隨著AI、3D掃描與機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的成熟，倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域正迎來(lái)一次與制造業(yè)差距縮小的重要變革。專家指出，物流環(huán)境較制造更復(fù)雜，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、硬件平臺(tái)、軟件工具的進(jìn)步正讓物流也能擁抱高端視覺(jué)識(shí)別能力。

長(zhǎng)期以來(lái)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要在制造業(yè)占據(jù)主導(dǎo)，但其應(yīng)用環(huán)境相對(duì)“結(jié)構(gòu)化”，如流水線傳輸穩(wěn)定、物料擺放統(tǒng)一等。相比之下，倉(cāng)儲(chǔ)物流場(chǎng)景充滿雜亂與變化：從整托板到散貨，不同包裝、包裝方向各異，對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的柔性識(shí)別能力提出更高要求。

近年來(lái)，兩個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)推動(dòng)其跨界：其一是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理芯片的普及，以及3D傳感器成本下降與可用性提升；其二是AI算法成熟度提升，使得視覺(jué)系統(tǒng)能夠在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別、深度理解與智能決策?，F(xiàn)在的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，不但能檢測(cè)瑕疵，也能實(shí)現(xiàn)箱碼識(shí)讀、包裹三維尺寸量測(cè)與機(jī)器人引導(dǎo)。

美國(guó)Cognex、日本Keyence、德國(guó)Balluff等公司緊密跟進(jìn)，將其制造業(yè)視覺(jué)解決方案完整打包、優(yōu)化后投向倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景。例如，3D相機(jī)結(jié)合AI算法，可準(zhǔn)備將機(jī)器人引入分揀線，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)上料與委托揀選。北歐挪威初創(chuàng)**Zivid（總部奧斯陸）**推出的Zivid 2+系列3D彩色相機(jī)，以超高分辨力和速度，成為Binpicking、托盤去垛等物流任務(wù)中的月塞方案。

據(jù)MarketsandMarkets數(shù)據(jù)顯示，全球物流自動(dòng)化市場(chǎng)2024年約350億美元，預(yù)計(jì)2029年將增至525億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)8.4%，AI與機(jī)器視覺(jué)是其中新興加速器。

實(shí)地應(yīng)用數(shù)據(jù)顯示：部署視覺(jué)系統(tǒng)后，分揀精度提升15–25%，誤分率下降30%，人工效率平均提升20%；在一些快遞中心，通過(guò)3D視覺(jué)分析，機(jī)器人可完成高速批量揀選與物品計(jì)量，實(shí)現(xiàn)連續(xù)作業(yè)能力。

然而，物流受光線變化、包裝材質(zhì)反光、疊放密度差異影響較制造更復(fù)雜，3D彩色點(diǎn)云與深度圖像成為主流，有助克服2D視覺(jué)識(shí)別盲區(qū)。Zivid等廠商憑借0.2–0.5 mm精度，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景中提取物體幾何信息，推動(dòng)實(shí)時(shí)定位。

物流企業(yè)應(yīng)從三個(gè)維度評(píng)估視覺(jué)系統(tǒng)：硬件的3D+RGB融合感知能力，軟件的快速訓(xùn)練與部署接口，以及AI模型對(duì)變化場(chǎng)景的自適應(yīng)能力。例如系統(tǒng)能否在10分鐘內(nèi)識(shí)別新產(chǎn)品并生成檢測(cè)模型，是決定落地速度的關(guān)鍵指標(biāo)。

中東和非洲等區(qū)域亦快速跟進(jìn)。當(dāng)?shù)貐^(qū)物流企業(yè)在工業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)引入智能視覺(jué)系統(tǒng)時(shí)，能夠顯著應(yīng)對(duì)人工成本上漲與質(zhì)量要求提升問(wèn)題。

未來(lái)趨勢(shì)明確：從點(diǎn)式質(zhì)量檢驗(yàn)到面向揀選與裝載的全面視覺(jué)系統(tǒng)再到機(jī)器人引導(dǎo)系統(tǒng)，物流將在未來(lái)3年成為機(jī)器視覺(jué)密集部署領(lǐng)域。結(jié)合AGV、AMR等自動(dòng)搬運(yùn)系統(tǒng)后，真正形成以視覺(jué)驅(qū)動(dòng)的“智慧倉(cāng)儲(chǔ)”。

對(duì)國(guó)內(nèi)物流企業(yè)而言，可借鑒路徑包括：引進(jìn)歐洲北美成熟的3D視覺(jué)技術(shù)與AI算法，建設(shè)預(yù)訓(xùn)練與遷移學(xué)習(xí)平臺(tái)；與視覺(jué)廠商共建試點(diǎn)倉(cāng)，實(shí)現(xiàn)物料上架、分揀、打包等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的視覺(jué)+機(jī)器人一體化；并借助云邊協(xié)同實(shí)現(xiàn)視覺(jué)數(shù)據(jù)與WMS、TMS對(duì)接，為后端數(shù)據(jù)分析與計(jì)劃優(yōu)化提供支持。

總體來(lái)看，機(jī)器視覺(jué)與3D識(shí)別技術(shù)正從制造領(lǐng)域向物流全面滲透，成為提升效率、安全與品質(zhì)的底層支撐。未來(lái)的倉(cāng)儲(chǔ)中心，將不再是以人工為核心，而是以感知與智能驅(qū)動(dòng)作業(yè)的“視覺(jué)中樞”，開(kāi)啟物流自動(dòng)化新紀(jì)元。