雷科技的报道把正行创新的产品分工写得很清楚。H1 是通用型双足人形机器人，负责店内巡检和长距离搬运——这两件事的共同特点是移动范围大、需要跨楼层或跨区域，双足形态的意义在于适应为人类设计的通道与台阶。C1 是专为狭窄空间设计的轮臂式机器人，负责盘点与补货，报道称预计 2027 年提供商业化服务。A1 是规划中的第三款，负责收银、装袋等精密操作。
三台机器由自研的 M1 多机管理平台统一调度，背后的技术栈被描述为「具身大脑」SLM-0.5 世界动作模型、STEAM 强化学习后训练体系，以及 Rpent 具身智能体。
H1 · 通用型双足：店内巡检、长距离搬运。选型逻辑是「走人走的路」——货架通道、台阶、后仓都是按人体尺度建的。
C1 · 轮臂式：盘点、补货，面向狭窄空间。选型逻辑是「放弃通用性换稳定与成本」，预计 2027 年商业化。
判断：这个分工本身就是一次表态：不追求一台机器干完所有活。双足负责通行、轮式负责作业，是当下成本与可靠性约束下最现实的组合。值得注意的是 C1 的商业模式被明确推到 2027 年——这等于承认了盘点补货这类高频、高接触的作业，目前的可靠性还不足以支撑常态化商业服务。把时间表说出来，比含糊地宣称「即将商用」更有信息量。
报道给出的解释值得原样引述：过去两年具身智能的主阵地在汽车总装线、3C 电芯车间、物流仓储，这类环境结构简单、路线固定，企业能承受高昂成本。但零售场景里，机器人一天要应对几百个不同顾客、几百种不同形态的货物、数个到数十个不同的货架陈列状态；抓取不同包装、识别歪斜商品、动态避障、处理货损，每一次失败或成功的数据都能回传，帮助企业采集海量真机数据用于训练大模型。
换句话说，工厂场景的缺点是「太干净」——流程单调、少有突发情况，模型在那里学不到新东西。
判断：这个逻辑是自洽的，但需要补一句它没说的：零售场景的数据价值高，代价是失败成本高。工厂里一次抓取失败，后果是节拍慢几秒；便利店里一次抓取失败，后果是商品掉在地上、顾客看着、店员要过来处理。这决定了零售机器人的验收标准会包含大量工业场景不需要的项——外观、噪音、避障礼貌度、失败后的姿态恢复、以及对顾客追问的反应。判断：这些项大多不在「成功率」这个单一指标里，却是能否真正留在店里的决定因素。
还有一条更现实的账：零售单点的产出远低于产线工位。判断：这意味着零售机器人的成本约束比工业侧严苛得多。工业场景可以用「替代三班倒中的一个班」来算 ROI，便利店里没有一个明确的被替代对象。所以在看到单点位的经济性数据之前，零售落地的规模数字只能反映铺货速度，不能反映商业模式是否成立。
在这篇报道里，「无需改造门店货架与动线」是被放在最关键位置的一句。它的分量在于：零售是一个门店数量巨大、单店改造预算极低的行业，任何要求改造的方案，规模化时都会被甲方算成资本开支而非运营开支，决策层级立刻上升。
判断：这句话目前是企业表述，要变成可验证的承诺，至少要补三个数：什么样的门店不用改（面积、品类、货架类型）、部署要多久（小时级还是天级）、以及盘点与补货的准确率是多少。三个数缺一个，「无需改造」就只是一句市场话术。报道三个都没给，本站不做推测。
| 企业 | 形态 | 已披露进度 | 披露方 |
|---|---|---|---|
| 正行创新 | H1 双足 + C1 轮臂 + 规划中 A1 | 方案已发布；C1 预计 2027 年商业化，A1 尚未推出 | 企业发布 + 雷科技报道 |
| 银河通用 | 「银河太空舱」机器人店员 + 迷你店铺 | 国内 50 座城市、约 200 个点位 | 雷科技侧写，企业未单独公告 |
| 商汤科技 | SenseMartGo 烧卖购机器人小店 | 上海已铺设多个店面，计划 2026 年底加速布局 | 雷科技侧写，企业未单独公告 |
三家走的是三条不同的路：正行创新做「机器人进现有门店」，银河通用做「机器人 + 迷你店铺」的新增业态，商汤做自有品牌小店。
判断：这三条路的风险结构完全不同。进现有门店最难，因为要适配别人已经定好的空间，但一旦跑通，可复制的门店数量最大。自建迷你店铺最容易控制环境，但每一间都是新增投资，扩张速度受资本开支约束，本质更接近零售业的开店逻辑而非机器人逻辑。当前铺到 200 个点位的是后者，这个顺序符合直觉——先在可控环境里把系统跑稳，再去啃别人家的店。
最后留一条观察。报道指出，若只着眼于工业场景，企业根本不需要研发人形机器人——轮足、履带机器人搭配机械臂、夹爪、吸盘，效率大概率更高且成本更低；企业仍押注人形，原因是其拟人态的泛化能力。
判断：这个判断在工厂里成立与否仍有争议，但在零售里几乎不需要争议——便利店的货架、门把手、收银台、包装袋，全部是按人的手和身高设计的。人形在这里不是审美选择，是适配成本最低的选择。这也是零售场景最有可能先跑出规模化的深层原因。