正行创新发布零售物理智能方案：机器人进便利店补货巡检

在第22届亚太零售商大会（APRCE 2026）上，正行创新正式发布面向零售开放场景的物理智能（Physical AI）解决方案。该方案依托自研“具身大脑”，包含机器人本体硬件与统一管理平台，覆盖货架补货、店面巡检与搬运等核心任务，实现了从环境感知、移动导航、识别抓取到作业执行的全流程闭环。

值得注意的是，该方案无需改造便利店现有货架与动线，支持“零改造”快速部署，旨在为全天候运转的便利店打造人机协同的新运营范式。

针对零售场景的双机器人矩阵

针对便利店高密度、窄通道以及前后台动线复杂的特点，正行创新同步亮相了两款机器人硬件产品：

• 通用双足人形机器人 H1：专为人类活动空间打造，外观柔和，支持20余种语言交流，具备45种面部表情与36种手势交互能力。除前台接待与问询外，还提供开放API以支持二次开发。
• 窄道搬运理货轮臂式机器人 C1：搭载全向窄体底盘，可在便利店狭小过道中灵活穿行。其作业高度覆盖100mm至1750mm，能触及各层货架，完成货品搬运与装卸。安全性方面，C1配备前后深度视觉与360度全景感知，遇到行人等障碍时紧急制动距离小于10cm。

此外，正行创新还推出了软硬一体的中枢调度系统——机器人管理平台 M1，实现多台设备接入、任务自动化编排以及异常状态下的人工接管。

自研“具身大脑”，推动机器人场景泛化

传统仓储机器人大多依赖封闭、结构化的固定环境，而在人流密集、货品陈列动态变化的便利店前场，机器人需要极高的实时感知与泛化能力。正行创新方案自主任务完成率达到99%，核心依托其全栈技术架构：

1. 轻量级世界动作模型 SLM-0.5：负责解析物理环境与执行动作之间的关系。在LIBERO基准测试中，该模型平均任务成功率达98.6%，推理速度相比主流方案提升24倍，满足门店端侧低延迟运行需求。
2. 强化学习后训练体系 STEAM：基于轻量任务数据与人工反馈闭环，支持机器人快速适配新任务。在指定商品上架测试中，任务执行成功率达95%，并能在“执行-反馈-再学习”机制中持续迭代操作精度。
3. 智能体基座 Rpent：联合清华大学、无问芯穹共同发起，整合通用大模型的任务规划能力与VLA（视觉-语言-动作）等专家模型的精细操作能力。在面对“补齐这排货架”等复杂长序列指令时，系统能自主拆解工序、监控执行并在抓取偏移时重新规划。

商业化落地路径

正行创新由连续创业者姚颂、杨宇欣，清华学者于超以及正大集团联合发起。依托正大集团等连锁零售产业生态，公司正推进产品的实地测试与商业验证，并计划逐步拓展至热食制作、库存盘点和打包分拣等环节。

正行创新计划于2027年正式开启商业化运营，未来将提供设备直接采购以及RaaS（机器人即服务）订阅模式，涵盖硬件、软件系统、日常运维与后续模型升级。