专题合辑 | 无人系统技术在物流场景下的实践与应用

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⭐专题导读⭐

物流场景是当前无人系统技术落地的重点应用阵地与最佳试验场之一。无人系统技术可覆盖物流作业的感知、通信、决策、控制、执行、调度等全环节，通过无人化作业装备与自主系统协同，构建起实现无人化操作和智能决策的综合技术体系。该技术涵盖智能感知、自主导航、协同控制、集群调度、人机协同等核心方向，与传感器与感知技术、人工智能技术、定位导航技术、数据传输与通讯技术、机器人技术等紧密关联。

近年来，物流领域无人系统技术创新迭代提速，应用落地呈现出分层演进的发展趋势。仓库的“四面墙”之外，末端配送、干线运输、空中运输、港口运输等开放或半开放场景中的技术落地成果显著，但长期受限于路权管控、空域分级、跨省标准互认等策壁垒。相较而言，聚焦仓储内部作业的“四面墙内”场景，具备作业环境封闭可控，政策干预度低，企业付费意愿明确等优势，无人系统技术渗透率、商业化成熟度与规模化落地水平明显更高。

然而，墙内的实际情况，远比外界观感更为复杂。无人系统技术并非单纯的硬件设备堆叠，不仅是AMR、穿梭车、堆垛机等智能装备的核心技术底座，更是打通底层设备与顶层调度平台的关键桥梁，直接决定智能物流装备在复杂真实工况下的运行稳定性、协同效率与智能化上限。从仓内核心环节来看，搬运、存储、拣选等发展高度分化、成熟度差异显著，各环节虽已实现不同程度的单点自动化甚至单体智能化，但尚未建成真正意义上的全流程智能无人仓，尤其在系统层面的感知决策与协同调度领域，仍有很长的路要走。

本期专题，我们聚焦“无人系统技术在物流场景下的实践与应用”，以四面墙内的无人系统技术为锚点，以头部企业深度访谈、核心技术拆解、标杆场景复盘为核心，逐环节剖析仓内无人系统的技术进展、落地痛点与突破方向，系统梳理仓储无人化的分层落地图谱，为行业厘清真实的技术现状、规避同质化跟风、把握未来演进趋势提供清晰参考。

⭐文章简介⭐

本刊记者 罗丹

当前仓储无人化赛道热度持续攀升，智能设备规模化落地提速，千亿级市场规模稳步扩容。然而，行业整体呈现出明显的分层演进特征，搬运、储存、拣选等各作业环节技术成熟度参差不齐。本文全面梳理仓储无人化技术迭代脉络，拆解各核心环节落地差异，剖析全流程无人仓落地壁垒，试图厘清行业从单点自动化走向全流程无人化的真实演进路径。

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本刊记者 赵皎云

随着仓储搬运智能化从“单点尝试”进入“规模化应用”阶段，移动机器人的部署规模也从数十台向千台级集群拓展，作业场景从单车型同任务向多车型、多任务类型、多优先级并发的“百态级”应用持续演进；与此同时，面向轻量化、碎片化场景的单体智能也正成为行业新的发展方向。以海康机器人为代表的头部企业，正同步推进技术布局，适配集群规模化与单体轻量化两类差异化需求。由此，系统调度面临的不再是简单的路径规划问题，而是算法复杂度、系统确定性验证与不同业务动态适配的多重挑战。

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本刊记者 任芳

无人系统技术的竞争焦点，已从硬件设备转向背后的软件算法、集群调度与人工智能决策能力。兰剑智能基于30余年的行业沉淀，形成一套覆盖软件算法、运动控制、感知识别、智能决策的完整无人技术体系，在当前仓储物流存取作业从自动化向智能化跃迁过程中，成为企业以系统级创新驱动技术变革的有力样本。

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本刊记者 喜崇彬

针对传统物流分拣识别精度低、异形件处理难、多机协同不稳定等行业痛点，金锋馥联合多所高校共同攻关“基于AI与视觉OCR识别的异形包裹分拣系统及装备关键技术与应用”项目，研发一体化的智能矩阵分拣系统，提升核心技术自主可控能力，为物流产业降本增效、自主可控发展提供核心装备与技术支撑。

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本刊记者 赵皎云

装卸环节被普遍认为是物流无人化改造中难度最高的场景之一。目前装卸领域无人化探索的技术路径主要集中在面向装卸场景原生设计的具身智能设备和在传统叉车基础上进行无人化改造升级这两个方向。中力股份始终坚持以场景驱动创新，积极引入具身智能技术，打造全场景产品体系，为无人装卸技术发展贡献力量。

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本刊记者 江宏

AI技术快速发展与应用，正在推动智能无人仓真正落地。原力灵机无人仓解决方案突破了传统物流自动化技术的局限，融汇系统软件、数字孪生、AI大脑、物流机器人等核心技术，实现无人仓的自主运维、自主优化的智能化升级。

排版：王茜

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