境电商等多行业。2023—2024年自动OHT全球首发、亿纬全球超级工厂落地，2025年至今在部分客户项目中推出RaaS模式，让客户实现0投入、拎包入住，按实际作业量付费，有效降低了企业智能化升级的门槛。2026年人形机器人与AMR智能机器人集群协同方案逐步走向商业化落地，成为公司新的业务增长点。

说到产业互联网企业盈利模式的演变趋势，我认为行业正在从“项目制”走向“运营制”，从“卖产品”走向“卖能力”，从“一次性收入”走向“持续性收入”。未来客户买的不是具体的设备或软件，而是“确定性的能力”——我不需要知道你用了什么，我只需要知道你能不能帮我把事情搞定。TOKEN付费这块，在工业场景不会以“按TOKEN计费”的原始形态出现，而是会以“按任务量”“按作业量”“按运营效果”的形态出现。TOKEN成本会被打包到服务价格里，客户为最终的价值付费。当AI智能体真正成为客户生产运营中不可或缺的“数字员工”，付费就变成了自然而然的事情。未来随着工业AI智能体标准化程度提高，AI能力付费会像今天的云计算付费一样成为行业标配。

亿邦：面向2026年及未来两年，磅旗科技在AI能力迭代与全球化布局上有哪些重点投入规划？您预判这会给行业竞争格局带来哪些关键变化？

吴小倩：面向2026年及未来两年，磅旗的战略重点可以概括为：软件端以工业AI智能体为核心持续迭代，打造工厂的“数字大脑”；硬件端完善具身智能机器人产品矩阵，推动人形机器人在工厂场景的规模化落地；海外项目持续落地，全球化版图不断扩张，进一步加快全球化布局。我们的目标，就是通过AI驱动具身智能，重构无人工厂与无人仓库的新质生产力。

接下来我们会持续提升工业AI智能体的自主决策能力，让智能体从“规则内的调度”走向“规则外的决策”，能够自主应对设备故障、物料短缺等异常情况。硬件方面，接下来公司的重点是推广具身智能人形机器人在工业场景的应用，以及人形机器人与AMR智能机器人产品集群的协同作业能力。我一直说，真正的具身智能，不在于能不能“跳舞”，而在于能不能“值班”。磅旗在人形机器人上的投入始终围绕“实用”和“规模化”，不追求炫技。磅旗具备从场景规划、系统调度到现场落地的全链路能力，能够为客户提供从方案设计到落地运营的一体化服务。

全球化布局方面，磅旗的业务已覆盖中国、北美、欧洲、东南亚及中亚等市场，海外项目持续落地，我们不是简单地把中国方案“复制粘贴”到海外，而是会做深度的本地化适配。

对行业竞争格局的预判，我认为未来两到三年，工业AI和具身智能机器人行业会从“百花齐放”走向“头部集中”，只有概念没有落地的公司会逐渐被淘汰。“AI+硬件”一体化的公司会建立明显竞争优势，纯软件或纯硬件的公司都很难走远。人形机器人会成为下一个竞争焦点，工业场景的应用将迎来突破。与此同时，中国的工业AI和具身智能技术会加速出海，在全球市场建立竞争力。磅旗已经做好准备，以工业AI智能体为软件核心，以具身智能机器人/AMR机器人为硬件矩阵，构建AI+软件+硬件+服务的全栈能力，成为全球AI无人工厂领域的引领者。我相信，只要我们坚持做难而正确的事情，坚持为客户创造真实的价值，时间会给我们最好的答案。

本文首发于 亿邦动力 官方网站