这是《现代物流》与你的第1296天，685篇

在仓储自动化蓬勃发展的今天，即使是研究自动化近百年的仓库，也面临着产品拣选等“微妙任务”——比如按照订单将某些SKU从货架上取出到存储单元要求，或者从周转箱中一件一件地拾取不同的货物——仍然需要人工完成。 拣货、分拣、标签、审核、包装等流程仍然是劳动力最密集的仓储环节。

传统人工拣货，图片来自网络

在工业机器人领域，货物分拣/搬运的自动化似乎一直是一个概念性多于实用性的话题。 人们期待工业机器人能够替代拣选等人工工作，但传统工业机器人的局限性——使用方法复杂繁琐，只能通过编程完成固定动作——无法适应大量SKU、高节奏要求等. 在仓储和物流领域。 环境恶劣，业务流程复杂。 因此，尽管工业机器人已经出现了几十年，但在仓储物流领域仍然没有得到广泛应用。

AI+3D：赋予工业机器人更多可能

AI+3D视觉+工业机器人技术原理

它通过高精度3D智能摄像头实时获取物体的深度信息，并通过深度学习等视觉算法进一步获取物体类型、位置、姿态等相关数据，从而计算出合适的抓取位置并通过到机器人。 机器人接收到相关信息后，可以根据抓取位置计算出最优抓取路径，完成产品拣选等工作。 在这个过程中，3D数据的获取、视觉算法的数据处理、机器人抓取以及运动规划都非常重要。 任何一个环节的技术细节出现问题都会影响整个智能工业机器人系统的稳定性。

海量不同货物、随机堆放的快递包裹

近五年来，不少国际巨头意识到无序分拣领域的巨大需求，纷纷进入该领域。 代表企业有日本巨头基恩士、美国巨头康耐视等，中国也涌现出不少优质科技企业。

麦卡曼德成立于2016年，是一家为仓储物流等行业用户提供AI+3D+智能工业机器人解决方案的科技公司。 麦卡曼德自成立以来，专注于仓储物流无序分拣解决方案的研发，现已形成以AI+3D技术为核心的智能工业机器人产品。

智能工业机器人正在播种货

Mecamander不仅提供3D智能相机硬件，还提供配套的视觉算法和机器人控制算法。 处理数百万个SKU的能力和与体力劳动相当的速度是拣选自动化的两个主要问题。 我们在软件和算法上投入了大量的精力来解决这两个问题。 现在我们可以轻松处理大量SKU，无需注册新货，小而轻的货品节奏甚至比人工拣货还要好。

——梅卡曼德业务经理

智能工业机器人正在供应杂乱堆放的真实包裹

智能工业机器人正在一一拆解不同尺寸、图案的纸箱

技术验证及实际实施

在仓储物流领域，技术往往不是发展的瓶颈。 如何真正实现该技术是一个难题。 虽然不同细分场景应用落地速度有所不同，但AI+3D+智能工业机器人的技术确实有多种落地案例。 从产品应用来看，SKU比较规整、劳动强度较大的卸垛流程实施得较好，已进入规模化应用阶段。 在播种、采摘、包装等方面，由于SKU随机性极大，节奏要求较高，成本控制严格，技术门槛较高，但市场需求也较大。

一些真实的实施案例

Mecamander是全球极少数能够处理无序物流分拣所有场景的科技公司之一。 我们的卸垛解决方案非常成熟，已在国内大批量、大规模使用，并出口到泰国、新加坡、韩国、德国等国家。 对于产品播种、快递等难点我们也有完整的解决方案，并与知名快消品、邮政公司等客户有实际实施案例。

——梅卡曼德业务经理

智能工业机器人系统可与传送带、AGV、分拣机配合使用

考虑到仓储物流行业对解决方案的综合需求，3D+AI+智能机器人解决方案并不是独立存在的。 AI和3D视觉赋能的智能工业机器人可以与各种物流设备（包括AGV、传送带、三维仓库、扫码枪等）配合使用。

近十年来，中国网络零售额增长10余倍，年复合增长率达33.27%。 Logistics IQ最新报告显示，全球仓储自动化市场规模预计将在2026年达到300亿美元的里程碑，年复合增长率为14%。 庞大的数字背后隐藏着对仓储自动化的巨大需求。 AI和3D视觉赋能的智能工业机器人已经可以承担更多“精细工作”。 更令人惊讶的是，该解决方案已进入技术落地和大规模应用阶段。 我们有理由相信，未来五年，AI+3D+智能工业机器人将与AGV移动机器人、智能仓储设备等新兴物流装备共同助力仓储物流带来革命性的跨越和发展。