单臂机器人加持生成式AI技术，极端高温下每小时卸载1500个箱子

　　在加州沙漠的某个仓储设施内,一台亮绿色的机械臂正在54摄氏度的集装箱中连续工作。它每20秒抓取一个重达23公斤的箱子,精准放置到传送带上,毫无疲态。这个场景发生在2020年夏季,当时Pickle Robot公司刚刚完成战略转型,从濒临破产的边缘找到了物流自动化领域最具刚性需求的突破口——卡车卸货。

　　这家由三位麻省理工学院校友创立的公司,如今已在UPS、Ryobi Tools和郵船物流等全球物流巨头的仓库中部署了数十套系统。其单臂机器人将生成式人工智能、机器视觉和工业级机械臂结合,解决了一个长期困扰物流行业的难题:如何让机器在无结构化环境中处理形状、尺寸和堆叠方式完全随机的货物。

　　技术突破背后的商业绝境

　　Pickle的创业历程充满戏剧性转折。联合创始人AJ Meyer和Ariana Eisenstein最初在Leaf Labs咨询公司相识,从事机器人、汽车和卫星嵌入式系统开发。2018年,他们决定停止咨询业务,全身心投入机器人创业。当时深度学习在视觉识别领域的突破,让机器人灵巧操作从实验室走向实用化成为可能。

　　创始团队最初瞄准的是物流分拣环节,开发了一套箱体分类机器人系统。但产品推向市场后反响平淡,公司很快陷入资金困境。Meyer在一次采访中坦言:"我们当时资金极度短缺,已经到了生死边缘。"在这个关键时刻,一次对UPS仓库的实地考察改变了公司命运。

　　该公司使用的机械臂由德国工业机器人巨头库卡（KUKA）制造。 泡菜机器人公司

　　2018年冬夜,创始团队在UPS仓库目睹了15名工人卸载拖车的场景。他们用秒表测量发现,这个看似简单的环节存在巨大的效率黑洞和人员流失问题。卸货工作体力消耗极大,重复性高,且常在极端温度环境下进行——夏季集装箱内温度可达54摄氏度,冬季则可能低至零度以下。这导致这一岗位的年流动率高达200%至300%。

　　团队迅速调整方向,将所有资源投入到卸货机器人研发。他们制作了一个简易原型,将其卸货过程拍成视频上传到YouTube。这段视频引发了意想不到的反响——数百家物流企业主动联系,投资人也重新回到谈判桌前。2021年,Pickle完成2600万美元A轮融资,2025年初又获得5000万美元B轮融资,累计融资超过1.2亿美元。

　　生成式AI赋能的工程整合

　　Pickle的技术架构体现了当前物流机器人领域的前沿趋势:将成熟的工业硬件与前沿的AI算法深度整合。其核心硬件采用德国KUKA公司的六轴工业机械臂,这种机械臂在汽车制造领域已有数十年应用历史,可靠性和精度都得到充分验证。机械臂安装在定制开发的自主移动平台上,平台搭载激光雷达、深度相机和车载计算单元。

　　真正的技术壁垒在软件层面。传统工业机器人依赖精确编程和结构化环境,但物流卸货面对的是完全无序的场景——箱子大小从5英寸立方体到24×30英寸不等,堆叠方式随机,表面材质各异,且常有破损、变形或标签缺失的情况。Pickle的解决方案是采用预训练的生成式AI视觉模型,结合小型专用控制模型实现实时决策。

　　系统工作流程分为三个层次:感知层通过多传感器融合建立三维场景模型,识别每个箱体的位置、姿态和物理属性;策略层的生成式AI模型评估数百种可能的抓取方案,选择成功率最高且时间最优的路径;执行层将决策转化为机械臂的精确运动指令。这套系统最大的优势是"第一天适应性"——机器人无需针对特定仓库进行长时间训练,部署后即可开始工作,并在实际操作中持续优化性能。

　　根据箱体尺寸和重量不同,Pickle的机器人每小时可卸载400至1500个箱子。在处理标准化纸箱时,其效率可达每小时1500个,相当于3至4名熟练工人的工作量。更重要的是,机器人可以24小时连续运作,不受极端温度影响,也不会因重复劳动导致效率下降或受伤。

　　劳动力市场重构的现实样本

　　Pickle的商业成功折射出全球物流行业正在经历的深刻变革。根据灼识咨询数据,全球自主移动机器人解决方案市场规模预计将在2029年达到1621亿元人民币,2024至2029年复合年增长率为33.1%。仓储自动化渗透率也将从2024年的8.2%提升至2029年的20.2%。

　　这种增长背后有多重驱动因素。首先是劳动力短缺和成本上升。美国物流行业长期面临招工难问题,特别是卸货、搬运等高强度岗位。疫情后这一趋势加剧,迫使企业寻找技术替代方案。其次是电商和快递业务的爆发式增长,对物流效率提出更高要求。亚马逊、京东等电商巨头已在其物流网络中大规模部署各类机器人,形成示范效应。

　　但Pickle联合创始人Dan Paluska强调,机器人的目标不是完全取代人类,而是让人从繁重重复的体力劳动中解放出来,去处理更复杂的异常情况。"人类非常擅长解决特殊情况,而机器人则不然,"他解释道,"我们可以摆脱很多繁琐的工作。"实际部署案例显示,引入卸货机器人后,工人可以转向质检、异常处理、设备维护等需要判断力和灵活性的岗位,整体工作满意度反而提升。

　　DHL集团在英国和欧洲部署的类似卸货机器人系统,实现了每小时700箱的处理速度。该公司表示,过去三年在自动化领域投资超过10亿欧元,显著降低了运营成本并提高了服务水平。这种投资回报周期通常在2至3年,对于大型物流企业具有明显的经济合理性。

　　从单一场景向生态系统演进

　　Pickle目前在马萨诸塞州剑桥雇佣约130名员工,其绿色办公楼与仓库测试车间相连。公司正在开发下一代双臂机器人系统,并计划将其软件平台开放给其他机器人制造商。Meyer提出了一个颇具前瞻性的问题:"对于卸货机器人来说,与码垛机器人进行对话意味着什么"

　　这个问题指向物流自动化的下一个阶段:从单点突破到系统集成。目前大多数物流机器人都是针对特定环节设计的独立系统,彼此之间缺乏有效协同。Pickle正在开发的软件层将允许不同类型的机器人——包括人形机器人、自动叉车、分拣机器人等——通过统一的通信协议和任务调度系统协同工作,形成真正的自动化物流网络。

　　这种演进路径与全球仓储机器人领域的整体趋势一致。中国企业极智嘉近期发布的具身智能机器人系统,同样强调"感知-策略"两段式架构和多机器人协同能力。行业普遍认为,到2030年,智慧仓储机器人市场规模将达到220亿美元,而软件平台和系统集成能力将成为比单一硬件更重要的竞争维度。

　　Pickle的长期目标是将其技术拓展到制造业、零售业等更广泛的场景。Eisenstein对此充满信心:"没人知道自己在做什么,为什么我们不能呢"这种态度或许正是硅谷创业文化的典型体现——在技术快速迭代的时代,勇于试错和快速调整的能力,有时比完美的初始规划更为重要。