Locus Array 发布：移动操作机器人加入无人仓库竞赛

Locus Robotics 推出了 Locus Array，这是一款全自主移动操作机器人系统，集成了全向移动底座、集成式拣选臂和 NVIDIA 驱动的 AI 感知系统。该系统在 MODEX 展会上发布，目标是仓库自动化中最难解决的问题——大规模自主拣选——并让 Locus 与 Boston Dynamics Stretch 和 Berkshire Grey 在无人化履约的竞赛中直接竞争。

目录

• 什么是 Locus Array，它是如何工作的？
• Locus Array 与 Boston Dynamics Stretch 和 Berkshire Grey 相比如何？
• 什么是 LocusONE 平台，为什么它很重要？
• Array 推出后，老一代的 LocusBots 会怎样？
• 这对仓库自动化买家意味着什么
• 常见问题解答

什么是 Locus Array，它是如何工作的？

Locus Array 是一个机器人到货物（R2G）移动操作机器人系统，它可以直接导航到现有仓库通道内的库存位置，自主执行拣选，并处理上架、入库、分拣、补货等操作——所有这些都无需改造货架基础设施或重新设计仓库布局。Locus 声称它可以减少 90% 的人工劳动，并且部署时间只需几周而不是几个月。

这里要明确它与传统自动化方案的区别。传统的货物到人（G2P）系统——比如 Autostore 或 Ocado 式的网格系统——将库存移动到固定的工作站或机器人处。货架移动，拣选员等待。而 Array 正好相反：机器人在常规通道中行驶，库存则保持不动。这消除了 G2P 系统所需的昂贵且脆弱的货架基础设施投资。在 ASRS 中，一个网格故障可能导致 SKU 被锁定；而在 Array 的 R2G 架构中，即使系统出现故障，人工拣选仍然可以进行。

据 The Robot Report 报道，Locus 自成立以来已在其整个机器人车队中处理了超过 70 亿次拣选——这一体量为 Array 的视觉和操作模型提供了真实世界的训练数据。CEO Rick Faulk 将此视为决定性优势：“我们不是从实验室走出来的，而是来自真实世界的部署。”

该系统作为协调车队的一部分运行，与 Locus Origin（2016 年）和 Vector（2023 年）AMR（自主移动机器人）一起，在一个统一平台内覆盖 100% 的 SKU。

Locus Array 与 Boston Dynamics Stretch 和 Berkshire Grey 相比如何？

用于仓库拣选的移动操作机器人现在竞争激烈。Locus Array 与 Boston Dynamics Stretch、Berkshire Grey 的集成式拣选系统以及 Pickle Robot 等新兴公司直接竞争。以下是基于公开数据的主要系统对比：

最明显的区别在于范围。Stretch 专为整箱拆垛设计——将重箱从托盘移动到输送线。它在单一任务上表现出色。而 Array 声称在一个平台上提供六种不同的工作流程：拣选、上架、入库、卸货、分拣和补货。实际部署能否以生产吞吐率验证这种广度，仍是需要关注的关键问题。

Berkshire Grey 针对的是不同层面的工作流程——高速入库和分拣——而不是通道级别的拣选。它与 Array 的竞争重叠是部分的，而非直接的。

Array 与竞品最明显的区别在于其 RaaS（机器人即服务）定价模式，该模式将资本支出转化为运营支出。对于没有八位数自动化预算的中端 3PL 来说，这在结构上意义重大。

什么是 LocusONE 平台，为什么它很重要？

LocusONE 是一个 AI 编排层，它将 Array 与 Origin 和 Vector AMR 作为统一的车队进行协调。它在 NVIDIA 硬件上运行基础模型和边缘推理，根据实时需求信号动态分配工作，而不是依赖预编程的任务队列。

这是 Locus 最具技术雄心的主张。传统的仓库管理系统（WMS）通过静态规则分配任务：在 A 位置拣选，在 B 工作站卸货。而 LocusONE 的架构将仓库视为一个动态环境，其中任务分配、路径规划和库存上架位置会持续重新优化。子平台 LocusINTELLIGENCE 处理运营分析层，目标是实现所谓的“最低单次拣选成本”——在数十亿次拣选规模下，这一指标的意义会成倍增长。

边缘推理在这里至关重要，因为延迟会扼杀拣选吞吐量。如果机械臂每次抓取都要等待 200 毫秒的云端往返，那么在大规模作业中就会损失巨大的生产力。在 NVIDIA 硬件上本地运行视觉模型，意味着感知决策在通道内完成，而不是在数据中心。

Faulk 使用的物理 AI 描述——“Array 能够感知、推理和行动”——对应了机器人研究中正流行的具身 AI 术语。有意义的测试是泛化能力：Array 的视觉系统能否处理新颖的 SKU、损坏的包装或部分遮挡，而无需人工干预？Locus 的 70 亿次拣选训练数据表明，其模型见过的边缘情况比大多数竞争对手都多，但针对混合 SKU 组合的独立吞吐量基准尚未公布。

Array 推出后，老一代的 LocusBots 会怎样？

Array 的发布给已经运行 Locus Origin 和 Vector 车队的 350 多个设施 提出了一个实际问题：新系统会使现有硬件过时吗？

答案是否定的——这是设计使然——但市场动态更为复杂。Locus 明确将 Array 定位为车队的补充，而非替代。Origin 和 Vector 处理 Array 不涉及的任务：区域间的高速运输、人与机器人协作的拣选（工人选择物品，机器人搬运周转箱）。而 Array 处理完全自主的拣选，即完全去除人工劳动的场景。

对于评估二手市场选项的买家来说，这创造了一个有趣的窗口期。当客户站点为了最高价值的拣选工作流程升级到 Array 时，Origin 和 Vector 可能会转移到强度较低的任务，或者进入二手市场。对于需要 AMR 运输能力但不需要移动操作功能的操作来说，二手的 Locus Origin 或 Vector 机器人是进入 Locus 生态系统的具有成本效益的切入点。

DHL Supply Chain 的路径具有参考意义。在完成 10 亿次拣选（使用现有 Locus 系统）后，DHL 在其首个哥伦布市（俄亥俄州）站点部署了 Array——并在宣布后的几周内额外完成了 2100 万次拣选。这是一个车队扩张的故事，而非推倒重来。

这对仓库自动化买家意味着什么

Locus Array 的全球发布标志着移动操作机器人技术走向成熟：该技术正从试点项目转向在知名企业客户的投产部署。对于在 2025-2026 年评估仓库自动化投资的买家来说，决策框架已经发生了变化。

如果你运营一家中型 3PL 或电商履约中心，Array 的 RaaS 模式消除了此前让移动操作机器人难以触及的资本门槛。同时，“数周部署”的说法——相对于 ASRS 或货物到人系统需要数月——也降低了过渡期间的运营风险。

如果你已经在运营 Locus 车队，车队兼容性意味着可以逐步将 Array 添加到人力成本最高的工作流程中，而不会取代现有的自动化投资。

如果你在评估竞品，上面的对比表格清楚地界定了工作流程范围的问题。在做出购买承诺之前，需要在你的特定 SKU 组合和仓库布局中验证 Array 的广度声明。

对于正在探索将二手工业机器人作为自动化经济有效途径的操作，或者考虑先购买二手协作机器人再决定是否全面部署移动操作机器人的操作，随着车队升级，二手市场现在包含了越来越多的经过验证的 AMR 硬件。

对于大多数操作来说，无人仓库——完全自主、24/7、零接触履约——仍然是一个远景目标，而非当下现实。Array 让这个目标明显更近了。

常见问题解答

Locus Array 可以自主执行哪些工作流程？

Locus Array 处理六种不同的仓库工作流程：拣选、上架、入库、卸货、分拣和补货。Locus 声称该系统可以将这些任务的人工依赖减少 90%，在现有通道和货架配置下持续运行，不受班次限制。

Locus Array 是否需要重新设计仓库或安装新的货架基础设施？

不需要。Array 设计用于在现有仓库布局中运行，可在标准双深货架附近厘米级机动。Locus 表示部署可以在几周内完成，无需添加输送线基础设施或修改货架配置——这与 ASRS 网格系统形成鲜明对比。

Locus Array 的定价模式是怎样的？

Array 通过 Locus Robotics 的 RaaS（机器人即服务）模式销售，将资本支出转化为经常性运营成本。具体的每台或每次拣选价格尚未公开，但 RaaS 结构旨在降低中端运营商的初始成本门槛，与资本购买型竞争对手形成对比。

Locus Array 是否与现有的 Locus Origin 和 Vector AMR 兼容？

是的。Array 通过 LocusONE 编排平台与 Origin 和 Vector AMR 集成，作为一个统一的车队运行。系统根据实时需求在机器人类型之间动态分配任务，在一个协调系统内覆盖 100% 的 SKU。

Locus Array 与 Boston Dynamics Stretch 有何不同？

Stretch 专长于整箱拆垛——将重箱从托盘移动到输送线——并针对卸货工作流程进行了优化。而 Array 针对通道级拣选和在常温存储环境中的多工作流程执行。两个系统在仓库履约链的不同环节，直接重叠有限。

Locus Array 的感知系统使用什么 AI 硬件？

Array 的视觉和操作模型在 NVIDIA 硬件上运行边缘推理，实现设备上的推理，无需云端往返。子平台 LocusINTELLIGENCE 处理运营分析，Locus 表示其模型已基于全球车队超过 70 亿次真实拣选的数据进行训练。

Locus Array 的商业化发布是最清晰的信号，表明移动操作机器人已从实验阶段进入可部署阶段——而其他所有仓库自动化供应商面临的竞争压力都显著增加了。

您的设施是否在评估今年的移动操作机器人？Array 的 RaaS 模式是否会改变您对固定 ASRS 投资的 ROI 计算？