联邦快递在黑格斯敦枢纽扩大部署Dexterity双臂装车机器人，告别试点阶段

联邦快递（FedEx）与物理AI机器人公司Dexterity于2026年7月30日宣布，将在马里兰州的联邦快递黑格斯敦枢纽扩大使用机器人进行自主挂车装载。双方在孟菲斯和雷德伍德城同步发布的联合新闻稿中称，项目已越过此前的试点站点，以显著更大的运营规模运行Dexterity的Mech机器人和Foresight世界模型。

运营方最关心的数字并未出现在新闻稿中。双方没有说明黑格斯敦将投入多少台Mech、覆盖多少个装卸口和班次、联邦快递支付多少费用，也没有给出扩展完成时间。新闻稿披露的是任务规模。据其介绍，联邦快递美国网络每天装载的挂车数以万计，双方称挂车装载是包裹物流中体力消耗最大的工序之一。联邦快递在同一文件中介绍，公司年营收860亿美元，员工逾45万人。

根据Dexterity发布的联邦快递案例页面，双方在2023年首次展示挂车装载机器人。案例页面称，联邦快递在2026年于孟菲斯举行的投资者日上展示了这套系统，管理层表示未来数年计划将机器人装卸车扩展到美国多个枢纽。7月的新闻稿提到，此次扩展建立在多年联合开发、测试和运营验证之上。联邦快递负责规划、工程与转型的执行副总裁Kawal Preet表示，此次合作延续了公司长期借助技术提升安全性和韧性的做法。Dexterity创始人兼首席执行官Samir Menon称，黑格斯敦是证明物理AI可以在高吞吐物流环境中可靠运行的重要里程碑。

硬件是Dexterity于2025年3月17日发布的Mech。公司称，Mech总负载130磅（约59公斤），单臂65磅，配备四个可独立转向的轮子，可将箱子码放至8英尺（约2.4米）高，最多搭载16个摄像头。Dexterity给出的工作温度为华氏32度至122度（摄氏0度至50度），称其机载计算机运行数百个AI模型，一名员工最多可同时监管10台。Dexterity把这种在轮式底盘上装两条工业机械臂、不用双腿的机器称为超人形机器人。

软件核心是Dexterity于2026年3月3日推出的世界模型Foresight。据Dexterity介绍，Foresight基于真实生产环境中逾1亿次自主动作训练而非仿真数据，可在400毫秒内做出摆放决策，同时权衡装载密度、稳定性、机器人可达范围和双臂并行作业。通俗地说，每放一个箱子之前，系统先预测几种摆法的结果，再选出让货墙紧密且稳固的方案。联合新闻稿称，机器人结合视觉、深度和触觉传感完成这一过程。

制造和第二个市场已经落地。Dexterity在2025年10月22日宣布，电子制造服务商Sanmina将在其加利福尼亚工厂为Mech的初始生产阶段提供新产品导入、供应链管理、质量控制和制造服务，未披露产量。同日，Dexterity称日本佐川急便已批准在东京X Frontier中转中心对Mech的装车作业开展现场运营验证。该项目由Dexterity与住友商事的合资公司Dexterity-SC主导，双方计划在未来几年向日本客户交付逾1000台Mech。Dexterity官网介绍，公司2017年成立于雷德伍德城，客户包括联邦快递、马士基、佐川急便和VFC。

多数竞争对手是从挂车的另一端起步的。波士顿动力销售用于挂车卸货和箱件搬运的Stretch，可处理最重50磅的箱子，其产品页列出DHL、马士基、Gap等用户。Pickle Robot同样专注卸货，客户包括UPS和Cintas。Ambi Robotics销售AI包裹分拣和AmbiStack码垛系统，Plus One Robotics则提供用于上件、拆垛和码垛的视觉软件及远程监督式自主平台。装车比卸车更难，机器人必须用随机到达的箱子搭出稳固的货墙，这正是Dexterity开发Foresight的出发点。

对中国快递业而言，这一进展提供了参照。顺丰、京东物流、中通等企业的转运中心同样依赖大量人工装卸，美国头部快递企业把机器人装车从试点推进到主要枢纽的实际运营，意味着装车环节的自动化正在接近商用门槛。不过新闻稿未给出吞吐量和装载率等可比数据，国内企业难以据此直接比较。

不确定性依然很大。没有台数、吞吐量和装载密度数据，外界无法判断Mech在速度或装满程度上能否赶上熟练工人。Dexterity的融资情况在一手资料中也不清晰。据MEKAWIRE记录，Dexterity自行公布的最近一轮融资是2021年10月13日的1.4亿美元B轮（股权加债务），而Sanmina产线爬坡需要资金和稳定的订单。

黑格斯敦能否成为样板，可从三点判断。一是联邦快递在下一次投资者沟通中是否点名第二个枢纽，二是佐川急便和Dexterity-SC能否在日本从验证转入付费部署，三是Dexterity是否公布真实挂车作业的吞吐量或装载密度。