箱式仓储机器人实质上是搬运机器人（transfer robot），如今具体到箱式仓储机器人来讲是指，能够实现自主行走并对货箱进行搬运的机器人，并且这种机器人的搬运对象并非装载货箱的货架或者托盘，而是实现货箱直接到人。

仓储机器人能够彻底颠覆传统仓库的人工拣选模式，不仅可以大幅降低劳动力成本，更可以实现拣货效率的快速增长、准确率的提升，打造柔性化供应链。因此，越来越多企业开始寻求合适的仓储机器人方案，以实现仓库的智能转型升级。这一旺盛的市场需求催生出多样化的仓储机器人品类，“箱式仓储机器人”就是仓储机器人其中的一个细分品类，也是近年来业界的热点之一。

“货箱（料箱）”是物流中常见的容器形式，传统的处理料箱的自动化装备如Multi-Shuttle空间利用率高，出入库效率也高，但是普遍价格昂贵且缺乏柔性，建造周期以“年”来计算，而且如果其中的提升机或输送线故障可能导致业务停摆。针对这一市场痛点，多家厂商纷纷推出箱式仓储机器人，利用机器人的柔性特点来解决传统料箱装备的刚性问题。

本文将聚焦目前行业内主流的箱式仓储机器人厂家，重点梳理其发展历程及现状。

2014年成立的德国Magazino早在2015年即研发了箱式机器人。作为一家德国企业，Magazino的设计理念颇受欧盟法规影响，因此其产品采用了全封闭设计来保证产品安全性。TORU是Magazino推出的一款协作型机器人，主要应用于搬运鞋盒，其能够对现有仓库中货架上的盒子进行存取操作。TORU拥有可旋转方向的取箱机构，可以在本体中缓存多个货箱，以及拥有可伸缩升降的门架机构。该机器人的这些典型特征也在后续被多家公司所效仿。此后，Magazino还推出了能够搬运多种尺寸货箱的机器人SOTO。2020年这家公司被永恒力集团收购。

iFuture Robotics是一家在2016年成立的印度工业机器人初创公司，致力于为智能物流打造先进的下一代机器人。同年，该公司凭借箱式仓储机器人ARK赢得了QPrize - Make In India大赛。ARK机器人的特征是可缓存多个货箱。

全球知名的办公用品公司美国史泰博（Staples）在2017年发布了一款名为Star Picking订单拣选系统，该系统由货箱到人拣选与订单到人拣选组合而成。该系统包含一种箱式仓储机器人，其特征是有可旋转方向的取箱机构（从货箱底部叉取），并且可以在本体中缓存多个货箱。值得一提的是，该机器人是由浙江国自机器人公司根据史泰博的需求定制，在史泰博研发的Star Picking软件系统调度下进行仓库订单拣选作业。国自在17年5月与史泰博签订《机器人服务协议》，为史泰博仓库提供在此之后5年的智能箱式仓储机器人。根据国自机器人公布的资料显示，在5年内为史泰博共计部署了约2000台箱式仓储机器人，并且史泰博与国自今年又再次续约5年。

浙江国自机器人成立于2011年，是一家致力于成为全球领先的移动机器人公司，其主打产品是电力巡检机器人。

海康机器人在2018年推出箱式仓储机器人CTU系列。其机器人可根据不同应用场景，选择两种自动执行机构，取货更灵活。取箱机构采用了Muti-Shuttle穿梭车类似的抱取式货叉，货叉可旋转，且机器人本体可缓存多个货箱。此外海康的箱式仓储机器人还可根据不同应用场景、货箱、货架、使用场地做定制。海康机器人以海康威视（母公司）为背景和客户基础，在工业领域获得较多客户使用和认可。

海柔创新是一家专注于箱式仓储机器人品类的机器人公司。据公开可查资料显示：

可以看出，目前海柔创新专注于箱式仓储机器人中的一个品类，并且围绕这个单一品类海柔创新针对市场的需求也做了一些积极的技术拓展，例如自动装卸机等。

极智嘉（Geek+）作为AMR领域的领军企业，主要聚焦于物流仓储自动化行业。该公司的产品线比较丰富，覆盖了仓储物流较多的移动机器人使用场景，在软件、系统调度和算法方面积累深厚，同时仓储物流机器人的出货量和市占率也是最高的。据可查资料显示：

快仓智能在2020年推出了协同式与存取一体两大箱式仓储解决方案。

协同式拣选解决方案发挥机器人各自的优势：箱式仓储机器人灵活取放料箱，不出货架区，效率高；搬运机器人往返与工作站和货架区，用量少，工作站对料箱全命中，提高搬运效率和拣货效率，同时采用传统型搁板货架，成本低。存取一体式箱式搬运解决方案自带存储功能，能解决一次搬运多个料箱，极大地提高了单料箱的平均存取效率。

目前，各机器人厂家还在不断升级箱式仓储机器人的存储能力、兼容能力、存储速度、效率等，快仓和极智嘉等公司还推出了箱式仓储机器人和小型潜伏式机器人配合的新型柔性、可扩展货箱搬运拣选方案。

综上，虽然欧美公司在早前创造了箱式仓储机器人这个品类，但是在中国公司大量研发投入、不断积极创新下，箱式仓储机器人在行业内取得了较快发展和应用。未来，期待更高效、更柔性、存储能力更强的机器人方案，助力解决行业智能化转型的难题。

本文来自微信公众号“亿欧网”（ID：i-yiou），作者：亿欧网，36氪经授权发布。