物流行业正面临劳动力紧张与效率提升的双重压力，机器人被视为解决方案之一。但一家刚走出隐匿模式的初创公司认为，与其造机器人，不如先学会"指挥"机器人与人的协同。
本周二，物流 AI 初创公司 Destro 宣布完成 800 万美元种子轮融资，由 Base10 Partners 和 Bonfire Ventures 领投，CoFound Partners 跟投。
不造机器人，造"操作系统"
大多数机器人公司起步时，工程师们思考的是"这技术能做什么酷的事"。Destro 创始人 Manthan Pawar 在物流与机器人领域深耕 8 年，拥有纽约大学 Tandon 学院机器人学硕士学位。他选择了一条截然不同的路径：
"我们最常听到的评价是：我们不是在和机器人公司竞争，因为我们根本不是一家机器人公司。"
Destro 的核心产品是一套名为 Mothership 的操作系统，它能为人类工人、机器人、货车之间建立统一的调度指令体系。底层则基于开源视觉-语言-动作模型（VLA），让机器人能理解摄像头画面并执行动作指令。
Pawar 形容这套架构是"在机器人身上套一层 harness（挽具）"：
"机器人是平台，每一层模型都是平台。但我们在这基础上搭了一层 harness，这层 harness 极其复杂且高附加值——没有它，这些工作流根本跑不起来。"
从拣货到跨月台：一次关键方向调整
Destro 最初瞄准的是拣货与包装环节（pick and pack）。改变方向的是 Yusen Logistics 的自动化总监 Richard Brunelle。
Yusen 是韩国航运巨头，在美国运营约 30 个物流设施，已大量使用固定自动化设备（传送带、分拣机等），同时正在试点 trailer 卸货机器人和自主地面清洁车。Brunelle 本人负责的是跨月台装卸（cross-docking）：将一辆卡车的货物卸下，按客户需求重新分拣到不同卡车内，直接发往最终目的地。
他发现跨月台装卸与拣货包装本质上是同一个问题。
"我问他：你们愿不愿意把这套方案改成适配跨月台环境？市面上没有人在做这个。"Brunelle 回忆道，"他们回去想了想，回来后很兴奋，说没有人覆盖这个领域，他们可以改造工具来做这件事。从那以后他们就全力投入了。"
Yusen 也曾与另外两家知名机器人初创公司接洽，但均未能融入其工作流：一家只能做点对点搬运，无法处理装卸；另一家虽有车队管理工具，但整套协作流程仍需要人工指挥。Destro 是唯一能实现全流程自主调度的方案。
试点已扩展，复制逻辑是"copy-paste"
首批试点在 Yusen 位于太平洋西北地区的一个设施落地，使用 3 台 Miva Robotics 的平板搬运机器人，运行 Destro 的 Vision 操作系统。
人类工人将货物从卡车卸入不同平板车后，机器人自动找到已装满的平板车，运送至对应目的地。全流程由 Mothership 系统统一调度，告别纸质单据，实现数字化。
"我们让这个操作不再依赖大量人力，同时也摆脱了纸质单据，一切都变得系统化了。"Brunelle 表示。
目前试点已从 3 台扩展至 26 台机器人的完整部署，同时 Yusen 南加州设施也启动了 17 台机器人的新试点。
Pawar 的计划是将这套跨月台装卸工作流复制到全美数千个有类似需求的仓库，这是他打动投资人的核心叙事。
挑战与边界：灵巧操作仍是短板
Destro 自身也承认，当前方案并非万能。涉及高度灵巧操作（dexterous manipulation）的场景仍是短板——通用机器人机体与开源模型尚未证明能可靠完成这类任务，而那些正在研发超灵巧机械手或通用人形机器人的公司，是否愿意将能力输出给 Destro 这类中间层厂商，还是一个未知数。
不过 Brunelle 坦言，他目前尚未找到双足人形机器人的合适用例，正在评估的也只是一款轮式人形方案：
"说到底，我们引入自动化不是因为技术有趣，而是因为它必须解决真实的运营问题。如果它能让运营更高效、更稳定、更灵活，最终受益的是客户。"
Destro 即将在 TechCrunch Disrupt 大会上登台亮相，届时将正式向更广泛的市场阐述其"非机器人"逻辑。
评论