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資訊頻道機器人在過去的幾十年里一直是制造業的中流砥柱，而如今，內部物流行業也迎來了屬于自己的運動學時刻。一批新技術供應商正在嶄露頭角，他們推出的機器人專門面向包裹和快遞配送中常見的高度多變、難以預測的任務。總部位于加利福尼亞州 Redwood的 Dexterity 公司，正通過實體 AI 為機器人賦予類人的推理能力和敏捷性，以此革新廠內物流領域的機器人技術。
物流行業巨頭 FedEx（聯邦快遞）已與 Dexterity 達成合作，此次合作重點是優化拖車裝卸流程，將員工從繁瑣的裝卸工作中解放出來，使其投身于其他關鍵任務，同時進一步提升作業安全性，鞏固其本就處于行業領先水平的服務質量。憑借由機器學習驅動的打包算法以及實現精準紙箱擺放的“觸覺感知”等能力，Dexterity 的解決方案充分展現了機器人技術如何在快速變化的市場中，同步實現運營韌性與客戶滿意度的雙重提升。
Mech 超級人形機器人擁有兩條具有獨特觸覺感知能力的機械臂，通過實體 AI 注入類人的靈巧手
為了保護員工安全，Mech 需要能夠在動態的、以人為本的環境中安全運行，同時不犧牲吞吐量、可靠性或性能。Mech 配備了兩條安裝于移動底座的機械臂，能夠在工業場所自如地漫游并開展作業，高效執行那些原本依賴繁重體力勞動的高強度重復性任務，讓員工能夠將精力聚焦于更安全且更具高層次認知需求的工作。每條機械臂均可獨立操作，以大幅提升吞吐量，也可協同作業，處理通常需要獨立自動化系統或人工系統才能完成的重型和大尺寸貨物。
Mech 不僅提高了倉儲自動化水平，更重新定義了未來人與機器人協作的方式。
從拼湊到強大：技術之路
對 Dexterity 而言，開發 Mech 的最大挑戰之一在于克服系統碎片化問題。許多傳統自動化解決方案所依賴的系統，是由硬件組件、網絡以及軟件平臺拼湊而成，這種拼湊式系統面臨著集成難度大的問題，不僅導致開發進度被嚴重拖慢，還使得大規模部署工作變得極為復雜。Dexterity 硬件產品工程副總裁 Gil Matzliach 解釋道：
我們需要是一套既能簡化集成，又不會犧牲性能、安全性或可靠性的解決方案。倍福為我們提供了一個全集成的安全與運動控制生態系統，滿足了我們的所有需求，甚至在許多方面超出了預期。
2025 年初，Dexterity 加速推進了與倍福的工程合作，攜手倍福美國特別項目團隊（SPT）完成了該應用所需的軟件開發。這種合作模式使 Dexterity 能夠簡化從初始調試到車隊級軟件更新及遠程調試的各個環節。倍福通用且開放的控制架構取代了以往需要管理多個難以相互通信的孤立系統，為跨設備互操作性和實現規模化所需的模塊化奠定了堅實的基礎。Dexterity 的工程團隊還參加了倍福的培訓課程，從而縮短了學習周期，加快了調試進度。
（從左至右）：來自倍福的 Shawn Lange；來自倍福的 Doug Schuchart；來自 Dexterity 的 Robert Sun；來自 Dexterity 的 Gil Matzliach；來自 Dexterity 的 David Turney；來自 Dexterity 的 Michael Perry；來自倍福的 Nathan Hibbs；來自倍福的 Peng Chen
內在奧秘：嵌入式控制器大腦、單電纜技術魔法等
憑借倍福自動化技術加持的 Dexterity 實體 AI 平臺，這款超級人形機器人能夠在傳統機器人無法勝任的環境中，精準地感知、思考與行動。
Dexterity 的 Mech 依托一個高度集成的倍福控制系統生態，該系統負責從整體自動化流程管控，到運動精準執行，再到安全關鍵功能保障等各個環節的事務。借助倍福豐富的產品線，包括工業控制器、I/O 硬件、安全產品及軟件框架，Dexterity 成功搭建起一個性能卓越且具備模塊化特性、便于維護且可擴展的機器人平臺，能夠為大規模部署提供有力支持。
全棧式方案對于達成將實體 AI 驅動的機器人引入現實生產環境所需的性能、安全和靈活性標準起著關鍵作用，同時能夠確保 Mech 在未來多年的現場應用中始終保持最佳性能狀態。
可擴展的機器人技術：Mech 走出倉庫，邁向更廣闊的天地
在很多場景中，人工操作的需求極為旺盛，然而人力供應卻難以滿足實際需求，又或者某些流程若不引入人員參與反而能取得更好的效果。制藥行業自始至終都離不開人的參與。然而，當涉及藥品的操作、揀選、包裝，以及在不同潔凈區之間的轉移等環節時，引入機器人來完成這些任務，對于保障供應鏈的安全穩定運行而言至關重要。
隨著 Mech 及其實體 AI 不斷適配各行業需求，倍福的可擴展自動化技術為 Dexterity 部署機器人提供了有力支撐，通過在關鍵且高風險的流程環節中減少人工直接接觸，顯著提升了整體作業的安全性與效率。這種創新方法不僅切實保障了人員與產品的安全，也為在那些對精度和安全有著嚴苛要求的場景中拓展自動化應用范圍奠定了堅實基礎。
Dexterity 與 FedEx、Sagawa Express（佐川急便）和 UPS 等全球物流行業巨頭的合作充分證明了其實體 AI 平臺的卓越效能。該平臺借助類人推理和 AI 驅動的機器人技術，成功攻克了當今物流領域最普遍的挑戰之一。如今，Dexterity 借助 Mech 將其發展愿景從倉庫內部拓展至倉庫外的全場景，提供了一種具備高可擴展性的解決方案。該方案在保障工人安全的同時，還能在要求嚴苛的應用場景中確保始終如一的穩定性能和強大韌性。在配送與履約中心，機器人通常被視作為應對勞動力短缺問題以及承擔危險任務的有效解決方案。“Dexterity 的策略 — 從可適配多種應用的標準移動基座入手 — 為終端用戶提供了一種高度靈活且極具優勢的解決方案。”倍福全球內部物流行業經理 Doug Schuchart 說道，“Mech 在卡車裝卸作業中所展現出的成效已然十分顯著，而從長遠來看，它在未來發展中所蘊含的可能性更是不可估量。”
Dexterity 通過深度融合其自身在機器人領域的專業知識與倍福的集成自動化技術，正以前所未有的態勢重新勾勒物流領域的可能性邊界：由 AI 驅動的更智能的運營模式，更安全的工作場所，以及一個人與機器人緊密協作、共同保障供應鏈全速運轉的未來。
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號