当前，物流机器人单机在运动、导航等基础性能上的竞争已趋于同质化，性能提升的空间逐步收窄。行业的下一波竞争焦点，正从“单机智能”转向“群体智能”。群体智能并非单机功能的简单叠加，而是追求整个机器人集群能像蚁群、蜂群一样，实现自组织、自适应、自优化的协同作业。这意味着系统需要具备更高级的分布式决策能力。例如，当系统检测到某个分拣口即将发生拥堵时，附近的空闲机器人能自主协商、主动分流，而非仅依赖中央调度系统的指令。当部分机器人因故障或电量不足离线时，系统能快速重新分配任务，实现无缝容错，保证整体作业效率不出现断崖式下跌。实现群体智能面临诸多技术挑战，核心在于算法突破。需要开发更高效的分布式调度算法，降低通信延迟，提升系统并发处理能力。同时，还需通过海量场景数据训练，使系统具备在不同作业流程（如分拣、搬运、入库）下的自优化能力。对于终端用户而言，群体智能带来的价值是显而易见的。它能显著提升设备利用率和整体作业效率，降低系统对单点故障的敏感性，同时使仓库的扩容变得更简单灵活——增加机器人如同向集群中加入新成员，系统能快速将其整合并协同工作。这标志着物流自动化从“点的自动化”向“系统级智能化”的深刻转变。