480亿无人零售之后，机器人员工开始抢店员的活
中商产业研究院报告显示，2025年中国无人零售市场规模超 480亿元 ，2026年将达 536.26亿元 。自动售货机是行业内最早实现无人化闭环的终端。而眼下，一批具身智能厂商正把机器人送进便利店、商圈门店，让它们从货架上取物、做咖啡、打冰淇淋。 零售门店正在成为具身智能落地最密集的方向。一个信号已然清晰：零售不再是具身智能的“试验田”，而是成了检验其商业价值的直接场景。 从舞台到货架，场景要求已经分化 零售场景顺承了舞台表演、工厂作业两大场景下机器人融入人类工作的基本路径，但也在某种程度上跳出，甚至超越了原有场景验证的局限。 从技术和产品层面看，这三个场景对具身智能的要求已经出现了分化。大部分工业生产机器人受限于横向、纵向，或是“格子式”的封闭空间进行作业，即便是游走在工厂中的叉车及移动机器人，也大多全流程自主作业，与人的直接交互比较少。舞台表演中的机器人显得更加灵动，但更多是一种简单的功能展示，商业变现能力不足。 零售门店恰好介于两者之间——有标准SKU、标准SOP，可以满足机器人持续学习、能力迭代的底层需求，同时又有真实客流、随机订单和现场干扰，是检验机器人泛化能力与固定场景之下应变力的“试金石”。 整个过程的深层逻辑并非简单追求“无人化”，而是以机器人为枢纽，构建一种人机互补的新型协作模式。 三条路线，三种打法 资本催熟之下，零售赛道的具身智能厂商们野蛮生长、良莠并存，洗牌期也提前开始。形态之争尚未有公认最优解——人形、双臂协作、轮式复合、桌面级等形态并存，做咖啡、调酒，从零售货架上取物，形态选择取决于职能和场景需要。 银河通用没有做过多的技术展示，直接在真实线下门店开展技术验证+商业化转化。旗下Galbot G1人形机器人以轮式人形结构为基础，聚焦于“抓、持、递”三项最基础的操作能力的优化与实现。这款机器人可以依托轮式底盘快速响应订单，柔式夹爪有更稳定的抓握表现，“大脑-小脑-触觉感知”的闭环传导相对流畅，全自主运行，且无需远程操控。 Sharpa则走了系统性灵巧操作的技术路线，让机器人学会了做冰淇淋。今年8月，Sharpa和全球知名冰淇淋和快餐连锁品牌Dairy Queen（以下简称DQ）合作，打造了一家“零改造、全自主、全年无休”机器人暴风雪餐厅，在DQ上海吴江路店落成。 与银河通用一样，Sharpa也不过度追求机器人长得像人，而是更多去塑造机器人更加类人的思考和行动模式，让机器人实现从“递货员”向“产品制作者”的转变。机器人搭载Sharpa Wave五指触觉灵巧手具有 22个主动自由度 ，可以在“抓、捏、推、拉、舀取、倾倒”一整套动作中灵活切换。 Sharpa的自研分层端到端模型CraftNet，在底层控制中引入触觉、力觉和状态反馈等机制，机器人会根据摩擦、滑动、振动和受力变化调整输出力度。制作冰淇淋的过程需要面对杯、勺、柜门和冰淇淋机多个物理实体，全自主地完成从点单到交付的 55步连续任务 ，且不是快闪演示。 商汤善惠的“烧卖购”机器人小店，是其人工智能实体服务消费者构想的核心载体。通过SenseMart OS零售物理操作系统，商汤善惠希望形成一个开放共享、“即插即用”的平台底座，不同店面既可以接入不同的机器人和设备，也可以连接品牌、运营商和场地方端口，通过标准接口缩短新商品、新设备和新业态的上线周期。 复杂的智能零售链路，被拆解为感知、交互、决策、执行四类能力，由统一零售大脑调度；各动作可独立训练验证，店内设备与货架亦经轻量化改造，便于机器人触达。 “机器人店”不等于“无人店” 商汤善惠联合创始人伊帅坦言，“机器人店”并不完全等同于“无人店”，机器人小店的本质还是要回归“经营”——显然这需要比机器人卖货要复杂得多的综合能力。 根据设计，“机器人店长”会将互动数据传回决策中枢，成为零售门店运营的关键基础。但在新品引入、品牌联名及大型促销等关键决策环节，仍将保留人的判断，这样才可以最大化激发整个服务体系的技术张力与商业潜能。 本体能力、操作精度与经营系统，共同构成了机器人零售落地的必要支撑。三者协同，将感知、决策、操作与经营整合为一套可持续履约并实现盈利的完整系统。这意味着机器人进入门店绝非简单的硬件入驻，而是一种系统化商业能力的嵌入。 从银河通用、Sharpa、商汤善惠等厂商入局机器人零售的实践来看，现阶段机器人进店的核心动力，主要还是希望依托零售场景中标准SKU、标准SOP及真实的交互数据，实现大规模真实数采以反哺机器人后续的训练。 当基础感知与交互能力趋于成熟，新增数据对模型性能的提升将显著放缓，边际数据价值递减的拐点到来，店面追求的不再是数据的“多”，而是追求更具挑战性的长尾案例。如室外取货、多语种混合指令、非标准交互等稀缺数据，将成为下一阶段模型突破的重点。 终局不是替代人，而是激活人 行业发展的早期
