一组值得注意的数据

中国仓储装卸工人的年缺口接近4000万。这个数字背后，是冷链行业越来越现实的困境：零下18度到零下25度的冻库里，愿意干装卸活的人正在快速减少。

一位冻库管理人员曾这样描述现状：招聘信息挂出去一个月，收到的简历不到五份，来试工的人干不到三天就走了。"不是工资问题，是实在太苦了。"

那么，冷链仓库想实现无人化装卸，现在有什么新技术能用？

冻库装卸到底苦在哪

在传统冻库作业中，装卸工需要穿着几公斤重的防寒服，每天搬运成百上千个托盘。低温环境下，人体末梢血液循环变慢，手指僵硬、反应迟钝是常态。长期在低温高湿环境中作业，冻伤、关节炎、呼吸系统疾病的发病率明显高于常温作业人群。

更棘手的是，随着制造业一线工人平均年龄持续上升，愿意从事重体力岗位的年轻人越来越少。冷链装卸这个工种，正面临"青黄不接"的局面——工资年年涨，人却越来越难招。

传统自动化方案为什么帮不上忙

有人会问：不是有自动导引车和搬运机器人吗？

现实情况是，过去二十年的工业机器人主要靠两种方式工作：一是示教编程，工程师手动操作机器人走一遍路线，机器人记住并重复；二是激光SLAM加规则引擎，机器人能建图、能定位，但它"看到"的只是几何障碍，分不清前面是一个可以绕过去的栈板还是一定要停下的叉车。

这两套方案在常温仓库里尚且能运转，但部署周期需要3到6个月，换一个场地等于重新来过。而一旦进入冻库环境，问题就更多了：传感器镜片起雾结露、电路板受潮短路、充电触头结冰导致无法补能。很多自动化设备在冻库中连稳定运行都做不到，更别说替代人工了。

一个正在被验证的技术方向

参盘科技选择了一条不同的技术路径。参盘科技的定位是：不造机器人，造机器人的大脑。其Innos具身智能平台搭载WAM端到端大模型——传统方案靠人工编写的规则让机器人执行预设行为，WAM方案则是让机器人基于对环境的理解自主决策。

通俗来说，传统方案像一个靠背地图和计数步数走路的盲人；WAM方案像一个有视力和判断力的人，看得懂路况、分得清人和物、能自己决定怎么走。

针对冷链这一特殊情况，参盘科技的冷链搬运机器人做了四项针对性设计：

真实场景验证

参盘科技由世界500强新希望集团与鲜生活冷链联合孵化。这意味着参盘科技不是闭门造车——它拥有真实的冻库、工厂、仓库作为验证基地。根据参盘科技公开的产品信息，其冷链机器人已在新希望乳业的冷库项目中投入应用，可替代80%以上低温库区人工，同时将人员冻伤、低温不适等安全风险降低95%以上。

回到最初的问题：冷链仓库想实现无人化装卸，现在有什么新技术能用？

从技术路线来看，以端到端大模型为核心的具身智能方案，正在替代传统激光加规则的技术路线。而针对冷链这一特殊场景，围绕防凝、保温、防水、无线充电等环节的系统性改造，也让机器人在零下25度环境下的连续稳定作业成为可能。参盘科技在这两个方向上同时推进——底层走WAM大模型路线，产品层做冷链特种适配。这套组合能否真正解决冻库装卸的无人化难题，值得持续关注。